Dependable IoT Data Stream Processing for Monitoring and Control of Urban Infrastructures
物联网描述了一个物理设备网络，这些设备相互作用并产生大量传感器数据流。目前，在为涉及监测和控制城市基础设施的用例开发解决方案时，存在许多普遍的挑战。这些包括需要一种可靠的方法，用于从这些高容量的时间敏感数据流中提取价值，并适应不断变化的工作负载。低延迟访问当前状态进行实时监控是必要的，也是对历史数据执行查询的能力。与此同时，需要作出许多设计选择，而可用的可能技术选择的数量进一步增加了复杂性。在本文中，我们提出了一个可靠的物联网数据处理平台，用于城市基础设施的监测和控制。我们根据可靠性定义需求，然后选择一些成熟的开源技术来满足这些需求。我们研究了交付整体架构所需的不同部分，并描述了每个组件之间的流程。我们同样提出了适用于各种应用领域的传感器数据的富集和分析的可推广方法。我们通过提供在Kubernetes上执行的示例性原型平台来证明这种方法的有用性，并评估在这种环境中处理传感器数据的作业的有效性。
2021-08-24 cs.DC
IOTSim: a Cloud based Simulator for Analysing IoT Applications
一项颠覆性的技术不仅影响着计算模式，也影响着所有其他业务，这就是大数据的兴起。物联网（IoT）应用被认为是大数据的主要来源。这种物联网应用通常通过云来支持，其中数据由大数据处理系统存储和处理。为了提高云基础设施的效率，使其能够有效地支持物联网大数据应用，重要的是要了解这些应用程序和相应的大数据处理系统将如何在云计算环境中执行。然而，考虑到大数据处理系统的可扩展性和复杂要求，对实际云基础设施的经验评估可能会阻碍及时且具有成本效益的物联网解决方案的开发。因此，在云环境中支持物联网应用的模拟器是非常必要的，但此类工作仍处于起步阶段。为了填补这一空白，我们设计并实现了IOTSim，它支持并实现了在云计算环境下使用MapReduce模型模拟物联网大数据处理。一个真实的案例研究验证了模拟器的有效性。
2016-02-21 cs.DC
Efficient micro data centres deployment for mobile healthcare monitoring systems in IoT urban scenarios
Complutense University of Madrid（马德里康普顿斯大学）
在过去的十年中，物联网范式导致连接设备数量呈指数级增长。这种趋势使互联网更接近日常活动，并使数据汇集能够用于创建和改进各种服务和应用程序。尽管有很大的好处，但这种模式也带来了一些挑战。需要更强大的存储和处理能力来为所有这些设备提供服务。此外，部署和管理基础设施以有效支持这些资源的需求仍然是一个挑战。建模和仿真可以帮助设计和分析这些场景，提供灵活而强大的机制来研究和比较不同的策略和基础设施。在这种情况下，微型数据中心（MDC）可以作为减少不堪重负的云数据中心基础设施的有效方法。本文探讨了一种M\&S方法来研究医疗物联网场景的整体功耗。患者佩戴非侵入式监测设备，该设备定期生成要在MDC中执行的任务。我们提取现有的城市基础设施的布局，模拟监测人口的行为，并比较几个数据中心配置的功耗。
2023-02-20 cs.AI cs.DC
ChainSplitter: Towards Blockchain-based Industrial IoT Architecture for Supporting Hierarchical Storage
快速发展的工业物联网（IIoT）技术为构建大规模系统将众多异构设备连接到互联网提供了一个充满希望的机会。大多数现有的IIoT基础设施都是基于集中式架构，这更容易管理，但无法有效支持多方之间不可变和可验证的服务。区块链技术为大规模IIoT基础设施提供了许多所需的功能，例如去中心化、可信赖性、可跟踪性和不可变性。本文提出了一种基于区块链的IIoT架构，以支持不可变和可验证的服务。然而，当将区块链技术应用于IIoT基础设施时，所需的存储空间对资源受限的IIoT基础设施提出了挑战。为了解决存储问题，本文提出了一种分层的区块链存储结构，\textit{ChainSplitter}。特别是，所提出的架构具有分层存储结构，其中大部分区块链存储在云中，而最新的区块存储在各个IIoT网络的覆盖网络中。所提出的架构通过两个连接器（\textit{blockchain connector}和\textit{cloud connector}）将本地IIoT网络、区块链覆盖网络和云基础设施无缝绑定在一起，以构建分层区块链存储。覆盖网络中的区块链连接器从IIoT网络中生成的数据构建区块链中的区块，云连接器解决覆盖网络和云之间的区块链同步问题。我们还提供了一个案例研究，以展示在实际工业物联网案例中提出的分层区块链存储的效率。
