Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Chiến lược lưu trữ hiệu quả trong mạng không dây với điện toán biên di động
Tóm tắt
Với sự gia tăng phổ biến của các ứng dụng Internet of Things (IoT), điện toán biên di động (MEC) đang nổi lên như một công nghệ mới. Việc lưu trữ nội dung phổ biến trên các máy chủ biên có thể hiệu quả trong việc giảm thời gian truyền tải và đáp ứng một số lượng lớn yêu cầu truy cập của người dùng đối với nội dung. Tuy nhiên, việc lưu trữ biên sẽ gặp phải các vấn đề về dung lượng lưu trữ hạn chế trên máy chủ biên cũng như phạm vi dịch vụ hạn chế trong MEC. Do đó, việc lưu trữ biên cần xem xét phân bổ hợp lý các tài nguyên lưu trữ hạn chế cho các nhà cung cấp nội dung khác nhau (CP) để đạt được hiệu quả lưu trữ cao. Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu việc lưu trữ trong một kịch bản nhiều CP với nhiều người dùng. Trong quá trình xác định độ phổ biến của nội dung, chúng tôi xem xét mức độ phổ biến tổng thể của các CP thỏa mãn quy luật giảm dần hiệu ứng biên, và định nghĩa hàm sự thỏa mãn của người dùng là lợi ích của việc lưu trữ. Sau đó, nhằm tối đa hóa hiệu quả lưu trữ, chúng tôi thiết lập một mô hình trò chơi của cuộc cạnh tranh tài nguyên lưu trữ giữa các CP dựa trên trò chơi không hợp tác, và chứng minh sự tồn tại của cân bằng Nash (NE). Ngoài ra, thuật toán Lưu trữ Đa CP dựa trên phản hồi tốt nhất (BRMC) được đề xuất để đạt được chiến lược lưu trữ tốt nhất. Cuối cùng, các thí nghiệm lặp lại xác thực tính hội tụ của BRMC, và các thí nghiệm so sánh cho thấy rằng BRMC có thể đạt được hiệu quả lưu trữ cao.
Từ khóa
#Điện toán biên di động #Lưu trữ dữ liệu #Internet of Things #Chiến lược lưu trữ #Mô hình trò chơi.Tài liệu tham khảo
Zhang D, Qiao Y, She L, Shen R, Ren J, Zhang Y (2019) Two time-scale resource management for green internet of things networks. IEEE Internet Things J 6(1):545–556
Ye Q, Zhuang W, Li X, Rao J (2018) End-to-end delay modeling for embedded VNF chains in 5G core networks. IEEE Internet Things J 6(1):629–704
Chen Y, Zhang N, Zhang Y, Chen X, Wu W, Shen X Energy efficient dynamic offloading in mobile edge computing for internet of things. IEEE Transactions on Cloud Computing. https://doi.org/10.1109/TCC.2019.2898657
Qi L, Chen Y, Yuan Y, Fu S, Zhang X, Xu X (2019) A QoS-aware virtual machine scheduling method for energy conservation in cloud-based cyber-physical systems, World Wide Web Journal
Azimi S M, Simeone O, Sengupta A, Tandon R (2018) Online edge caching and wireless delivery in fog-aided networks with dynamic content popularity. IEEE J Select Areas Commun 36(6):1189–1202
Huang J, Zhang C, Zhang J A multi-queue approach of energy efficient task scheduling for sensor hubs, Chinese Journal of Electronics. https://doi.org/10.1049/cje.2020.02.001
Zhang D, Shen R, Ren J, Zhang Y (2018) Delay-optimal proactive service framework for block-stream as a service. IEEE Wirel Commun Lett 7(4):598–601
Kuang Z, Liu G, Li G, Deng X (2019) Energy efficient resource allocation algorithm in energy harvesting-based D2D heterogeneous networks. IEEE Internet Things J 6(1):557–567
Lee M, Molisch A F (2018) Caching policy and cooperation distance design for base station-assisted wireless D2D caching networks: Throughput and energy efficiency optimization and tradeoff. IEEE Trans Wirel Commun 17 (11):7500–7514
Ye Q, Li J, Qu K, Zhuang W, Shen X, Li X (2018) End-to-end quality of service in 5G networks: Examining the effectiveness of a network slicing framework. IEEE Veh Technol Mag 13(2):65–74
Chen Y, Zhang N, Zhang Y, Chen X (2019) Dynamic computation offloading in edge computing for internet of things. IEEE Internet Things J 6(3):4242–4251
