A media caching approach utilizing social groups information in 5G edge networks
5G ağlarında sosyal grup bilgilerine dayalı veri önbellekleme yöntemi
- Tez No: 666291
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Günümüzde mobil uygulamaların yaygınlaşması ve buna bağlı olarak veri trafiğinin artmasıyla birlikte, bu verileri hızlı ve yüksek kaliteli bir şekilde sunmak kablosuz hücresel ağlar için giderek zorlaşmaya başlamıştır. Bu talebi karşılamak için, çoklu-erişimli uç hesaplama (MEC) olarak adlandırılan, bulut sunucuların bilgi işlem yeteneklerini uç noktalarda da sağlayarak mesafeye dayalı yüksek gecikmeyi ve veri trafiğini azaltma imkanı sunan bir model oluşturulmuştur. Bu modelin önemli bir uygulaması da, verilerin hızlı dağıtım amacıyla uç noktalar olarak tanımlanan baz istasyonlarının önbelleklerinde depolanması işlemidir. Bu noktada, artan veri trafiğinin özelikle sosyal medya uygulama kullanıcıları tarafından yaratıldığının görülmesi, bu uygulamaların performansını iyileştirmek için baz istasyonlarında etkili depolama tekniklerinin araştırılmasına yol açmıştır. Bu tezde, mobil kullanıcılar arasındaki sosyal etkileşimin ağdaki veri dağıtım modelleri üzerinde güçlü bir etkiye sahip olduğu gerçeğinden hareketle, sosyal gruplara bağlı bir uç önbellekleme sistem modeli önerilmektedir. Kullanıcıların ilgi alanlarına göre manuel olarak gruplandırıldığı literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak bu çalışma, sosyal grupların kullanıcılar tarafından oluşturulduğu ve üyelerin aynı ilgi alanlarını paylaşmak zorunda olmadığı bir sisteme dayanmaktadır. Bu yöntemle sosyal grup üyelerinin konumları ve bu üyelerin ilgili uygulamaları kullanma istekliliği göz önünde bulundurularak, verileri etkili bir şekilde uçlarda depolayıp, kullanıcılar tarafından deneyimlenen kalitenin arttırılması ve mesafeye dayalı yüksek gecikmenin azaltılması hedeflenmektedir. Önerdiğimiz yöntemlerin performansları kapsamlı deneylerlerle değerlendirildiğinde, yöntemlerimizin gecikmeyi ve ağ yükünü önemli ölçüde azalttığı görülmektedir.
Özet (Çeviri)
Increased demand for media content by mobile applications has imposed huge pressure on wireless cellular networks to deliver the content efficiently and effectively. To keep up with this demand, mobile edge computing (MEC), also called multi-access edge computing, is introduced to bring cloud computing and storage capabilities to the edges of the cellular networks, such as 5G, with the aim of increasing quality of service to applications and reducing network traffic load. One important application of multi-access edge computing is data caching. As significant portion of multimedia data traffic is generated from media sharing and social network services, various mobile edge caching schemes have emerged to improve the latency performance of these applications. In this thesis, driven from the fact that social interaction between mobile users has a strong influence on data delivery patterns in the network, we propose a socially-aware edge caching system model and methods that consider social groups of users in caching decisions together with storage and transmission capacities of edge servers. Unlike other studies, where users are manually grouped according to their interests, our approach is based on user-specified social groups, where users in a group are neither obligated to share the same interests nor be attentive to the shared content. Our methods cache content considering locations of members of social groups and the willingness of these members in using the related applications. We evaluate the performance of our proposed methods with extensive simulation experiments. The results show that our methods can significantly reduce user-experienced latency and network load.
Benzer Tezler
- Çekişmeli üretici ağ tabanlı veri artırımı yaklaşımı ile otoskop görüntülerinden kulak zarı patolojilerinin tespiti
Detection of eardrum pathologies from otoscope images with generative adversarial network-based data augmentation approach
MUSTAFA FURKAN ESEOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ
- Side-channel timing attack oncontent privacy of named data networking
Başlık çevirisi yok
ERTUGRUL DOGRULUK
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversidade do MinhoPROF. JOAQUİM MACEDO
PROF. ANTONİO COSTA
- Nosql veritabanı sistemlerinin performans karşılaştırılması ve analizi
Comparison and analysis of the performance of nosql database systems
SÜLEYMAN ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN
- Yaşam koçları açısından koç-danışan ilişkisinin psiko-sosyal ve manevi yönden tahlili
Psycho-social and spiritual analysis of coach-client relations from the life coaches' perspective
HATİCE SÜMEYYE ULCAY
Doktora
Türkçe
2019
DinSakarya ÜniversitesiFelsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULVAHİT İMAMOĞLU
- Şarap bardakları için ambalaj tasarımı ve seçme metodu
Başlık çevirisi yok
EMRE GÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. NİGAN BAYAZIT