【移动边缘网络缓存技术研究7900字（论文）】

移动边缘网络缓存技术研究摘要:为满足未来移动业务业务的爆发和新业务对性能要求日益苛刻的要求，同时随着5G时代的到来，基站部署已经成为5G移动通信发展的一个必然趋势。但是，在基站密集部署的同时，大量的数据将会增加回程链路负荷，从而使其成为5G网络发展的的一个难题。而移动边缘缓存技术是把存储功能向网络边缘（例如小区基站、移动终端设备等）下沉，以实现对用户的需求，减少网络的压力，提高网络性能。提出的D2D网络中的启发式算法，提高了缓存命中率。关键词:缓存技术;移动边缘网络;5G移动通信；设备到设备通信目录TOC\o"1-3"\h\u1绪论 51.1研究背景及意义 51.2国内外研究现状 71.2.1移动边缘网络缓存位置研究 71.2.2移动边缘网络缓存内容研究 71.2.3移动边缘网络缓存策略研究 81.2.4移动边缘网络缓存技术研究面临的问题 82.D2D蜂窝网络中的启发式缓存策略 102.1系统模型模型 102.1.1网络模型 102.1.2用户模型 112.1.3内容访问协议 112.2启发式算法 122.2.1设计策略 122.2.2基于启发式算法的缓存策略 122.3算法仿真分析 142.3.1仿真数据 142.3.2仿真结果 143总结与展望 203.1研究工作总结 203.2展望 20参考文献 211绪论1.1研究背景及意义随着移动通信技术的飞速发展，移动互联网技术在人们的生活中发挥着重要作用，随着手机终端的迅速更新，社会网络的日益普及，随着对网络的需求越来越高，人们对于网络质量的的要求也越来越高。根据调查发现，到2021年末，全球总人口数量达到78亿，互联网用户数量达到了48亿人，而截止到今年1月，全球互联网用户数量达到49.5亿人，同比增长4%，互联网用户占总人口的62.6%，每个互联网用户平均每天使用互联网的时间大约是7小时，通过手机访问互联网的用户占了92%。从中我们不难发现移动设备的使用者正在迅猛增加，同时也说明了移动数据的迅速增长。图1.12012-2022年全球互联网用户数量及同比增长针对目前移动通信业务激增的需求，业界主要从无线传送技术方面进行了深入的研究。首先从提高资源使用效率的观点出发，提出了一种规模较大的多天线技术（massiveMIMO）、多点协作传送技术（CoMP）等；另外是利用新的频谱资源，通过研究毫米波、可见光等高频频段来拓展无线通讯的带宽，以上技术可以有效地提升峰值速度，同时也很大程度的提升了用户的使用体验感，但一方面受到技术水平的限制，另一方面也需要很大一部分的系统资源，而这些便导致了基站的负荷压力无法得到有效的解决。在日常生活中，新闻、短视频等都会被大量的用户重复播放，而面对相同内容的不同步要求，也就导致了网络视频与社会服务的异步再利用。因此，随着硬件技术的迅速发展，手机等移动设备的内存容量也得到了极大的提高，渐渐的从外部存储发展到了仅靠内部存储，读取和写入的速度也越来越快。在业务特性和终端存储发展的这个大背景下，移动边缘网络中的缓存技术成为了提升整个无线传送技术的关键步骤，也成为了应对大量数据的关键技术之一。缓存技术的使用范围非常广泛，从电脑系统的内部缓存、网页缓存、以及云存储系统，缓存技术是一种以时间交换时间的方法，它的作用在于局部性原则，在一个时间局部性较好的缓存系统中，被引用的内容在不久的未来也会被重复引用。在一个空间局部性较好的缓存系统中，当某一内容被引用一次后，缓存系统就会在不久的未来会参考相似的内容。在世界上的主要业务数据业务中，65%的手机话音业务和数据业务的85%都集中在室内和热点区域，换句话说，数据和用户都有着聚集性这一特点，表现为空间局部性。