1
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

PHAN VŨ HẢI VÂN
NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP TỐI ƯU HỆ THỐNG
WEB CACHING
Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và Mạng máy tính
Mã số: 60.48.15

Người hướng dẫn khoa học: TS. HỒ KHÁNH LÂM

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ

Mục đích của luận văn này nhằm tìm hiểu thế nào là Web caching, các kiểu kiến trúc
Web Caching, các thuật toán thay thế cache và hiệu năng của nó ra sao. Vận dụng những kiến
thức đã nghiên cứu đó để đánh giá hệ thống Web Caching hiện tại dùng cho mạng VNN.VN
của VNPT, đưa ra giải pháp Web Caching mới tối ưu hơn cho mạng VNN.VN.
3
Chương 1- NHỮNG ĐẶC ĐIỂM CỦA INTERNET
1.1. LỊCH SỬ VÀ TỐC ĐỘ PHÁT TRIỂN INTERNET
1.1.1. Lịch sử Internet
Tiền thân của mạng Internet ngày nay là mạng ARPANET. Thuật ngữ "Internet" xuất hiện lần
đầu vào khoảng năm 1974. Lúc đó mạng vẫn được gọi là ARPANET. Năm 1984, ARPANET
được chia ra thành hai phần: ARPANET và MILNET. Đến năm 1980, ARPANET được đánh giá
là mạng trụ cột của Internet. Giữa thập niên 1980 thành lập mạng liên kết các trung tâm máy tính
lớn với nhau gọi là NSFNET. Sự hình thành mạng xương sống của NSFNET và những mạng
vùng khác đã tạo ra một môi trường thuận lợi cho sự phát triển của Internet. Tới năm 1995,
NSFNET thu lại thành một mạng nghiên cứu còn Internet thì vẫn tiếp tục phát triển.Các dịch vụ
trên Internet không ngừng phát triển tạo ra cho nhân loại một thời kỳ mới: thời kỳ thương mại
điện tử trên Internet.
1.1.2. Tốc độ sử dụng Internet tại Việt Nam
Việt Nam là nước có tốc độ tăng trưởng số người dùng internet trong tốp 10 nước có tốc
độ tăng trưởng số người dùng nhanh nhất khu vực châu Á và cũng là một trong những nước có tốc
độ tăng trưởng lớn so với thế giới (giai đoạn 2000-2009), tăng 10,662.2 %.
1.1.3. Xu hướng tăng trưởng Internet Việt Nam
Bảng 1.2. Thống kê số liệu phát triển Internet tại Việt Nam tính đến 2009
Tháng 05 năm Số người dùng % dân số sử dụng Số tên miền .vn đã đăng ký
2003
1.709,478 2,14 2.746
2004

những giải pháp như vậy.
Chương 2- KHÁI NIỆM WEB CACHING, CÁC KIẾN TRÚC VÀ THUẬT TOÁN THAY
THẾ CỦA WEB CACHING
2.1. KHÁI NIỆM VỀ WEB CACHING
2.1.1. Định nghĩa Web Caching
Web caching là việc lưu trữ bản sao của những tài liệu web sao cho gần với người dùng,
cả về mặt chức năng trong web client hoặc những máy chủ bộ đệm lưu trữ riêng biệt. Cache (bộ
đệm) được chia thành các loại: Browser cache (bộ đệm trình duyệt), Proxy Cache (bộ đệm ủy
nhiệm), Gateway cache (bộ đệm cổng vào).
2.1.2. Một số khái niệm Cache
 2.1.2.1. Browser cache
Browser cache hay còn được gọi là bộ đệm trình duyệt. Những trình duyệt như IE, Moziila,
Firefox bạn dùng để truy cập mạng, đều có sẵn một thư mục trong đó các nội dung đã được tải
về sẽ được lưu để sử dụng trong tương lại.

5
 2.1.2.2. Proxy Cache
Proxy cache là máy chủ caching trung gian nhằm giảm tải lưu lượng trên đường truyền.
Web Proxy Cache (bộ đệm Web Proxy) làm việc cùng nguyên tắc với Browser Cache nhưng ở
quy mô lớn hơn.

Hình 2.1. Sơ đồ biểu diễn Proxy cache
 2.1.2.3. Gateway cache
Gateway cache là máy chủ caching nằm trước các Web server (máy chủ web) nhằm giảm
tải cho các web server. Nó thường được biết đến như là “reverse proxy cache” .

