Efficient Proactive Caching for Supporting Seamless Mobility

Vasilios Siris, Xenofon Vasilakos, George PolyzosPhD student, AUEB, MMLAB

mm.aueb.gr/~xvasxvas@aueb.gr

Problem

• Reduce propagation delay– f(#network hops)

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Approach (1/2)

• Proactively fetch data‐objects to attachment points

• Is this a typical proactive caching approach?

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Approach (2/2)

• Handoff mobility probabilities

• Exploit Individual mobility & requests– Not data‐popularities

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Efficient Proactive Caching (EPC)

• Individual requests imply higher demand forcache space

• Congestion pricing for cache storage– Efficient cache utilization

EPC trades cache space (price) for reduced delay (delay cost)

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Outline

1. EPC in a flat cache structure2. EPC in a two‐level cache hierarchy3. Evaluation

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Flat cache structure

• Decision Rule:

Autonomous prefetching/ cachingXenofon Vasilakos ‐ xvas@aueb.gr 7

Flat cache structure

• Step‐wise decision procedure– Optimal selection of cached objects?

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Flat cache structure

• Optimal selection of cached objects?1. Objects with different sizes

• Optimization is identical to 0/1 Knapsack Problem• NP‐hard problem

2. Optimal for equal‐size objects• For each cache and each request , order by 

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Hierarchical cache structure

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Hierarchical cache structure

• Leafs solve 2 flat cache problems :1. Delay DR

2. Delay DM

•

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Requires cooperation

Finding an optimal solution ?

• Data  Placement Problem – Different object sizes => NP‐complete– Equal size objects => high polynomial degree time

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EvaluationComparison with a naive, an optimal, and an oracle scheme

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EvaluationComparison with a naive, an optimal, and an oracle scheme

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EvaluationComparison with a naive, an optimal, and an oracle scheme

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Evaluation

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Evaluation

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Comparison with a naive, an optimal, and an oracle scheme

A distributedmobility support solutiontailored to individual user mobility/requests that

exploits user mobility and uses congestion pricing

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