2019-10-02 cs.CR cs.DC
A Resilient Runtime-Verification Fabric for Security Monitoring of Critical Edge-IoT Infrastructure
Clone Systems（克隆系统）；International Hellenic University（国际希腊大学）；Aristotle University of Thessaloniki（塞萨洛尼基亚里士多德大学）；University of Thessaly（色萨利大学）
针对关键边缘物联网基础设施的运行时验证，提出弹性投递层RV-Fabric，通过双代理架构和五项连续性保证，使不完整数据流不能产生无条件的完全通过，故障注入实验证明其优于共享日志基线。
2026-10-07 cs.CR cs.DC
Decentralized Load Management in HAN: An IoT-Assisted Approach
家庭局域网（HAN）被认为是高级计量基础设施（AMI）的重要组成部分，并已在许多工作中得到了很好的研究。它将安装在指定前提下的所有电气组件绑定在一起，以便对其进行密切监控和管理。然而，迄今为止，HAN主要作为集中式系统实现。因此，像任何其他集中式系统，传统的实现HAN也遭受各种众所周知的问题，如单点故障，易受攻击，要求专门的基础设施，易扩展等，为了解决这些问题，在这项工作中，我们提出了一个分散的设计HAN。特别是，我们提出了一种基于物联网的设计，其中不是中央控制器，而是通过电器之间的分散协调来控制和管理整个系统的运行。我们利用物联网中基于同步传输（ST）的数据共享协议来实现我们的目标。为了证明所提出的分散式框架的有效性，我们还设计了一个实时的HAN内负载管理策略，并在实际的物联网设备中实施。在仿真平台和物联网测试平台上进行的相同评估显示，在各种负载配置文件中，峰值负载减少了62%。
2022-07-11 cs.DC cs.NI
Using JSON-LD to Compose Different IoT and Cloud Services
物联网和云计算在当今被广泛使用，并且经常一起工作以完成复杂的业务任务和用例。本文提出了将不同的事物组合为服务和云服务的框架及其实际实现。使用基于本体的方法和JSON-LD对这两种类型的服务进行语义注释，并使该机制能够半自动地组合这些服务。在这项工作中还描述了使用所提出的理论方法的用例和概念验证应用程序。
2018-09-21 cs.DC cs.SE
Migrating from Microservices to Serverless: An IoT Platform Case Study
微服务架构是当今开发云应用程序的常见选择，因为每个微服务都可以独立修改，替换和扩展。因此，应用程序开发和操作云基础设施被捆绑在一起，现在通常称为DevOps。然而，随着无服务器计算模式的日益普及及其几个优势，如无基础设施管理，按使用付费的计费策略和按需细粒度自动缩放，人们对利用FaaS和无服务器CaaS技术重构基于微服务的应用程序越来越感兴趣。为此，我们将复杂的物联网平台应用程序迁移到OpenWhisk（OW）和Google Cloud Run（GCR）上。我们全面评估了不同部署策略的性能，即，Google Kubernetes Engine（GKE）-使用不同负载测试场景的IoT平台的标准、OW和GCR。从我们的实验结果表明，虽然GKE标准执行最好的大多数情况下，GCR总是更便宜的wrt成本。
2022-10-09 cs.DC cs.PF cs.SE
Cyber Physical Systems (CPS) Surveillance Using An Epidemic Model
近年来，世界范围内对信息物理系统（CPS）技术的发展进行了大量投资，以期改善经济和社会结构。然而，必须非常小心CPS的复杂性，新兴物联网（物联网）协议对CPS基础设施的影响，以及这些协议对这些基础设施安全性的信息传播的影响。本文通过提出和评估CPS管理框架的性能以及分析网络空间中底层物联网网络的动态来解决CPS安全问题。本文的主要贡献有三个方面。首先，提出了一种新的CPS框架;该框架：1）围绕分层架构构建，以将CPS功能划分为不同的模块，以提高效率和可扩展性; 2）使用内部反馈回路来有效管理CPS基础设施。其次，在此框架的基础上，提出了一种新的扩散模型，该模型使用流行（干扰）集来产生跨CPS物联网子系统的准确扩散模式。最后，建议的扩散模型进行了数值分析，以显示它如何可以用来实现有效的CPS监视，以触发重新配置，重新优化CPS时，它是在压力下。in IoT设置.扩散模型的数值分析表明，干扰在成对不相交的集合中传播，物联网节点从“易受攻击”状态迁移到“受攻击”状态，并最终在可预测的时间达到“已移除”状态。在当前的一些社会和公共网络的部署考虑也被考虑在内
