論文の概要: A Learning-Based Caching Mechanism for Edge Content Delivery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02795v2
• Date: Thu, 4 Apr 2024 02:41:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 19:33:50.166527
• Title: A Learning-Based Caching Mechanism for Edge Content Delivery
• Title（参考訳）: エッジコンテンツ配信のための学習型キャッシュ機構
• Authors: Hoda Torabi, Hamzeh Khazaei, Marin Litoiu,
• Abstract要約: 5GネットワークとIoT(Internet of Things)の台頭により、ネットワークのエッジはますます拡大している。 このシフトは、特に限られたキャッシュストレージとエッジにおける多様な要求パターンのために、ユニークな課題をもたらす。 HR-Cacheは、ハザードレート(HR)順序付けの原則に基づく学習ベースのキャッシュフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.412158290827225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advent of 5G networks and the rise of the Internet of Things (IoT), Content Delivery Networks (CDNs) are increasingly extending into the network edge. This shift introduces unique challenges, particularly due to the limited cache storage and the diverse request patterns at the edge. These edge environments can host traffic classes characterized by varied object-size distributions and object-access patterns. Such complexity makes it difficult for traditional caching strategies, which often rely on metrics like request frequency or time intervals, to be effective. Despite these complexities, the optimization of edge caching is crucial. Improved byte hit rates at the edge not only alleviate the load on the network backbone but also minimize operational costs and expedite content delivery to end-users. In this paper, we introduce HR-Cache, a comprehensive learning-based caching framework grounded in the principles of Hazard Rate (HR) ordering, a rule originally formulated to compute an upper bound on cache performance. HR-Cache leverages this rule to guide future object eviction decisions. It employs a lightweight machine learning model to learn from caching decisions made based on HR ordering, subsequently predicting the "cache-friendliness" of incoming requests. Objects deemed "cache-averse" are placed into cache as priority candidates for eviction. Through extensive experimentation, we demonstrate that HR-Cache not only consistently enhances byte hit rates compared to existing state-of-the-art methods but also achieves this with minimal prediction overhead. Our experimental results, using three real-world traces and one synthetic trace, indicate that HR-Cache consistently achieves 2.2-14.6% greater WAN traffic savings than LRU. It outperforms not only heuristic caching strategies but also the state-of-the-art learning-based algorithm.
• Abstract（参考訳）: 5Gネットワークの出現とIoT(Internet of Things)の台頭により、Content Delivery Networks(CDNs)はますますネットワークエッジに拡張されている。 このシフトは、特に限られたキャッシュストレージとエッジにおける多様な要求パターンのために、ユニークな課題をもたらす。 これらのエッジ環境は、さまざまなオブジェクトサイズ分布とオブジェクトアクセスパターンによって特徴づけられるトラフィッククラスをホストすることができる。 このような複雑さにより、要求頻度や時間間隔といったメトリクスに依存する従来のキャッシュ戦略が効果的になるのが難しくなる。 これらの複雑さにもかかわらず、エッジキャッシュの最適化は不可欠である。 エッジでのバイトヒット率の改善は、ネットワークバックボーンの負荷を軽減するだけでなく、運用コストを最小化し、エンドユーザへのコンテンツ配信を迅速化する。 本稿では,ハザードレート(HR)順序付けの原則に基づく総合的な学習ベースのキャッシュフレームワークであるHR-Cacheを紹介する。 HR-Cacheはこのルールを利用して、将来のオブジェクトの排除決定を導く。 HRの順序付けに基づくキャッシュ決定から学習するために、軽量な機械学習モデルを採用し、その後、受信するリクエストの"キャッシュフレンドリ"を予測する。 cache-averse"と見なされるオブジェクトは、消去の優先候補としてキャッシュに置かれる。 大規模な実験を通じて、HR-Cacheは既存の最先端手法と比較して一貫してバイトヒット率を向上するだけでなく、予測オーバーヘッドを最小限に抑えてこれを達成できることを示した。 実世界の3つのトレースと1つの合成トレースを用いた実験の結果、HR-CacheはLRUよりも2.2-14.6%大きなWANトラフィックを継続的に達成していることが示された。 ヒューリスティックなキャッシュ戦略だけでなく、最先端の学習ベースのアルゴリズムよりも優れています。

