Metode Baru Meningkatkan Kecepatan dan Keandalan Jaringan Nirkabel

Metode edge caching baru yang menggunakan “digital twin” secara signifikan meningkatkan efisiensi jaringan nirkabel dengan memprediksi kebutuhan knowledge pengguna dan mengoptimalkan penyimpanan knowledge, sehingga meningkatkan keandalan dan kecepatan jaringan. Para peneliti berupaya menguji metode ini dalam aplikasi dunia nyata.

Peneliti ilmu komputer telah memelopori teknik baru untuk memprediksi kebutuhan knowledge pengguna komputasi nirkabel sebelum kebutuhan itu muncul, meningkatkan kecepatan dan keandalan jaringan nirkabel. Metode inovatif ini menggunakan teknologi “digital twin”, yang mereplikasi jaringan yang didukungnya, sehingga memungkinkan pengelolaan knowledge secara proaktif.

Yang menjadi masalah adalah sesuatu yang disebut edge caching. Caching mengacu pada penyimpanan knowledge pada server yang menurut sistem atau jaringan akan digunakan (atau digunakan kembali) oleh pengguna dalam waktu dekat. Hal ini memungkinkan sistem untuk memenuhi permintaan pengguna lebih cepat daripada jika sistem harus mengambil knowledge dari sumber aslinya. Edge caching adalah saat sistem menyimpan knowledge dalam cache di server yang paling dekat dengan pengguna akhir, seperti komputer yang tergabung dalam router jaringan atau ditempatkan bersama dengan router tersebut.

“Dua tantangan besar di sini adalah menentukan knowledge mana yang perlu di-cache dan berapa banyak knowledge yang harus disimpan oleh server edge pada suatu waktu tertentu,” kata Yuchen Liu, penulis korespondensi dari sebuah makalah tentang pekerjaan tersebut dan asisten profesor ilmu komputer di Universitas Negeri Carolina Utara. “Sistem tidak dapat menyimpan semuanya dalam cache edge, dan menyimpan terlalu banyak knowledge redundan pada server edge dapat memperlambat server jika knowledge tersebut menggunakan terlalu banyak sumber daya komputasi. Akibatnya, sistem terus-menerus membuat keputusan tentang paket knowledge mana yang akan disimpan dan paket knowledge mana yang dapat dikeluarkan.

“Semakin akurat sistem dalam memprediksi knowledge mana yang benar-benar diinginkan pengguna, dan berapa banyak knowledge yang harus disimpan oleh server edge, semakin baik kinerja sistem,” kata Liu. “Pekerjaan kami di sini difokuskan pada peningkatan prediksi tersebut.”

D-REC: Metode Optimasi Edge Caching Baru

Metode optimasi edge caching baru, yang disebut D-REC, memanfaatkan teknik pemodelan komputasional yang disebut digital twin. Digital twin adalah mannequin digital dari objek nyata. Dalam kasus D-REC, digital twin adalah mannequin digital dari jaringan nirkabel yang ditentukan – baik itu jaringan seluler atau jaringan Wi-Fi.

“Metode ini dapat diterapkan pada jaringan nirkabel apa pun, tergantung pada kebutuhan administrator sistem atau operator jaringan,” kata Liu. “D-REC dapat disesuaikan tergantung pada kebutuhan pengguna.”

Dalam D-REC, kembaran digital mengambil knowledge real-time dari jaringan nirkabel dan menggunakannya untuk melakukan simulasi guna memprediksi knowledge mana yang paling mungkin diminta oleh pengguna. Prediksi ini kemudian dikirim kembali ke jaringan untuk menginformasikan keputusan caching tepi jaringan. Karena simulasi dilakukan oleh komputer yang berada di luar jaringan, hal ini tidak memperlambat kinerja jaringan.

Efisiensi dan Kemampuan Prediktif D-REC

Para peneliti menggunakan kumpulan knowledge sumber terbuka untuk menentukan apakah jaringan nirkabel beroperasi lebih efisien dengan D-REC. Para peneliti menjalankan berbagai eksperimen ekstensif yang dirancang untuk memperhitungkan banyak variabel, seperti skala jaringan, jumlah pengguna di jaringan, dan sebagainya.

“D-REC mengungguli pendekatan konvensional,” kata Liu. “Teknik kami meningkatkan kemampuan jaringan untuk memprediksi secara akurat knowledge mana yang harus disimpan dalam cache tepi. D-REC juga membantu sistem melakukan pekerjaan yang lebih baik dalam menyeimbangkan penyimpanan knowledge di seluruh jaringan mereka.”

Selain itu, karena kembaran digital D-REC berfokus pada prediksi perilaku jaringan, ia dapat mengidentifikasi potensi masalah sebelumnya.

“Contohnya, jika kembaran digital menganggap ada kemungkinan besar bahwa stasiun pangkalan atau server tertentu akan kelebihan beban, jaringan dapat diberi tahu – yang memungkinkannya mendistribusikan ulang knowledge di seluruh jaringan untuk menjaga kinerja dan keandalan jaringan,” kata Liu.

“Saat ini, kami terbuka untuk bekerja sama dengan operator jaringan guna mengeksplorasi bagaimana D-REC dapat meningkatkan kinerja dan keandalan jaringan dalam situasi dunia nyata.”

Referensi: “Optimasi Berbasis Information dengan Bantuan Kembar Digital untuk Caching Tepi yang Andal di Jaringan Nirkabel” oleh Zifan Zhang, Yuchen Liu, Zhiyuan Peng, Mingzhe Chen, Dongkuan Xu dan Shuguang Cui, 22 Juli 2024, Jurnal IEEE tentang Bidang Tertentu dalam Komunikasi.
DOI: 10.1109/JSAC.2024.3431575

Pekerjaan ini dilakukan dengan dukungan dari Nationwide Science Basis di bawah hibah 2312138, 2312139, dan 2332834.