Hình 2.2. Vị trí đặt gateway cache
2.2. CÁC LOẠI KIẾN TRÚC WEB CACHING
2.2.1. Caching phân tầng (Hierarchical cache)


nằm sẵn trong cache với tổng kích thước trang Web được yêu cầu) của thuật toán LFU-DA là khá
cao.
2.2.3. Thuật toán Greedy Dual Size (GDS)
Thuật toán này đã tính đến sự thay đổi của chi phí và kích thước của trang. Việc loại bỏ
trang khỏi hệ thống được căn cứ trên tỷ lệ giữa kích thước và chi phí của trang.Cũng giống như
thuật toán LFU-DA, GDS gán một giá trị H(p) với một trang p trong cache. Khi một trang mới
được lưu vào trong cache hoặc khi một trang đang nằm trong cache được truy nhập lại thì giá trị
H(p) được cập nhật lại: H(p)=C(p)/S(p). Trong đó S(p) là kích thước của trang, C(p) là hàm chi
phí thể hiện chi phí để lưu một trang p vào trong cache. Trang p có giá trị
H(p)=Hmin:=min
p
H(p) ( của tất cả các trang nằm trong cache) sẽ bị loại bỏ khỏi cache khi có
yêu cầu thay thế trang. Tiếp theo đó L được đặt bằng giá trị H(p) của trang bị loại bỏ. Tuy nhiên
cũng giống như LRU, GDS không tính đến tần suất truy nhập .
2.2.4 Thuật toán Cost Effective (CE)
Thuật toán CE được đưa ra để giảm toàn bộ chi phí lấy được tài liệu. Nhìn chung, những người
sử dụng Internet có thể được chia 2 nhóm như sau: (i)Khách hàng tìm kiếm thời gian đáp trả ngắn
hơn (ii)Khách hàng tìm cách tối đa hóa sử dụng băng thông (ví dụ một Internet Service Provider,
ISP). Vì vậy, có hai mô hình chi phí để tối ưu hóa proxy cache cho hai nhóm mục tiêu sử dụng.
Thứ nhất, một mô hình độ trễ mà có thể đo độ trễ tải về của người dùng cuối, và thứ hai là một
mô hình lưu lượng truy cập mà có thể đo được lưu lượng mạng.
Chúng tôi xác định tỷ lệ giảm chi phí (CRR) như sau:

8
%100*




C

)(
Pr
10
/1
Size
Log
P
b
f

 với P
f
=D
f+1
/D
f

P
f
là xác suất có điều kiện của việc tái truy cập 1 đối tượng đã được truy cập f lần
D
f
Số tài liệu được truy cập ít nhất là f lần
α Giá trị đặc trưng của luật phân bố Zipf
b là hằng trọng số
Size Kích thước của đối tượng được yêu cầu
Age Tuổi của cache, được xác định là BV bé nhất của tất cả các đối tượng
Nếu một đối tượng đã được đọc f lần , ước tính xác suất tái truy cập là P
f
= D

Tuổi cache là thời gian truy cập gần đây nhất. Khi một đối tượng được đưa đến cache, BV của nó
là chi phí lấy được đối tượng cộng với H (ban đầu H = 0). Trong trường hợp cache hit, H được đặt
bằng thời gian hiện nay.
Chương 3- PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG CỦA CÁC KIẾN TRÚC WEB CACHING VÀ CÁC
THUẬT TOÁN THAY THẾ
3.1.PHÂN TÍCH, SO SÁNH HIỆU NĂNG KIẾN TRÚC WEB CACHING
3.1.1 Kiến trúc cache phân tầng và phân tán
Kiến trúc phân tầng có thời gian kết nối nhỏ hơn kiến trúc phân tán. Bởi vì trong kiến trúc
phân tầng các bản sao của một trang được lưu trữ một cách dư thừa tại các hệ thống cache ở các
cấp độ mạng khác nhau dẫn tới giảm được thời gian kết nối. Ngược lại kiến trúc phân tán có thời
gia truyền nội dung của trang Web thấp hơn kiến trúc phân tầng, bởi vì trong kiến trúc phân tán
lưu lượng Web được lưu chuyển trên các tầng mạng phía dưới và ít bị nghẽn hơn.
Mô hình mạng

