वायरलेस नेटवर्क की नई विधि और गति विश्वसनीयता में सुधार करती है
Date : 27-Jul-2024
कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने डी-आरईसी (D-REC) नामक एज कैशिंग ऑप्टिमाइजेशन विधि बनाई है, जो वायरलेस नेटवर्क में डेटा भंडारण का पूर्वानुमान लगाने और उसे बेहतर बनाने के लिए "डिजिटल ट्विन" का उपयोग करती है, जिससे गति और विश्वसनीयता बढ़ती है।
"डिजिटल ट्विन" का उपयोग करने वाली एक नई एज कैशिंग विधि उपयोगकर्ता की डेटा आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करके और डेटा स्टोरेज को अनुकूलित करके वायरलेस नेटवर्क दक्षता में उल्लेखनीय सुधार करती है, जिससे नेटवर्क विश्वसनीयता और गति में वृद्धि होती है। शोधकर्ता वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में इस पद्धति का परीक्षण करना चाहते हैं।
कंप्यूटर विज्ञान शोधकर्ताओं ने वायरलेस कंप्यूटिंग उपयोगकर्ताओं की डेटा आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने के लिए एक नई तकनीक का बीड़ा उठाया है, जिससे वायरलेस नेटवर्क की गति और विश्वसनीयता में वृद्धि हुई है। यह अभिनव विधि एक "डिजिटल ट्विन" तकनीक का उपयोग करती है, जो उस नेटवर्क की नकल करती है जिसका वह समर्थन करती है, जिससे सक्रिय डेटा प्रबंधन की अनुमति मिलती है।
मुद्दा एज कैशिंग नामक एक चीज़ का है। कैशिंग का मतलब सर्वर पर डेटा संग्रहीत करना है जिसे सिस्टम या नेटवर्क सोचता है कि उपयोगकर्ता निकट भविष्य में उपयोग करेंगे (या फिर से उपयोग करेंगे)। यह सिस्टम को उपयोगकर्ता की मांगों को अधिक तेज़ी से पूरा करने की अनुमति देता है, यदि सिस्टम को मूल स्रोत से डेटा पुनर्प्राप्त करना पड़ता। एज कैशिंग तब होती है जब सिस्टम सर्वर में डेटा कैश करता है जो अंतिम उपयोगकर्ता के सबसे करीब होता है, जैसे कि कंप्यूटर जो नेटवर्क राउटर में शामिल होते हैं या उन राउटर के साथ सह-स्थित होते हैं।
उत्तरी कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी में कंप्यूटर विज्ञान के सहायक प्रोफेसर और इस काम पर एक पेपर के संवाददाता लेखक युचेन लियू कहते हैं, "यहां दो बड़ी चुनौतियां हैं, यह निर्धारित करना कि किस डेटा को कैश किया जाना चाहिए और किसी भी समय एज सर्वर को कितना डेटा स्टोर करना चाहिए।" " सिस्टम सब कुछ एज कैश में नहीं डाल सकते हैं, और एज सर्वर पर बहुत अधिक अनावश्यक डेटा संग्रहीत करने से सर्वर धीमा हो सकता है यदि डेटा बहुत अधिक कम्प्यूटेशनल संसाधनों का उपयोग कर रहा है। नतीजतन, सिस्टम लगातार निर्णय ले रहे हैं कि कौन से डेटा पैकेज को स्टोर करना है और कौन से डेटा पैकेज को निकाला जा सकता है।
लियू कहते हैं, "सिस्टम जितना सटीक ढंग से यह अनुमान लगाता है कि उपयोगकर्ता वास्तव में कौन सा डेटा चाहते हैं और एज सर्वर को कितना डेटा स्टोर करना चाहिए, सिस्टम का प्रदर्शन उतना ही बेहतर होता है।" "यहां हमारा काम उन पूर्वानुमानों को बेहतर बनाने पर केंद्रित था।
डी-आरईसी: एक नई एज कैशिंग ऑप्टिमाइज़ेशन विधि
