越来越多针对于车载的特设网络（VANETs）正在成为现实[Zeadally et al. 2012]。多数针对于车载环境下的应用，需要按照信息需求，被不同载体分发到车辆以及车载用户的客户端。然而，在这样的动态环境下要实现大规模网络内容交付，是说起来容易，做起来难。本篇内容来自ACM美国计算机学会9月份的一则刊登报告，主要整合了目前对于车联网以及CDN的研究，并将其做成索引，供后来研究者能够查阅关注，目前VANETs与CDN的融合现状。
在这份研究报告中，作者提出了一种能够应用在VANETs的内容交付的解决方案，文章旨在能够突出VANET中出现的新特征，并描述了针对车载的环境下，一些潜在的架构设计。
首先，能确定的是从架构出发，整个内容分发系统将分为两个基础模块：节点布置和内容交付。根据不同的解决方案，按照架构与定义进行分类。在每个类别中，都有一些解决方案，实现技术和战略角度的描述基本获得了业内肯定。因此，文章利用现有的技术和战略的参考文献，探索了当下的车辆内容交付网络。
由于车辆制造商的兴趣点，在于提供一种新的道路服务给到客户，VANETs正逐步从理论走向实践。VANETs由具有无线通信设施的车辆组成，能够自主地与基建和其他车辆进行交互。除了无线交互能力，VANETs中的车辆还需要配备数据处理、内存、存储、传感器和可视化设备。
VANET的依赖，包含从简单的警告信息应用到进一步对内容分发网络有要求的高级应用，比如娱乐、信息以及广告上[Willke et al. 2009; Lee et al. 2014]。在一些娱乐应用上，不同种类的媒体内容，包括视频、音乐以及网页等信息形式，在车载用户的旅行过程中分发到其中。在一些信息系统的应用中，内容分发包含新闻、天气以及交通、路况的一些报告。在一些广告的应用程序中，用户可能会接收一些餐馆、酒店以及停车的广告，这些内容的来源多半会来源于VANET之外，最有可能的是原有在互联网之上的内容。
当然，除了外部来源的内容，同时也要认识到在车联网中一些网络内部的信息及应用程序，在某些情况中，车辆可能配备了各类的传感器，能够搜集各类信息，并且提供给其他的车辆，例如，识别事故发生车辆，提供一个实时视频能够显示事故地区等等。
当内容通过通信基础设施实现共享的时候，在VANETs中就存在几个问题，首先，访问网络可能出现超载，因为许多车辆都需要接收内容的介质。此外，服务器也可能出现超载的情况，因为它们将无时无刻不面对大量的请求。
如同互联网一样，超载的资源可能导致较长的响应时间，拥堵以及数据包的丢失，因此造成低质量用户的体验。因此，一些固定的基础设施站点必须战略性地覆盖应用领域。而最终建设基础设施站点，将会出现更高的运营成本，因为基础通信设备的价格相比无线Adhoc要贵得多。
1、论文简介
鉴于CDN是VANET的一个重要需求，同时这并不是一个必须建立在基础通信设施要求之上的要求，于是组织车辆形成一个CDN的网络就是值得考虑的方向。
CDN的一个核心目的，是将内容复制到足以接近用户的代理服务器，在VANET场景下，一些车辆可以被选择作为临时的内容分发者[Pathan and Buyya 2007]，为潜在的V2V（vehicle tovehicle）通信客户提供内容，相对于V2I，V2V显然成本更低。同样的V2V能够尽可能让网络服务器以及访问压力卸载，同样能实现较低响应时间和带宽消耗。这些好处都在图1中被显示出来，在第一部分，基础通信设施被用在为所有车辆发送内容，通过路侧单元（RSUs）和蜂窝网络。在第二部分里，车辆要保持使用内容的备份，通过V2V的通信方式传递给其他车辆。
通过b图可以看出，在V2V的情况下，只需要一个基础通信设施，而相比较而言，a图中则需要至少4个。
为VANET应用提供高质量低成本的分发，CDN将扮演一个重要的角色。因此，这一领域的研究人员应当知道最先进的解决方案，以确定他们的研究方案。在这份报告中，作者通过对提供给VANETs的内容分发解决方案进行分类，通过其潜在的特点以及设计架构。首先，作者将整个完全的CDN进行两个基本块的分类，其中分成缓存分配以及内容分发。并且根据他们的架构特点，为每一个部分都进行分类。如图2所示。
