數據挖掘技術在CDN網絡中的應用研究.pdf

1、隨著計算機網絡技術的發(fā)展，網絡已滲透到了世界的各個角落。但是，當我們在上網時，經常遇到響應速度緩慢，甚至服務器錯誤響應或無法進行正常訪問等問題。網絡實際性能與人們對其服務質量的期望之間的矛盾，已成為關注的焦點。鑒于此，在現有的網絡中建立一個完善全面的中間層CDN（內容分發(fā)網絡）是目前最為流行的網絡優(yōu)化應用方案。其中，內容路由系統(tǒng)是CDN架構中至關重要的組成部分。因為它需要根據用戶的請求以及邊緣服務器的狀態(tài)信息決策判斷，從而選取最佳的邊緣

2、服務器。而在設計新的內容路由系統(tǒng)時，用戶集群劃分也是十分重要的。而數據挖掘是指從數據庫中發(fā)現隱含的、新穎的、有用的信息的過程，已經在許多領域得到了廣泛的應用。聚類分析是數據挖掘的主要技術手段之一，至今已在理論和方法上取得了豐碩的研究成果。隨著近年來數據密集型企業(yè)數據倉庫等決策支持系統(tǒng)的建設以及企業(yè)對商業(yè)智能的需求，數據挖掘面臨新的應用，聚類分析研究也面臨更多新的內容和挑戰(zhàn)。 本文針對CDN的請求用戶細分需求以及數據特性，研究和

3、提出一種針對混合屬性數據的聚類算法，并將其應用于CDN用戶集群劃分。主要研究內容包括：①介紹了CDN技術，詳細論述了CDN內容路由，總結了內容路由的方法和實現技術，重點討論其實現技術中全局負載基于DNS重定向、HTTP重定向和廣域三角重定向，并指出了各自的優(yōu)缺點。②深入研究基于客戶端探測的技術，針對目前CDN內容路由技術及其不足，研究全局負載均衡技術和基于客戶端探測的CDN內容路由技術兩者結合的可能性。③研究了數據挖掘技術，特別是Web