计算机应用

作者：刘炎培, 陈宁宁, 朱运静, 王丽萍

单位：郑州轻工业大学 计算机与通信工程学院，郑州 450002

关键词：移动边缘计算,移动边缘缓存,缓存优化策略,5G/Beyond 5G,联邦学习,强化学习

基金：国家自然科学基金资助项目(61802353);河南省科技攻关计划项目(192102210270)

随着移动设备和新兴移动应用的广泛使用，移动网络中流量的指数级增长所引发的网络拥塞、时延较大、用户体验质量差等问题无法满足移动用户的需求。边缘缓存技术通过对网络热点内容的复用，能极大缓解无线网络的传输压力；同时，该技术减少用户请求的网络时延，进而改善用户的网络体验，已经成为面向5G/Beyond 5G的移动边缘计算（MEC）中的关键性技术之一。围绕移动边缘缓存技术，首先介绍了移动边缘缓存的应用场景、主要特性、执行过程和评价指标；其次，对以低时延高能效、低时延高命中率及最大化收益为优化目标的边缘缓存策略进行了分析和对比，并总结出各自的关键研究点；然后，阐述了支持5G的MEC服务器的部署，并在此基础上分析了5G网络中的绿色移动感知缓存策略和5G异构蜂窝网络中的缓存策略；最后，从安全、移动感知缓存、基于强化学习的边缘缓存、基于联邦学习的边缘缓存以及Beyond 5G/6G网络的边缘缓存等几个方面讨论了边缘缓存策略的研究挑战和未来发展方向。

来源：2022年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2022年第8期