Özet:
Kablosuz haberleşme, İnternet omurgası üzerinden çok sayıda hizmet bağlamak için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Önbelleğe alma, içerikleri Internet üzerinden verimli bir şekilde sunmak için bir yol olarak kabul edilir. Ancak, Nesnelerin İnterneti (IoT) kavramının tanıtılmasıyla birlikte yeni gereksinimler ortaya çıkmaktadır. Geleneksel İnternet trafiğinin aksine, IoT verileri geçicidir ve bazen üretici tarafından yenilenir. Ayrıca IoT cihazları, enerji, depolama ve işlem yetenekleri bakımından kısıtlı kaynaklara sahip olabilir. Bu çalışmada, IoT ağlarında belirli bir anda önbellekleme ihtiyacını proaktif olarak öğrenen ve önbellek isabet oranını iyileştirmek için önbellek verilerini değiştiren yeni bir önbellekleme yaklaşımı sunuyoruz. Bu yaklaşım, kullanıcının merkezi bir yapıdan veri almasını beklemediğinden uygulamaya daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunar.
Wireless communication has been increasingly utilized to connect a plethora of services over the Internet backbone. Caching is considered to be a way forward to efficiently deliver contents over the Internet. However, with the introduction of the Internet of Things (IoT) concept, new requirements emerge. In contrast to traditional Internet traffic, IoT data are ordinarily transient and occasionally refreshed by the producer. Furthermore, IoT devices can be resource-constrained with limitations in terms of energy, storage, and processing capabilities. In this thesis, we propose a new context-aware caching approach for IoT networks which pro-actively learn the caching need in a particular instant and modify the cached data to improve the cache hit rate. This approach can enable application to achieve a better user experience since the user will not have to wait for the data to be retrieved from a central entity.