在移动边缘网络中，以基站为主导的蜂窝接入网络，当用户要求某一社会内容或视频服务时，发送请求必须由基站发送到远端服务器，进行一次数据传送，当网络状态良好时，会产生很大的延迟效应，当用户数量少时，这种影响不显著，但现实中，会有大量的用户提出要求，要求要求在很短的时间内完成，给网络带来很大的压力，导致用户体验大幅下滑，最重要的是，在重复传送同样的内容时，会产生很大的资源浪费。目前，无线边缘视频内容缓冲区的研究主要分为三个方面：第一个方面是关于缓存的内容，即当缓存空间很小时，需要缓存哪些内容来提高系统的性能；第二个是快取策略，也就是把它放在什么地方；最后，提出了一种基于无线通信的缓存更新策略，并针对无线通讯的特性，采用了相应的资源管理方法.采用高速缓存技术可以极大地减少LTE（Longtermevolution）中的重复业务，并在D2D（D2D,Devicetodevice）网络中采用最终用户缓存来提高吞吐量。然而，在充分利用边缘网缓存的优势的同时，还面临着许多技术难题：由于移动性会引起网络的拓扑变化，因此，采用自适应缓存策略显得尤为重要；在边缘网中，内容传播呈现出新的特征，个人化是一种趋势，内容的流行程度等与内容有关的信息，呈现出较低的时间和聚集特征；在边缘网高速缓冲区的研究中，能源损耗和安全性是一个不容忽视的问题，如果能够将它与其它的通讯技术相结合，那么将会使边缘网缓存技术得到进一步的发展与创新。１.２国内外研究现状由于移动边缘缓存技术在解决移动通信业务的发展和提高网络的性能等问题上具有很大的潜力。目前，移动边缘缓存技术的研究重点是解决“3W”问题，即缓冲区、缓存策略、缓存内容等。缓存内容是指用户要求的对象，例如视频，图片，应用程序等；缓存定位是指用户在诸如小蜂窝基站、移动终端等中存储的请求对象的地方；缓存政策是用来确定用户要求的对象被缓存到什么地方（也就是快取部署模式），并且怎样有效地向用户发送高速缓存的内容，例如用户访问、资源调度等。其中，高速缓存策略是连接高速缓存位置与高速缓存内容之间的桥梁，也是当前高速缓存技术亟待解决的一个重要问题。1.2.1移动边缘网络缓存位置研究按照用户要求存储的位置划分为基地侧缓存和用户侧缓存。基站侧缓冲存储器一般是指向边缘基站（例如小型蜂窝基站等）缓存用户所要求的内容的无线访问侧，用户可以通过基站获得所请求的内容，而无需通过回程链路从远程服务器发送内容，因此，在蜂窝网中能够有效地降低负荷。SBSs又可以分成PBSs、家庭基站（FBSs）等。1.2.2移动边缘网络缓存内容研究请求内容类型和请求内容模式的不同会直接影响到边缘缓存策略的设计。对于完成边缘缓存策略的设计，我们首先应该了解用户的请求内容与模式，这一点是非常有必要的。请求内容类型：根据时延的敏感性，文件类请求可分为对延迟敏感的请求（如观看在线视频、在线直播等），研究发现，延迟敏感的请求大多涉及下行链路传输。当基站端缓存了用户所需的内容后，可以及时向用户提供服务。由于物联网的数据寿命较短，有必要设计一个更加合理的的缓存系统。而服务类请求大多涉及上行链路传输。也就是当用户要向边缘基地台服务器发送执行特定应用业务的输入数据时，由于安装、配置等原因，由于安装、配置等原因，边缘基地台服务器不能向其及时提供服务。同时缓存业务也是是提高移动边缘能力的一个重要方法。请求内容模式：研究发现，大多数的用户要求都是针对特定的内容，所以，要求的内容受欢迎程度的分配对于指导边缓存的设计有着非常重要的作用。当前对移动边缘缓冲技术的研究大多基于用户要求的内容已经知道或者遵循一定的受欢迎程度，利用机器学习算法对用户的要求进行了大量的分析。但是，这些模型都具有很强的历史相关性，因此，本文提出的方法很难精确描述移动边界网络中的内容受欢迎程度。同时，由于智能终端的出现和移动终端上新的移动应用的出现，用户在移动终端上所需要的内容类型更加多样化和异质化。同时，由于边缘网络用户的流动性以及豆瓣、酷狗等新型短视频的兴起，要求的内容的到达更加随机和动态，使得移动边缘网络的普及更加难以预测。