KR102541077B1 - 5g mec 기반 정보 중심 네트워크에서 컨텐츠 캐싱 방법 및 장치 - Google Patents

5g mec 기반 정보 중심 네트워크에서 컨텐츠 캐싱 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 5G MEC 기반 정보 중심 네트워크에서 컨텐츠 캐싱 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 개별 엣지 네트워크에 속하는 복수의 MEC (Multi-Access Edge Computing) 서버 각각이, 요청 노드의 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제1 컨텐츠 요청 빈도를 계산하는 단계; 상기 복수의 MEC 서버 각각이, 상기 계산된 제1 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 캐싱하는 것으로 결정하는 단계; SDN 컨트롤러가, 상기 개별 엣지 네트워크 내에서 상기 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제2 컨텐츠 요청 빈도를 계산하는 단계; 및 상기 SDN 컨트롤러가, 상기 계산된 제2 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제2 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 상기 개별 엣지 네트워크에 연결되는 ICN (Information-Centric Networking) 노드에 캐싱하는 것으로 결정하는 단계를 포함하는 컨텐츠 캐싱 방법이 제공된다.

Description

5G MEC 기반 정보 중심 네트워크에서 컨텐츠 캐싱 방법 및 장치{Method and apparatus for caching content in 5G MEC-based information-centric network}
본 발명은 5G MEC 기반 정보 중심 네트워크에서 컨텐츠 캐싱 방법 및 장치에 관한 것이다.
5G에서는 초저지연 서비스의 효과적인 제공을 위해 코어 클라우드에서 사용자와 인접한 엣지로 다양한 네트워크 자원을 이동하여 신속한 서비스를 제공 가능한 MEC (Multi-Access Edge Computing)를 활용한다.
정보 중심 네트워크인 ICN (Information-Centric Networking)은 효과적인 컨텐츠 전송을 위해 이름 기반의 라우팅을 수행하는 네트워크로 이동성 관리, 컨텐츠 보안 등의 측면에서 장점이 있어 5G에서 유용하게 활용될 수 있다.
최근에는 5G MEC 네트워크 환경에서 엣지 노드에 컨텐츠를 캐싱함으로써 컨텐츠 전달 지연 및 배포 비용을 줄이는 연구가 활발히 진행되고 있다.
5G MEC 네트워크 환경에서 제안된 정보 중심 네트워크 컨텐츠 캐싱 기법 중 선행문헌 1의 연구에서는 5G 네트워크에서 서비스 제공 시간을 최적화하기 위해 컨텐츠 요청 및 생성 시간으로 계산된 Freshness, 캐싱 노드부터 요청 노드까지의 홉 수로 계산된 Distance Factor 및 캐싱 노드로 요청된 빈도수로 계산된 Access Frequency Rate를 이용하여 계산된 컨텐츠 인기도에 기반한 컨텐츠 캐싱 기법을 제안했다.
선행문헌 2의 연구에서는 5G 환경에서 Caching Resource Allocation (CRA) 최적화 문제를 엣지 노드의 특성에 기반하여 엣지에 연결된 기지국으로 적절한 캐싱 용량을 할당하는 Base Station Caching Capacity (BSCC) 문제 및 할당된 컨텐츠에 대해 기지국과 요청 노드를 연결하는 Request MATching (RMAT) 문제로 분류하고 캐싱에 소비되는 에너지 사용 및 컨텐츠 서비스 시간을 최소화하는 캐싱 기법을 제안했다.
그러나, 상기 연구는 중앙 집중식 클라우드 인프라를 통해 데이터를 분석, 처리하므로 SDN 컨트롤러와 같은 중앙 제어기의 부하를 발생시킬 수 있고 이로 인한 서비스 지연 문제를 야기할 수 있다.
