Trading of cloud of things resources

Cloud Computing and Internet of Things (IoT) continue to emerge as revolutionary paradigms to support wide range of real world scenarios. They promise benefits for increasing number of applications, including health, smart cities, smart homes, smart logistics, video surveillance, energy and environmental monitoring. Independent deployments of each technology have issues that can be resolved partially or fully by integrating Cloud and IoT. This integration forms a new paradigm that is called Cloud of Things (CoT)supporting Everything as a Service (XaaS) service model. Despite the issues integration resolves, the integrated services will suffer from issues that Cloud and IoT offerings previously encountered. This includes interoperability, ambiguous SLAs, QoS, elasticity and reliability concerns. This paper argues that commoditising CoT resources will help resolving these issues. This paper aims to; 1) review the state-of-the-art in CoT literature 2) propose a conceptual model for CoT marketplace and its basic trading processes

Optimized Resource Sharing for Federated Cloud Services with Desired Performance and Limited OpEx

The provision of cloud resources to meet user demands in 5G wireless networks is a challenging task due to the high workload predicted to be experienced by cloud service providers (CSPs). Cloud federation has emerged as a paradigm to support CSPs with resource limitations by borrowing surplus resources of other CSPs in periods of high demands. The major concern of each CSP with resource limitations is to borrow resources from other federation participants in such a way that cloud services are provided to the end-users with a desired grade of service (GoS) as well as the overall profit is maximized. This paper proposes an efficient mechanism based on the merchant mode to dynamically facilitate optimal allocation of cloud resources, maximizing the profit of CSPs as well as improving the GoS. The robustness of the proposed optimal scheme is evaluated by comparing it with the heuristic algorithm. The simulation results demonstrate that at each trading window, the proposed optimal scheme outperforms its heuristic counterpart. Moreover, after 50 trading windows, the proposed approach results in 43.5% gain in net profit to CSPs as well as facilitating 3.35% of additional resource

Crowdcloud: A Crowdsourced System for Cloud Infrastructure

The widespread adoption of truly portable, smart devices and Do-It-Yourself computing platforms by the general public has enabled the rise of new network and system paradigms. This abundance of wellconnected, well-equipped, affordable devices, when combined with crowdsourcing methods, enables the development of systems with the aid of the crowd. In this work, we introduce the paradigm of Crowdsourced Systems, systems whose constituent infrastructure, or a significant part of it, is pooled from the general public by following crowdsourcing methodologies. We discuss the particular distinctive characteristics they carry and also provide their “canonical” architecture. We exemplify the paradigm by also introducing Crowdcloud, a crowdsourced cloud infrastructure where crowd members can act both as cloud service providers and cloud service clients. We discuss its characteristic properties and also provide its functional architecture. The concepts introduced in this work underpin recent advances in the areas of mobile edge/fog computing and co-designed/cocreated systems

Dynamic collaboration and secure access of services in multi-cloud environments

The cloud computing services have gained popularity in both public and enterprise domains and they process a large amount of user data with varying privacy levels. The increasing demand for cloud services including storage and computation requires new functional elements and provisioning schemes to meet user requirements. Multi-clouds can optimise the user requirements by allowing them to choose best services from a large number of services offered by various cloud providers as they are massively scalable, can be dynamically configured, and delivered on demand with large-scale infrastructure resources. A major concern related to multi-cloud adoption is the lack of models for them and their associated security issues which become more unpredictable in a multi-cloud environment. Moreover, in order to trust the services in a foreign cloud users depend on their assurances given by the cloud provider but cloud providers give very limited evidence or accountability to users which offers them the ability to hide some behaviour of the service. In this thesis, we propose a model for multi-cloud collaboration that can securely establish dynamic collaboration between heterogeneous clouds using the cloud on-demand model in a secure way. Initially, threat modelling for cloud services has been done that leads to the identification of various threats to service interfaces along with the possible attackers and the mechanisms to exploit those threats. Based on these threats the cloud provider can apply suitable mechanisms to protect services and user data from these threats. In the next phase, we present a lightweight and novel authentication mechanism which provides a single sign-on (SSO) to users for authentication at runtime between multi-clouds before granting them service access and it is formally verified. Next, we provide a service scheduling mechanism to select the best services from multiple cloud providers that closely match user quality of service requirements (QoS). The scheduling mechanism achieves high accuracy by providing distance correlation weighting mechanism among a large number of services QoS parameters. In the next stage, novel service level agreement (SLA) management mechanisms are proposed to ensure secure service execution in the foreign cloud. The usage of SLA mechanisms ensures that user QoS parameters including the functional (CPU, RAM, memory etc.) and non-functional requirements (bandwidth, latency, availability, reliability etc.) of users for a particular service are negotiated before secure collaboration between multi-clouds is setup. The multi-cloud handling user requests will be responsible to enforce mechanisms that fulfil the QoS requirements agreed in the SLA. While the monitoring phase in SLA involves monitoring the service execution in the foreign cloud to check its compliance with the SLA and report it back to the user. Finally, we present the use cases of applying the proposed model in scenarios such as Internet of Things (IoT) and E-Healthcare in multi-clouds. Moreover, the designed protocols are empirically implemented on two different clouds including OpenStack and Amazon AWS. Experiments indicate that the proposed model is scalable, authentication protocols result only in a limited overhead compared to standard authentication protocols, service scheduling achieves high efficiency and any SLA violations by a cloud provider can be recorded and reported back to the user.My research for first 3 years of PhD was funded by the College of Engineering and Technology