1.2.3移动边缘网络缓存策略研究在移动边缘网中，缓存策略主要有缓存部署策略和缓存内容分配策略。目前已有的文献分别对缓存部署策略和缓存内容分配策略进行了独立的研究。由于其动态特性、用户的移动特性以及随机的要求，其缓存的配置方式更加复杂。若仅从最常用的部分中选取最常用的部分，而忽略了边缘层的特点，就无法将其应用到最大程度上。此外，手机的边缘化网络对使用者的需求也是不同的。目前有关缓存内容配置主要包括内容缓存部署策略和随机缓存部署策略，还有内容流行程度、随机缓存部署策略以及基于特定性能指数的缓存部署策略。在此基础上，针对不同类型的系统，提出了一种基于节点和无线节点的缓存配置方案。在实际的移动边缘网中，缓冲和缓冲之间存在着交互作用。首先，缓冲的配置方式会对缓冲的资源配置产生一定的影响，进而对缓冲的传送通路产生一定的影响；另外，缓存的分配速度也会对请求队列的积累、请求分配等有很大的影响，进而对后续的工作造成影响。配置高速缓存。所以，缓存的配置与缓存的内容配置是相互制约、相互影响的，协同最佳的缓存配置与资源配置可以使其充分利用。1.2.4移动边缘网络缓存技术研究面临的问题研究了移动边缘缓存技术，对于今后的移动通信网络发展起着十分重要的作用。以上的研究对移动边缘网络的应用具有一定的理论指导作用，但在此基础上还存在一些问题：由于移动边缘网的缓存部署与内容分配策略之间存在着密切的耦合关系，基站的缓存部署方式对缓存的发布效果有很大的影响，而缓冲区的发布效率也会对下一步的缓冲区布局产生一定的影响，所以要充分发挥移动边缘缓存的技术潜力，必须对其进行协同优化。但现有的研究多集中于单一的缓存部署策略或缓存内容分配策略[，一些文献对缓存部署和内容分配策略进行了优化，但将二者放在同一时间尺度上，忽视了实际网络中的缓存部署和内容分配不匹配。然而，现有的多个时间尺度下的研究大都是假定用户要求的受欢迎程度分布已知，且很难达到。因此，在不了解流行度分布的前提下，对多时标边缘缓存的配置与分配进行了研究。由于新的手机应用程序的出现，对计算和存储的要求已经大大超出了移动终端的容量，特别是一-些计算密集型或者内存消耗的应用。移动边缘计算技术允许向边缘服务器上载用户所要求的应用程序的数据，由此，在该移动边缘服务器上运行的用户请求的应用程序，为该用户提供对应的服务，（假定服务缓存部署完成后，可以立刻为用户服务），也就是边界服务器的内存带宽有限（假定所有服务都能在同一时间槽中完成）；而在另一种情况下，大部分的研究都忽视了在上行链路上输入数据时的资源分配问题。在边缘网中，由于通信资源的限制，资源配置策略对服务缓存配置方案的效能产生了很大的影响。因此，在服务缓存部署延迟的基础上，提出了面向服务类型的边缘缓存和资源配置的联合优化策略。2.D2D蜂窝网络中的启发式缓存策略为了解决移动边缘缓存问题，我们研究关于D2D蜂窝网络中的移动边缘缓存技术。D2D通讯是一种很好的减轻网络拥挤的技术。在D2D蜂窝网络中，大部分网络边缘设备能够经由无线电接口彼此通信，包括网络中的基站和设备。然而在现实情况下，移动边缘缓存节点的存储容量是有一定限制的，所以网络边缘设备缓存的内容是不符合现实情况的，同时在D2D蜂窝网络中，如何做出合理的内容缓存决策是非常重要的，也就是说要在D2D的蜂窝网络中缓存什么内容。2.1系统模型模型2.1.1网络模型图2.1D2D蜂窝缓存系统的系统模型系统模型如图2.1所示。网络模型包括具有缓存功能的SBSs。为了使系统模型更加的简单，我们假设模型中的SBSs的缓存容量都是相同的，其容量表示为CspsL,其中每个内容的长度都是相同L。所以每个SBS最多能缓存CsBs数量的内容。我们同时假设一个内容只能全部缓存。SBS的内容放置位置可以表示为PSBS=[P1SBS,P2SBS,,PNSBS],PiSBS2.1.2用户模型我们假设部分用户具有缓存能力，它服从PPP分布，用户比例为α，取值范围为1≤α≤1为了方便计算，假设每个具有缓存能力的用户设备都具有相同的缓存容量，表示为CuL.