電腦科學家創造邊緣快取優化方法D-REC 提高無線網路速度和可靠性
一種使用”數位孿生”（D-REC）的新型邊緣快取方法透過預測用戶資料需求和優化資料存儲，顯著提高了無線網路的效率，從而增強了網路的可靠性和速度。研究人員正在尋求在實際應用中測試這種方法。
電腦科學研究人員開創了一種新技術，可在無線運算使用者出現資料需求之前進行預測，從而提高無線網路的速度和可靠性。這種創新方法採用了”數位孿生”技術，複製其所支援的網絡，從而實現主動資料管理。
這就是所謂的邊緣快取。快取是指在伺服器上儲存系統或網路認為使用者在不久的將來會使用（或重複使用）的資料。這樣，系統就能比從原始資料來源檢索資料更快滿足使用者需求。邊緣快取是指系統將資料快取在離最終用戶最近的伺服器上，如整合到網路路由器中或與這些路由器同處一地的電腦。
這項工作的論文通訊作者、北卡羅來納州立大學計算機科學助理教授劉宇晨說：”這裡的兩大挑戰是確定哪些數據需要緩存，以及邊緣服務器在任何給定時間點應該存儲多少數據。系統不可能把所有東西都放在邊緣快取中，如果資料佔用了太多的運算資源，那麼在邊緣伺服器上儲存太多冗餘資料就會拖慢伺服器的運行速度。 ，哪些資料包可以被刪除。
劉說：”系統預測使用者實際需要哪些資料以及邊緣伺服器應該儲存多少資料的準確性越高，系統的效能就越好，我們在這裡的工作重點就是改進這些預測。”
D-REC：一種新的邊緣快取最佳化方法
新的邊緣快取最佳化方法被稱為D-REC，它利用了一種被稱為數位孿生的運算建模技術。數位孿生是真實物體的虛擬模型。在D-REC 中，數位孿生是一個已定義無線網路的虛擬模型，無論是蜂窩網路還是Wi-Fi 網路。
“根據系統管理員或網絡運營商的需求，該方法可應用於任何無線網絡，”劉說。 “D-REC可以依照使用者的需求進行調整”。
在D-REC 中，數位孿生系統從無線網路中獲取即時數據，並利用這些數據進行模擬，預測用戶最有可能要求哪些數據。然後，這些預測結果被發送回網絡，為網絡邊緣快取決策提供資訊。由於模擬是由網路外的電腦執行的，因此不會降低網路效能。
D-REC 的效率與預測能力
研究人員使用開放原始碼資料集來確定無線網路在使用D-REC 後是否能更有效地運作。研究人員進行了大量實驗，旨在考慮許多變量，如網路規模、網路用戶數量等。
“D-REC的性能優於傳統方法，”劉說。 “我們的技術提高了網路準確預測哪些資料應被邊緣快取的能力。D-REC 還能幫助系統更好地平衡整個網路的資料儲存。”
此外，由於D-REC 的數位孿生系統專注於預測網路行為，因此可以提前發現潛在問題。
“例如，如果數位孿生認為某個基地台或伺服器極有可能超載，網路就會收到通知，從而在整個網路中重新分配數據，以保持網路效能和可靠性，目前，我們願意與網路營運商合作，共同探討D-REC 如何在實際情況下提高網路效能和可靠性”。
編譯自/ ScitechDaily