[선행문헌 1] O. Serhane, K. Yahyaoui, B. Nour, and H. Moungla, "CnS: A Cache and Split Scheme for 5G-enabled ICN Networks," IEEE International Conference on Communications (ICC), Dublin, Ireland, June 2020. [선행문헌 2] Y. Tang, "Minimizing Energy for Caching Resource Allocation in Information-Centric Networking with Mobile Edge Computing," DASC, PiCom, CBDCom, and CyberSciTech, Fukuoka, Japan, Aug. 2019
상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 중앙 제어기의 부하를 줄이면서 서비스 지연 문제를 방지할 수 있는 5G MEC 기반 정보 중심 네트워크에서 컨텐츠 캐싱 방법 및 장치를 제안하고자 한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 5G MEC 기반 정보 중심 네트워크에서 컨텐츠 캐싱 방법으로서, 개별 엣지 네트워크에 속하는 복수의 MEC (Multi-Access Edge Computing) 서버 각각이, 요청 노드의 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제1 컨텐츠 요청 빈도를 계산하는 단계; 상기 복수의 MEC 서버 각각이, 상기 계산된 제1 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 캐싱하는 것으로 결정하는 단계; SDN 컨트롤러가, 상기 개별 엣지 네트워크 내에서 상기 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제2 컨텐츠 요청 빈도를 계산하는 단계; 및 상기 SDN 컨트롤러가, 상기 계산된 제2 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제2 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 상기 개별 엣지 네트워크에 연결되는 ICN (Information-Centric Networking) 노드에 캐싱하는 것으로 결정하는 단계를 포함하는 컨텐츠 캐싱 방법이 제공된다.
상기 SDN 컨트롤러가, 상기 제1 컨텐츠를 상기 ICN 노드에 캐싱하는 것으로 결정한 이후, 상기 개별 엣지 네트워크에 속하는 복수의 MEC 서버에 캐싱된 제1 컨텐츠를 삭제하는 것으로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제1 컨텐츠 요청 빈도는 이전 주기에서 계산된 제1 컨텐츠에 대한 컨텐츠 요청 빈도와 현재 주기 동안 상기 복수의 MEC 서버 각각으로 전달된 제1 컨텐츠에 대한 요청 횟수의 지수 가중 이동 평균을 이용하여 계산될 수 있다.
상기 제2 컨텐츠 요청 빈도는 이전 주기에서 상기 개별 엣지 네트워크 내에 존재하는 복수의 MEC 서버에서의 제1 컨텐츠에 대한 컨텐츠 요청 빈도와 현재 주기 동안 상기 개별 엣지 네트워크 내에 존재하는 복수의 MEC 서버로 전달된 제1 컨텐츠에 대한 요청 횟수의 지수 가중 이동 평균을 이용하여 계산될 수 있다.
요청 노드의 Interest 패킷을 수신한 MEC 서버 및 상기 MEC 서버를 포함하는 엣지 네트워크에 연결되는 ICN 노드에 상기 요청 노드가 요청하는 컨텐츠가 캐싱되어 있지 않은 경우, 정보 중심 네트워크 라우팅을 통해 코어 네트워크 내의 ICN 노드가 상기 요청 노드가 요청하는 컨텐츠를 전송할 수 있다.
상기 복수의 MEC 서버 각각이 상기 제1 컨텐츠를 캐싱하는 것으로 결정하는 단계는, 상기 계산된 제1 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 캐싱할 후보 컨텐츠로 결정하는 단계; 및 상기 캐싱할 후보 컨텐츠에 대한 컨텐츠 전달 소비 비용의 최적화를 수행하여 상기 캐싱할 후보 컨텐츠의 캐싱 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 SDN 컨트롤러가, 상기 제1 컨텐츠를 상기 ICN 노드에 캐싱하는 것으로 결정하는 단계는, 상기 계산된 제2 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제2 임계값보다 큰 경우, 상기 제2 컨텐츠를 상기 ICN 노드에 캐싱할 후보 컨텐츠로 결정하는 단계; 및 상기 캐싱할 후보 컨텐츠에 대한 컨텐츠 전달 소비 비용의 최적화를 수행하여 상기 캐싱할 후보 컨텐츠의 캐싱 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기한 방법을 수행하는 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 5G MEC 기반 정보 중심 네트워크에서 기지국 내에 위치하는 컨텐츠 캐싱 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 요청 노드의 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제1 컨텐츠 요청 빈도를 계산하고, 상기 계산된 제1 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 캐싱하는 것으로 결정하고, SDN 컨트롤러가, 상기 개별 엣지 네트워크 내에서 상기 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제2 컨텐츠 요청 빈도를 계산하여 상기 제1 컨텐츠를 상기 개별 엣지 네트워크에 연결되는 ICN (Information-Centric Networking) 노드에 캐싱하는 것으로 결정하는 경우, 상기 캐싱한 제1 컨텐츠를 삭제하도록, 상기 프로세서에서 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 컨텐츠 캐싱 장치가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 5G MEC 기반 정보 중심 네트워크에서 코어 네트워크에 연결되는 컨텐츠 캐싱 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 개별 엣지 네트워크 내에서 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 컨텐츠 요청 빈도를 계산하고, 상기 계산된 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 상기 개별 엣지 네트워크에 연결되는 ICN (Information-Centric Networking) 노드에 캐싱하는 것으로 결정하고, 상기 제1 컨텐츠를 상기 ICN 노드에 캐싱하는 것으로 결정한 이후, 상기 개별 엣지 네트워크에 속하는 복수의 MEC 서버에 캐싱된 제1 컨텐츠를 삭제하는 것으로 결정하도록, 상기 프로세서에서 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 컨텐츠 캐싱 장치가 제공된다.
