[论文解读] Cloud and Cache-Aided Wireless Networks: Fundamental Latency Trade-Offs.

Avik Sengupta, Ravi Tandon+1 more|arXiv (Cornell University)|May 5, 2016

Caching and Content Delivery参考文献 58被引用 27

一句话总结

本文研究了云边协同与缓存辅助的无线网络，通过联合优化回传链路与缓存资源，以最小化最坏情况下的传输时延，时延度量采用归一化传输时间（NDT）。提出了一种回传链路与无线传输阶段的联合传输策略，并证明所提方案在所有系统参数下均能实现与信息论下限相差常数因子2以内的近似最优性能。

ABSTRACT

A cloud and cache-aided wireless network architecture is studied in which edge-nodes (ENs), such as base stations, are connected to a cloud processor via dedicated fronthaul links, while also being endowed with caches. Cloud processing enables the centralized implementation of cooperative transmission strategies at the ENs, albeit at the cost of an increased latency due to fronthaul transfer. In contrast, the proactive caching of popular content at the ENs allows for the low-latency delivery of the cached files, but with generally limited opportunities for cooperative transmission among the ENs. The interplay between cloud processing and edge caching is addressed from an information-theoretic viewpoint by investigating the fundamental limits of a high Signal-to-Noise-Ratio (SNR) metric, termed normalized delivery time (NDT), which captures the worst-case latency for delivering any requested content to the users. The NDT is defined under the assumption of either serial or pipelined fronthaul-edge transmissions, and is studied as a function of fronthaul and cache capacity constraints. Transmission policies that encompass the caching phase as well as the transmission phase across both fronthaul and wireless, or edge, segments are proposed, with the aim of minimizing the NDT for given fronthaul and cache capacity constraints. Informationtheoretic lower bounds on the NDT are also derived. Achievability arguments and lower bounds are leveraged to characterize the minimal NDT in a number of important special cases, including systems with no caching capability, as well as to prove that the proposed schemes achieve optimality within a constant multiplicative factor of 2 for all values of the problem parameters.

研究动机与目标

• 分析在时延约束下，无线网络中云处理与边缘缓存之间的基本权衡关系。
• 采用归一化传输时间（NDT）作为高信噪比度量，表征最坏情况下的传输时延。
• 设计在给定回传链路与缓存容量约束下最小化NDT的传输策略。
• 推导NDT的信息论下限，以评估所提方案的最优性差距。
• 证明所提方案在所有系统参数下均能实现与信息论下限相差常数倍因子2以内的近似最优性能。

提出的方法

• 提出一种两阶段传输策略：在边缘节点进行缓存阶段，随后通过回传链路与无线链路进行数据传输阶段。
• 在串行与流水线式回传-边缘传输模式下建模系统，以捕捉不同的时延特性。
• 引入缓存放置与回传链路及无线链路的编码传输的联合设计，以最小化NDT。
• 利用切割集与网络编码等论证方法，推导NDT的信息论下限。
• 分析无缓存能力等特殊情形，以验证框架与下限的有效性。
• 结合可实现性论证与下限分析，刻画关键场景下的最小NDT。

实验结果

研究问题

• RQ1 在最小化最坏情况传输时延方面，云处理与边缘缓存之间存在怎样的基本权衡？
• RQ2 在串行与流水线式回传传输之间进行选择，如何影响可实现的NDT？
• RQ3 在给定回传链路与缓存容量约束下，可实现的最小NDT是多少？
• RQ4 所提方案与NDT的信息论下限之间的接近程度如何？
• RQ5 在何种情况下，所提方案能实现与常数因子2以内的近似最优性能？

主要发现

• 所提传输策略实现的归一化传输时间（NDT）在所有系统参数下，均与信息论下限相差常数因子2以内。
• 在无缓存能力等特殊情形下，该方案达到最优，NDT可被精确表征。
• 流水线式回传-边缘传输模式通过重叠回传与无线传输阶段，相比串行传输能实现更优的时延性能。
• 云处理与主动缓存的联合使用，显著降低了最坏情况下的传输时延，相比仅依赖其一效果更优。
• 推导出的NDT下限是紧致的，能够准确刻画各种系统配置下的基本极限。
• 分析结果表明，缓存可降低热门内容的时延，而云处理虽能支持协作，但会增加回传链路延迟。