Hình 3.1. Mô hình phân cấp của ISP
Chúng ta xây dựng topology của mạng dưới dạng cấu trúc cây đầy đủ O-ary, hình dưới

Hình 3.2. Mô hình phân cây
10

 O đại diện cho độ mở (số nhánh) của mỗi nút trong cấu trúc cây
 H là số đường kết nối mạng giữa nút gốc của mạng quốc gia với nút gốc của mạng cấp
vùng. H cũng đại diện cho số đường kết nối giữa nút gốc của mạng cấp vùng với nút
gốc của mạng cấp khu vực.
 z là số kết nối giữa máy chủ gốc và nút gốc
 l là số cấp của cây (0≤ 1≤ 2H+z) trong đó:
 l = 0 là mức mạng của các bộ đệm cơ quan
 l = H là mức mạng của các bộ đệm vùng
 l = 2H là mức mạng của các bộ đệm quốc gia
 l = 2H + z máy chủ gốc

và C cho từng cấp độ tương ứng. Tỷ lệ
hit tại hệ thống cache của các cấp khu vực, vùng, quốc gia được đại diện bởi các giá trị: hit
I
, hit
R
,
hit
N

(hit: số phần trăm yêu cầu được đáp ứng ở mức bộ đệm).
Kiến trúc phân tán
Cache chỉ được đặt tại cấp khu vực và sẽ không có bản sao trung gian của các trang Web
tại các cấp mạng khác. Để chia sẻ các bản sao giữa các hệ thống cache khu vực, hệ thống cache
tại cấp mạng trung gian sẽ lưu giữ dữ liệu meta-data nó chứa đựng thông tin về nội dung được lưu
trong các hệ thống cache khu vực. Các cache khu vực trao đổi định kỳ lượng thông tin meta-data
11

về các tài liệu mà chúng lưu trữ. Chúng ta giả sử rằng các thông tin là thường xuyên cập nhật tại
tất cả các cache khu vực khi mà có một tài liệu mới được lấy về ở bất kỳ cache nào.
3.1.1.1. Thời gian kết nối T
c

Thời gian kết nối là phần đầu tiên của độ trễ khi truy vấn lấy văn bản (nội dung). Chúng ta
giả sử thời gian kết nối chỉ phụ thuộc vào khoảng cách từ client đến với văn bản xét trên phạm vi
mạng lưới. Thời gian kết nối đến một văn bản có độ phổ biến 
tot
đối với trường hợp sử dụng
caching phân tán và caching phân cấp. Khoảng thời gian cập nhật trong trường hợp này = 24
giờ; thời gian cập nhật càng dài thì số lượng các yêu cầu càng tăng. Tuy nhiên hiệu năng tương
đối của mô hình caching phân tán và caching phân cấp vẫn tương đương nhau.

=0.7
Mô hình caching phân tán gây tăng gấp 2 lần băng thông ở các mức mạng thấp và sử dụng
nhiều băng thông hơn ở mức mạng quốc gia so với mô hình caching phân cấp. Tuy nhiên, lưu
lượng ở những nút mạng bị nghẽn lại được giảm đi chỉ còn 1/2.
Chúng ta thiết lập băng thông mạng ở cấp khu vực C
I
= 100Mb/s. Mạng ở cấp độ quốc gia và
vùng có băng thông như nhau C
N
= C
R
. Chúng ta không cố định hai băng thông này mà chỉ xem
xét độ nghẽn mạng ρ (
2
.
h
H
N
S
C


 ) của hai mạng này (chúng ta thay đổi mức độ sử dụng băng
thông ρ của các kết nối mạng cấp quốc gia trong kiến trúc caching phân cấp). Kết nối quốc tế
thường xuyên nghẽn và có mức độ sử dụng băng thông (β
1
O
2H
(1-hit
N

