面向无线边缘缓存的文件库大小分析

文件库大小对无线边缘缓存的性能具有重要的影响。本文基于Zipf文件流行度模型,分析了文件库大小与用户请求数、流行度参数等因素的渐近关系。研究结果表明,当用户请求数较少时,文件库大小随请求数线性增长,而当请求数较多时,文件库大小随请求数呈负指数增长,这一结论适用于不同的流行度参数。仿真结果验证了所分析结果的准确性,并基于校园网中采集的典型视频网站请求记录验证了分析结果的有效性。在实际系统中,无线边缘节点覆盖范围内的用户请求数通常远小于视频网站的文件总数,因此用户请求的文件库大小随请求数线性增长,而非文献中猜测的亚线性增长,这对提升无线边缘缓存性能带来严峻挑战。

基于深度学习的智能移动边缘网络缓存

针对移动边缘网络缓存问题,提出把计算资源推送到网络边缘,使边缘接入热点能有数据分析能力,构建基于深度学习的深度缓存策略,进一步提升缓存效率。在边缘接入热点处构建基于长短期记忆神经网络模型的缓存内容文件流行度预测系统,通过分析本地数据给出内容文件流行度预测。把内容文件流行度预测系统整合到移动边缘网络缓存系统中最大化缓存命中率,提出深度缓存策略,大大提升移动边缘网络缓存性能。在真实视频数据集上进行测试,实验结果表明:提出的内容流行度预测系统的准确度高于现有最优方法;提出的深度缓存策略与传统的缓存算法相比,在相同的缓存命中率指标下大约仅需一半的缓存存储空间。

雾无线接入网中的多层协作缓存方法

针对边缘缓存和雾无线接入技术中降低后传链路负载的问题,提出了一种雾无线接入网中的多层协作缓存方法。考虑网络架构、文件流行度估计、链路容量等因素,将相关的优化问题分解为每个层中缓存布置的背包问题,并分别使用贪心算法求解。仿真结果表明,所提出的多层协作缓存方法能够有效降低后传链路负载,同时具有较高的缓存命中率。

无线网络多基站低时延协作缓存方案研究

随着社交视频网络服务的日益增长,内容请求的多样性及内容传输的冗余性大大降低了现有蜂窝通信的流量效率.在基站设置合理的文件缓存可以减少核心网中重复传输造成的流量拥塞,从而可有效提升终端视频请求服务的体验质量.本文针对多蜂窝基站协作缓存场景,研究了文件流行度未知时最小化系统总传输时延的模型构造.首先,结合基站缓存容量大小及文件请求的分布,构造了基于最小时延传输的0-1整数规划最优化问题;其次,利用组合多臂赌博机(CMAB)算法完成对未知文件流行度的估计;最后,结合流行度更新迭代过程完成文件的最优化缓存.通过将非线性问题依次转化为多项式问题和线性问题,并结合高效的启发式算法得到次优解,相比于分支定界最优算法有效降低了运算复杂度.仿真结果表明所提算法接近最优解,与传统的缓存方案相比可有效降低传输时延.

基于实测数据集预测用户请求行为对主动边缘缓存的影响

由于无线边缘节点的缓存空间很小,在流行度已知时主动缓存策略的性能远优于被动缓存。最近,业界开始研究在文件流行度等用户请求行为未知、需要进行预测时的主动边缘缓存,发现主动缓存依然优于被动缓存。然而,大多数工作基于合成的数据集或者在推荐系统等领域采集的开源数据集,难以反映无线用户的请求行为。本文采用一个在局部区域每秒记录用户请求视频次数的实测数据集、利用神经网络预测用户在未来短期内的个体和群体行为,基于预测的用户行为信息在宏基站或微基站进行主动缓存。研究结果表明,当采用实测数据集时,由于用户请求行为具有很强的时间局部性、甚至是猝发性,所造成的虚警、漏警和加性误差使被动缓存优于主动缓存、且在宏基站缓存时增益更大;一旦采用合成的静态数据集,主动缓存明显优于被动缓存。这意味着不能仅用加性误差刻画预测流行度的不确定性,要实现主动边缘缓存的性能增益,更重要的是降低虚警和漏警。

间隔执行的异步副本放置策略

副本技术旨在通过预测用户获取数据行为并在适当的地点放置副本来降低网络延迟以及减少网络带宽消耗。副本技术已经广泛用在了数据网格、云计算中。副本技术主要有两大过程:第一个过程通过收集用户对文件的请求来选择最合适的文件作为候选副本,第二个过程通过计算资源节点位置、容量、带宽等因素来决定将候选副本放置到哪一个资源节点,以使整个系统所产生的延迟和带宽消耗最少。通过重新定义流行度,提高了对大文件造成延迟的敏感性。采用分而治之的思想设计全局算法和局部算法,局部算法通过异步机制将文件访问记录传递给全局算法进行全局流行度计算,然后局部算法综合全局流行度信息计算得到最合适的候选副本,最后将候选副本放置到最合适的资源节点。通过模拟实验,利用高斯分布、幂律分布来模拟用户文件请求行为偏好,验证了所提出的策略相比IPFRF(improved popular file replicate first)算法,在一定程度上降低了平均文件延迟和平均带宽消耗。

用于超级节点网络的双缓存技术

针对P2P系统节点局部视图和用户查询不均衡的问题,提出一种用于超级节点网络的文件索引和数据双缓存技术.依据局部文件流行度统计,将用户感兴趣的资源索引缓存到本地超级节点,从而将单个节点视图扩展至全局;同时缓存拥有高访问率的远程热点文件,因此用户对热点文件的访问在本地即可获得响应.实验结果表明双缓存技术显著地提高了P2P系统的查询效率和数据传输速度,并可有效降低热点节点负载.