Модели и методы маршрутизации информационных ресурсов в сетях доставки контента на основе отечественного программного обеспечения

Обложка

Цитировать

Аннотация

Сети доставки контента предназначены для ускорения загрузки веб-сайтов, приложений и другого цифрового контента для пользователей, находящихся в различных регионах. Основная цель таких сетей заключается в том, чтобы уменьшить задержку при передаче данных между сервером и пользователем, обеспечивая быструю доставку контента независимо от географического положения пользователя. Импортозамещение сетей доставки контента является актуальной и важной научно-технической задачей. В работе предложены модели и методы эффективного распределения цифровых информационных ресурсов в сети доставки контента эффективного распределения цифровых информационных ресурсов в сети доставки контента с кэшированием контента на пограничных серверах. Сеть доставки контента впервые реализована в отечественном программном продукте 1С:Шина. Для решения поставленных задач оптимизации использовался муравьиный алгоритм, который позволяет найти эффективное решение в вычислительных сложных задачах с большой размерностью за приемлемое время. Приведено описание эксперимента с использованием существующей инфраструктуры сети доставки контента и показана эффективность предложенного метода. По сравнению с случайным формированием маршрута предложенные методы формирования маршрута позволяют ускорить загрузку контента до 20%. Многопоточная передача позволила ускорить загрузку контента еще в два раза.

Об авторах

Алексей Андреевич Прокуровский

Московский технический университет связи и информатики

Email: a.a.prokurovskiy@mtuci.ru
Москва

Наталья Владимировна Тутова

Московский технический университет связи и информатики

Email: n.v.tutova@mtuci.ru
Москва

Илья Александрович Андреев

Московский технический университет связи и информатики

Email: kis.dep@mtuci.ru
Москва

Список литературы

  1. БОРОНИХИНА Е.А. и др. Исследование гибридных эв-ристических методов решения задачи коммивояжера // Материалы IV Международной молодежной научной конференции «Математическое и программное обеспе-чение информационных, технических и экономических систем». – 2016. – С. 7–10.
  2. ВАСИЛЬЕВА Л.И., СУГАЛ Ф.Н., КАРТАК В.М. Обзор алгоритмов построения маршрутов на примере задачи коммивояжера // Современные проблемы и перспективы развития естествознания. – 2020. – С. 64–68.
  3. ВАТУТИН Э.И., ТИТОВ В.С. Анализ результатов при-менения алгоритма муравьиной колонии в задаче поиска пути в графе при наличии ограничений // Известия Юж-ного федерального университета. Технические науки. – 2014. – №12(161). – С. 111–120.
  4. ДИГО С.М., НУРАЛИЕВ Б.Г. Взаимодействие экоси-стемы 1С с системой образования в эпоху цифровой экономики // Новые информационные технологии в обра-зовании. – 2022. – С. 7–24.
  5. ИТУРРИАГА ФАБРА С.Д., НЕСМАЧ-НОВ КАНОВАС С.Е., ГОНИ БОФРИСКО Н. и др. Кон-струирование и оптимизация сетей распространения контента // Труды ИСП РАН. 2019. – №2. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/konstruirovanie-i-optimizatsiya-setey-rasprostraneniya-kontenta (дата обращения: 02.01.2025).
  6. ЛЕБЕДЕВ Б. и др. Моделирование адаптивного поведе-ния муравьиной колонии при поиске решений, интерпре-тируемых деревьями // Известия Южного федерального университета. Технические науки. – 2012. – Т. 132, №7. – С. 27–34.
  7. МЕЛЕХИН В.Б., ХАЧУМОВ М.В. Об одном подходе ре-шения задачи коммивояжера для планирования авто-номным беспилотным летательным аппаратом марш-рутов облета целей // Вестник Дагестанского государ-ственного технического университета. Технические науки. – 2021. – Т. 48. – №1. – С. 108–118.
  8. МУХИНА Д.А. Муравьиный алгоритм в решении задачи маршрутизации транспорта // В сб.: Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления: Ма-териалы IV Всероссийской научно-практической конфе-ренции. – 2017. – С. 91–103.
  9. ПОПОВ Д.В. Некоторые аспекты развития практиче-ских методов решения задач класса NP // Исторические, философские, методологические проблемы современной науки. – 2018. – С. 254–258.
  10. ПРОКУРОВСКИЙ А.А., АНДРЕЕВ И.А., БУЛАНОВ Г.А. Архитектура сети доставки контента на основе тех-нологии блокчейна // Технологии информационного об-щества. – 2022. – С. 245–247.
  11. ПРОКУРОВСКИЙ А.А., АНДРЕЕВ И.А., ТУТОВА Н.В. Повышение эффективности распределения ресурсов в сетях доставки образовательного контента с исполь-зованием интеграционной шины «1С: Шина» // Инфор-матика и образование. – 2024. – Т. 39, №4. – С. 90–95.
  12. BUYYA R., PATHAN M., VAKALI A. (eds.). Content de-livery networks. – Springer Science & Business Media, 2008. – Vol. 9.
  13. CARLSSON N. et al. Caching and optimized request routing in cloud-based content delivery systems // Performance Evaluation. – 2014. – Vol. 79. – P. 38–55.
  14. ESTEVE M. et al. A streaming content distribution network for e‐learning support // Interactive Technology and Smart Education. – 2006. – Vol. 3, No. 1. – P. 9–19.
  15. PODLIPNIG S., BÖSZÖRMENYI L. A survey of web cache replacement strategies // ACM Computing Surveys (CSUR). – 2003. – Vol. 35, No. 4. – P. 374–398.
  16. SAFAVI M., BASTANI S., LANDFELDT B. Online learning and placement algorithms for efficient delivery of user gen-erated contents in telco-CDNs // IEEE Trans. on Network and Service Management. – 2019. – Vol. 17, No. 1. – P. 637–651.
  17. SureRoute, – URL: https://techdocs.akamai.com/property-mgr/docs/sureroute-beh (дата обращения: 19.04.2025).
  18. ZOLFAGHARI B. et al. Content delivery networks: State of the art, trends, and future roadmap // ACM Computing Sur-veys (CSUR). – 2020. – Vol. 53, No. 2. – P. 1–34.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).