在每一个分类中，我们同样根据输入数据、技术以及策略将其归于解决方案。因此，本文通过多个文献及研究，深入讨论了架构、技术以及相关战略。此外，在建立基于汽车的内容分发网络时，所面临的挑战也被罗列了出来。
本文组织如下，第二节主要描述了CDN同时如何将其运用在VANET之上。本节还介绍了一些重要的挑战，一些必须在这个领域被解决的。在第三节上，分析了网络副本分配的研究。而在第四节中，分析了在VANETs中的网络内容分发解决方案的研究，在第三和第四节中，主要描述了他们的体系架构和解决方案所采用的技术。
最后，第五节总结了本次调查，并提出未来的一些发展方向。
2、CDN的描述
随着互联网服务需求的不断增加，特别是在上世纪90年代的网络背景下，导致的网络拥堵和服务器过载的问题。[Hofmann and Beaumont 2005] 由于需求量更大，CP的服务器开始遭受性能问题，无法以满意的方式响应所有的请求，为了解决这一问题，CDN在上世纪90年代后期，CDN的基本思路，是将内容缓存到各个不同，并具有策略性地放置在服务器上，重定向到最合适的服务器，可以更好地实现响应。[Peng 2004; Vakali and Pallis 2003; Pathan and Buyya 2007; Pallisand Vakali 2006]
根据CDN目前的资料记载[Peng 2004; Pathan and Buyya 2007]，设计CDN会出现两大挑战，首先，选择一个好的缓存位置和缓存内容，然后保持其内容的更新。第二个挑战，是关联到最合适的节点和内容交付本身，这两个基本问题的解决构建了CDN的系统，同时在VANET的环境中，将存在更多的挑战。在这篇文章中，我们将上述的两个问题分为缓存的分配以及内容分发两个部分。
2.1车载CDN
随着越来越多针对VANET的网络应用正在成为现实[Willke et al. 2009; Lee et al. 2014]，大多数应用都需要不同种类的内容分发，而信息部分可以由车辆本身进行分发，或者由处于该网络中的任何实体。在第一种案例中，车辆是作为传感器和内容源存在。
车辆可以搭载GPS、相机、气象传感器和麦克风，除了物理传感器，车辆还能根据事故、危险道路、光滑表面等，推断出一些可利用的信息。应用可以尝试利用这部分信息，实现实时交通事故视频传输、天气预报以及警示指示。另一类的应用程序，内容来源于基础设施（互联网服务器），必须交付给车辆。这类应用包括例如按需视频、网页访问、广告、文件下载、信息系统。（例如，交通、天气、事件等等）
所有上述提到的应用程序，以及其他的一些保障，都要求车辆提供某种内容的分发能力。因此，在这样环境下的CDN部署，将是能够提供更好的内容交付体验，降低端到端的延迟，降低网络负载的一个好的解决方案。[Lee et al. 2014; Gerla et al. 2014b; Amadeo et al. 2013]
尽管这部分的思路在之前有过讨论，但将CDN的解决方案放到VANET，是目前作者们讨论的工作范围。
2.2挑战
CDN是一个传统互联网的探索领域，而在过去几年内，获得证实可以运用在VANET中。然而，事实证明，传统的CDN解决方案是基于传统互联网的架构设计的产物，或许并不一定适用于VANET，正如下面所说的，VANET具有自身的特征，这让CDN的运用更具有挑战性，但目前，这是仍然悬而未决的事情。
首先，VANETs提出一个高动态的拓扑结构，这使得缓存节点的选择以及维护上的困难能够呈现出来。车辆不同于基站，以不同速度以及加速度运转，这就使得网络的拓扑结构不断在变化，车辆之间的联系不断出现建立和终止，因此，最适合车辆的缓存也应当是随着时间推移改变的。与此相反的是，传统的代理服务器是固定的，战略上放置的点，是由于判断它预期有用，这一判断的依据来源于内容的需求、历史数据参考以及期望值。所以传统CDN并不需要不断改变缓存的位置。
