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| 講演名 | 2025-11-10 09:55 強化学習を用いた低信頼エッジ環境における高信頼キャッシュ制御方式 ○李 政・上山憲昭（立命館大）  CCS2025-33 |
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| 抄録 | （和） | モバイルエッジキャッシュ（MEC:MobileEdge Cache）は，無線基地局にキャッシュサーバ（ES: EdgeServer）を設置し，人気のあるコンテンツをユーザの近くのESにキャッシュすることで，検索待ち時間やネットワークの混雑，遠隔コンテンツプロバイダへのリクエスト数を削減する技術である．しかし，無線基地局の設置数は非常に多いため，MECでは一般的に低コストで信頼性の低いESが使用されており，障害による不稼働率の増加が課題となっている．これまでの低信頼なESを対象とした研究では，消去符号（erasurecoding）を用いてキャッシュコンテンツの可用性を向上させているが，これらの研究の多くはコンテンツを事前に静的にESへ配置することを前提としている．しかし，実際のESではLRU（LeastRecently Used）などの置換方式を用いた動的キャッシュ制御が一般的である．そこで筆者らは，低信頼なES環境において，ESの故障率を考慮しつつ，LRUによる動的置換と消去符号を組み合わせたコンテンツ挿入法を提案した．しかしコンテンツの需要が静的な場合を想定している．そこで本稿では，コンテンツの需要が変化する環境において，各コンテンツのキャッシュ挿入確率fmを強化学習によって最適化し，目標ヒット率ˆ hm と実際のヒット率hm の差異を最小化する方式を提案する．数値シミュレーションにより，提案手法で最適化したfm と「キャッシュミス時に常にコンテンツをキャッシュする」基準方式を比較し，提案手法がES内のチャンクのみでコンテンツを再構築できる平均成功回復率を大幅に改善することを確認する． |
| （英） | Mobile Edge Cache (MEC) is a technology that installs cache servers (ES: Edge Servers) at wireless base stations and stores popular content on ESs located close to users. This approach reduces search latency, network congestion, and the number of requests to remote content providers. However, since the number of wireless base stations is extremely large, MEC generally employs low-cost and low-reliability ESs, and the resulting increase in unavailability due to failures has become a significant issue. Previous studies on unreliable ESs have used erasure coding to improve the availability of cached contents, but most of these studies assume that content is statically pre-placed on ESs. In practice, however, ESs commonly use dynamic cache control based on replacement policies such as LRU (Least Recently Used). Therefore, the authors proposed a content insertion method that combines erasure coding with LRU-based dynamic replacement, while considering the failure rate of unreliable ESs, to enhance content availability. However, we assumed a static demand case. Therefore, in this paper, assuming dynamic demand case, we employ a reinforcement learning approach to optimize the cache insertion probability fm for each content so as to minimize the difference between the target hit rate ˆ hm and the actual hit rate hm Through numerical experiments, we compare the optimized fm obtained by the proposed method with a baseline method that always caches content upon cache misses, and the results confirm that the proposed method significantly improves the average successful recovery rate, i.e., the ratio of contents successfully reconstructed using only chunks obtained from ESs |
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| キーワード | （和） | モバイルエッジキャッシュ / 消去符号化 / 強化学習 / / / / / |
| （英） | Mobile Edge Cache （MEC） / erasure coding / reinforcement learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 235, CCS2025-33, pp. 6-11, 2025年11月. | |
| 資料番号 | CCS2025-33 | |
| 発行日 | 2025-11-03 (CCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CCS2025-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
| 開催期間 | 2025-11-10 - 2025-11-11 |
| 開催地（和） | 金沢歌劇座 大練習室 |
| 開催地（英） | The Kanazawa Theater |
| テーマ（和） | CCS, 一般 |
| テーマ（英） | CCS, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2025-11-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強化学習を用いた低信頼エッジ環境における高信頼キャッシュ制御方式 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reliable Cache Control in Unreliable Edge Environments Using Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | モバイルエッジキャッシュ / Mobile Edge Cache （MEC） |
| キーワード(2)（和/英） | 消去符号化 / erasure coding |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / reinforcement learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 李 政 / Li Zheng / リ セイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上山 憲昭 / Kamiyama Noriaki / カミヤマ ノリアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-11-10 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2025-33 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.235 |
| ページ範囲 | pp.6-11 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-11-03 (CCS) |
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