För att klara av den obevekliga datatunamin i de trådlösa 5G-näten blir nuvarande strategier såsom att skaffa nytt spektrum, bygga ut fler basstationer (BS) och öka antalet noder i de mobila paketkärnnäten ineffektiva när det gäller skalbarhet, kostnader och flexibilitet. I detta avseende kan sammanhangsmedvetna 5G-nät med kant-/molndata och utnyttjande av stordataanalys ge betydande vinster för mobiloperatörer. I denna artikel, proaktiv innehåll caching i 5G trådlösa nätverk undersöks där en stor data-aktiverad arkitektur föreslås. I denna praktiska arkitektur utnyttjas stora mängder data för att uppskatta innehållets popularitet och strategiskt innehåll lagras vid BS för att uppnå högre användarnöjdhet och backhaul offloading. För att validera den föreslagna lösningen överväger vi en verklig fallstudie där flera timmars mobil datatrafik samlas in från en stor telekomoperatör i Turkiet och en stor data-aktiverad analys utförs med hjälp av verktyg från maskininlärning. På grundval av tillgänglig information och lagringskapacitet visar numeriska studier att flera vinster uppnås både när det gäller användarnas tillfredsställelse och backhaul offloading. När det till exempel gäller 16 BS med 30 % av innehållsbetygen och 13 Gbyte av lagringsstorleken (78 % av den totala biblioteksstorleken), ger proaktiv cachelagring 100 % av användarnas tillfredsställelse och avlastar 98 % av backhaul.
Engin Zeydan et al REF använde sig av tillämpningen av Big Data Analytics i mobila cellulära nätverk genom att införa en proaktiv cachearkitektur för 5G trådlösa nätverk för att bearbeta enorma mängder tillgängliga data på en stor dataplattform och utnyttja verktyg maskininlärning för innehåll popularitet förutsägelse för att uppnå backhaul offloading.
Big Data Caching for Networking: Moving from Cloud to Edge
{'venue': 'IEEE Communications Magazine', 'journal': 'IEEE Communications Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}