본 발명에 따르면, 컨텐츠 캐싱 방법을 통해 MEC 및 중앙 제어기에서 데이터를 분석, 처리함으로써 중앙 제어기로 집중되는 부하를 줄이고 엣지 네트워크에 빈번히 요청되는 잠재적인 컨텐츠를 캐싱함으로써 효과적인 정보 중심 네트워크 컨텐츠 서비스를 가능하게 한다.
도 1은 본 실시예에서 적용되는 MEC 네트워크 환경을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 캐싱 및 제공 과정을 도시한 도면이다.
도 3은 본 실시예에 따른 SDN 컨트롤러에서의 컨텐츠 캐싱 과정을 도시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 실시예에서 적용되는 MEC 네트워크 환경을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에서 적용되는 MEC 네트워크 환경은 코어 네트워크(Core network, 100) 및 엣지 네트워크(Edge network, 102)로 구성된다.
코어 네트워크(100)는 다수의 정보 중심 네트워크 라우팅을 수행하며, SDN 컨트롤러(Software Defined Networking Controller, 104)와 연결된다.
코어 네트워크(100)는 코어 라우터인 ICN 노드(110)로 구성되고, 엣지 네트워크(102)는 복수의 MEC 서버(112)로 구성된다.
개별 엣지 네트워크(102) 포함되는 MEC 서버(112)들이 개별 ICN 노드(110)에 연결된다.
각 MEC 서버(112)는 엣지 네트워크(102) 내의 기지국(Base Station) 내에 위치한다.
요청 노드(Consumer, 114)는 MEC 서버(112)에 컨텐츠를 요청하는 노드이다.
여기서, 엣지 네트워크(102)는
Figure 112021131776822-pat00001
, ICN 노드(110)는
Figure 112021131776822-pat00002
, 복수의 MEC 서버(112)는
Figure 112021131776822-pat00003
, MEC 서버(112)를 통해 서비스를 받는 요청 노드(114)는
Figure 112021131776822-pat00004
로 표현된다.
본 실시예에 따른 컨텐츠 캐싱은 MEC 서버(112), 엣지 네트워크(102)와 연결된 ICN 노드(110) 및 코어 네트워크(100)의 ICN 노드(110)에서 이루어진다.
캐싱할 컨텐츠 및 해당 컨텐츠의 캐싱 여부는 MEC 서버(112)에서 수집된 컨텐츠 요청 정보를 기반으로 MEC 서버(112)와 SDN 컨트롤러(104)에서 각각 결정된다.
엣지 네트워크(102)에 포함된 개별 MEC 서버(112)는 요청 노드(114)의 컨텐츠 요청 정보를 통해 예상되는 컨텐츠 요청 빈도를 계산하고, 계산된 컨텐츠 요청 빈도에 따라 컨텐츠의 캐싱 여부를 결정한다.
