A media caching approach utilizing social groups information in 5G edge networks

Günümüzde mobil uygulamaların yaygınlaşması ve buna bağlı olarak veri trafiğinin artmasıyla birlikte, bu verileri hızlı ve yüksek kaliteli bir şekilde sunmak kablosuz hücresel ağlar için giderek zorlaşmaya başlamıştır. Bu talebi karşılamak için, çoklu-erişimli uç hesaplama (MEC) olarak adlandırılan, bulut sunucuların bilgi işlem yeteneklerini uç noktalarda da sağlayarak mesafeye dayalı yüksek gecikmeyi ve veri trafiğini azaltma imkanı sunan bir model oluşturulmuştur. Bu modelin önemli bir uygulaması da, verilerin hızlı dağıtım amacıyla uç noktalar olarak tanımlanan baz istasyonlarının önbelleklerinde depolanması işlemidir. Bu noktada, artan veri trafiğinin özelikle sosyal medya uygulama kullanıcıları tarafından yaratıldığının görülmesi, bu uygulamaların performansını iyileştirmek için baz istasyonlarında etkili depolama tekniklerinin araştırılmasına yol açmıştır. Bu tezde, mobil kullanıcılar arasındaki sosyal etkileşimin ağdaki veri dağıtım modelleri üzerinde güçlü bir etkiye sahip olduğu gerçeğinden hareketle, sosyal gruplara bağlı bir uç önbellekleme sistem modeli önerilmektedir. Kullanıcıların ilgi alanlarına göre manuel olarak gruplandırıldığı literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak bu çalışma, sosyal grupların kullanıcılar tarafından oluşturulduğu ve üyelerin aynı ilgi alanlarını paylaşmak zorunda olmadığı bir sisteme dayanmaktadır. Bu yöntemle sosyal grup üyelerinin konumları ve bu üyelerin ilgili uygulamaları kullanma istekliliği göz önünde bulundurularak, verileri etkili bir şekilde uçlarda depolayıp, kullanıcılar tarafından deneyimlenen kalitenin arttırılması ve mesafeye dayalı yüksek gecikmenin azaltılması hedeflenmektedir. Önerdiğimiz yöntemlerin performansları kapsamlı deneylerlerle değerlendirildiğinde, yöntemlerimizin gecikmeyi ve ağ yükünü önemli ölçüde azalttığı görülmektedir.