डी-आरईसी नामक नई एज कैशिंग ऑप्टिमाइज़ेशन विधि, डिजिटल ट्विन नामक कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग तकनीक का उपयोग करती है। डिजिटल ट्विन एक वास्तविक वस्तु का एक आभासी मॉडल है। डी-आरईसी के मामले में, डिजिटल ट्विन एक परिभाषित वायरलेस नेटवर्क का एक आभासी मॉडल है - चाहे वह सेलुलर नेटवर्क हो या वाई-फाई नेटवर्क।
लियू कहते हैं, "यह विधि किसी भी वायरलेस नेटवर्क पर लागू की जा सकती है, जो सिस्टम एडमिनिस्ट्रेटर या नेटवर्क ऑपरेटर की ज़रूरतों पर निर्भर करती है।" "उपयोगकर्ता की ज़रूरतों के हिसाब से D-REC को समायोजित किया जा सकता है।"
डी-आरईसी में, डिजिटल ट्विन वायरलेस नेटवर्क से वास्तविक समय का डेटा लेता है और इसका उपयोग सिमुलेशन करने के लिए करता है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि उपयोगकर्ताओं द्वारा किस डेटा का अनुरोध किए जाने की सबसे अधिक संभावना है। फिर इन पूर्वानुमानों को नेटवर्क के एज कैशिंग निर्णयों को सूचित करने के लिए नेटवर्क पर वापस भेजा जाता है। चूँकि सिमुलेशन नेटवर्क के बाहर मौजूद कंप्यूटर द्वारा किए जाते हैं, इसलिए यह नेटवर्क के प्रदर्शन को धीमा नहीं करता है।
डी-आरईसी की दक्षता और पूर्वानुमान क्षमताएं
शोधकर्ताओं ने ओपन-सोर्स डेटासेट का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया कि क्या वायरलेस नेटवर्क डी-आरईसी के साथ अधिक कुशलता से संचालित होता है। शोधकर्ताओं ने कई चरों को ध्यान में रखते हुए व्यापक प्रयोग किए, जैसे कि नेटवर्क का पैमाना, नेटवर्क पर उपयोगकर्ताओं की संख्या, इत्यादि।
लियू कहते हैं, "डी-आरईसी ने पारंपरिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन किया।" "हमारी तकनीक ने नेटवर्क की इस क्षमता को बेहतर बनाया कि वह सटीक रूप से यह अनुमान लगा सके कि कौन सा डेटा एज कैश किया जाना चाहिए। डी-आरईसी ने सिस्टम को अपने नेटवर्क में डेटा स्टोरेज को संतुलित करने का बेहतर काम करने में भी मदद की।"
इसके अतिरिक्त, क्योंकि डी-आरईसी का डिजिटल ट्विन नेटवर्क व्यवहार की भविष्यवाणी करने पर केंद्रित है, यह संभावित समस्याओं की पहले ही पहचान कर सकता है।
लियू कहते हैं, "उदाहरण के लिए, यदि डिजिटल ट्विन को लगता है कि किसी विशिष्ट बेस स्टेशन या सर्वर पर अधिक लोड पड़ने की संभावना है, तो नेटवर्क को सूचित किया जा सकता है - जिससे नेटवर्क के प्रदर्शन और विश्वसनीयता को बनाए रखने के लिए नेटवर्क में डेटा को पुनः वितरित किया जा सके।"
"इस समय, हम नेटवर्क ऑपरेटरों के साथ मिलकर काम करने के लिए तैयार हैं, ताकि यह पता लगाया जा सके कि डी-आरईसी वास्तविक दुनिया की स्थितियों में नेटवर्क के प्रदर्शन और विश्वसनीयता को कैसे बेहतर बना सकता है।"
यह कार्य राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन के अनुदान 2312138, 2312139 और 2332834 के तहत समर्थन से किया गया था।
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