Demand-aware communication networks are networks whose topology is optimized toward the traffic they need to serve.
We propose optimization algorithms that generate efficient binary tree networks on real-life and synthetic workloads.
Our generated binary tree networks outperform the binary search tree networks significantly.
この記事から得られる情報から別分野から得られた視点を結びつけると、「エッジコンピューティング」という分野からインスピレーションを受けることができます。エッジコンピューティングでは処理や解析をエッジ側(端末やセンサー)で行うことで処理効率やレイテンシー改善を図っています。これに着目すると、デマンド感知ネットワークもエッジ部分で発生するトラフィック情報を活用して最適化されることで効率的かつ迅速な通信環境構築が可能だろうと考えられます。さらに両者の統合はIoT(Internet of Things)環境下でも有益だろうと期待されます。