2019-12-16 cs.DC
Models of Computing as a Service and IoT: an analysis of the current scenario with applications using LPWAN
这项工作提供了理解和选择云计算模型的基础，用于使用低功耗广域网（LPWAN）开发物联网解决方案。云计算模式通过共享IT基础架构的商品化，改变了行业实施解决方案的方式。大规模物联网（IoT）和相关工作负载的出现为这种需要可延展配置的场景带来了新的挑战，其中资源分布得更靠近数据源。我们介绍了对现有解决方案架构的分析，以及一个说明性案例，从中我们获得了将这些技术组合为新一代云原生解决方案的经验教训、挑战和机遇。
2021-05-13 cs.DC
Conceptual Framework for Internet of Things' Virtualization via OpenFlow in Context-aware Networks
本文提出了一种新的概念框架，旨在通过部署OpenFlow技术来标准化和虚拟化物联网（IoT）基础设施。框架可以接收基于上下文信息的服务，而不改变当前的基础设施。该框架允许异构设备和协议的主动协作。此外，它还能够对物理对象的放置进行建模，管理系统，并为部署在物联网基础设施上的服务收集信息。我们提出的物联网虚拟化适用于随机拓扑场景，可以1）共享流量传感器资源，2）建立多操作传感器网络，3）在框架内扩展可达性，而无需建立任何进一步的物理网络。流量传感器在数据包生成、可达性、仿真时间、吞吐量、能耗等方面都优于传统传感器。甚至更好的结果是可能的，通过利用大规模网络中的组播组。
2014-01-29 cs.DC cs.NI
Probabilistic QoS-aware Placement of VNF chains at the Edge
本文提出EdgeUsher，一种声明式解决方案，利用概率分布建模云边基础设施动态变化，为VNF链确定满足硬件、物联网、安全、带宽和延迟要求的全部合格部署位置，并评估其鲁棒性。
2021-02-15 cs.DC cs.LO cs.NI
Fog Computing: Survey of Trends, Architectures, Requirements, and Research Directions
像物联网（IoT）这样的新兴技术需要延迟感知计算来进行实时应用处理。在物联网环境中，连接的事物会产生大量的数据，这些数据通常被称为大数据。由于云计算范例的按需服务和可扩展性特征，从IoT设备生成的数据通常在云基础设施中处理。然而，对于某些物联网应用程序，特别是对时间敏感的应用程序来说，专门在云上处理物联网应用程序请求并不是一个有效的解决方案。为了解决这个问题，提出了位于云和物联网设备之间的雾计算。通常，在雾计算环境中，IoT设备连接到雾设备。这些雾设备位于用户附近，负责中间计算和存储。雾计算研究仍处于起步阶段，仍然需要对雾基础设施，平台和应用程序的需求进行基于分类的调查。本文首先对雾计算进行了概述，回顾了雾计算的定义、研究趋势以及雾计算与云计算的技术差异。然后，我们研究了许多提出的雾计算架构，并详细描述了这些架构的组件。由此，将定义每个组件的角色，这将有助于雾计算的部署。其次，通过考虑雾计算范式的要求，提出了雾计算的分类。我们还讨论了现有的研究工作和差距，在资源分配和调度，容错，仿真工具，和基于雾的微服务。最后，针对目前研究工作的局限性，我们提出了一些开放性的问题，这将决定未来的研究方向。
2018-07-03 cs.DC
Microservices based Framework to Support Interoperable IoT Applications for Enhanced Data Analytics
物联网是随着大量不同的对象，通过传感，驱动和通信产生数十亿的数据流而发展起来的。使用现有方法管理异构物联网对象以及使用单体服务处理来自这些对象的大量数据已成为开发有效物联网应用程序的主要挑战。异构性可以通过提供对象的语义虚拟化的互操作性来解决。此外，单体服务可以被模块化微服务取代。本文介绍了一种架构，该架构支持使用语义上可互操作的微服务和虚拟对象开发物联网应用程序。该框架支持知识驱动和数据驱动技术的分析功能，以在支持Web对象的物联网环境中的可互操作微服务之上提供智能服务。知识驱动方面通过语义本体模型的推理来支持，数据驱动方面通过机器学习流水线来实现。微服务支持服务功能的开发，以增强模块化和可重用性。为了评估所提出的框架的概念实现与用例的证明进行了讨论。
2019-10-19 cs.DC cs.LG