요청 빈도가 높은 컨텐츠를 캐싱하기 위해 각 MEC 서버(112)는 수집된 컨텐츠 요청 정보를 이용하여 아래의 수학식 1과 같이, 예상되는 컨텐츠 요청 빈도를 계산한다.
Figure 112021131776822-pat00005
여기서,
Figure 112021131776822-pat00006
는 MEC 서버(112) m에서 계산된 컨텐츠 c에 대한 컨텐츠 요청 빈도를 의미한다.
컨텐츠 요청 빈도는 이전 주기
Figure 112021131776822-pat00007
에서 계산된
Figure 112021131776822-pat00008
와 현재 주기 동안 MEC 서버(112) m으로 전달된 컨텐츠 c에 대한 요청 횟수
Figure 112021131776822-pat00009
의 지수 가중 이동 평균을 이용하여 계산된다.
MEC 서버(112)는 수학식 2와 같이 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 임계값
Figure 112021131776822-pat00010
보다 큰 컨텐츠를 캐싱할 컨텐츠로 결정한다.
Figure 112021131776822-pat00011
SDN 컨트롤러(104)의 컨텐츠 캐싱은 엣지 네트워크(102) 내 요청 빈도가 높은 컨텐츠를 캐싱하기 위한 (i) 잠재적 컨텐츠 캐싱 방법과, 복수의 MEC 서버(112)에 중복으로 컨텐츠가 캐싱되는 것을 방지하기 위한 (ii) 중복 컨텐츠 제거 방법으로 구분된다.
SDN 컨트롤러(104)는 컨텐츠 요청 정보를 통해 계산된 엣지 네트워크(102)에서 예상되는 컨텐츠 요청 빈도를 기반으로 엣지 네트워크(102)와 연결된 ICN 노드(110)로 전달된 컨텐츠의 캐싱 여부를 결정한다.
동일 클러스터 내 중복으로 캐싱된 컨텐츠로 인한 MEC 서버(112) 부하를 줄이기 위해 SDN 컨트롤러(104)는 수학식 3과 같이 개별 엣지 네트워크(102) 내에서 예상되는 컨텐츠 요청 빈도를 계산한다.
Figure 112021131776822-pat00012
Figure 112021131776822-pat00013
는 엣지 네트워크(102) e에 존재하는 모든 MEC 서버(112)
Figure 112021131776822-pat00014
에서 컨텐츠 c에 대한 예상 요청 빈도를 의미하고 이전 주기
Figure 112021131776822-pat00015
에서 계산된
Figure 112021131776822-pat00016
와 현재 주기 동안 엣지 네트워크 e에 존재하는 모든 MEC 서버(112)
Figure 112021131776822-pat00017
로 전달된 컨텐츠 c에 대한 요청 횟수 총 합
Figure 112021131776822-pat00018
의 지수 가중 이동 평균을 이용하여 계산된다.
SDN 컨트롤러(104)는 아래의 수학식 4와 같이 개별 엣지 네트워크(102) 내에서 예상되는 컨텐츠 요청 빈도가 임계값 보다 큰 컨텐츠를 개별 엣지 네트워크(102)와 연결된 ICN 노드(110)에 캐싱할 컨텐츠로 결정된다.
Figure 112021131776822-pat00019
SDN 컨트롤러(104)는 엣지 네트워크(102) 내 MEC 서버(112)에 캐싱된 컨텐츠 정보를 기반으로 복수의 MEC 서버(112)에 캐싱된 동일한 컨텐츠를 엣지 네트워크(102)와 연결된 ICN 노드(102)에 캐싱하고 복수의 MEC 서버(112)에서 삭제한다.
수학식 4와 같이 엣지 네트워크(102) 내의 복수의 MEC 서버(112)에 캐싱된 동일한 컨텐츠 개수가 임계값 보다 큰 경우 해당 컨텐츠는 복수의 MEC 서버(112)를 포함하는 엣지 네트워크(102)와 연결된 ICN 노드(110)에 캐싱할 컨텐츠로 결정된다.
상기한 과정은 복수의 MEC 서버(112) 및 SDN 컨트롤러(104)가 캐싱할 후보 컨텐츠를 결정하는 과정일 수 있으며, 최종적인 캐싱 여부는 아래와 같이 컨텐츠 전달 소비 비용의 최적화 문제를 해결하여 결정될 수 있다.
