Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Από κοινού βελτιστοποίηση τοπικής αποθήκευσης δεδομένων και συστάσεων, φιλικών προς το δίκτυο, με τη χρήση ενισχυτικής μάθησης

Alogoskoufis Alexandros

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Η γρήγορη ανάπτυξη των πλατφορμών streaming έχει προκαλέσει μεγάλη αύξηση στην παγκόσμια διαδικτυακή κίνηση. Υπηρεσίες βίντεο on-demand, πλατφόρμες μουσικής streaming και online ειδησεογραφικοί ιστότοποι εξυπηρετούν δισεκατομμύρια χρήστες. Κάθε χρήστης περιμένει ομαλές, προσωπικές εμπειρίες με ελάχιστη καθυστέρηση. Για να καλύψουν αυτές τις ανάγκες, τα Δίκτυα Διανομής Περιεχομένου (CDNs) και οι κατανεμημένες υποδομές caching αποθηκεύουν το συχνά προσβάσιμο περιεχόμενο κοντά στους τελικούς χρήστες μειώνοντας την καθυστέρηση και ανακουφίζοντας τη συμφόρηση του δικτύου. Παράλληλα, προηγμένα συστήματα προτάσεων βελτιώνουν τη συμμετοχή των χρηστών προσαρμόζοντας τις προτάσεις περιεχομένου στις προσωπικές τους προτιμήσεις. Όμως, παρά την ευρεία χρήση τους, τα συστήματα caching και προτάσεων συνήθως αντιμετωπίζονται ως ξεχωριστά ζητήματα. Αυτό οδηγεί σε αναποτελεσματικότητες και αυξημένα λειτουργικά έξοδα. Μια βασική πρόκληση βρίσκεται στην τεράστια αύξηση του ψηφιακού περιεχομένου και στον αυξανόμενο αριθμό χρηστών κινητών που περιμένουν συνεχή πρόσβαση μέσω διαφόρων συσκευών και συνθηκών δικτύου. Τα συστήματα caching δίνουν προτεραιότητα στην απόδοση του δικτύου αποθηκεύοντας δημοφιλές περιεχόμενο σε στρατηγικά σημεία. Αντίθετα, τα συστήματα προτάσεων επικεντρώνονται στη εμπειρία των χρηστών προτείνοντας συχνά περιεχόμενο που δεν είναι αποθηκευμένο τοπικά. Αυτή η ασυμφωνία οδηγεί σε συχνές αποτυχίες πρόσβασης στην προσωρινή μνήμη, αυξημένη χρήση εύρους ζώνης και μεγαλύτερη καθυστέρηση περιορίζοντας τη δυνατότητα επέκτασης των τωρινών λύσεων παράδοσης περιεχομένου.Πρόσφατες έρευνες έχουν εξετάσει στρατηγικές συστάσεων που λαμβάνουν υπόψη την cache, προσαρμόζοντας τις προτάσεις περιεχομένου με βάση τη διαθεσιμότητα της cache, με στόχο τη μείωση των εξόδων παράδοσης. Ωστόσο, αυτές οι προσεγγίσεις βασίζονται κυρίως σε ευρετικές ή στατικές τεχνικές βελτιστοποίησης, οι οποίες δυσκολεύονται να προσαρμοστούν στη δυναμική συμπεριφορά των χρηστών και στις μεταβαλλόμενες συνθήκες του δικτύου. Τέτοιες μέθοδοι δεν εκμεταλλεύονται πλήρως τις δυναμικές δυνατότητες που προσφέρει η λήψη αποφάσεων μέσω μηχανικής μάθησης, η οποία μπορεί να βελτιστοποιήσει τόσο τις συστάσεις όσο και τις πολιτικές caching σε πραγματικό χρόνο.Για να καλυφθεί αυτό το κενό, η παρούσα διπλωματική εργασία εισάγει ένα πλαίσιο που βασίζεται στην Ενισχυτική Μάθηση (RL) και βελτιστοποιεί ταυτόχρονα τις αποφάσεις συστάσεων και προσωρινής αποθήκευσης. Διαμορφώνουμε το πρόβλημα ως Διαδικασία Απόφασης Markov (MDP), καταγράφοντας την αλληλεπίδραση μεταξύ των προτιμήσεων των χρηστών, της δυναμικής της cache και των περιορισμών του δικτύου. Η προσέγγισή μας αξιοποιεί Double Deep Q-Networks (DDQN) για να μάθει προσαρμοστικές πολιτικές που ισορροπούν τη σχετικότητα του περιεχομένου με την αποδοτικότητα της cache, βελτιώνοντας έτσι την εμπειρία των χρηστών και την αξιοποίηση των δικτυακών πόρων. Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές μεθόδους που βασίζονται σε προκαθορισμένες κατανομές δημοτικότητας περιεχομένου, το πλαίσιο μας μαθαίνει συνεχώς τις καλύτερες στρατηγικές μέσω της αλληλεπίδρασης με το περιβάλλον.Για να αξιολογήσουμε την αποτελεσματικότητα της προσέγγισής μας, διεξάγουμε εκτενείς προσομοιώσεις με τη χρήση τόσο συνθετικών, όσο και πραγματικών δεδομένων. Συγκρίνουμε το σύστημα που βασίζεται στην ενισχυτική μάθηση (RL) με βασικές ευρετικές προσεγγίσεις που βελτιστοποιούν ξεχωριστά τη cache από τις συστάσεις. Τα πειραματικά αποτελέσματα δείχνουν ότι η μέθοδός μας επιτυγχάνει ανώτερα ποσοστά επιτυχίας στη cache, μειώνει την κατανάλωση εύρους ζώνης και βελτιώνει την ικανοποίηση των χρηστών σε διάφορα μήκη συνεδριών και μεγέθη cache. Επιπλέον, πραγματοποιούμε αναλύσεις ευαισθησίας για να αξιολογήσουμε τον αντίκτυπο της συμπεριφοράς των χρηστών και της χωρητικότητας της cache στην απόδοση του συστήματος.Αυτή η διπλωματική εργασία προάγει τον τομέα, αποδεικνύοντας ότι οι συστάσεις που βασίζονται στην Ενισχυτική Μάθηση και λαμβάνουν υπόψη τις συνθήκες του δικτύου μπορούν να βελτιώσουν σημαντικά την αποδοτικότητα των CDN, διατηρώντας παράλληλα υψηλά επίπεδα εξατομίκευσης. Τα ευρήματά μας ανοίγουν το δρόμο για αυτόματα βελτιστοποιούμενα δίκτυα παράδοσης περιεχομένου, τα οποία προσαρμόζονται δυναμικά στη ζήτηση των χρηστών και στις συνθήκες του δικτύου, χωρίς την ανάγκη χειροκίνητης παρέμβασης, προσφέροντας μια επεκτάσιμη και ευφυή λύση για τις μελλοντικές προκλήσεις στη διανομή περιεχομένου.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες