ABSTRACT För att minska nätverkstrafiken och servicefördröjningen i nästa generations nätverk föreslås att populärt innehåll (videor och musik) tillfälligt lagras i cache vid kantknutpunkterna, t.ex. basstationer. Den utmanande frågan i cacheprocessen är att korrekt förutsäga det populära innehållet att lagra, eftersom ju mer populärt innehållet är, desto mer minskar nätverkstrafiken och servicefördröjningen. Dessutom föreslår nätverksvirtualisering att ett befintligt mobilnät frikopplas till infrastrukturleverantörer (InPs) och mobila virtuella nätoperatörer (MVNOs) för att minska kapital- och driftskostnaderna. I denna arkitektur hyr MVNOs ut de fysiska resurserna (nätverkskapacitet och cachelagring) från InPs, resursägaren, för att tillhandahålla tjänster till sina användare. Å ena sidan, om en MVNO hyr ut mer resurser än nödvändigt, kommer de att slösas bort. Om en MVNO däremot hyr ut mindre resurser än nödvändigt kommer förseningarna i trafiken och trafiken att öka. Vårt mål är att hyra tillräckligt med resurser utan att gå under eller över den mängd som krävs och lagra det mest populära innehållet. Därför föreslår vi en djupgående inlärningsbaserad prognos för att intelligent hantera resursleasing- och cachingprocessen för att förbättra MVNO:s vinst. Den största utmaningen när det gäller att använda sig av djuplärande är att söka efter den problemspecifika bäst lämpade förutsägelsemodellen. Därför föreslår vi också ett system för att stärka inlärningsbaserad modellsökning för att hitta den bäst lämpade modellen för djupinlärning. Vi implementerar prediktionsmodellerna med hjälp av Keras- och Tensorflow-biblioteken och prestandan hos cacheleasing- och cachesystem testas med en Python-baserad simulator. När det gäller nytta, simuleringsresultat visar att det föreslagna systemet överträffar 46% jämfört med den randomiserade caching med optimal cache leasing system. INDEX TERMS Multi-access edge computing, trådlöst nätverk virtualisering, cache utrymme leasing, proaktiv caching, förstärkning lärande-baserade djupt lärande modellsökning.
I REF har författarna föreslagit en djupt lärande baserad cache köpstrategier för MVNOs där varje MVNO köper cachelagring från InP för att maximera sina egna användares upplevelse.
A Deep Learning Model Generation Framework for Virtualized Multi-Access Edge Cache Management
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}