MEC 서버(112) m에 속한 모든 요청 노드(114)에 대해 컨텐츠 c를 전달 시 소비 비용은 수학식 5와 같이 계산된다.
Figure 112021131776822-pat00020
수학식 5에서
Figure 112021131776822-pat00021
,
Figure 112021131776822-pat00022
는 각각 MEC 서버(112), ICN 노드(110)에서 요청 노드(114)로 컨텐츠를 전달하는데 소비되는 비용을 의미하고
Figure 112021131776822-pat00023
,
Figure 112021131776822-pat00024
는 각각 MEC 서버(112), ICN 노드(110)에서 컨텐츠 c의 캐싱 여부를 나타내는 값이다.
컨텐츠 전달 시 소비 비용을 최소화하기 위해 수학식 6과 같이 목적함수를 정의한다. 수학식 7 내지 8은 목적함수 수학식 6의 제약 조건으로 수학식 7는 컨텐츠가 MEC 서버(112) 또는 ICN 노드(110)에 적어도 하나 이상 캐싱되어야 함을 의미하고 수학식 8은 MEC 서버(112)에 캐싱된 컨텐츠의 크기 합이 MEC 서버(112)의 저장 용량보다 작아야함을 의미한다. 각 MEC 서버(112)는 수학식 6의 최적화 문제를 해결하여 MEC 서버(112)에 캐싱할 컨텐츠를 결정한다.
Figure 112021131776822-pat00025
Figure 112021131776822-pat00026
Figure 112021131776822-pat00027
모든 요청 노드(114)에 대해 컨텐츠 c를 전달 시 소비 비용은 수학식 9와 같이 계산되고
Figure 112021131776822-pat00028
는 엣지 네트워크(102)와 연결된 ICN 노드(110)
Figure 112021131776822-pat00029
에서 컨텐츠 c의 캐싱 여부를 나타내는 값이다.
Figure 112021131776822-pat00030
컨텐츠 전달 시 소비 비용을 최소화하기 위해 수학식 10과 같이 목적함수를 정의한다. 수학식 11 내지 13은 목적함수 수학식 10의 제약조건으로 수학식 11은 컨텐츠가 MEC 서버(112), 엣지 네트워크(102)에 연결된 ICN 노드(110) 또는 그 외 ICN 노드(110)에 적어도 하나 이상 캐싱되어야 함을 의미하고 수학식 12는 엣지 네트워크(102)에 연결된 ICN 노드(110)에 컨텐츠가 캐싱된 경우 엣지 네트워크(102)에 속하는 MEC 서버(112)는 해당 컨텐츠를 캐싱할 수 없음을 의미하며 수학식 13은 MEC 서버(112), 엣지 네트워크(102)와 연결된 ICN 노드(110)에 캐싱된 컨텐츠 크기 합이 각각 MEC 서버(112), ICN 노드(110)의 저장 용량보다 작아야함을 의미한다.
SDN 컨트롤러(104)는 수학식 10의 최적화 문제를 해결하여 MEC 서버(112) 및 엣지 네트워크(102)에 연결된 ICN 노드(110)에 캐싱할 컨텐츠를 결정할 수 있다.
Figure 112021131776822-pat00031
Figure 112021131776822-pat00032
Figure 112021131776822-pat00033
Figure 112021131776822-pat00034
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 캐싱 및 제공 과정을 도시한 도면이다.
도 2는 3개의 요청 노드(Consumer 1 내지 Consumer 3, 114-1 내지 114-3)가 컨텐츠를 요청하는 경우, 제1 및 제2 기지국(Base Station 1/2)에 위치하는 MEC 서버(112-1,112-2), 이를 포함하는 엣지 네트워크(102)에 연결되는 ICN 노드(110), 코어 네트워크(100) 및 SDN 컨트롤러(104)에서 컨텐츠를 전달하는 과정을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 요청 노드(114)에서 발생한 Interest 패킷은 정보 중심 네트워크 라우팅을 위해 기지국 내에 위치한 MEC 서버(112)로 전달되고, MEC 서버(112)에 컨텐츠가 캐싱되어 있는 경우, MEC 서버(112)가 요청 노드로 컨텐츠를 전달한다.