表明每个用户最多能在本地缓的内容数量为Cu。而且如果请求用户到所需内容之间的距离小于用户的通信半径，系统就可以实现D2D通信。PU=[P1U,P2U,,PNU]2.1.3内容访问规范内容存取规范，它为用户设备的统一以及基地台的内容传送共享奠定了基础。通过引入这项规范，可以对用户的要求进行处理，从而有效地提高了缓存的命中率。我们对以下内容存取协议进行了定义：1.自动命中：当出现一个内容要求时，使用者会先查看它的本地存储器是否已经储存了需要的东西。如果使用者已经将所要求的内容缓存到其本地存储器中，那么这个要求就会被立即执行并被卸载。2.D2D命中：如果请求的内容还没有被缓存到本地存储器中，或使用者没有缓存的能力，那么使用者就会转而搜寻该装置周围所需要的东西。如果一个使用者有至少一个要求使用者在他的学径范围内储存所需要的信息，我们称之为“D2D命中”D2D通讯，它能够满足这个要求。3.SBS击中：若D2D未击中，并且有一个SBS已经缓存了需要的数据，那么这个请求就会被SBS发送和被卸载，这被称作“SBS命中”.4.蜂窝式MBS响应：当本地缓存、D2D或SBS没有回应时，必须将其转发给移动MBS，该MBS会生成回应并返回“命中丢失”的请求。2.2启发式算法2.2.1设计策略在边缘网中，为了保证高速缓存的内容，必须要设计出适合于高速缓存的算法。换句话说，我们所设计的演算法应该尽量将那些陈旧的从缓存中剔除，而高效的缓冲区替代算法则能够在一个请求到达后，就能够快速地存取缓冲区。特别是，当所要求的东西在快取清单中时，它的得分就会提高。再一次，当所要求的内容不在快取清单中时，会将内容缓存到快取清单中，并对内容进行初始化。当缓存空间不够时，当所有当前内容的最低得分都小于临界值时，将会发现得分最低的缓存，并且用一个没有击中的部分替代它。2.2.2基于启发式算法的缓存策略我们提出的启发式缓存策略如图2.1所示，首先，系统对请求内容进行检查，检查其是否存在当前用户设备中，如果不存在，则将请求转发给相邻的设备。如果相邻设备也没有缓存相应的内容，则将请求转发给SBS。如果请求的内容不在SBS的缓存中，并且用户可以与SBS通信，则SBS将根据图2.2所示进行工作以缓存新内容。最后，无论是否命中了新内容，用户设备都将根据图2.2所示来缓存新内容符号定义H自我命中率HD2D命中率HSBS命中率M命中丢失次数R对内容n的请求表2.1算法符号表图2.2D2D蜂窝网缓存策略图2.3启发式替换算法2.3算法仿真分析2.3.1仿真分析在D2D的蜂窝网络中，将命中率可分为三类:自我命中率，D2D命中率和SBS命中率。自我命中率表示为请求缓存在本地设备中的请求数占总请求数量的比例。D2D命中率表示可以在D2D设备缓存中找到请求内容的请求数量占所有请求的比例。SBS命中率是指可以在SBS中找到所请求内容的用户请求占总的请求数量的比例。（1）齐夫定律我们假定所有内容的数量为N,8是表征分布的指数值，i是内容的受欢迎等级。因此，内容的受欢迎程度分布为pi=其中，pi是第i个内容的访问概率，对于s=0(2)缓存命中率缓存命中率是评定缓存策略性能好坏的关键指标。例如，在SBS和用户设备缓存用户请求的内容的情况下，则将该请求标记为缓存命中。否则，将其标记为缓存未命中。因此，缓存命中率为缓存命中率=缓存命中次数缓存命中次数+缓存丢失次数×2.3.2仿真结果仿真参数设置如下： 图2.4仿真参数设置图2.5不同的Zipf指数下的自我命中率在图2.5中，随着Zipf指数的增加，每种算法的自我命中率都增大了，但是启发式算法的效果很好，并且我们还可以发现，随着自我命中率变大，用户的请求D2D和SBS的次数总和会减少，所以整体的D2D命中率和SBS命中率会随之下降。