Emerging Metaverse applications, designed to deliver highly interactive and immersive experiences that seamlessly blend physical reality and digital virtuality, are accelerating the need for distributed compute platforms with unprecedented storage, computation, and communication requirements. To this end, the integrated evolution of next-generation networks (e.g., 5G and beyond) and distributed cloud technologies (e.g., fog and mobile edge computing), have emerged as a promising paradigm to address the interaction- and resource-intensive nature of Metaverse applications. In this paper, we focus on the design of control policies for the joint orchestration of compute, caching, and communication (3C) resources in next-generation distributed cloud networks for the efficient delivery of Metaverse applications that require the real-time aggregation, processing, and distribution of multiple live media streams and pre-stored digital assets. We describe Metaverse applications via directed acyclic graphs able to model the combination of real-time stream-processing and content distribution pipelines. We design the first throughput-optimal control policy that coordinates joint decisions around (i) routing paths and processing locations for live data streams, together with (ii) cache selection and distribution paths for associated data objects. We then extend the proposed solution to include a max-throughput database placement policy and two efficient replacement policies. In addition, we characterize the network stability regions for all studied scenarios. Numerical results demonstrate the superior performance obtained via the novel multi-pipeline flow control and 3C resource orchestration mechanisms of the proposed policy, compared with state-of-the-art algorithms that lack full 3C integrated control.


翻译:为此,下一代网络(例如,5G及以后)和分布式云层技术(例如,雾和移动边缘计算)的综合演进,已成为一个很有希望的范例,用以处理元数据应用程序的互动性和资源密集性。在本文件中,我们侧重于设计计算、缓冲和通信联合协调(3C)集成云网络资源的控制政策,以便高效交付需要实时集成、处理和分配多个活媒体流和预储存数字资产的Metverse应用(例如,5G及以后)和分布式云层技术(例如,雾和移动边缘计算)的分布式应用,作为解决元数据应用程序的互动性和资源密集性的范例。我们设计了第一个吞并-优化控制政策,以协调围绕(一) 运行路径和处理运行式数据流的统一决策(3C) 下一代分布式综合云层网络资源网络资源资源资源,高效集流和预储存数字数据库的配置模式。我们设计了一个配置流程-流程配置和配置流程流程流程,用于通过两个配置式数据库的流程选择和配置流程,我们拟议流程选择所有流程政策。

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