도 2에서, 제1 요청 노드(114-1)가 제1 MEC 서버(112-1)로 Interest 패킷을 전송하고(단계 200), 이를 수신한 제1 MEC 서버(112-1)가 캐싱한 컨텐츠를 제2 요청 노드(114-2)로 전송한다(단계 202).
여기서, 제1 및 제2 MEC 서버(112-1,112-2)는 예상되는 컨텐츠 요청 빈도를 계산하여 코어 네트워크(100)로부터 전달된 컨텐츠를 미리 캐싱할 수 있다(단계 204).
한편, MEC 서버(112)에 컨텐츠가 캐싱되어 있지 않은 경우, 제2 요청 노드(114-2)의 Interest 패킷은 정보 중심 네트워크 라우팅을 통해 엣지 네트워크(102)와 연결된 ICN 노드(110)로 전달된다(단계 206).
해당 ICN 노드(110)에 컨텐츠가 캐싱되어 있는 경우, 캐싱된 컨텐츠를 제2 요청 노드(114-2)로 전달한다(단계 208).
엣지 네트워크(102)와 연결된 ICN 노드(110)에 컨텐츠가 캐싱되어 있지 않은 경우, 제3 요청 노드(114-3)의 Interest 패킷은 정보 중심 네트워크 라우팅을 통해 코어 네트워크(102)로 전달되고(단계 210), 코어 네트워크 내 ICN 노드가 컨텐츠를 제3 요청 노드(114-3)로 전달한다(단계 212).
MEC 서버(112) 및 SDN 컨트롤러(104)는 주기적으로 캐싱 최적화를 통해 컨텐츠 캐싱을 수행한다(단계 214).
도 3은 본 실시예에 따른 SDN 컨트롤러에서의 컨텐츠 캐싱 과정을 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, SDN 컨트롤러(104)는 컨텐츠 요청 정보를 통해 계산된 엣지 네트워크(102)에서 예상되는 컨텐츠 요청 빈도를 기반으로 엣지 네트워크(102)와 연결된 ICN 노드(110)에 컨텐츠를 캐싱할지 여부를 결정한다(단계 300).
도 3에서는 제1 및 제2 MEC 서버(112-1,112-2)에 단계 300에서 결정된 컨텐츠가 캐싱되어 있는 것을 고려한다.
단계 300에서의 결정에 따라 제1 및 제2 MEC 서버(112-1,112-2)를 포함하는 엣지 네트워크(102)에 연결된 ICN 노드(110)에 해당 컨텐츠가 캐싱되고(단계 302), 제1 및 제2 MEC 서버(112-1,112-2)에서는 캐싱된 컨텐츠가 삭제된다(단계 304,306).
도 3과 같은 컨텐츠 캐싱 여부 및 캐싱 위치에 대한 결정은 미리 설정된 주기에 따라 이루어질 수 있다.
본 실시예에 따른 컨텐츠 캐싱은 MEC 서버(112) 및 SDN 컨트롤러(104)의 프로세서에서 수행될 수 있다.
프로세서는 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 CPU(central processing unit)나 그 밖에 가상 머신 등을 포함할 수 있다.
프로세서는 컨텐츠 요청 빈도 계산, 임계값과의 비교를 통한 컨텐츠 캐싱 결정 등을 위한 프로그램 명령어들을 저장하는 메모리와 연결된다.
메모리는 고정식 하드 드라이브나 착탈식 저장 장치와 같은 불휘발성 저장 장치를 포함할 수 있다. 착탈식 저장 장치는 콤팩트 플래시 유닛, USB 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 메모리는 각종 랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리도 포함할 수 있다.
본 실시예에 따른 MEC 서버(112)에 저장된 프로그램 명령어들은, 요청 노드(114)의 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제1 컨텐츠 요청 빈도를 계산하고, 상기 계산된 제1 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 캐싱하는 것으로 결정하고, SDN 컨트롤러(104)가, 상기 개별 엣지 네트워크 내에서 상기 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제2 컨텐츠 요청 빈도를 계산하여 상기 제1 컨텐츠를 상기 개별 엣지 네트워크에 연결되는 ICN (Information-Centric Networking) 노드에 캐싱하는 것으로 결정하는 경우, 상기 캐싱한 제1 컨텐츠를 삭제한다.
