D-Griffin:动态ICN中扁平名称的地理路由方案

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本文主要探讨了在动态环境中,将几何路由与分布式哈希表(DHT)相结合的新型可扩展路由方案——几何名称路由(Geometric Name Routing, GNR),特别针对的是扁平名称空间下的路由设计。在传统的互联网中,随着网络规模和内容的增长,路由的可扩展性成为关键需求。然而,对于扁平名称的路由设计来说,这是一个具有挑战性的任务,因为地理位置信息在传统路由协议(如链路状态路由或距离矢量路由)中起着重要作用,这些协议可能在扁平名称上表现不佳。 GNR的新颖之处在于它试图平衡可扩展性和效率。在这一理念下,几何路由算法在线贪婪地嵌入物理拓扑结构,这使得路由能够适应网络变化。当节点加入或离开时,D-Griffin,我们提出的几何路由方案,避免了对整个拓扑结构的重新嵌入以及大量内容的重新注册,从而显著降低了路由更新的成本。这对于动态环境中的内容寻址网络(Content-Centric Networking, CCN)至关重要,因为它支持位置独立、自我认证和持久性等特性。 扁平名称设计的优势在于简化了名字空间管理,但这也要求路由机制必须能够处理大规模的数据和频繁的变化。D-Griffin通过利用几何路由的局部特性,减少了路由表的复杂性,并在保证路由性能的同时,实现了对动态网络的高效响应。其核心思想是通过本地决策来逼近全局最优路径,从而在动态环境中实现高效的路由查找和更新。 本文提出了一种创新的解决方案,即在扁平名称空间内结合几何路由和DHT,旨在提供一种在动态环境中既可扩展又高效的路由策略。D-Griffin的引入不仅满足了互联网的路由扩展需求,还展示了如何在保持路由效率的同时,应对网络结构和内容流动带来的挑战。这一研究对于理解和改进未来的网络架构具有重要意义,尤其是在内容分发和服务发现的场景中。

import networkx as nx from neo4j import GraphDatabase from torch_geometric.data import Data # Connect to Neo4j database driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(username, password)) # Define a Cypher query to retrieve nodes and relationships from Neo4j query = """ MATCH (n)-[r]->(m) RETURN id(n) AS source, id(m) AS target, type(r) AS edge_type, labels(n) AS source_labels, labels(m) AS target_labels, properties(n) AS source_props, properties(m) AS target_props """ # Execute the query and retrieve the results with driver.session() as session: results = session.run(query) # Convert the query results to a NetworkX graph graph = nx.MultiDiGraph() for record in results: graph.add_edge(record['source'], record['target'], key=record['edge_type'], source_labels=record['source_labels'], target_labels=record['target_labels'], source_props=record['source_props'], target_props=record['target_props']) # Convert the NetworkX graph to a PyTorch Geometric Data object x = [] edge_index = [] edge_attr = [] for node in graph.nodes(): node_attrs = [] for label in graph.nodes[node]['labels']: node_attrs.append(label) for prop in graph.nodes[node]['source_props']: node_attrs.append(prop) x.append(node_attrs) for source, target, data in graph.edges(keys=True, data=True): edge_index.append([source, target]) edge_attrs = [] for label in data['source_labels']: edge_attrs.append(label) for prop in data['properties']: edge_attrs.append(prop) edge_attr.append(edge_attrs) data = Data(x=torch.tensor(x), edge_index=torch.tensor(edge_index).t().contiguous(), edge_attr=torch.tensor(edge_attr))详细注释

2023-06-06 上传