論文の概要: From Traditional Adaptive Data Caching to Adaptive Context Caching: A
Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11259v1
- Date: Mon, 21 Nov 2022 08:47:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 23:41:20.364528
- Title: From Traditional Adaptive Data Caching to Adaptive Context Caching: A
Survey
- Title（参考訳）: 従来のAdaptive Data CachingからAdaptive Context Cachingへ:調査
- Authors: Shakthi Weerasinghe, Arkady Zaslavsky, Seng W. Loke, Alireza Hassani,
Amin Abken, Alexey Medvedev
- Abstract要約: 課題の1つは、多数のコンテキストクエリに応答する際のパフォーマンスの改善である。
キャッシングは、コンテキストの透明性と可変性などの機能を改善するための実証済みの方法であるが、コンテキストクエリの不均一性は、追加のリアルタイムコスト管理の問題を引き起こす。
本稿では,適応型データキャッシングにおける最先端技術に関する批判的調査を行い,コストと性能効率のよいキャッシュ戦略における知識の体系を構築することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7046417074932255
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Context data is in demand more than ever with the rapid increase in the
development of many context-aware Internet of Things applications. Research in
context and context-awareness is being conducted to broaden its applicability
in light of many practical and technical challenges. One of the challenges is
improving performance when responding to large number of context queries.
Context Management Platforms that infer and deliver context to applications
measure this problem using Quality of Service (QoS) parameters. Although
caching is a proven way to improve QoS, transiency of context and features such
as variability, heterogeneity of context queries pose an additional real-time
cost management problem. This paper presents a critical survey of
state-of-the-art in adaptive data caching with the objective of developing a
body of knowledge in cost- and performance-efficient adaptive caching
strategies. We comprehensively survey a large number of research publications
and evaluate, compare, and contrast different techniques, policies, approaches,
and schemes in adaptive caching. Our critical analysis is motivated by the
focus on adaptively caching context as a core research problem. A formal
definition for adaptive context caching is then proposed, followed by
identified features and requirements of a well-designed, objective optimal
adaptive context caching strategy.
- Abstract（参考訳）: コンテキストデータは、多くのコンテキスト対応モノのインターネットアプリケーションの開発が急速に増加していることで、これまで以上に需要が高まっている。
コンテキストとコンテキスト認識の研究は、多くの実践的、技術的課題に照らして適用性を広げるために実施されている。
課題のひとつは、大量のコンテキストクエリに対応する際のパフォーマンス向上だ。
アプリケーションにコンテキストを推論し、提供するコンテキスト管理プラットフォームは、Quality of Service(QoS)パラメータを使用してこの問題を測定します。
キャッシングはQoSを改善するための実証済みの方法であるが、コンテキストの透明性と可変性、コンテキストクエリの不均一性といった特徴は、さらなるリアルタイムコスト管理の問題を引き起こす。
本稿では,適応型データキャッシングにおける最先端技術に関する批判的調査を行い,コストと性能効率のよいキャッシュ戦略の知識体系を構築することを目的とする。
我々は,多数の研究論文を総合的に調査し,適応キャッシングにおける異なる手法,方針,アプローチ,スキームを評価し,比較し,対比する。
我々の批判的分析は、中核的な研究問題としてコンテキストを適応的にキャッシュすることに焦点を当てている。
適応型コンテキストキャッシュの形式的定義が提案され、その後、適切に設計された最適適応型コンテキストキャッシュ戦略の特徴と要件が特定される。
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