Tactful Networking as a Cornerstone for Opportunistic Human-Aware D2D Communication
La mise en réseau tactique en tant que pierre angulaire de la communication D2D opportuniste tenant compte de l'humain
Résumé
Among mobile network challenges, there is data traffic growth, an increasing number of connected devices, spectrum limitations, and costly infrastructure updates. In this context, opportunistic D2D communication appears as a solution to offload data, increase capillarity, deliver content in specific scenarios (e.g., emergency) and foster innovative applications and services. Previous standards like LTE discussed D2D broadly. Still, recent research remark that 5G/6G will be D2D's real enablers, given the possibility brought by the human-behavior big data from users' devices.Previous opportunistic D2D forwarding algorithms extracted mobility characteristics for improving content delivery cost-effectiveness. Nevertheless, due to constraints, such as limited availability of real traces or the lack of a human-centered networking vision, most initiatives dealt with traditional metrics. Next-generation solutions need a more in-depth vision of human aspects hidden into datasets. Moreover, scenarios useful to mobile carriers lack evaluation. To this end, this thesis guides the reader through the whole process for building a novel Tactful Opportunistic COmmunicaTion Strategy (TOOTS). The proposal consists of: learning human-aspect state-of-art best practices; achieving insights to improve strategy's performance; using, proposing, and analyzing human-aware metrics; combining metrics and insights into the strategy targeting an improved performance in a more realistic mobile scenario; and finally, evaluating the strategy through its strengths and shortcomings. This thesis shows that TOOTS improved the performance of an opportunistic scenario in terms of overhead, delivery rate, and latency through following this process.To achieve the results, first, we survey the human aspect in networking for over a decade. We found that there is an evolution in how the human links to networking challenges. This broader human-aware vision culminates into the Tactful Networking perspective, which we introduce to follow. We complete the literature review by discussing state-of-art opportunistic forwarding strategies, including their contributions, gaps, and open issues. Second, we discuss a framework for enhancing raw human data hidden into datasets. A case study with the MACACO dataset validates the framework through trace characterization results and analysis. Following, we characterize NCCU and GRM datasets to bring insights and to validate TOOTS. The presented and analyzed strategy's metrics come from such datasets' characterization insights.Third, we introduce TOOTS, targeting cost-effective content delivery in a mobile scenario. Afterward, we present the formal definition for choosing the disseminator nodes problem (TOOTS' 1st phase). As motivation, we analyze the overhead and latency of the Epidemic forwarding. Subsequently, we introduce TOOTS' two phases: a Tactful Dissemination Policy and a forwarding algorithm.Finally, we compare TOOTS' effectiveness on its phases with enhanced Store-wait-forward, Epidemic, and Bubble Rap algorithms through real and synthetic traces. Among the main outcomes, in a scenario with a 30 m range, TOOTS reached a 100% delivery ratio with 28% and 73% reduced delivery latency; and with 16% and 27% reduced overhead, respectively, in the real and synthetic datasets. With a restricted (10 m) range, TOOTS was the fastest strategy and the only one that delivered 100% of the contents within the real trace.Consequently, this thesis contributes to addressing the opportunistic content delivery problem in cellular networks by providing a cost-effective human-aware opportunistic solution. The strategy can be applied in different scenarios to assist the operator in delivering content without not necessarily using their legacy network, e.g., by exploring the capillarity of their mobile users, for data offloading and other applications.
Parmi les défis liés aux réseaux mobiles, il y a la croissance du trafic de données, un nombre croissant d'appareils connectés, des limitations de spectre et des mises à jour d'infrastructure coûteuses. Dans ce contexte, la communication D2D opportuniste apparaît comme une solution pour décharger les données, augmenter la capillarité, fournir du contenu dans des scénarios spécifiques (par exemple, urgence) et favoriser des innovations.Les algorithmes de transfert D2D opportunistes précédents ont extrait les métriques traditionnelles de mobilité pour améliorer la rentabilité de la diffusion de contenu. Les solutions de nouvelle génération nécessitent une vision plus approfondie des aspects humains cachés dans les ensembles de données. À cette fin, cette thèse guide le lecteur tout au long du processus de construction d'une nouvelle stratégie tactique de coopération opportuniste (TOOTS). La proposition consiste à: apprendre les meilleures pratiques de pointe sur l'aspect humain; obtenir des informations pour améliorer les performances de la stratégie; utiliser, proposer et analyser des métriques sensibles aux humains; combiner des métriques et des aperçus dans la stratégie visant une performance améliorée dans un scénario mobile plus réaliste; et enfin, évaluer la stratégie à travers ses forces et ses faiblesses. Cette thèse montre que TOOTS a amélioré les performances d'un scénario opportuniste en termes de surcharge, de taux de livraison et de latence en suivant ce processus.Pour atteindre les résultats, dans l’étude de l'aspect humain du réseautage, nous avons constaté qu'il y avait une évolution dans les liens humains avec les défis du réseau mobile. Cette vision culmine dans la perspective Tactful Networking, que nous introduisons pour suivre. Nous complétons la revue de la littérature en discutant des stratégies de transfert opportunistes de pointe, y compris leurs contributions, leurs lacunes et leurs problèmes en suspens. Deuxièmement, nous discutons d'un cadre pour améliorer les données humaines brutes cachées dans des ensembles de données. Une étude de cas avec l'ensemble de données MACACO valide le cadre grâce aux résultats de caractérisation des traces et à l'analyse. Ensuite, nous caractérisons les ensembles de données NCCU et GRM pour apporter des informations et valider TOOTS. Les métriques de la stratégie présentées et analysées proviennent des informations de caractérisation de ces ensembles de données.Troisièmement, nous introduisons TOOTS, qui vise la diffusion de contenu rentable dans un scénario mobile. Ensuite, nous présentons la définition formelle du choix du problème des nœuds de dissémination (1ère phase de TOOTS). En guise de motivation, nous analysons la surcharge et la latence de la transmission épidémique. Par la suite, nous introduisons les deux phases de TOOTS: une politique de diffusion avec tact et un algorithme de transmission.Enfin, nous comparons l'efficacité de TOOTS sur ses phases avec des algorithmes améliorés Store-wait-forward, Epidemic et Bubble Rap via des traces réelles et synthétiques. Parmi les principaux résultats, dans un scénario avec une portée de 30 m, TOOTS a atteint un taux de livraison de 100% avec une latence de livraison réduite de 28% et 73%; et avec 16% et 27% de frais généraux réduits, respectivement, dans les ensembles de données réels et synthétiques. Avec une portée limitée (10 m), TOOTS était la stratégie la plus rapide et la seule à livrer 100% du contenu dans la trace réelle.Par conséquent, cette thèse contribue à résoudre le problème de la livraison de contenu opportuniste dans les réseaux cellulaires en fournissant une solution opportuniste rentable et consciente de l'homme. La stratégie peut être appliquée dans différents scénarios pour aider l'opérateur à diffuser du contenu sans nécessairement utiliser son ancien réseau, par exemple en explorant la capillarité de ses utilisateurs mobiles, pour le déchargement de données et d'autres applications.
Origine : Version validée par le jury (STAR)