On learning suitable caching policies in Information-centric Networks
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFBA |
Texto Completo: | https://repositorio.ufba.br/handle/ri/35471 |
Resumo: | Nos últimos anos, a rede centrada na informação (Information-centric networking - ICN) ganhou atenção das comunidades de pesquisa e indústria como um paradigma de rede de distribuição de conteúdo eficiente e confiável, especialmente para lidar com aplicativos centrados em conteúdo e que necessitam de alta largura de banda, juntamente com os requisitos heterogêneos de redes emergentes, como a Internet das coisas, Redes veiculares Ad-hoc e Computação na borda da rede. O armazenamento em caches na rede é uma parte essencial do design da arquitetura ICN e o desempenho da rede geral depende da eficiência da política de armazenamento de conteúdos utilizada no cache. Portanto, muitas políticas de substituição de conteúdos foram propostas para atender às necessidades de diferentes redes. A literatura apresenta extensivamente estudos sobre o desempenho das políticas de substituição em diferentes contextos. As avaliações podem apresentar diferentes variações de características de contexto, levando a diferentes impactos no desempenho das políticas ou diferentes resultados das políticas mais adequadas. Por outro lado, existe uma lacuna de pesquisas para compreender como as características do contexto influenciam o desempenho das políticas. Também faltam iniciativas que auxiliem no processo de escolha de uma política adequada a um cenário específico. Nesse sentido, esta tese aborda essas lacunas de pesquisa ao (i) apontar o que é contexto da perspectiva das políticas de substituição de cache e as características de contexto que influenciam o comportamento do cache, e (ii) propor uma estratégia de meta-política de cache para auxiliar na escolha de políticas adequadas ao contexto vigente. Para o estudo de delimitação de contexto, realizamos uma extensa pesquisa da literatura de ICN para mapear as evidências relatadas de diferentes aspectos do contexto em relação aos esquemas de substituição de cache. Além da contribuição de entender o que é contexto para políticas de cache, a pesquisa forneceu uma classificação útil de políticas com base nas dimensões de contexto usadas para determinar a relevância dos conteúdos. Além disso, como uma investigação de aspectos holísticos para representar o contexto, e motivados pela área emergente das redes centradas no humano, realizamos um estudo de caso exploratório sobre a influência do comportamento humano no desempenho das políticas. Neste sentido, realizamos um estudo baseado em simulação que avaliou o desempenho das políticas de substituição de cache por meio de clusters formados pelos usuários de acordo com seus hábitos de escuta musical. Os resultados mostram evidências de que aspectos distintos de contexto afetam o desempenho das políticas de cache. Após os estudos de contexto, apresentamos uma estratégia de meta-política capaz de aprender a política mais adequada para caches online e se adaptar dinamicamente às variações de contexto que levam à mudanças em qual política é a melhor. A meta-política se beneficia da diversidade de políticas e seus aspectos de contexto, e faz uma separação entre a lógica de remoção do conteúdo e o gerenciamento das informações de contexto usadas pela política. A estratégia modela a escolha de políticas adequadas como um problema de aprendizado online com retorno parcial. A meta-política oferece suporte à implantação de um conjunto diversificado de políticas de cache autocontidas em diferentes redes. Ela permite que o dispositivo de cache funcione como um sistema adaptativo agnóstico aos contextos subjacentes, como padrões de solicitação de conteúdo ou variações de popularidade. Os resultados experimentais mostraram a eficácia e adaptabilidade da meta-política a diferentes contextos em simulações com dados sintéticos e reais. |
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2022-06-09T14:38:40Z2022-06-09T14:38:40Z2022-02-11PIRES, Stéfani Silva. On learning suitable caching policies in Information-centric Networks. 2022. 116 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Computação, Universidade Federal da Bahia, Salvador, Ba, 2022.https://repositorio.ufba.br/handle/ri/35471Nos últimos anos, a rede centrada na informação (Information-centric networking - ICN) ganhou atenção das comunidades de pesquisa e indústria como um paradigma de rede de distribuição de conteúdo eficiente e confiável, especialmente para lidar com aplicativos centrados em conteúdo e que necessitam de alta largura de banda, juntamente com os requisitos heterogêneos de redes emergentes, como a Internet das coisas, Redes veiculares Ad-hoc e Computação na borda da rede. O armazenamento em caches na rede é uma parte essencial do design da arquitetura ICN e o desempenho da rede geral depende da eficiência da política de armazenamento de conteúdos utilizada no cache. Portanto, muitas políticas de substituição de conteúdos foram propostas para atender às necessidades de diferentes redes. A literatura apresenta extensivamente estudos sobre o desempenho das políticas de substituição em diferentes contextos. As avaliações podem apresentar diferentes variações de características de contexto, levando a diferentes impactos no desempenho das políticas ou diferentes resultados das políticas mais adequadas. Por outro lado, existe uma lacuna de pesquisas para compreender como as características do contexto influenciam o desempenho das políticas. Também faltam iniciativas que auxiliem no processo de escolha de uma política adequada a um cenário específico. Nesse sentido, esta tese aborda essas lacunas de pesquisa ao (i) apontar o que é contexto da perspectiva das políticas de substituição de cache e as características de contexto que influenciam o comportamento do cache, e (ii) propor uma estratégia de meta-política de cache para auxiliar na escolha de políticas adequadas ao contexto vigente. Para o estudo de delimitação