Новий метод периферійного кешування з використанням «цифрового двійника» значно покращує ефективність бездротової мережі шляхом прогнозування потреб користувача в даних і оптимізації зберігання даних, тим самим підвищуючи надійність і швидкість мережі. Дослідники прагнуть перевірити цей метод у реальних програмах.
Дослідники інформатики запровадили нову техніку для прогнозування потреб користувачів бездротових комп’ютерів у даних ще до їх виникнення, підвищуючи швидкість і надійність бездротових мереж. У цьому інноваційному методі використовується технологія «цифрового близнюка», яка повторює мережу, яку підтримує, що дозволяє проактивно керувати даними.
Йдеться про те, що називається кешуванням краю. Кешування означає зберігання даних на сервері, які, на думку системи або мережі, користувачі використовуватимуть (або повторно використовуватимуть) найближчим часом. Це дозволяє системі швидше задовольняти вимоги користувачів, ніж якби система отримувала дані з вихідного джерела. Граничне кешування — це коли система кешує дані на сервері, який є найближчим до кінцевого користувача, наприклад, на комп’ютерах, об’єднаних у мережеві маршрутизатори або розташованих разом із цими маршрутизаторами.
«Дві великі проблеми полягають у визначенні того, які дані потрібно кешувати та скільки даних повинен зберігати периферійний сервер у будь-який певний момент часу», — говорить Юйчен Лю, відповідальний автор статті про роботу та доцент кафедри інформатики в Університет штату Північна Кароліна. «Системи не можуть помістити все в периферійні кеші, а зберігання надлишкових даних на периферійному сервері може уповільнити роботу сервера, якщо дані використовують занадто багато обчислювальних ресурсів. У результаті системи постійно приймають рішення про те, які пакети даних зберігати, а які пакети даних можна видалити.
«Чим точніше система прогнозує, які дані насправді будуть потрібні користувачам і скільки даних мають зберігати крайові сервери, тим краща продуктивність системи», — каже Лю. «Наша робота тут була зосереджена на покращенні цих прогнозів».
D-REC: новий метод оптимізації Edge Caching
Новий метод оптимізації граничного кешування, який називається D-REC, використовує техніку обчислювального моделювання під назвою цифровий двійник. Цифровий двійник — це віртуальна модель реального об’єкта. У випадку D-REC цифровий двійник є віртуальною моделлю визначеної бездротової мережі – стільникової мережі чи мережі Wi-Fi.
«Цей метод можна застосувати до будь-якої бездротової мережі, залежно від потреб системного адміністратора або оператора мережі», — каже Лю. «D-REC можна налаштувати залежно від потреб користувача».
У D-REC цифровий двійник отримує дані в реальному часі з бездротової мережі та використовує їх для моделювання, щоб передбачити, які дані, швидше за все, будуть затребувані користувачами. Потім ці передбачення надсилаються назад у мережу для інформування про рішення щодо кешування краю мережі. Оскільки моделювання виконується комп’ютером поза мережею, це не сповільнює роботу мережі.
Ефективність і прогнозні можливості D-REC
Дослідники використовували набори даних з відкритим кодом, щоб визначити, чи працює бездротова мережа ефективніше з D-REC. Дослідники провели масштабні експерименти, спрямовані на врахування багатьох змінних, таких як масштаб мережі, кількість користувачів у мережі тощо.
«D-REC перевершив звичайні підходи», — каже Лю. «Наша технологія покращила здатність мережі точно передбачати, які дані слід кешувати. D-REC також допоміг системам краще збалансувати зберігання даних у своїх мережах».
Крім того, оскільки цифровий двійник D-REC фокусується на прогнозуванні поведінки мережі, він може заздалегідь визначити потенційні проблеми.
«Наприклад, якщо цифровий двійник вважає, що існує висока ймовірність того, що певна базова станція або сервер буде перевантажений, мережа може бути повідомлена про це, дозволяючи їй перерозподіляти дані в мережі, щоб зберегти продуктивність і надійність мережі, – каже Лю.
«На цей час ми відкриті для співпраці з мережевими операторами, щоб дослідити, як D-REC може покращити продуктивність і надійність мережі в реальних ситуаціях».