Towards Energy Consumption and Carbon Footprint Testing for AI-driven IoT Services
本文指出当前物联网测试套件缺乏对AI驱动服务能耗与碳排放的估算能力，并提出关键问题、观察与挑战，以指导面向用户需求的物联网测试与基准测试套件设计。
2023-04-13 cs.DC
Mercury: A modeling, simulation, and optimization framework for data stream-oriented IoT applications
本文提出Mercury框架，通过位置感知建模、仿真与优化方法分析实时雾计算场景的规模与动态运行，支持数据流分析和FaaS计算卸载，并基于DEVS形式化验证，通过驾驶辅助真实轨迹案例验证其有效性。
2023-11-02 cs.DC
Robots as-a-Service in Cloud Computing: Search and Rescue in Large-scale Disasters Case Study
物联网（IoT）有望通过互联网将传感器和机器人等物体互连起来，从而实现无数应用。物联网应用范围从医疗保健到自动驾驶汽车，包括灾难管理。在云环境中启用这些应用程序需要设计适当的物联网架构即服务（IoT IaaS），以简化将物联网对象作为云服务的配置。本文讨论了大规模灾难场景中搜索和救援物联网应用的案例研究。它提出了一个物联网IaaS架构，虚拟化机器人（机器人IaaS），并将它们作为服务提供给上游应用程序。支持节点级和网络级机器人虚拟化。所提出的架构满足一组确定的要求，如异构机器人的统一描述模型，发布/发现机制，并在需要时与其他IaaS的机器人联邦的需要。建立了一个有效的概念证明，并进行了实验，以评估其性能。经验教训和未来的研究方向进行了讨论。
2017-11-04 cs.DC
A Blockchain-based Approach for Assessing Compliance with SLA-guaranteed IoT Services
在基于云的物联网（IoT）应用程序中，通常云提供商采用服务水平协议（SLA）来确保其提供的服务的质量。与任何其他合同方法类似，SLA也不能免受违规行为的影响。理想情况下，SLA规定了当云提供商未能遵守SLA条款时对其施加的后果（例如处罚）。目前的做法假定信任服务提供商，以确认SLA违规事件并执行相关后果。最近，区块链范式引入了引人注目的功能，使我们能够更优雅地解决SLA的执行问题。本文提出并实现了一种基于区块链的方法，用于评估SLA合规性和执行后果。它采用了诊断精度的方法来验证所提出的解决方案的可靠性。本文还对Hyperledger Fabric进行了基准测试，以研究其作为底层区块链基础设施的可行性，包括延迟和交易成功/失败率。
2020-06-27 cs.DC
FogBus: A Blockchain-based Lightweight Framework for Edge and Fog Computing
同时支持延迟敏感型和计算密集型物联网（IoT）应用的需求不断提高了集成边缘、雾和云基础设施的必要性。虽然有许多真实世界的框架试图支持这样的集成，他们有许多限制，从各种角度，包括平台独立性，安全性，资源管理和多应用程序的援助。为了解决这些限制，我们提出了一个简化但有效的框架，名为FogBus，用于促进端到端的物联网-雾（边缘）-云集成。FogBus为IoT应用程序和计算实例提供了一个独立于平台的接口，用于执行和交互。它不仅帮助开发人员构建应用程序，还帮助用户一次运行多个应用程序，并帮助服务提供商管理其资源。此外，FogBus应用区块链、身份验证和加密技术来保护敏感数据的安全操作。由于其轻量级和跨平台的软件系统，易于部署，可扩展性和成本效益。我们通过创建一个计算环境来证明我们的框架的有效性，该计算环境将手指脉搏血氧仪作为物联网设备与基于智能手机的网关和基于Raspberry Pi的Fog节点集成，用于睡眠呼吸暂停分析。我们还在此计算环境上运行了几个实验，改变FogBus设置。实验结果表明，不同的FogBus设置可以改善计算基础设施的延迟，能源，网络和CPU使用率。
2018-11-29 cs.DC
iFogSim: A Toolkit for Modeling and Simulation of Resource Management Techniques in Internet of Things, Edge and Fog Computing Environments
