Under de senaste åren har miljarder nya tillverkade sensorer, utrustningar och maskiner anslutits till vårt nästan allsmäktiga Internet. Samtidigt som vi njuter av den komfort och bekvämlighet som IoT medför, måste vi också möta enorm energiförbrukning och koldioxidutsläpp som även orsakar klimatförsämring. Utökad från cloud computing, edge/fog computing och caching ger nya tankar om att bearbeta stora data som genereras från distribuerade IoT-enheter. Med syftet att hjälpa till att hantera problemet med dataexplosion genom kant caching, i denna artikel använder vi in-minne lagring och bearbetning för att minska energiförbrukningen. Vi utformar två typer av TTL i fyra cache ersättningspolicyer för att cache data i kanten. Vi utför ett simuleringsförsök i en tredelad heterogen nätverksstruktur med hjälp av RWP-modellen och testar prestandan hos in-minnescachelagring och den traditionella metoden. Analysresultaten visar att vår in-minne metod kan få bättre energieffektivitet i kant caching, och har stabil och låg backhaul hastighet.
I hänvisning REF, Xu et al. föreslog en in-minneslagrings- och bearbetningsmetod för att minska energiförbrukningen i en trestegs heterogen nätverksstruktur.
Saving Energy on the Edge: In-Memory Caching for Multi-Tier Heterogeneous Networks
{'venue': 'IEEE Communications Magazine', 'journal': 'IEEE Communications Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}