TPAoI: Ensuring Fresh Service Status at the Network Edge in Compute-First Networking

要約

コンピューティングファースト ネットワーキングでは、リモート サービスに効果的にアクセスするには、ネットワーク エッジで最新かつ正確なステータス情報を維持することが重要です。
このプロセスには通常、ステータスの更新、ユーザーのアクセス、ユーザーの要求の 3 つのフェーズが含まれます。
ただし、Age of Information at Query (QAoI) などのステータスの有効性に関する現在の研究は、これらすべての段階を包括的にカバーしているわけではありません。
したがって、このホワイト ペーパーでは、サービス ステータスの鮮度を測定することによって更新の決定を最適化することを目的とした新しいメトリクス TPAoI を紹介します。
エッジ環境の確率的な性質は、更新、要求、およびユーザーのアクセス時間における予測不可能な通信遅延を特徴とし、モデリング時に重大な課題を引き起こします。
これに対処するために、問題をマルコフ決定プロセス (MDP) としてモデル化し、最適化のために Dueling Double Deep Q-Network (D3QN) アルゴリズムを採用します。
広範な実験により、提案された TPAoI メトリクスが AoI を効果的に最小限に抑え、動的なエッジ環境でタイムリーかつ信頼性の高いサービス更新を保証することが実証されました。
結果は、TPAoI が QAoI メトリクスと比較して AoI を平均 47% 削減し、従来の AoI メトリクスと比較して更新頻度を平均 48% 減少させ、大幅な改善を示していることを示しています。

要約(オリジナル)

In compute-first networking, maintaining fresh and accurate status information at the network edge is crucial for effective access to remote services. This process typically involves three phases: Status updating, user accessing, and user requesting. However, current studies on status effectiveness, such as Age of Information at Query (QAoI), do not comprehensively cover all these phases. Therefore, this paper introduces a novel metric, TPAoI, aimed at optimizing update decisions by measuring the freshness of service status. The stochastic nature of edge environments, characterized by unpredictable communication delays in updating, requesting, and user access times, poses a significant challenge when modeling. To address this, we model the problem as a Markov Decision Process (MDP) and employ a Dueling Double Deep Q-Network (D3QN) algorithm for optimization. Extensive experiments demonstrate that the proposed TPAoI metric effectively minimizes AoI, ensuring timely and reliable service updates in dynamic edge environments. Results indicate that TPAoI reduces AoI by an average of 47\% compared to QAoI metrics and decreases update frequency by an average of 48\% relative to conventional AoI metrics, showing significant improvement.

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