Mobil cihazlar arası önbelleklemede silinti kodlarının geliştirilmesi ve analizi

Abstract

Küresel mobil veri trafiğinin 2020 yılı itibari ile her ay için 30 eksabaytı aşması tahmin edilmektedir ve bu artış 2015 yılındaki trafiğin 10 katı anlamına geliyor. Kablosuz ağ trafiğinde devam eden bu hızlı artış, ağ performansını olumsuz etkileyen önemli bir sorun olarak görülmektedir. Bu trafikten kaynaklı ağda oluşabilecek tıkanıklıkları aşmak için kullanılan temel teknik ise önbelleklemedir. Veri önbelleklemede, ilgili içerik son kullanıcıların cihazlarında paketler halinde dağıtık olarak saklanır. Bir cihaz bu içeriği talep eder ve bu içerikle ilgili veri komşu cihazlarda bulunuyor ise, kendisine en yakın konumdaki bu cihazların önbelleğinde tutulan paketler indirilerek ilgili içerik tedarik edilmiş olur. Böylece ağ trafiğindeki yük baz istasyonu yerine cihazlara dağıtılarak hız ve maliyet iyileştirilmesi sağlanır. Bu noktada, ağ içerisindeki bir cihazın ağdan ayrılması ya da bu cihaz ile bağlantının kopması durumunda kayıp verinin tamiri önemli bir önbellekleme problemidir. Kayıp verinin tamirini minimal iletişim maliyetiyle gerçekleştirmek için çeşitli silinti düzeltme kodları kullanılır. Bu tez çalışması kapsamında, silinti kodlama şemaları olarak literatürde yer alan MDS ile Çeşme kodları kayıp verinin tamirinde baz istasyonundan ve düğümlerden çekilen veri sembolü sayısı, tamir süreleri açısından analiz edilerek karşılaştırılmıştır. Bu amaçla genel bir simülatör geliştirilerek farklı silinti kodlarının kolayca test edilebilmesi sağlanmıştır. Ayrıca her düğümün farklı büyüklüklerde veri tutmasına imkan veren ve daha gerçekçi bir yaklaşım olan artık veri kullanımı da gerçekleştirilmiştir. MDS kodu olarak Reed-Solomon kod, Çeşme kod olarak ise dış kodu LDPC, iç kodu LT olan Raptor kod kullanılmıştır. Ayni zamanda LDPC kodu da tamir sürecindeki performansı açısından diğer silinti düzeltme kodları ile karşılaştırılmıştır. Yapılan simülasyon sonuçlarına göre, iletişim maliyeti açısından baz istasyonundan ve düğümlerden çekilen sembol sayıları Reed-Solomon ve Raptor kodları için birbirine çok yakın çıkmıştır. Tamir sürecinde ise Reed-Solomon kod en uzun tamir süresine sahip olur iken, LDPC kodu ise en kısa tamir süresine sahip olarak gözlemlenmiştir. Bu çalışma kapsamında, LDPC tamir sürecinde hem tek düğüm hem de çoklu düğüm tamiri gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda, D2D iletişimde daha önce denenmemiş olan Çeşme kodları diğer silinti düzeltme kodları ile karşılaştırılmıştır.

Global mobile data traffic is estimated to exceed 30 exabytes per month by 2020, an increase of 10 times that of 2015 traffic. This rapid increase in wireless network traffic is seen as a major problem that negatively affects the network performance. The basic technique used to overcome the bottlenecks that may arise due to this traffic is data caching. In data caching, the related content is stored in packets on end users' devices. When a device requests this content and the data related to this content is present in the neighboring devices, the packets stored in the closest device are downloaded and the related content is supplied. Thus, the load on the network traffic is distributed to the devices instead of the base station, thereby improving the speed and the cost. At this point, if the device in the network is disconnected from the network or if the connection with the device is broken, the loss of the redundancy is an important problem of caching. Various erasure correction codes are used to perform the repair of the lost data with minimal communication cost. Within the scope of this thesis, MDS and Fountain codes in the literature as erasure coding schemes has been analyzed and compared in terms of number of symbols downloaded from base station and storage nodes during repair process and repair times. For this purpose, a general simulator has been developed so that different erasure codes can be easily tested. Furthermore, the use of residual data, which allows each node to retain data at different sizes and is a more realistic approach has been carried out. For MDS and Fountain codes respectively, Raptor code that consists of LDPC code as outer code and LT code as inner code and Reed-Solomon code are used in this study. Also, LDPC code was compared with other erasure correction codes in terms of performance in the repair process. According to the simulation results, symbol numbers downloaded from base station and storage nodes in terms of communication cost are very close to each other for Reed-Solomon and Raptor codes. In the repair process, Reed-Solomon code has the longest repair time while LDPC code has the shortest repair time. In this study, both single and multiple node repairs were performed in the LDPC repair process. Also, Fountain codes, which have not been tried before in D2D communication, are compared with other erasure correction codes.