또한, 본 실시예에 따른 SDN 컨트롤러(104)에 저장된 프로그램 명령어들은, 개별 엣지 네트워크(102) 내에서 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 컨텐츠 요청 빈도를 계산하고, 상기 계산된 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 상기 개별 엣지 네트워크(102)에 연결되는 ICN (Information-Centric Networking) 노드(110)에 캐싱하는 것으로 결정하고, 상기 제1 컨텐츠를 상기 ICN 노드에 캐싱하는 것으로 결정한 이후, 상기 개별 엣지 네트워크에 속하는 복수의 MEC 서버에 캐싱된 제1 컨텐츠를 삭제하는 것으로 결정한다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 5G MEC 기반 정보 중심 네트워크에서 컨텐츠 캐싱 방법으로서,
    개별 엣지 네트워크에 속하는 복수의 MEC (Multi-Access Edge Computing) 서버 각각이, 요청 노드의 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제1 컨텐츠 요청 빈도를 계산하는 단계;
    상기 복수의 MEC 서버 각각이, 상기 계산된 제1 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 캐싱하는 것으로 결정하는 단계;
    SDN 컨트롤러가, 상기 개별 엣지 네트워크 내에서 상기 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제2 컨텐츠 요청 빈도를 계산하는 단계; 및
    상기 SDN 컨트롤러가, 상기 계산된 제2 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제2 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 상기 개별 엣지 네트워크에 연결되는 ICN (Information-Centric Networking) 노드에 캐싱하는 것으로 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 복수의 MEC 서버 각각이 상기 제1 컨텐츠를 캐싱하는 것으로 결정하는 단계는,
    상기 계산된 제1 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 캐싱할 후보 컨텐츠로 결정하는 단계; 및
    상기 캐싱할 후보 컨텐츠에 대한 컨텐츠 전달 소비 비용의 최적화를 수행하여 상기 캐싱할 후보 컨텐츠의 캐싱 여부를 결정하는 단계를 포함하는 컨텐츠 캐싱 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 SDN 컨트롤러가, 상기 제1 컨텐츠를 상기 ICN 노드에 캐싱하는 것으로 결정한 이후, 상기 개별 엣지 네트워크에 속하는 복수의 MEC 서버에 캐싱된 제1 컨텐츠를 삭제하는 것으로 결정하는 단계를 더 포함하는 컨텐츠 캐싱 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 컨텐츠 요청 빈도는 이전 주기에서 계산된 제1 컨텐츠에 대한 컨텐츠 요청 빈도와 현재 주기 동안 상기 복수의 MEC 서버 각각으로 전달된 제1 컨텐츠에 대한 요청 횟수의 지수 가중 이동 평균을 이용하여 계산되는 컨텐츠 캐싱 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제2 컨텐츠 요청 빈도는 이전 주기에서 상기 개별 엣지 네트워크 내에 존재하는 복수의 MEC 서버에서의 제1 컨텐츠에 대한 컨텐츠 요청 빈도와 현재 주기 동안 상기 개별 엣지 네트워크 내에 존재하는 복수의 MEC 서버로 전달된 제1 컨텐츠에 대한 요청 횟수의 지수 가중 이동 평균을 이용하여 계산되는 컨텐츠 캐싱 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    요청 노드의 Interest 패킷을 수신한 MEC 서버 및 상기 MEC 서버를 포함하는 엣지 네트워크에 연결되는 ICN 노드에 상기 요청 노드가 요청하는 컨텐츠가 캐싱되어 있지 않은 경우, 정보 중심 네트워크 라우팅을 통해 코어 네트워크 내의 ICN 노드가 상기 요청 노드가 요청하는 컨텐츠를 전송하는 컨텐츠 캐싱 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 SDN 컨트롤러가, 상기 제1 컨텐츠를 상기 ICN 노드에 캐싱하는 것으로 결정하는 단계는,
    상기 계산된 제2 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제2 임계값보다 큰 경우, 상기 제2 컨텐츠를 상기 ICN 노드에 캐싱할 후보 컨텐츠로 결정하는 단계; 및
    상기 캐싱할 후보 컨텐츠에 대한 컨텐츠 전달 소비 비용의 최적화를 수행하여 상기 캐싱할 후보 컨텐츠의 캐싱 여부를 결정하는 단계를 포함하는 컨텐츠 캐싱 방법.
