CNS Core: Small: New Caching Paradigms for Distributed and Dynamic Networks

CNS 核心:小型:分布式和动态网络的新缓存范例

基本信息

  • 批准号:
    2007231
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 50万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-10-01 至 2024-09-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Over the last few decades, Content Distribution Networks (CDNs) have been used to cache data of popular interest closer to the end-users in order to make them rapidly accessible whenever requested. This results in substantial time savings from an end-user’s perspective when retrieving popular content like video feeds. It also helps to reduce the bandwidth demands on the overall network. This is achieved by developing efficient mechanisms that employ popularity-based indicators to store or evict content from the cache memory. However, with the advent of emerging technologies such as the Internet-of-Things (IoT) and cyberphysical systems, the dynamics and requirements of networks are witnessing significant changes that call for fundamentally new caching solutions that extend beyond the purview of CDNs to the wireless edge and the end-user devices. These new networks will be composed of a large number of highly mobile devices (e.g., mobile phones) with intermittent, delay-sensitive, and personalized demand to be supported over resource-limited wireless channels. To address these new challenges, this project undertakes the task of democratizing caching by proposing a systematic methodology that encompasses the wireless edge and the end-users in the design of provably good caching strategies for increasingly dynamic and disparate networks. This project is motivated by the observation that caching within and at the endpoints of networks must differ fundamentally from each other, as well as from existing caching strategies optimized for today's CDNs. In particular, the project identifies and systematically investigates complementary scenarios that must employ different caching principles based on the position of the memory space and the nature of demand it receives. In each scenario, the project takes a holistic approach to the design to incorporate generation and demand dynamics, wireless communication capabilities and limitations, variety of uncertainties in the traffic and environment, and quality-of-service requirements. This research is multi-disciplinary and will bring together elements from queueing, scheduling, anomaly detection, coding, learning and control theories towards the design of integrated and adaptive caching solutions. This interdisciplinary research will be integrated into the curricula and will help train the next generation of engineers and academicians with the tools it takes to succeed in solving increasingly complex and challenging problems. The investigators are committed to recruit women and under-represented minority students in their research.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
在过去的几十年里,内容分发网络(CDN)已被用于将大众感兴趣的数据缓存到更靠近最终用户的地方,以便在需要时快速访问。从最终用户的角度来看,这在检索流行内容(如视频源)时节省了大量时间。它还有助于降低整个网络的带宽需求。 这是通过开发采用基于流行度的指示符来存储内容或从该高速缓存存储器中驱逐内容的有效机制来实现的。然而,随着物联网(IoT)和网络物理系统等新兴技术的出现,网络的动态和需求正在发生重大变化,需要全新的缓存解决方案,这些解决方案将CDN的范围扩展到无线边缘和最终用户设备。这些新网络将由大量高度移动的设备(例如,移动的电话),其具有间歇的、延迟敏感的和个性化的需求,以通过资源有限的无线信道来支持。为了解决这些新的挑战,该项目承担了民主化缓存的任务,提出了一个系统的方法,包括无线边缘和最终用户的设计证明良好的缓存策略,越来越动态和不同的网络。该项目的动机是观察到网络内和网络端点处的缓存必须从根本上彼此不同,以及与针对当今CDN优化的现有缓存策略不同。特别是,该项目确定和系统地调查补充方案,必须采用不同的缓存原则的基础上的位置的内存空间和它收到的需求的性质。在每一种情况下,该项目都采用整体设计方法,以结合发电和需求动态、无线通信能力和限制、交通和环境中的各种不确定性以及服务质量要求。这项研究是多学科的,并将汇集元素从缓存,调度,异常检测,编码,学习和控制理论对综合和自适应缓存解决方案的设计。这种跨学科的研究将被纳入课程,并将有助于培养下一代工程师和学者的工具,成功地解决日益复杂和具有挑战性的问题。该奖项反映了NSF的法定使命,并被认为值得通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估来支持。

项目成果

期刊论文数量(21)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Group-Fair Online Allocation in Continuous Time
连续时间团体公平在线分配
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Cayci, S;Gupta, S;Eryilmaz, A
  • 通讯作者:
    Eryilmaz, A
A Flexible Distributed Stochastic Optimization Framework for Concurrent Tasks in Processing Networks
  • DOI:
    10.1109/tnet.2021.3078054
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Zai Shi;A. Eryilmaz
  • 通讯作者:
    Zai Shi;A. Eryilmaz
Counterintuitive Characteristics of Optimal Distributed LRU Caching Over Unreliable Channels
Efficient Distributed MAC for Dynamic Demands: Congestion and Age Based Designs
  • DOI:
    10.1109/tnet.2022.3191607
  • 发表时间:
    2023-02
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Xujin Zhou;Irem Koprulu;A. Eryilmaz;M. Neely
  • 通讯作者:
    Xujin Zhou;Irem Koprulu;A. Eryilmaz;M. Neely
Asymptotically optimal load balancing in large-scale heterogeneous systems with multiple dispatchers
具有多个调度器的大规模异构系统中的渐近最优负载均衡
  • DOI:
    10.1016/j.peva.2020.102146
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Zhou, Xingyu;Shroff, Ness;Wierman, Adam
  • 通讯作者:
    Wierman, Adam
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Performance analysis of virtual circuit connections for bursty data sources in ATM networks
  • DOI:
    10.1007/bf02024995
  • 发表时间:
    1992-08-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.500
  • 作者:
    Ness Shroff;Magda El Zarki
  • 通讯作者:
    Magda El Zarki

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    2021
  • 资助金额:
    $ 50万
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    2021
  • 资助金额:
    $ 50万
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  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 50万
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  • 批准号:
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  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
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    2017
  • 资助金额:
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    2017
  • 资助金额:
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  • 批准号:
    1518829
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Continuing Grant

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  • 资助金额:
    $ 50万
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知道了