Goian H S, Al-Jarrah O Y, Muhaidat S, Al-Hammadi Y, Yoo P, Dianati M (2019) Popularity-based video caching techniques for cache-enabled networks: A survey. IEEE Access 7:27699–27719
Poderys J, Artuso M, Lensbøl MOC, Christiansen HL, Soler J (2018) Caching at the mobile edge: A practical implementation. IEEE Access 6:8630–8637
Hoang D T, Niyato D, Nguyen D N, Dutkiewicz E, Wang P, Han Z (2018) A dynamic edge caching framework for mobile 5G networks. IEEE Wirel Commun 25(5):95–103
Chen Y, Huang J, Lin C, Hu J (2015) A partial selection methodology for Eifficient QoS-aware service. IEEE Trans Serv Comput 8(3):384–397
Li L, Zhao G, Blum R S (2018) A survey of caching techniques in cellular networks: Research issues and challenges in content placement and delivery strategies. IEEE Communications Surveys & Tutorials 20(3):1710–1732
Jiang W, Feng G, Qin S, Liang Y (2019) Learning-based cooperative content caching policy for mobile edge computing. In: ICC 2019 - 2019 IEEE International Conference on Communications (ICC), Shanghai, China, pp 1–6
Zhang D, Tan L, Ren J, Awad MK, Zhang S, Wan PJ (2019) Near-optimal and truthful online auction for computation offloading in green edge-computing systems, IEEE Transactions on Mobile Computing
Chen Y, Zhang N, Zhang Y, Chen X, Wu W, Shen X TOFFEE: Task offloading and frequency scaling for energy efficiency of mobile devices in mobile edge computing. IEEE Transactions on Cloud Computing. https://doi.org/10.1109/TCC.2019.2923692
Huang J, Lan Y, Xu M (2018) A simulation-based approach of QoS-aware service selection in mobile edge computing, Wireless Communications and Mobile Computing, article no 5485461
Kuang Z, Li L, Gao J, Zhao L, Liu A (2019) Partial offloading scheduling and power allocation for mobile edge computing systems. IEEE Internet Things J 6(4):6774–6785
Liu X, Zhang J, Zhang X, Wang W (2017) Mobility-aware coded probabilistic caching scheme for MEC-enabled small cell networks. IEEE Access 5:17824–17833
Xu J, Chen L, Zhou P (2018) Joint service caching and task offloading for mobile edge computing in dense networks, IEEE INFOCOM 2018 - IEEE conference on computer communications, Honolulu, HI, pp 207–215
Tan Y, Han C, Luo M, Zhou X, Zhang X (2018) Radio network-aware edge caching for video delivery in MEC-enabled cellular networks, 2018 IEEE wireless communications and networking conference workshops (WCNCW), Barcelona, pp 179–184
Tan L T, Hu R Q (2018) Mobility-aware edge caching and computing in vehicle networks: A deep reinforcement learning. IEEE Trans Veh Technol 67(11):10190–10203
Li C, Toni L, Zou J, Xiong H, Frossard P (2018) QoE-driven mobile edge caching placement for adaptive video streaming. IEEE Trans Multimed 20(4):965–984
Wang C, Liang C, Yu F R, Chen Q, Tang L (2017) Computation offloading and resource allocation in wireless cellular networks with mobile edge computing. IEEE Trans Wirel Commun 16(8):4924–4938
Su Z, Xu Q, Hou F, Yang Q, Qi Q (2017) Edge caching for layered video contents in mobile social networks. IEEE Trans Multimed 19(10):2210–2221
Shen F, Hamidouche K, Bastug E, Debbah M (2016) A Stackelberg Game for Incentive Proactive Caching Mechanisms in Wireless Networks, 2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), Washington, pp 1–6
Cui Y, Wang Z, Yang Y, Yang F, Ding L, Qian L (2018) Joint and competitive caching designs in large-scale multi-tier wireless multicasting networks. IEEE Trans Commun 66(7):3108–3121
Zou J, Li C, Zhai C, Xiong H, Steinbach E (2019) Joint pricing and cache placement for video caching: A game theoretic approach. IEEE J Select Areas Commun 37(7):1566–1583