随着网络技术的飞速发展,日趋庞大的互联网用户数量和日益多样化的网络应用使得传统网络的瓶颈问题愈发凸显,从而催生出内容分发网络(CDN,Content Delivery Networks)技术,并且 CDN 运营商的数量与日俱增,竞争十分激烈。在服务海量用户和分发海量网络内容资源的同时,有效保障内容分发网络的服务质量(QoS, Quality of Service)是CDN运营商保持竞争力的必要条件。CDN的QoS保障可以根据网络内容分发服务使用者和提供者两种不同角色分为两个方面:一是以终端用户服务体验为目标,按照内容提供商的服务限制合理分发网络内容资源,提高网络带宽的利用效率,从而提升内容分发网络的服务质量;二是以CDN运营商为目标,通过提高IP定位的准确性、降低服务器选择的开销以及优化内容副本存储机制等方式,实现控制成本的前提下提高服务质量的目的。本文以内容分发网络QoS保障为研究方向,针对如何合理选择内容分发服务器和如何高效放置内容副本两个内容分发过程中需要解决的问题,在分析影响内容分发网络QoS的主要因素的基础上,设计和实现针对IP定位数据库、网络距离测量方法、服务器选择算法以及内容副本的存储机制的优化方法。本文主要贡献和创新包括:1、基于网络测量数据和已有IP定位数据库,研究了内容分发网络中终端用户IP定位数据库的优化问题。终端用户的地理位置既是影响内容分发过程中服务器选择和内容副本放置的重要因素,也是实现基于地域的内容分发的关键条件。本文在量化分析已有IP定位数据库可信度的基础上,针对其可信度不高的问题,提出一种终端用户IP定位数据库优化方法GeoCop(Geolocation Cop)。本方法结合网络测量数据和已有IP定位数据库中的定位信息,建立地理度和同步频数两种新的网络局部拓扑结构特征度量,并通过在特征度量数据分析中运用机器学习算法,克服IP定位过程中面临的网络延迟不准确和路由路径错位的问题,实现对IP定位数据库中错误定位的纠正。实验结果证明,GeoCop方法在不增加测量开销的基础上,提高了终端用户IP定位的准确性和鲁棒性,从而优化了终端用户IP定位数据库的可信度。2、基于网络距离等级向量模型,研究了内容分发过程中内容分发服务器和终端用户之间网络距离近似预测的问题。本文针对已有的网络距离预测方法中存在的单点失效、可扩展性不高和开销较大等问题,提出一种高效可扩展的网络距离近似预测方法 NDPE (Network Distance Proximity Estimation ),以终端用户与内容分发服务器之间的网络距离相似度作为CDN应用中两者之间网络距离的表现形式,解决了辅助探测节点和网络距离预测有效性成正比的局限性。本方法通过网络延迟数据建立内容分发服务器和终端用户的网络距离等级向量模型,实现两种节点基于网络距离的分簇,并建立相同簇内两种节点之间的网络距离相似度计算模型。此模型不仅避免了已有相似度算法中存在的忽略向量长度和维度的问题,还创新性的给出了基于路由路径的网络距离矫正因子,在不降低预测准确性的同时提高了网络距离预测的可扩展性,并降低了部署开销和测量开销。3、基于全局优化算法,研究了内容分发过程中服务器选择的全局性能优化问题。由于终端用户和内容分发服务器的数量急剧增加,CDN运营商需要更有效的内容分发服务器选择方法。本文提出一种同时考虑用户体验,负载均衡,流量控制和测量开销的服务器选择全局优化方法OMSS (Optimizaiton Method for Server Selection )。本方法通过选取终端用户的最近k个内容分发服务器以减少备选服务器的数量,并引入网络传输流量惩罚系数来减少骨干网流量和ISP域间传输流量,在有效保障用户体验的同时,减少了服务器选择过程的测量开销,并降低了内容分发过程的网络传输开销。4、基于混合CDN-P2P架构,研究了内容分发网络中网络内容资源副本优化放置的问题。CDN和P2P网络在部署成本和扩展性等方面的互补可以在内容副本放置方面减弱边缘服务器数量对网络传输代价和边缘服务器命中率两个性能指标的影响,从而实现对内容分发过程的优化。本文提出一种基于混合CDN-P2P架构的内容副本放置方法,在内容副本放置过程中不仅结合内容资源大小、内容资源请求频数和网络距离三种常用因素,还创新性的引入内容资源请求的时间权重和区域P2P用户群的兴趣度影响因子,有效减少了内容分发过程的网络传输代价,同时提高了边缘服务器的命中率。