mạng của kiến trúc phân tầng.
3.1.2.1. Thời gian kết nối T
c

Thời gian kết nối trong kiến trúc kết hợp phụ thuộc vào số lượng cache kết hợp k tại mỗi
cấp mạng. Số lượng cache kết hợp tại mỗi cấp thay đổi từ 1 tới O
H
= 64 (toàn bộ số lượng cache
bên cạnh trong cùng một cấp độ cache kết hợp). Hình dưới cho ta thấy thời gian kết nối trung bình
cho toàn bộ N trang web, phụ thuộc vào số cache kết hợp
13Hình 3.9. Thời gian kết nối trung bình cho toàn bộ N trang Web, phụ thuộc vào số cache kết hợp k
Khả năng tìm thấy một trang tại hệ thống cache bên cạnh gần đấy là rất nhỏ, như vậy
phần lớn yêu cầu được cache cấp trên phục vụ với một khoảng cách H hop. Khi số cache kết hợp
tăng lên, thời gian kết nối giảm tới một giá trị nhỏ nhất. Bời vì khả năng để truy nhập được một
trang tại hệt hống cache bên cạnh gần hơn so với hệ thống cache cấp trên.Tuy nhiên khi số cache
kết hợp tăng quá ngưỡng k
c
=4, thì thời gian kết nối tăng rất nhanh bởi vì trang được yêu cầu từ hệ
thống cache bên cạnh có khoảng cách mạng lớn. Số lượng cache kết hợp tối ưu kc để tối thiểu hóa
thời gian kết nối là số lượng cache mà khoảng cách mạng gần hơn so với mạng cấp trên:
k
c
=O
[H/2]

Chúng ta thấy là kiến trúc hỗn hợp với số kết nối tối ưu k
c

t
=16. Giá trị này tương ứng với số cache vùng có thể kết hợp với nhau để
đáp ứng yêu cầu truy nhập mà không cần phải đi đến các đường kết nối cấp quốc gia:
k
t
=O
H-1 Hình 3.12. Thời gian truyền cho caching lai với số bộ đệm tối ưu k, ρ=0,8
Lựa chọn số cache kết hợp mạng kết hợp có thời gian kết nối nhỏ hơn so với kiến trúc
phân tầng và thời gian truyền nhỏ hơn kiến trúc phân tán.
3.1.2.3. Thời gian trễ tổng thể
Với trường hợp các trang kích thước nhỏ thì số cache kết hợp tối ưu gần với giá trị k
c
, bởi
vì k
c
tối thiểu thời gian kết nối. Với trường hợp các trang kích thước lớn thì số cache kết hợp tối
ưu gần với giá trị k
t
, bởi vì k
t
tối thiểu thời gian truyền. Với một kích thước bất kỳ thì số lượng
cache kết hợ tối ưu để tối thiểu hóa thời gian trễ có giá trị k
opt
:
k
c
≤ k

= 4
máy chủ caching cộng tác, băng thông sử dụng của mô hình caching lai thậm chí còn nhỏ hơn
băng thông sử dụng của mô hình caching phân tán (khoảng 1.2 lần với các văn bản có mức độ phổ
biến trung bình). Chú ý rằng, với k = k
c
= 4, số lượng các chuyển tiếp trung gian của một yêu cầu
caching được giảm thiểu. Khi có k = k
t
= 16 máy chủ caching cộng tác để giảm thiểu thời gian
truyền dẫn trong trường hợp mạng nghẽn, băng thông sử dụng tăng nhẹ (khoảng 1.3 lần với các
văn bản có độ phổ biến trung bình) so với mô hình thuần phân cấp do sẽ có các trường hợp phải
lấy thông tin từ các máy chủ caching ở xa để tránh các đường kết nối bị nghẽn ở mức trên.
3.2. ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CÁC THUẬT TOÁN CACHE
3.2.1. Phép thử DEC
CE(L) tốt hơn so với các thuật toán thay thế khác theo CRR cho tất cả các kích thước bộ nhớ
cache. Các CRR thu được bằng CE là lên tới 140% tốt hơn so với LFU và LRU cho một bộ nhớ
cache 10MB. Trong khi tại một bộ nhớ cache 1GB CE(L) thực hiện 23% tốt hơn so với LFU.
GDS, cũng xét đến chi phí, kích thước và tuổi cache, đã thực hiện tốt hơn nhiều so LRU và LFU.
Nhưng, CE(L) còn thực hiện tốt hơn so với GDS (L) và cải thiện phạm vi tương đối của nó từ
24% đối với bộ nhớ cache nhỏ đến 5% đối với kích thước bộ nhớ cache lớn nhất.
CE(P) cũng giảm chi phí tốt hơn LRU, LFU và GDS. Cụ thể, hiệu năng của CE(P) là 67% cao
hơn LRU cho một bộ nhớ cache 50MB và cao hơn 50% với bộ nhớ cache 100MB.Hình 3.16 so
sánh hiệu năng của các thuật toán về tỷ lệ hit HR. Với kích thước cache vừa phải (200MB và
400MB), CE(P) cải thiện hơn khoảng 50% HR so với LRU và LFU. HR của GDS (P) là tốt hơn
một ít so với LRU và LFU. GDS (P) không xem xét tình trạng cache lạnh, do đó hiệu năng của nó
cũng không phải là tối ưu.Hình 3.17 so sánh hiệu năng của các thuật toán tỷ lệ byte hit BHR.
16

