基于海量边缘缓存的高效内容推送架构SDPush

互联网中的视频流量占据绝大部分，且其体量仍在快速增长。近年来，许多CDN厂商为了节省成本，提升服务质量，开始租用许多轻量级边缘节点，如wifi接入点、边缘基站外接服务器等。基于这种场景，CDN厂商智能地选择将视频文件部署在其数据中心还是边缘节点。管理该架构比传统CDN更具有挑战性，因为这些边缘节点分布广、数量大，但是服务质量相较于数据中心很不稳定。
为了缓解以上问题，我们提出了SDPush，一种基于海量边缘缓存的数据驱动的内容推送架构。该方案主要针对两个问题：

哪些视频文件值得被推送到这些轻量级的边缘节点上？针对这个问题，我们设计了融合多维特征的文件热度排序与预测算法，利用该方案，我们能够有效筛选出最值得边缘节点缓存的视频文件；

每个视频文件应该缓存在哪些边缘节点上？针对这一问题，我们采用数据驱动的方案，根据文件特征设计模型，预测若边缘节点缓存了该文件会产生多大流量，并将该问题建模成一个可以秒级别求解的优化问题。

利用字节跳动真实的文件请求数据和边缘节点性能数据，我们进行了离线仿真验证了我们的算法；同时，我们将方案部署在了真实的系统中测试实际部署性能。实验证明了我们的方案能够有效地节省CDN的成本。