计算机科学研究人员开创了一种新技术，可在无线计算用户出现数据需求之前进行预测，从而提高无线网络的速度和可靠性。这种创新方法采用了数字孪生技术，复制其所支持的网络，从而实现主动数据管理。

　　这就是所谓的边缘缓存。缓存是指在服务器上存储系统或网络认为用户在不久的将来会使用（或重复使用）的数据。这样，系统就能比从原始数据源检索数据更快地满足用户需求。边缘缓存是指系统将数据缓存在离最终用户最近的服务器上，如集成到网络路由器中或与这些路由器同处一地的计算机。

　　这项工作的论文通讯作者、北卡罗来纳州立大学计算机科学助理教授刘宇晨说：这里的IM电竞两大挑战是确定哪些数据需要缓存，以及边缘服务器在任何给定时间点应该存储多少数据。系统不可能把所有东西都放在边缘缓存中，如果数据占用了太多的计算资源，那么在边缘服务器上存储太多冗余数据就会拖慢服务器的运行速度。因此，系统需要不断决策哪些数据包需要存储，哪些数据包可以被删除。

　　刘说：系统预测用户实际需要哪些数据以及边缘服务器应该存储多少数据的准确性越高，系统的性能就越好，我们在这里的工作重点就是改进这些预测。

　　新的边缘缓存优化方法被称为 D-REC，它利用了一种被称为数字孪生的计算建模技术。数字孪生是真实物体的虚拟模型。在 D-REC 中，数字孪生是一个已定义无线网络的虚拟模型，无论是蜂窝网络还是 Wi-Fi 网络。

　　根据系统管理员或网络运营商的需求，该方法可应用于任何无线网络，刘说。D-REC可以根据用户的需求进行调整。

　　在 D-REC 中，数字孪生系统从无线网络中获取实时数据，并利用这些数据进行模拟，预测用户最有可能请求哪些数据。然后，这些预测结果被发送回网络，为网络边缘缓存决策提供信息。由于模拟是由网络外的计算机执行的，因此不会降低网络性能。

　　研究人员使用开放源码数据集来确定无线网络在使用 D-REC 后是否能更有效地运行。研究人员进行了大量实验，旨在考虑许多变量，如网络规模、网络用户数量等。

　　D-REC的性能优于传统方法，刘说。我们的技术IM电竞提高了网络准确预测哪些数据应被边缘缓存的能力。D-REC 还能帮助系统更好地平衡整个网络的数据存储。

　　此外，由于 D-REC 的数字孪生系统侧重于预测网络行为，因此可以提前发现潜在问题。

　　例如，如果数字孪生认为某个基站或服务器极有可能超载，网络就会收到通知，从而在整个网络中重新分配数据，以保持网络性能和可靠性，目前，我们愿意与网络运营商合作，共同探讨 D-REC 如何在实际情况下提高网络性能和可靠性。