此外，车辆的高流动性预示着一个内容的接收可能需要不同服务器缓存才足以支持。车辆之间的联系很可能不足以提供完整的内容[Uppoor and Fiore 2012]。在一些研究报告中证实了，大多数车辆之间的连接很可能持续时间不超过15秒。显然这点时间不足以实现内容的交付，在这样的情况下，车辆可能需要许多内容提供者来实现内容的接收，事实上，这就使得内容交付的任务在这样动态的场景中更为困难。
对于某些应用程序而言，内容需要建立在特定的位置，也必须通过建立在某些特定位置基础的车辆来获得内容分发。这些内容可能包括，正在拥堵的视频情况、可能在某个特定地区出现的车辆信息等等。因此，交付的过程必须意识到这样一种情况的出现，并在这个基础之上，作出决定。另外，内容只能在一段时间内有效（例如，拥堵的情况），在这个有效时间之外，它可能根本没有效用。这就让两个额外的变量必须被加入到内容分发系统，空间与时间。这就意味着给缓存与交付带来了更多的挑战。
另一个问题，是时间、空间对于网络密度的影响，这会影响到选择节点进行内容分发的客户的成本及预算。网络密度的影响可能会因为不同的时间（例如，高峰时间或深夜），地区（郊区或市中心），这就让CDN的解决方案必须契合不同的网络密度。一些作者一直尝试努力测量道路密度与各个函数之间的关系[Younes and Boukerche 2015]，然而，这个领域目前仍有太多的工作要做，网络密度的变化造成了内容分发系统的复杂度，特别是在大规模部署的前提之下。
最后，VANET正在被部署在各大城市，其中可能拥有数以百万计的车辆，而这些车辆都可能与物联网（IoT）进行延展和整合[Piro et al. 2014; Borgia 2014;Gerla et al. 2014a]。在这种复杂的情况之下，内容能够大规模被其他非车辆的实体所提供，例如，智能信号灯、智能相机、移动设备、无人机等等，因此，内容的分发系统必须是高效，有弹性并且可拓展的。
所有这些存在的问题都意味着，VANET的内容交付网络存在着诸多的挑战，为了帮助解决这些挑战，就急于需要一种在现有解决方案以及特征中的背景。在这部分的工作中，研究工作分为了VANET中的缓存（第三节）和内容交付（第四节）两个部分，此外，提供了一个洞察未来的研究方向。
3、缓存方案
就如同在第二节中所提到的，CDN的核心思路是将缓存节点尽可能地靠近用户端，让用户能够从节点而不是原始服务器中拉取数据，在VANET中，最具有挑战的事情就是如何挑选合适的车辆作为节点，在这一部分中，研究提出的方案将适用于VANET的特征，一些有关于MANETs以及蜂窝网络也被引用。解决方案从架构的角度进行了分析，定义了如何将实体与网络进行交互，架构的决定在节点布置中起到了至关重要的作用。
首先出现的问题是，车辆是否比其他设备更适合用作节点，在目前的研究资料中[Resta and Santi 2010]，着力于研究这一部分的论证，作者分析表明，只有选择最恰当的传播介质，才能保障实现所有在移动互联网中的性能[Zyba et al. 2011]。作者表明在不同的移动场景中（出租车和大学校园中的移动用户），一些移动节点在数据传播中更具有倾向性。此外，他们展示了传播能力在这部分节点中能够被提升的事实。同时，也有一些同样的文献中提出，在大规模车辆场景中[Silva et al. 2014]，车联网具有复杂的网络特殊性，车辆将有望成为更好的内容载体。
如果被证实某些车辆预计比其他设备更适合用作于节点，另一个问题将会产生，如何选择这些车辆。从VANET网络架构的角度来看，基本上有三种方法来分配缓存，集中式、分布式以及分层式。而本节将通过着一些分类来介绍一些可行的方式，并在最后提出一些建设性的想法。
3.1集中式
在集中式的架构中，选择哪些车辆作为缓存是由集中的实体来决定的（如，RSU、AP、网络服务器），这个集中实体应当在内存和处理能力上，具有很高的计算能力，有一个恒定的能量来源，一个足够宽的带宽，除此之外，集中式服务器能够利用更广阔的互联网视野，然而在大型场景下分配节点的时候却需要格外的仔细和小心。