関連論文リスト

• Efficient Inference of Vision Instruction-Following Models with Elastic Cache [76.44955111634545]
  我々は,命令追従型大規模視覚言語モデルの効率的なデプロイのための新しい戦略であるElastic Cacheを紹介する。 本稿では,冗長キャッシュを具現化する重要なキャッシュマージ戦略を提案する。 命令符号化では,キャッシュの重要性を評価するために周波数を利用する。 様々なLVLMの結果は、Elastic Cacheが効率を向上するだけでなく、言語生成における既存のプルーニングメソッドよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T15:29:05Z)
• Attention-Enhanced Prioritized Proximal Policy Optimization for Adaptive Edge Caching [4.2579244769567675]
  本稿では,PPO(Proximal Policy Optimization)に基づくキャッシュ方式を提案する。 本手法は近年のDeep Reinforcement Learning-based Techniqueより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T17:17:46Z)
• Accelerating Deep Learning Classification with Error-controlled Approximate-key Caching [72.50506500576746]
  我々は、近似キーキャッシングと名付けた新しいキャッシングパラダイムを提案する。 近似キャッシュはDL推論の負荷を軽減し、システムのスループットを向上するが、近似誤差を導入する。 我々は古典的なLRUと理想的なキャッシュのキャッシュシステム性能を解析的にモデル化し、期待される性能のトレース駆動評価を行い、提案手法の利点を最先端の類似キャッシュと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T13:49:11Z)
• Distributed Reinforcement Learning for Privacy-Preserving Dynamic Edge Caching [91.50631418179331]
  MECネットワークにおけるデバイスのキャッシュヒット率を最大化するために,プライバシ保護型分散ディープポリシー勾配(P2D3PG)を提案する。 分散最適化をモデルフリーなマルコフ決定プロセス問題に変換し、人気予測のためのプライバシー保護フェデレーション学習手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T02:48:27Z)
• Learning from Images: Proactive Caching with Parallel Convolutional Neural Networks [94.85780721466816]
  本稿では,プロアクティブキャッシングのための新しいフレームワークを提案する。 モデルベースの最適化とデータ駆動技術を組み合わせて、最適化問題をグレースケールのイメージに変換する。 数値計算の結果,提案手法は71.6%の計算時間を0.8%のコストで削減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-15T21:32:47Z)
• A Survey of Deep Learning for Data Caching in Edge Network [1.9798034349981157]
  本稿では,エッジネットワークにおけるデータキャッシングにおけるディープラーニングの利用について要約する。 まず、コンテンツキャッシングにおける典型的な研究トピックを概説し、ネットワーク階層構造に基づく分類を定式化する。 次に、教師なし学習から教師なし学習、強化学習まで、多くの重要なディープラーニングアルゴリズムが提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-17T12:02:32Z)
• Caching Placement and Resource Allocation for Cache-Enabling UAV NOMA Networks [87.6031308969681]
  本稿では,非直交多重アクセス(NOMA)をサポートした大規模アクセス機能を有する無人航空機(UAV)セルネットワークについて検討する。 コンテンツ配信遅延最小化のための長期キャッシュ配置と資源配分最適化問題をマルコフ決定プロセス(MDP)として定式化する。 そこで我々は,UAVがemphsoft $varepsilon$-greedy戦略を用いて行動の学習と選択を行い,行動と状態の最適な一致を探索する,Qラーニングに基づくキャッシュ配置とリソース割り当てアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T08:33:51Z)
• Reinforcement Learning for Caching with Space-Time Popularity Dynamics [61.55827760294755]
  キャッシングは次世代ネットワークにおいて重要な役割を果たすと想定されている。 コンテンツをインテリジェントにプリフェッチし、保存するためには、キャッシュノードは、何といつキャッシュするかを学ばなければならない。 本章では、近似キャッシングポリシー設計のための多目的強化学習に基づくアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-19T01:23:51Z)
• PA-Cache: Evolving Learning-Based Popularity-Aware Content Caching in Edge Networks [14.939950326112045]
  本稿では,エッジネットワークにおけるPAキャッシュという,学習ベースのコンテンツキャッシュポリシを提案する。 時間変化のあるコンテンツの人気を適応的に学習し、キャッシュが満杯になったときにどのコンテンツを置き換えるべきかを決定する。 提案するPAキャッシュの性能を,大規模オンラインビデオオンデマンドサービスプロバイダによる実世界のトレースで広範囲に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T15:38:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。