Modelli di programmazione matematica per l'allocazione di risorse per il video caching con utenti a diversa priorità

With the raise of global internet video traffic, Content Providers are struggling with higher latency, and Network Providers are facing more stress on the infrastructure. Multi-access Edge Computing networks can be used to implement edge video caching, lowering the impact on the internet backbone and improving users’ Quality of Experience. Currently proposed researches hardly consider Content Providers business models, mainly based on subscription plans. This thesis fills this gap presenting two mathematical programming models that aim at solving two problems: deciding where video segments should be cached, and deciding where they should be retrieved when users request them, in a context where users belong to different classes. Results verified that both problems were correctly modeled. This is just a first step, and further efforts are necessary to guarantee collaboration between Content Providers and Network Providers.

Il traffico internet globale è triplicato rispetto al 2017. Secondo stime delle più importanti aziende che si occupano di network statistics, i contenuti video si attestano a più dell'80% di tutto il traffico web. Se l'infrastruttura non sarà pronta a gestire i previsti aumenti, si potranno avere effetti negativi sul resto dei servizi web. Agire sul traffico video è quindi la giusta strada per alleviare il carico sulla rete, ed il video caching sull'edge è una delle soluzioni più promettenti. Le reti Multi-Access Edge Computing forniscono la tecnologia necessaria per poterlo implementare, attraverso server distribuiti sull'infrastruttura mobile. I lavori di ricerca attualmente presenti non considerano il business model dei Content Providers, perlopiù basato su piani di iscrizione. In questa tesi, vengono presentati e discussi due modelli di programmazione matematica per risolvere due delle principali criticità dell'edge video caching, ovvero in quali edge nodes effettuare il caching dei segmenti video, e da quali edge nodes recuperarli una volta richiesti dagli utenti, considerando un contesto con diverse classi di utenza. Vengono inoltre analizzati i risultati sperimentali, dai quali è possibile accertare il corretto funzionamento dei modelli. È necessario ulteriore lavoro per poter vedere una loro applicazione, ma si tratta ad ogni modo di un passo che avvicina i Content Providers ed i Network Providers ad una collaborazione auspicabile per evitare futuri disservizi.