Design and optimization of cache systems for small cell networks

Les techniques de mise en cache ont été largement étudiées et déployées en tant que solutions puissantes pour améliorer la performance d’une grande variété de systèmes informatiques. Motivée par les nouvelles technologies et les défis émergeant des architectures cellulaires prospectives, cette thèse propose la conception et l'analyse de nouvelles techniques de mise en cache visant l'amélioration de la qualité d’expérience des utilisateurs mobiles. Nous sommes attentifs aux réseaux dits small cell dotés de la technologie CoMP Joint Transmissions. Tout d'abord, nous étudions le scénario où le placement de contenu est effectué par une intelligence centralisée conscience de la popularité des fichiers précédemment estimée et de la topologie du réseau dans son ensemble. Le meilleur placement du contenu est obtenu en résolvant un problème d'optimisation que nous approchons via un algorithme glouton efficace. Cette solution dépend d'hypothèses strictes et peut ne pas capturer la variabilité de popularité du contenu à petite échelle. Cependant, il est utile de déterminer les limites de performance et de fournir des informations sur les compromis inhérents au problème. Ensuite, nous introduisons un cadre dynamique, dans lequel chaque cache met à jour individuellement son contenu à la volée en réponse aux demandes entrantes en se basant sur des politiques de mise en cache prédéfinies. Les politiques proposées définissent un ensemble de règles probabilistes qui prennent en compte le gain de performance global de toute opération de mise à jour du cache. Notre première politique réalise une coordination implicite entre les caches et converge asymptotiquement vers la configuration de cache optimale sous des séquences de demandes stationnaires.Nous étudions également le cas où les demandes ne sont pas stationnaires et fournissons une politique qui donne des résultats pratiques satisfaisants. Enfin, nous présentons quelques expériences basées sur des simulations numériques conçues pour capturer les attributs intrinsèques de véritables réseaux small cell. Les résultats empiriques confirment la tendance asymptotiquement optimale de notre première politique. Nous observons que nos politiques proposées atteignent des niveaux de performance souhaitables lorsqu'elles sont exposées à la fois à des séquences de demandes stationnaires et non stationnaires. De plus, nos politiques surpassent les autres politiques de pointe dans tous les scénarios testés.Caching techniques have been extensively studied and deployed as powerful solutions to performance improvement in a wide variety of computer systems. Motivated by new technologies and challenges emerging from prospective cellular architectures, this thesis proposes the design and analysis of novel caching techniques targeting the improvement of mobile users' quality of experience. We are particularly attentive to small cell networks enabled with Coordinated Multi-Point (CoMP) Joint Transmissions (JT) technology. First, we study the scenario where content placement is performed by a centralized intelligence aware of previously estimated files popularities and the whole network topology. The best content placement is obtained from solving an optimization problem that we approximate by an efficient greedy algorithm. This solution depends on strict assumptions and may fail to capture short-scale content's popularity variability. However, it is useful to determine performance bounds and to provide insights on the problem's inherent trade-offs. Then, we introduce a dynamic framework, where each cache individually updates its content on-the-fly as a response to arriving requests based on pre-defined caching policies. The proposed caching policies define a set of probabilistic rules that take into account the overall performance gain of any cache update operation. Our first policy achieves implicit coordination between caches and asymptotically converge to the optimal cache configuration under stationary request sequences. We also study the case where requests are non-stationary and provide a policy that provides satisfactory practical results. Finally, we present a set of experiments based on numerical simulations designed to capture intrinsic attributes of real small cell networks. The empirical results confirm the asymptotic convergence to an optimal solution of our first policy. We observe that both proposed policies achieve desirable performance levels when exposed to either stationary or non-stationary request sequences. Furthermore, our policies outperform other state-of-the-art policies in all tested scenarios