de contexto, realizamos uma extensa pesquisa da literatura de ICN para mapear as evidências relatadas de diferentes aspectos do contexto em relação aos esquemas de substituição de cache. Além da contribuição de entender o que é contexto para políticas de cache, a pesquisa forneceu uma classificação útil de políticas com base nas dimensões de contexto usadas para determinar a relevância dos conteúdos. Além disso, como uma investigação de aspectos holísticos para representar o contexto, e motivados pela área emergente das redes centradas no humano, realizamos um estudo de caso exploratório sobre a influência do comportamento humano no desempenho das políticas. Neste sentido, realizamos um estudo baseado em simulação que avaliou o desempenho das políticas de substituição de cache por meio de clusters formados pelos usuários de acordo com seus hábitos de escuta musical. Os resultados mostram evidências de que aspectos distintos de contexto afetam o desempenho das políticas de cache. Após os estudos de contexto, apresentamos uma estratégia de meta-política capaz de aprender a política mais adequada para caches online e se adaptar dinamicamente às variações de contexto que levam à mudanças em qual política é a melhor. A meta-política se beneficia da diversidade de políticas e seus aspectos de contexto, e faz uma separação entre a lógica de remoção do conteúdo e o gerenciamento das informações de contexto usadas pela política. A estratégia modela a escolha de políticas adequadas como um problema de aprendizado online com retorno parcial. A meta-política oferece suporte à implantação de um conjunto diversificado de políticas de cache autocontidas em diferentes redes. Ela permite que o dispositivo de cache funcione como um sistema adaptativo agnóstico aos contextos subjacentes, como padrões de solicitação de conteúdo ou variações de popularidade. Os resultados experimentais mostraram a eficácia e adaptabilidade da meta-política a diferentes contextos em simulações com dados sintéticos e reais.In recent years, Information-centric networking (ICN) has gained attention from the research and industry communities as an efficient and reliable content distribution network paradigm, especially to address content-centric and bandwidth-needed applications together with the heterogeneous requirements of emergent networks, such as the Internet of Things, Vehicular Ad-hoc NETwork, and Mobile Edge Computing. In-network caching is an essential part of ICN architecture design, and the performance of the overall network relies on caching policy efficiency. Therefore, a large number of cache replacement strategies have been proposed to suit the needs of different networks. The literature extensively presents studies on the performance of the replacement schemes in different contexts. The evaluations may present different variations of context characteristics leading to different impacts on the performance of the policies or different results of most suitable policies. Conversely, there is a lack of research efforts to understand how the context characteristics influence policy performance. There is also a lack of initiatives to assist the process of choosing a suitable policy given a specific scenario. In this direction, this thesis address those research gaps by (i) pointing out what is context from the perspective of cache replacement policies and the context characteristics that influence cache behavior, and (ii) proposing a caching meta-policy strategy to assist the choosing process of suitable policies according to the current context. For the context delimitation study, we have conducted an extensive survey of the ICN literature to map reported evidence of different aspects of context regarding the cache replacement schemes. Beyond the contribution of understanding what is context for caching policies, the survey provided a helpful classification of policies based on the context dimensions used to determine the relevance of contents. Moreover, as an investigation of holistic aspects to represent context, and motivated by the emergent area of human-centric networking, we have performed an exploratory case study on a human behavior influence over the policies performance. To accomplish such goal, we carry out a simulation-based study that evaluated the performance of cache replacement policies through clusters formed by users according to their music listening habits. The results fostered the evidence that distinct context aspects have an effect on caching policy performances. Following the context studies, we present a meta-policy strategy capable of learning the most appropriate policy for cache online and dynamically adapting to context variations that leads to changes in which policy is best. The meta-policy benefits from the diversity of policies and its context aspects, decouples the eviction strategy from managing the context information used by the policy, and models the choice of suitable policies as online learning with bandit feedback problem. The meta-policy can support the deployment of a diverse set of self-contained caching policies in different networks. It enables cache routers to work as adaptive systems agnostic to the underlying contexts, such as content request patterns or popularity variations. Experimental results in single and network of caches have shown the meta-policy effectiveness and adaptability to different contexts in synthetic and trace-driven simulations.Submitted by Stéfani Pires (stefani.pires@ufba.br) on 2022-06-01T17:10:28Z No. of bitstreams: 1 PhD_document_Stefani-Instituto de Computação.pdf: 15704146 bytes, checksum: 86fb4983dd0760ba51bbac4fd785b296 (MD5)Approved for entry into archive by Solange Rocha (soluny@gmail.com) on 2022-06-09T14:38:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PhD_document_Stefani-Instituto de Computação.pdf: 15704146 bytes, checksum: 86fb4983dd0760ba51bbac4fd785b296 (MD5)Made available in DSpace on 2022-06-09T14:38:40Z (GMT). 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