淺談移動邊緣網(wǎng)絡緩存技術

任媛 李家興 張博洋

摘 要：為有效提升網(wǎng)絡速率，降低網(wǎng)絡時延，移動邊緣緩存技術在第五代網(wǎng)絡技術中得以運用。首先，本文對移動邊緣緩存技術進行概述，分析其技術特性以及緩存分類方式。其次，總結了獲取資源熱度的方法，最后對移動邊緣緩存技術的未來發(fā)展趨勢進行了展望。

關鍵詞：邊緣網(wǎng)絡；緩存技術；資源熱度

1 移動邊緣網(wǎng)絡緩存技術概述

1.1 概念

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，日益增長的移動網(wǎng)絡流量給當前移動網(wǎng)絡帶來了極大的挑戰(zhàn)。目前在以基站為主的蜂窩接入網(wǎng)中，每次用戶請求視頻、社交等業(yè)務，從基站到遠端服務器之間都會產生很大的時延，更何況在短時間內大量用戶對統(tǒng)一熱門內容提出傳輸請求時，給網(wǎng)絡鏈路帶來了巨大的壓力，同時造成帶寬資源浪費、用戶體驗差等問題。為了避免上述問題，在邊緣網(wǎng)絡中部署緩存成為行業(yè)研究的熱點。

1.2 移動邊緣緩存特性

（1）用戶終端的移動性。無線邊緣網(wǎng)絡的最大特征就是用戶終端的移動性，終端位置的持續(xù)變動會改變網(wǎng)絡的拓撲結構，這就需要具備自適應的緩存策略來進行調整。

（2）邊緣網(wǎng)絡的復雜性。信道的衰落和干擾導致無線環(huán)境的不確定性，緩存內容所需要的最佳環(huán)境可能在無線環(huán)境發(fā)生變化時失效。

（3）緩存空間的有限性。單個基站或者用戶終端的存儲空間相對于核心網(wǎng)的存儲空間都是有限的，再加上接入單個基站的用戶數(shù)很少，可能導致緩存的命中率低?？梢圆扇《鄠€相近基站邊緣網(wǎng)協(xié)作緩存的方式，來優(yōu)化全局緩存并滿足用戶需求。

2 移動邊緣網(wǎng)絡緩存技術分類

2.1 基站緩存

即在基站部署緩存，將移動基站網(wǎng)絡抽象成分布式網(wǎng)絡模型，能夠極大緩解移動核心網(wǎng)絡鏈路的壓力。

2.2 移動內容分發(fā)網(wǎng)絡CDN

在核心網(wǎng)外部建立分布式本地網(wǎng)關，移動數(shù)據(jù)流量可直接通過本地網(wǎng)關接入網(wǎng)絡，這種流量卸載的方式能夠緩解核心網(wǎng)的壓力，分布式的本地網(wǎng)關為分布式緩存部署提供了基礎。

2.3 透明緩存

主要由互聯(lián)網(wǎng)服務提供商（ISP）進行管理，在距離用戶很近的位置進行緩存，用戶不知道內容由緩存提供，即緩存對用戶透明、對內容提供商透明，對應用透明。

3 資源緩存熱度

為了保證在邊緣緩存服務器中緩存的內容是用戶實際需要的，需要采取相應的措施對內容的流行度進行預測，在內容流行度預測過程中所采用的方法與預測效果的好壞有直接關系，常見的預測方法有靜態(tài)模型、動態(tài)模型、大數(shù)據(jù)預測模型。

3.1 靜態(tài)分布

在靜態(tài)模型對內容熱度的預測方法通常是統(tǒng)計相應內容出現(xiàn)的頻率，頻率越高表明需要對內容的流行度越高，其具體的內容熱度預測表達式如下所示：

pi=xi∑Ni=1xii∈（1，N）

其中，pi表示在內容個數(shù)為N的情形下第i個內容的流行度。

在該靜態(tài)模式下雖然預測方法簡單，但是在實際復雜多變的業(yè)務內容需求下不能取得良好的預測效果。

3.2 時變分布

內容時變分布即表示內容流行度是是隨時間變化的。網(wǎng)絡中的許多內容是存在實時變化特征的，并且具有明顯的變化特征，比如當一個地方發(fā)生地震，這時候這個消息所具有的信息量是巨大的。在短時間內，內容流行度急劇增加，并且很快達到峰值，隨后逐漸衰減。

3.3 學習和預測流行度

目前數(shù)據(jù)量存在指數(shù)增長的趨勢，如果還是以傳統(tǒng)的方式來對內容流行度進行處理將難以達到想要的效果。結合當下的大數(shù)據(jù)平臺以及機器學習方法對解決該問題提出新思路，例如運用機器學習中的聚類分析對數(shù)據(jù)進行處理，將用戶的業(yè)務內容使用情況進行聚類，從而根據(jù)數(shù)據(jù)制定相應的緩存策略。

4 移動邊緣技術未來展望

（1）無線邊緣網(wǎng)絡中，用戶的移動會導致網(wǎng)絡拓撲的變動，以及緩存內容信息更新速度與實際無線環(huán)境變換速度不匹配，未來需要更具有自適應性能的邊緣緩存策略來發(fā)揮邊緣網(wǎng)絡緩存的優(yōu)良性能。

（2）結合軟件定義網(wǎng)絡的方法，在分布式緩存基站和分布式邊緣云的基礎上，提高網(wǎng)絡資源管理的效率，提高計算、緩存和網(wǎng)絡利用率。

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