Kompüter elmləri tədqiqatçıları simsiz hesablama istifadəçilərinin ehtiyac duymazdan əvvəl hansı məlumatlara ehtiyac duyacaqlarını proqnozlaşdırmaq üçün yeni metod işləyib hazırlayıblar ki, bu da simsiz şəbəkələri daha sürətli və etibarlı edir. Yeni üsul dəstəklədiyi şəbəkəni effektiv şəkildə klonlayan “rəqəmsal əkiz” adlı texnikadan istifadə edir.

Məsələ kənar keşləmə deyilən bir şeydir. Keşləmə, sistemin və ya şəbəkənin istifadəçilərin yaxın gələcəkdə istifadə edəcəyini (və ya yenidən istifadə edəcəyini) düşündüyü serverdə məlumatların saxlanmasına aiddir. Bu, sistemə ilkin mənbədən verilənləri almaqdan daha tez istifadəçi tələblərinə cavab verməyə imkan verir . Kənar keşləmə, sistemin son istifadəçiyə ən yaxın olan serverdə, məsələn, şəbəkə marşrutlaşdırıcılarına daxil edilmiş və ya həmin marşrutlaşdırıcılarla birlikdə yerləşdirilmiş kompüterlərdə verilənləri keşləməsidir.

“Burada iki böyük problem hansı verilənlərin keşləşdirilməsinin lazım olduğunu və kənar serverin istənilən anda nə qədər məlumat saxlamalı olduğunu müəyyən etməkdir” dedi iş üzrə məqalənin müxbir müəllifi və kompüter elmləri üzrə dosent Yuchen Liu. Şimali Karolina Dövlət Universiteti.

“Sistemlər hər şeyi kənar keşlərə yerləşdirə bilməz və kənar serverdə həddindən artıq lazımsız məlumatların saxlanması, verilənlər çoxlu hesablama resurslarından istifadə edərsə, serverin fəaliyyətini ləngidə bilər. Nəticədə sistemlər daima hansı məlumat paketlərinin seçilməsi ilə bağlı qərarlar qəbul edir. saxlanması və hansı məlumat paketlərinin çıxarıla biləcəyi.

Liu deyir: “Sistem istifadəçilərin həqiqətən hansı məlumatları istəyəcəyini və kənar serverlərin nə qədər məlumat saxlamalı olduğunu proqnozlaşdırmaqda nə qədər dəqiq olsa, sistemin performansı bir o qədər yaxşı olar”. “Bizim buradakı işimiz bu proqnozları təkmilləşdirməyə yönəldilib.”

D-REC adlanan yeni kənar keşləmə optimallaşdırma metodu rəqəmsal əkiz adlanan hesablama modelləşdirmə texnikasından istifadə edir . Rəqəmsal əkiz real obyektin virtual modelidir. D-REC vəziyyətində, rəqəmsal əkiz müəyyən edilmiş simsiz şəbəkənin virtual modelidir – istər mobil şəbəkə , istərsə də Wi-Fi şəbəkəsi.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=135&slotname=2793866484&adk=675901022&adf=1873531024&pi=t.ma~as.2793866484&w=540&abgtt=6&fwrn=4&lmt=1721929101&rafmt=11&format=540×135&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2024-07-digital-twin-method-boost-wireless.html&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTAuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTI2LjAuNjQ3OC4xODUiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siTm90L0EpQnJhbmQiLCI4LjAuMC4wIl0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjEyNi4wLjY0NzguMTg1Il0sWyJHb29nbGUgQ2hyb21lIiwiMTI2LjAuNjQ3OC4xODUiXV0sMF0.&dt=1721928192588&bpp=3&bdt=991&idt=438&shv=r20240723&mjsv=m202407220101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3D9ead181ef67abbaa%3AT%3D1721801884%3ART%3D1721928720%3AS%3DALNI_MYoq0akGsLUXhAUIhnaG6TQeS4STg&eo_id_str=ID%3Db268401c0e4aeef7%3AT%3D1721801884%3ART%3D1721928720%3AS%3DAA-AfjYSUg2K_FFfwOkLTloH9McJ&prev_fmts=0x0%2C1423x739&nras=2&correlator=952742393162&frm=20&pv=1&ga_vid=1057348607.1721801883&ga_sid=1721928193&ga_hid=152790804&ga_fc=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=900&u_w=1440&u_ah=860&u_aw=1440&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=347&ady=1909&biw=1423&bih=739&scr_x=0&scr_y=0&eid=44759875%2C44759926%2C44759842%2C44795922%2C95334526%2C95334830%2C95337870%2C95338249%2C31078663%2C31078665%2C31078668%2C31078670&oid=2&pvsid=4270869699076050&tmod=469633953&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1440%2C0%2C1440%2C860%2C1440%2C739&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=0&psd=W251bGwsbnVsbCwibGFiZWxfb25seV80IiwxXQ..&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=M