CE(P) tốt hơn khoảng 10% so với LRU và 20% -30% so với LFU. Tuy nhiên, CE(L) thể hiện
hiệu năng hiệu quả ấn tượng về BHR.


Chương 4- HIỆN TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP TỐI ƯU HỆ THỐNG WEB CACHING MẠNG
VNN.VN CỦA VNPT
4.1. HIỆN TRẠNG
4.1.1. Hiện trạng khách hàng và đặc tính lưu lượng
Với việc bùng nổ về thuê bao Internet, tính đến tháng 9/2009 đã có hơn 21 triệu người sử
dụng Internet, tương đương với tỉ lệ số dân sử dụng Internet 25,6% .Một con số đáng ghi nhận là
hiện đã có gần 2,7 triệu khách thuê bao băng thông rộng (xDSL) trên cả nước và hơn 90% doanh
nghiệp đã kết nối Internet băng thông rộng.
VNPT phấn đấu phát triển 1.000.000 thuê bao truy nhập băng rộng trong năm 2010. Như
vậy, với yêu cầu, mục tiêu phát triển các dịch vụ tiềm năng của Công ty năm 2009 và những năm
tiếp theo, việc đáp ứng kịp thời các yêu cầu về trang thiết bị phục vụ sản xuất kinh doanh cho
mạng VNN là hết sức cấp thiết. Nâng cấp “Hệ thống Caching mạng VNN” thực hiện mục tiêu
nâng cao chất lượng dịch vụ Internet trên cơ sở đáp ứng nhanh hơn các yêu cầu truy cập.
Đặc tính lưu lượng mạng VNN là tập trung nhiều nhất ở khu vực HNI và HCM. Lưu
lượng dành cho khách hàng băng rộng cũng được đổ dồn từ các node mạng trục về các BRAS
chính ở tầng mạng truy nhập – nơi tiếp yêu cầu từ phía khách hàng là rất lớn.
4.1.2. Hiện trạng hệ thống Web Caching mạng VNN.VN

Hình 4.2. Sơ đồ tổng quan kiến trúc Web Caching hiện tại của VNPT
VNPT hiện nay đang sử dụng hệ thống Web Caching cho tầng mạng trục (core network)
của mạng VNN.
18

4.1.3. Hiện trạng lưu lượng các hướng trên mạng VNN
Hệ thống Web Caching hiện nay của VNPT làm giảm thiểu đáng kể lưu lượng mạng từ
mức vùng lên mức quốc gia và giảm nghẽn nút cổ chai ở các nút trung tâm vùng. Tuy nhiên,
không tối ưu lưu lượng theo từng địa phương có tỉ lệ mật độ dân cư, dân trí, mức sống khác nhau.
Do đó, đối với những truy nhập ở các địa phương có nhu cầu sử dụng thấp thì không hiệu quả,
còn những nơi có nhu cầu cau như thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội, Hưng Yên thì hiệu quả đem

