Encaminhamento de pacotes em redes orientadas a conteúdo

• Autor(a) principal: Bastos, Ian Vilar
• Data de Publicação: 2015
• Outros Autores: Sousa, Victor Costa Macedo
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/1778
• topic: Redes orientadas a conteúdo; CCN; Encaminhamento; Aprendizado por reforço; Redes orientadas a conteúdo; CCN; Encaminhamento; Aprendizado por reforço; Arquitetura de redes de computador; Rede orientada a conteúdo.; Internet; Information centric networks; Forwarding; Reinforcement learning

Atualmente, os usuários da Internet estão mais interessados em obter conteúdos de interesse independentemente de onde estejam localizados e de quem envie esses conteúdos. Mais de 60% do tráfego atual da Internet são de aplicações com essa característica. O interesse pelo conteúdo independentemente da sua localização é a principal premissa para a proposta de novas arquiteturas para Internet, chamadas de Redes Orientadas a Conteúdo. Uma da arquiteturas propostas é a Content Centric Networking (CCN). Nessa arquitetura, os conteúdos são requisitados e encaminhados através de seus nomes, diferentemente da Internet atual em que o encaminhamento é baseado no endereço IP. Além disso, os elementos da rede realizam armazenamento temporário (caching) dos conteúdos ao encaminharem os conteúdos em direção a quem os requisitou. Na presença de uma enorme estrutura distribuída de caching, a localização, assim como a disponibilidade dos conteúdos é dinâmica ao longo do tempo, devido à forma na qual os conteúdos estarão distribuídos através da rede. Assim, pode-se argumentar que um mecanismo que investigue a rede por conteúdos armazenados em caches de nós vizinhos em um determinado instante de tempo é mais apropriado do que descobrir e manter uma rota para os produtores de tais conteúdos. Na segunda abordagem, o aumento da disponibilidade só ocorrerá na rota predefinida entre quem requisita e quem produz o conteúdo. Com isso em mente, esse trabalho propõe uma estratégia de encaminhamento de pacotes para a CCN. A proposta usa a técnica de aprendizado por reforço, cuja idéia principal é realizar um balanço entre explorar novos caminhos e se aproveitar da informação adquirida durante explorações anteriores. As interfaces de um nó da rede são classificadas com base no tempo de recuperação dos conteúdos e todo interesse com o mesmo prefixo para um conteúdo já encaminhado é enviado pela interface com o menor tempo de recuperação médio. A exploração é realizada probabilisticamente, na qual cada nó envia o mesmo interesse para a interface melhor classificada e também para uma outra interface viii escolhida aleatoriamente. O objetivo é fazer com que o conteúdo seja entregue pelo melhor caminho encontrado até o momento e ao mesmo tempo explorar cópias que possam ter sido armazenadas em caches ainda mais próximos recentemente. Os resultados de simulação mostram que a estratégia proposta reduz o número de saltos cerca de 28% em cada nó e 80% a carga de interesses também por nó em determinados cenários quando comparada às outras estratégias de encaminhamento propostas para a CCN