【IT168专稿】8月29日上午，来自多伦多大学的李葆春教授在中国计算机学会主办的“网络编码与下一代网络”专题报告会上，做了主题为《Decentralized Network Coding in Unreliable Networks》的精彩演讲。

　　李教授现为加拿大多伦多大学(University of Toronto)电子和计算机工程系教授，并担任贝尔大学实验室计算机工程方向荣誉主席。2000年，他被授予IEEE通信协会通信系统方向Leonard G. Abraham奖。2009年，荣获IEEE通信协会多媒体通信非常好的论文奖。主要研究领域有大规模多媒体系统、P2P网络、网络编码应用与无线网络等。

　　对于链路易中断的不可靠网络中，数据能否及时正确的传递到目的地是评估网络性能的重要标志。在网络链路和节点因中断等因素无法完成数据传递时，如何来解决这一风险和带来的网络延迟等问题?

　　一、传统方式：复制数据在每个节点存储和分发。利用冗余来对抗链路中断。

　　解决上述问题的一个方法是数据复制。节点在传递数据时，会同步的保存一份数据在本地的缓存区里。这样，一旦该数据丢失，网络中各个节点会根据自身保存的数据和实际丢失的数据进行分析，然后分发。可是，网络中每个节点的缓存区里会保存多个数据，那么如何进行排队就是关键问题。这里主要有两种常用方式，一是采用全局最稀缺优先，在这种模式下，节点会会在整个网络内寻找最稀缺的数据来优先分发调度，效率和性能很好，但控制开销会比较大;二是采用本地最稀缺优先，就是仅仅分析本节点和下一个节点的最稀缺资源，然后分发。这种方式易于控制和维护，但性能一般。

　　这种传统的数据复制和分发方式，是存在一些弊端的。例如，这种方式对节点的数据完整性依赖较高，如果网络中断频繁，剩余可用的节点越来越少，那么剩余的数据很可能不足以恢复全部的信息。而且，如果采用易于控制的本地最稀缺优先模式，这种数据复制和分发模式效率较低。并受缓存区大小的限制，如果缓存区较小，同样影响网络性能。