Mobile Edge Computing (MEC), som anses vara ett lovande och framväxande paradigm för att tillhandahålla cachingkapacitet i närheten av mobila enheter i 5G-nätverk, möjliggör snabb, populär innehållsleverans av delay-sensitive applikationer vid backhaulkapaciteten i begränsade mobila nät. De flesta befintliga studier fokuserar på cachefördelning, mekanismdesign och kodningsdesign för cachelagring. Rutnätets strömförsörjning med fast kraft utan avbrott till stöd för en MEC-server (MECS) är dock kostsam och till och med ogenomförbar, särskilt när belastningen ändras dynamiskt över tiden. I detta dokument undersöker vi energiförbrukningen av MECS-problemet i cellulära nät. Med tanke på de genomsnittliga nedladdningslatensbegränsningarna tar vi hänsyn till MECS:s energiförbrukning, backhaulkapacitet och distribution av innehålls popularitet och formulerar ett gemensamt optimeringsramverk för att minimera energiförbrukningen i systemet. Som ett komplicerat gemensamt optimeringsproblem använder vi en genetisk algoritm för att lösa det. Simuleringsresultat visar att den föreslagna lösningen effektivt kan bestämma den nästan optimala placeringen för cachelagring för att uppnå bättre prestanda när det gäller energieffektivitetsvinster jämfört med konventionella placeringsstrategier för cachelagring. Framför allt har det visat sig att det föreslagna systemet avsevärt kan minska de gemensamma kostnaderna när backhaulkapaciteten är låg.
För att minimera energiförbrukningen hos MEC-servrarna i 5G-cellnätverk, ansåg författarna i REF att MEC-servrarnas energiförbrukning, backhaul-nätverkskapacitet och distributioner av innehålls popularitet, och formulerade en gemensam optimeringsram under en given genomsnittlig nedladdningslatens.
Energy-Efficient Caching for Mobile Edge Computing in 5G Networks
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}