集中式解决方案通常需要一个显著的网络拓扑和状态的知识，在MobTorrent [Chen and Chan 2009]，缓存节点被每一个内容请求所选择。基于预期的联系图，AP会复制相当大数量的内容给到其他AP，同样包括其他的车辆，以最大限度地给请求车辆传输数据为目标。选择作为承载者车辆，取决于请求车辆和APs之间，车辆的移动方向，预期相遇的时间。这个解决方案需要精准的车辆与AP之间对接的预测，而在大规模的动态网络中，这很有可能不具备如此的精准度。
另一项2012年的研究提出了“Push and Track”[Whitbeck et al. 2012]，做到跟踪已接收内容的节点，并且决定其是否重新注入新的复制到网络中。通过在现实移动场景下的详尽模拟，作者表示随机节点的选择会优于其他策略，如进入时间、位置以及连接为基础的方式。
对于这两种方案共同的缺点是，对于车辆的流动性行为或者网络连接图的要求，为了获得可以接受的精准度，可能方案会有大量的成本投入，最后，一个优化的解决方案在2014年的同类论文中有提及[Bruno et al. 2014]，在研究中，基于需求以及用量，内容被放置在RSUs中。
与现有的解决方案相比，这个建议架设在ICN的模型之上，[Liu et al. 2014; Grassi et al. 2014; Amadeo et al. 2013; Bai andKrishnamachari 2010]其中内容的搜索以及分发基于内容名字而不是地理位置。
其他研究提出解决方案，从一个固定的源站到目的站分发内容。因此，车辆成为一个选择从源站将内容分发到终点。“按时”是公交运输系统的路线协定[Acer et al. 2011]，研究中的目标是利用公交车从一个点向另一个分发内容。基于每辆巴士车的停靠时刻表，一个算法将利用一定时期内选择的最优巴士实现最大化分发能力。在一些相似的研究中，OVS-OBRM[Khabbaz et al. 2012]提出，当车辆必须作为一个内容载体必须从一个RSU分发到另一个，因此，作者提出以剩余行程时间作为计算标准（以每辆车达到目标RSU的时间）。然后选择周边最小剩余旅行时间的源作为载体，这样的解决方案的主要缺点，是必须假设源站和目的地都是固定的实体。
其他的研究评估集中式的方法，在选择目标节点的过程中，会有一些投机取巧的交互，以减轻蜂窝网络的负载。尽管不能直接运用于VANETs，他们仍然提出了具有创新和有趣的解决方案，而这部分可以被目前的VANETs所借鉴。Opp-Off [Han et al. 2010; Han et al. 2012] 挑选了具有初始设置的一些用户，利用一些投机的方式，让他们尽可能降低蜂窝网络的通信量，同时达到最大的用户数。
然而，由于存在一个NP-Hard的问题，作者提出三种算法，并且对其进行了评估：分别是随机、贪婪以及启发式，启发重视了流动性的预期，贪婪接近最理想的结果，近乎为目标情况下最好的选择。然而，它却需要用户的移动行为，可能不容易获得的。与此相似的，TOMP [Baier et al. 2012]在2012年的报告中提出同样投机降低蜂窝网络负载的策略，选择一些具有初始设置的移动设备。这部分移动设备就能够投机地传播数据给到其他的内容。TOMP中选择的目标非常重视每一个移动设备的位置以及速度。移动设备预期将能够与更多同类设备进行交互，对于Opp-Off和TOMP来说，缺乏可预测的地区，由于他们需要大量信息和复杂的算法。
在一般集中式的解决方案中能够实现某个意图的良好覆盖。然而，由于计算的复杂度，无法实现规模化。另外，他们需要大量的最新信息才能正常运转，事实上，大部分应用于VANETs的缓存分配都会考虑到分布式算法会不会能够更好地利用基站，但由于内容的长度，有关于分布式的架构，将会在后续发布的内容中被呈现。
2017亚太CDN峰会
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