Intelligent Edge CDN with Smart Contract-Aided Local IoT Sharing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The goal of a content delivery network (CDN) is to reduce the content delivery latency to end-users by using distributed cache servers. Nevertheless, it is very expensive to deploy and maintain cache servers in a large-scale. To solve this problem, CDN providers have come up with a new content delivery strategy: allowing end-users's IoT edge devices to share their storage/bandwidth resources. This new edge CDN platform needs to address two core questions: (1) how can we incentivize end users to share IoT devices? (2) how can we facilitate a safe and transparent content transaction environment for end users? In this paper, we introduce SmartSharing, a new content delivery network solution. In smartSharing, the over-the-top (OTT) IoT devices belonging to end-users are used as mini-cache servers. To motivate end users to share the idle devices and storage/bandwidth resources, SmartSharing designs the content delivery schedule and the pricing scheme based on game theory and machine learning algorithms (to be specific, a tailored Expectation-Maximization (EM) algorithm). To facilitate content trading among end users, SmartSharing creates a secure and transparent transaction platform based on smart contracts in Ethereum. In addition, SmartSharing's performance evaluation not only through trace-driven simulations in the real world, but also a prototype using content metadata and the achieved pricing schemes. The evaluation results show that CDN providers, end users and content providers can all benefit from our SmartSharing framework.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».