图2.6不同的Zipf指数下的D2D命中率图2.7不同的Zipf指数下的SBS命中率对比图2.6和图2.7我们可以发现，图2.5的MPLRU和图3.4的LRU到达D2D设备或SBS的请求更少。所以，启发式算法的D2D命中率和SBS命中率均不大，看起来是合理的。图2.8不同的Zipf指数下的未命中率在图2.8中，可以发现，缓存未命中率随着Zipf指数的增加而连续降低，这表明自我命中率、D2D命中率和SBS命中率之和在增加。当我们固定Zipf指数为1.2后，对比地绘制了具有不同数量请求下内容的命中率和未命中率。图2.9不同的内容数量下的自我命中率从图2.9中可以看出，自我命中率在最初的时候会迅速增加，而随着所请求内容的数量增加，自我命中率缓慢增加。图2.10不同的内容数量下的D2D命中率图2.11不同容量下的SBS命中率在图2.9、图2.10和图2.11中，我们可以发现，当内容的总量大于100000时候，MLPLRU和LRU的命中率都略有变化，而启发式算法的SBS命中率在图2.9和图2.11中基本上有明显变化。图2.12不同的内容数量下的未命中率从图2.12中可以看出，未命中率逐渐下降，从而证明了我们提出的算法提高了网络中的服务性能。2.4本章小结在本节中，我们通过D2D的蜂窝网络模型，仿真实现了不同内容数量和不同zipf指数下的命中率的研究，并且考虑到了请求内容的受欢迎程度。此外，提出的的启发式缓存算法，提高了缓存效率。3总结与展望3.1研究工作总结在这个信息时代，互联网发展的越来越好，5G技术也越来的成熟，人们在日常生活中对于流量的需求正在迅速增长，于是就造成了移动网络内容传输的局限性，从而导致用户需求得不到满足，因此如何高效的利用带宽资源，使其不重复传输相同的内容就成为了当下最热门的问题之一。在这样的背景下，移动边缘缓存技术是一种非常有前景的技术手段，它能够将用户的热点内容存储到边缘服务器，在用户请求流行度高的内容时，可以直接通过边缘设备或者用户设备获取资源，这样就有效的利用了带宽资源，大大提高了效率。在移动边缘框架中，缓存策略一直都是移动边缘缓存研究的热点。缓存策略的好坏直接决定了缓存性能的优劣，内容流行度给缓存策略的制定带来了新的挑战。本文提出D2D蜂窝网下的内容缓存策略，主要是考虑用户设备的缓存能力，在D2D蜂窝网场景下，如何达到最大化缓存命中率。具体而言，就是根据内容的得分，选择最优的的文件进行替换。通过仿真，在D2D蜂窝网的场景下，将提出的启发式算法和MLPLRU和LRU作比较。研究结果均证明，提出的缓存策略具有可行性，且有效提高了缓存命中率。3.2展望移动边缘缓存是未来研究领域的研究热点，本文主要研究了在D2D蜂窝网络中，如何最大化缓存命中率，虽然研究的内容还不是很充分，但是对于未来的研究工作也是一个指导，我会在今后的学习中，对其进行进一步完善补充。参考文献[1]黄永明,郑冲,张征明,尤肖虎.大规模无线通信网络移动边缘计算和缓存研究[J].通信学报,2021,42(04):44-61.[2]秦钰根.移动边缘网络中延迟感知的服务缓存机制研究[D].大连理工大学,2021.[3]唐章彬.基于移动边缘网络的缓存策略研究[D].东华大学,2021.[4]李方伟,张海波,王子心.车联网中基于MEC的V2X协同缓存和资源分配[J].通信学报,2021,42(02):26-36.[5]胡敏,陈玉明,黄宏程.基于社会关系感知的边缘网络缓存策略[J].计算机应用研究,2021,38(06):1825-1829.[6]孟利民,王锟,郑增乾,蒋维.基于粒子群算法的D2D内容边缘缓存架构策略[J].计算机科学,2020,47(S2):345-348.[7]刘可欣,陈桂芬.基于移动边缘计算的车联网缓存策略研究[J].计算机应用研究,2021,38(03):851-854+870.[8]张尧.车载边缘信息系统中通信与缓存技术研究[D].西安电子科技大学,2020.[9]薛建彬,