物联网（IoT）旨在将每个对象（例如智能相机，可穿戴设备，环境传感器，家用电器和车辆）在线，从而产生大量数据，这些数据可能会淹没存储系统和数据分析应用程序。云计算在基础设施级别提供服务，可以扩展到物联网存储和处理需求。然而，有些应用程序（如健康监测和紧急响应）需要低延迟，将数据传输到云然后返回应用程序所造成的延迟可能会严重影响其性能。为了克服这一局限性，人们提出了雾计算模式，将云服务扩展到网络边缘，以减少延迟和网络拥塞。为了充分发挥雾和物联网模式在实时分析方面的潜力，需要解决几个挑战。第一个也是最关键的问题是设计资源管理技术，确定将哪些分析应用程序模块推送到每个边缘设备，以最大限度地减少延迟并最大限度地提高吞吐量。为此，我们需要一个评估平台，以可重复的方式量化物联网或雾计算基础设施上的资源管理策略的性能。在本文中，我们提出了一个名为iFogSim的模拟器，用于对物联网和雾环境进行建模，并测量资源管理技术在延迟、网络拥塞、能耗和成本方面的影响。我们描述了两个案例研究，以展示物联网环境的建模和资源管理策略的比较。此外，在不同的情况下，在RAM消耗和执行时间方面的仿真工具包的可扩展性进行了验证。
2016-06-07 cs.DC
Cloud4IoT: a heterogeneous, distributed and autonomic cloud platform for the IoT
我们推出了Cloud4IoT，这是一个为物联网支持软件组件和数据密集型应用程序提供自动部署、编排和动态配置的平台，用于数据处理和分析，从而实现新传感器对象的即插即用集成和动态工作负载可扩展性。Cloud4IoT在物联网环境中实现了基础设施即代码的概念：它为物联网运营提供了云服务的灵活性和弹性。此外，它将传统的集中式云架构转变为物联网技术所要求的更加分布式和分散式的计算模式，弥合了云计算和物联网生态系统之间的差距。因此，Cloud4IoT扮演的角色类似于Fog Computing，Cloudlets或Mobile Edge Cloud等解决方案所涵盖的角色。Cloud4IoThs的分层架构托管一个中央云平台和多个远程边缘云模块，支持专用设备，即物联网网关，通过这些网关，新的传感器对象可以访问平台。总体而言，该平台旨在支持基于物联网和数据密集型应用程序可能对低延迟，有限的可用带宽或数据本地性提出特定要求的系统。Cloud4IoT基于多种开源技术构建，用于物联网标准、协议和服务的容器化和实现。我们提出了该平台的实现，并在两个不同的用例中演示。
2018-10-03 cs.DC
A Publish/Subscribe QoS-aware Framework for Massive IoT Traffic Orchestration
物联网（IoT）应用部署需要分配虚拟机、存储和网络元素等资源，这些资源必须部署在不同的基础设施上，如云计算、物联网（CoT）、数据中心和骨干网络。对于大规模物联网数据采集，通常使用基于网关的数据聚合方法，其特征在于传感器/执行器无缝访问并提供缓存/缓冲和预处理功能。从这个角度来看，作为生产者的网关需要分配网络资源来向消费者发送物联网数据。在本文中，它提出了一个发布/订阅（PubSub）服务质量（QoS）感知框架（PSIOT-Orch），编排物联网流量和分配网络资源之间的聚合和消费者的大规模物联网流量。PSIOT-Orch根据其配置的QoS要求调度物联网数据流。此外，该框架在物联网数据用户和消费者之间通过具有有限和受约束资源的受控骨干网络分配网络资源（LSP/带宽）。使用带宽分配模型（BAM）来分配网络资源，以实现用于调度的IoT数据流的高效网络资源分配。PSIOT-Orch采用ICN（信息中心网络）PubSub架构方法来处理框架组件之间的物联网数据传输请求。所提出的框架旨在使用PubSub消息方案收集以ICN为中心的方法的固有优势，同时有效地分配资源，保持QoS意识并处理大规模物联网流量的受限网络资源（带宽）。
2018-06-08 cs.DC cs.NI
Real time Smart Contracts for IoT using Blockchain and Collaborative Intelligence based Dynamic Pricing for the next generation Smart Toll Application
物联网（IoT），区块链（BC）和人工智能（AI）的融合是实现机器经济的关键加速器。为了为未来的业务做好准备，这些技术需要通过将物联网功能扩展到物联网（EoT）功能来进行调整。在本文中，我们专注于这样一个实施经验的智能收费交易应用领域的移动性。我们的论文展示了一种可能的解决方案，即利用支持AI的多智能体系统在设备层面利用谈判、决策、分布式学习功能，以及使用区块链在汽车和收费之间建立实时智能合约。该解决方案还展示了来自作为车辆和基础设施一部分的各种物联网设备的实时的数据的货币化。虽然区块链保护了参与者的隐私，但它也充当了区块链中设备之间的经济交易层和治理层。
2020-02-28 cs.DC cs.MA cs.SE
