1（南京邮电大学物联网学院 南京 210009）；2（中国石油大学(华东)控制科学与工程学院 山东青岛 266580）；3（西门子中国研究院 北京 100102) (lei.z@njupt.edu.cn)
出版日期: 2021-07-01基金资助:国家自然科学基金项目(61772551)A Cache Replacement Algorithm for Industrial Edge Computing Application
Zhang Lei1, Li Lin1, Chen Honglong2, Daniel Bovensiepen31（College of Internet of Things, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210009);2(College of Control Science and Engineering, China University of Petroleum, Qingdao, Shandong 266580);3(Corporate Technology, Siemens China Ltd., Beijing 100102)
Online: 2021-07-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61772551).摘要/Abstract
摘要： 工业应用对数据传输的确定性有严格要求，有必要通过合理的缓存策略保障工业边缘网络的实时服务性能保障.首先面向工业边缘计算应用场景阐述了边缘缓存问题模型.然后分析了工业应用中用户请求的动态性特点，结合工业用户请求的特征属性，给出用户请求内容流行度变化的预测方法.在此基础上提出了基于属性特征流行度预测的缓存替换(combing periodic popularity prediction and size caching strategy, PPPS)算法，根据最近周期窗口内主导属性特征的热度预测值，和尺寸参数一起确定缓存内容价值.实验结果表明：与MPC(most-popular content)、贪婪双尺寸(greedy dual size, GDS)、最近最久未使用(least recently used, LRU)、最近最少访问频次(least frequently used, LFU)、先进先出(first in first out, FIFO)这5种经典算法相比，提出的PPPS算法在缓存命中率和平均延迟2种性能指标下，在不同的用户请求模型、内容大小分布、内容种类参数下均取得最优性能，有效提升了边缘缓存的命中率，提高了缓存利用效率，降低了用户请求内容的延迟.
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