  8. 제1항에 따른 방법을 수행하는 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
  9. 5G MEC 기반 정보 중심 네트워크에서 기지국 내에 위치하는 컨텐츠 캐싱 장치로서,
    프로세서; 및
    상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되,
    요청 노드의 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제1 컨텐츠 요청 빈도를 계산하고,
    상기 계산된 제1 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 캐싱하는 것으로 결정하고,
    개별 엣지 네트워크 내에서 상기 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제2 컨텐츠 요청 빈도를 계산하여 상기 제1 컨텐츠를 상기 개별 엣지 네트워크에 연결되는 ICN (Information-Centric Networking) 노드에 캐싱하는 것으로 결정하는 경우, 상기 캐싱한 제1 컨텐츠를 삭제하도록,
    상기 프로세서에서 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하되,
    상기 프로그램 명령어들은,
    상기 제1 컨텐츠를 상기 ICN 노드에 캐싱하는 것으로 결정하기 위해,
    상기 계산된 제2 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제2 임계값보다 큰 경우, 상기 제2 컨텐츠를 상기 ICN 노드에 캐싱할 후보 컨텐츠로 결정하고,
    상기 캐싱할 후보 컨텐츠에 대한 컨텐츠 전달 소비 비용의 최적화를 수행하여 상기 캐싱할 후보 컨텐츠의 캐싱 여부를 결정하는 컨텐츠 캐싱 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 컨텐츠 요청 빈도는 이전 주기에서 계산된 제1 컨텐츠에 대한 컨텐츠 요청 빈도와 현재 주기 동안 상기 개별 엣지 네트워크에 속하는 복수의 MEC 서버 각각으로 전달된 제1 컨텐츠에 대한 요청 횟수의 지수 가중 이동 평균을 이용하여 계산되는 컨텐츠 캐싱 장치.
  11. 5G MEC 기반 정보 중심 네트워크에서 코어 네트워크에 연결되는 컨텐츠 캐싱 장치로서,
    프로세서; 및
    상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되,
    개별 엣지 네트워크 내에서 제1 컨텐츠에 대한 요청 정보를 통해 예상되는 제1 컨텐츠 요청 빈도를 계산하고,
    상기 계산된 제1 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 상기 개별 엣지 네트워크에 연결되는 ICN (Information-Centric Networking) 노드에 캐싱하는 것으로 결정하고,
    상기 제1 컨텐츠를 상기 ICN 노드에 캐싱하는 것으로 결정한 이후, 상기 개별 엣지 네트워크에 속하는 복수의 MEC 서버에 캐싱된 제1 컨텐츠를 삭제하는 것으로 결정하도록,
    상기 프로세서에서 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하되,
    상기 프로그램 명령어들은,
    상기 계산된 제1 컨텐츠 요청 빈도가 미리 설정된 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 컨텐츠를 캐싱할 후보 컨텐츠로 결정하고,
    상기 캐싱할 후보 컨텐츠에 대한 컨텐츠 전달 소비 비용의 최적화를 수행하여 상기 캐싱할 후보 컨텐츠의 캐싱 여부를 결정하는 컨텐츠 캐싱 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 컨텐츠 요청 빈도는 이전 주기에서 상기 개별 엣지 네트워크 내에 존재하는 복수의 MEC 서버에서의 제1 컨텐츠에 대한 컨텐츠 요청 빈도와 현재 주기 동안 상기 개별 엣지 네트워크 내에 존재하는 복수의 MEC 서버로 전달된 제1 컨텐츠에 대한 요청 횟수의 지수 가중 이동 평균을 이용하여 계산되는 컨텐츠 캐싱 장치.
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