“Metod sistem administratorunun və ya şəbəkə operatorunun ehtiyaclarından asılı olaraq istənilən simsiz şəbəkəyə tətbiq oluna bilər”, – Liu deyir. “D-REC istifadəçinin ehtiyaclarından asılı olaraq tənzimlənə bilər.”

D-REC-də rəqəmsal əkiz simsiz şəbəkədən real vaxt məlumatları götürür və istifadəçilər tərəfindən hansı məlumatların daha çox tələb olunacağını proqnozlaşdırmaq üçün simulyasiyalar aparmaq üçün istifadə edir. Bu proqnozlar daha sonra şəbəkənin kənar keşləmə qərarlarını məlumatlandırmaq üçün şəbəkəyə göndərilir. Simulyasiyalar şəbəkədən kənarda olan kompüter tərəfindən həyata keçirildiyi üçün bu, şəbəkə performansını aşağı salmır.

Tədqiqatçılar simsiz şəbəkənin D-REC ilə daha səmərəli işlədiyini müəyyən etmək üçün açıq mənbə məlumat dəstlərindən istifadə ediblər. Tədqiqatçılar şəbəkənin miqyası, şəbəkədəki istifadəçilərin sayı və s. kimi bir çox dəyişənləri nəzərə almaq üçün nəzərdə tutulmuş geniş təcrübələr apardılar.

Liu deyir: “D-REC ənənəvi yanaşmaları üstələyib”. “Bizim texnikamız şəbəkənin hansı məlumatların kənar keşdə saxlanması lazım olduğunu dəqiq proqnozlaşdırmaq qabiliyyətini təkmilləşdirdi. D-REC həmçinin sistemlərə öz şəbəkələrində məlumat saxlama balansını daha yaxşı yerinə yetirməyə kömək etdi.”

Bundan əlavə, D-REC-in rəqəmsal əkizləri şəbəkə davranışının proqnozlaşdırılmasına diqqət yetirdiyi üçün o, potensial problemləri əvvəlcədən müəyyən edə bilər.

“Məsələn, rəqəmsal əkiz müəyyən bir baza stansiyasının və ya serverin həddən artıq yüklənməsi ehtimalının yüksək olduğunu düşünürsə, şəbəkəyə məlumat verilə bilər – şəbəkə performansını və etibarlılığını qorumaq üçün məlumatların şəbəkə üzrə yenidən paylanmasına imkan verir, “deyir Liu.

“Hazırda biz D-REC-nin real dünya vəziyyətlərində şəbəkə performansını və etibarlılığını necə artıra biləcəyini araşdırmaq üçün şəbəkə operatorları ilə işləməyə açığıq.”

” Simsiz Şəbəkələrdə Etibarlı Kenar Keşləmə üçün Rəqəmsal Twin-Assisted Data-Driven Optimization ” adlı məqalə IEEE Journal on Selected Areas in Communications- da dərc olunub .

Məqalənin ilk müəllifi Ph.D. Zifan Zhangdır. NC State tələbəsi. Kağız NC State-də doktorluqdan sonrakı tədqiqatçı Zhiyuan Peng tərəfindən həmmüəllif edilmişdir; Dongkuan Xu, NC State kompüter elmləri üzrə dosent; Mayami Universitetindən Mingzhe Chen; və Honq Konq Çin Universitetinin Şuguang Cui.

Daha çox məlumat: Zifan Zhang və digərləri, Simsiz Şəbəkələrdə Etibarlı Kenar Keşləmə üçün Rəqəmsal Twin-Assisted Data-Driven Optimization, IEEE Journal on Selected Areas in Communications (2024). DOI: 10.1109/JSAC.2024.3431575