- Mạng VNN sử dụng kiến trúc Web Caching phân tán tại mức vùng, nó sẽ giảm lưu lượng
mạng từ mức vùng lên mức cao hơn (mức quốc gia) nhưng trong kiến trúc mạng VNN ta
nhận thấy tại mức quốc gia và mức khu vực (các tỉnh, điểm tập trung lưu lượng của các
POPs) chưa có caching. Vì vậy nó sẽ dẫn đến tình trạng “nghẽn nút cổ chai” trên đường
truyền từ các điểm tập trung lưu lượng của các POPs đến khu vực và nghẽn từ miền đến
mức cao hơn khi số lượng người truy nhập tăng lên (ví dụ trong những ngày lễ tết, trong
những giờ cao điểm số lượng người truy nhập tăng cao).
- Các thiết bị trong hệ thống Web caching chỉ sử dụng thuật toán LRU, làm lãng phí dung
lượng bộ nhớ của cache để lưu các trang multimedia có kích thước lớn mà dường như sẽ
không được truy nhập lại trong thời gian trước mắt, do đó chỉ đạt hiệu năng cao với truy
nhập cục bộ các đối tượng cùng kích thước và cùng chi phí
- Lưu lượng đi ra từ tầng mạng trục xuống tới các điểm tập trung lưu lượng (các BRAS) của
các POPs (tỉnh) trọng điểm (nơi tiếp nhận các yêu cầu từ khách hàng là rất lớn. Vì vậy tại
thời kỳ cao điểm có thể gây nghẽn nút cổ chai do yêu cầu từ phía khách hàng tăng cao.
- Thực tế hệ thống Web Caching mạng VNN hiện tại mới chỉ đảm bảo phục vụ cho một bộ
phận khách hàng băng rộng, chưa đảm bảo phục vụ cho toàn bộ khách hàng băng rộng
cũng như khách hàng các loại.
- Hệ thống bị quá tải nên thỉnh thoảng việc vận hành khai thác phải tiến hành reset lại bằng
tay để giải phóng tài nguyên, hệ thống đã làm mất các nội dung được lưu trữ trên Cache và
làm cho Cache phải đi lấy nội dung lại từ đầu, việc tiết kiệm băng thông đi quốc tế bị giảm
đáng kể.
Qua các phân tích trên ta thấy: Hệ thống Web Caching mạng VNN hiện dùng chưa tương
xứng với quy mô khách hàng (lưu lượng) phát triển trên mạng. Tầng mạng truy nhập ở các POP
nơi tập trung nhiều truy nhập ở các tỉnh khác nhau có lưu lượng khác nhau, do đó sự đầu tư web
caching cho tầng POP khu vực có thể đem lại hiệu quả sử dụng kênh truy nhập lên tầng mạng trên
tốt hơn nhưng hiện nay VNPT chưa đầu tư Web Caching ở các POPs (Web Proxy server).
4.2. GIẢI PHÁP NÂNG CẤP WEB CACHING CHO MẠNG VNN
4.2.1. Giải pháp
- Hệ thống sẽ sử dụng kiến trúc kết hợp (kiến trúc lai), bao gồm nhiều cấp caching và
nhiều thành phần caching trong mỗi cấp.

Luận văn đã trình bày giải pháp nâng cấp hệ thống Web Caching hiện tại cho mạng VNN của
VNPT
Những đóng góp khoa học và thực tiễn của luận văn: Đưa ra giải pháp nâng cấp hệ thống Web
Caching nhằm tối ưu hệ thống web caching hiện tại cho mạng VNN của VNPT
2. Khuyến nghị
a) Khuyến nghị đối với VNPT
 Mạng VNN của VNPT nên sử dụng hệ thống Web caching lai, bao gồm nhiều cấp
caching và nhiều thành phần caching trong mỗi cấp.
 Sử dụng thuật toán thay thế giảm chi phí hiệu quả CE
 Căn cứ vào đặc điểm khách hàng, đặc tính lưu lượng cũng như nhu cầu sử dụng internet
tại từng vùng, VNPT nên chia việc đầu tư nâng cấp hệ thống Web caching theo các giai đoạn:
- Đầu tư Web caching cho các POPs trọng điểm, số người sử dụng ADSL lớn, tỷ lệ nghẽn
cao ở giai đoạn 1(các tỉnh: Hồ Chí Minh, Hà Nội, Đà Nẵng, Hưng Yên, Hải Dương)
- Đầu tư Web Caching tại mức quốc gia nhằm san tải lưu lượng Web với các ISP khác
trong từng khu vực để giảm thiểu tối đa băng thông sử dụng đi quốc tế.
- Đầu tư Web Caching cho tất cả các POPs còn lại trong từng khu vực nhằm tối ưu hóa
hoàn toàn việc sử dụng hệ thống Web Caching, nâng cao chất lượng mạng cho người
dùng.
b) Hướng nghiên cứu tiếp theo: Nghiên cứu về việc dùng hệ thống Caching cho các loại hình
dịch vụ băng thông rộng khác như internet trực tiếp, IPTV, Game_online, web conferencing,