Intercloud-Kommunikation für Mehrwehrtdienste von Cloud-basierten Architekturen im Internet of Things

Das Internet of Things (IoT) ist aktuell ein junger Wachstumsmarkt, dessen Bedeutung für unsere Gesellschaft in naher Zukunft vielen Menschen erst noch wirklich bewusst werden wird. Die Subdomänen Smart-Home, Smart-Grid, Smart-Mobility, Industrie 4.0, Smart-Health und viele mehr sind wichtig für unsere zukünftige Wettbewerbsfähigkeit, die Herausforderungen zur Bewältigung des Klimawandels, unsere Gesundheit, aber auch für trivialere Dinge wie Komfort. Andererseits ergibt sich hierbei bereits dasselbe große Problem, das in einer ähnlichen Form schon bei klassischem Cloud-Computing bekannt ist: Vendor-Silos, die keinen hersteller- oder anbieterübergreifenden Austausch von Gerätedaten ermöglichen, verhindern eine schnelle Verbreitung dieser neuen Technologie. Diensteanbieter müssen ihre Produkte aufwendig für unzählige Technologien bereitstellen, was die Entwicklung von Diensten unnötig teuer macht und letztendlich das Dienstangebot insgesamt einschränkt. Cloud-Computing wird dabei in Zukunft eine wichtige Rolle spielen. Die Dissertation beschäftigt sich daher mit dem Problem IoT-Gerätedaten an IoT-Clouds plattformübergreifend und anbieterübergreifend nutzbar zu machen. Die Motivation und die adressierte Forschungslücke zeigen die Notwendigkeit der Beschäftigung mit dem Thema auf. Ausgehend davon, wird das Konzept einer dezentral organisierten IoT-Intercloud vorgeschlagen, welches in der Lage ist heterogene IoT-Clouds zu integrieren. Die Analyse des Standes der Technik zeigt, das IoT-Clouds genügend Eigenschaften teilen, um in Zukunft eine Adaption zu einer einheitlichen Schnittstelle für die IoT-Intercloud zu schaffen. Das Konzept umfasst zunächst die Komponentenarchitektur eines Intercloud-Brokers zur Etablierung einer IoT-Intercloud. Ausgehend davon wird in vertiefenden Teilkonzepten ein Discovery-Service zum Finden von Gerätedaten und einem Push-Stream-Provider, für die Zustellung von IoT-Event-Notifications in Echtzeit, behandelt. Eine Evaluation zeigt letztlich die praxistaugliche Realisierbarkeit, Skalierbarkeit und Performance der Konzeption und des implementierten Prototyps.:1 Einleitung 1.1 Problemstellung und Motivation 1.2 Ziele der Dissertation 1.2.1 Thesen 1.2.2 Forschungsfragen 1.3 Aufbau der Dissertation 2 Grundlagen zu Cloud-Computing im Internet of Things 2.1 Definition von Cloud-Computing 2.1.1 Generelle Eigenschaften 2.1.2 Architekturschichten 2.1.3 Einsatzformen 2.2 Internet of Things 2.2.1 Middleware im IoT 2.3 Architekturen verteilter Systeme zur Bereitstellung der IoT-Middleware 2.3.1 Geräte-zentrische IoT-Architektur 2.3.2 Gateway-zentrische IoT-Architektur 2.3.3 Cloud-zentrische IoT-Architektur 2.3.4 Zusammenfassung 2.4 Eigenschaften von verteilten Event-basierten Systemen 2.4.1 Interaktionsmodelle 2.4.2 Filtermodelle von Subscriptions 2.4.3 Verteiltes Notfication-Routing 2.5 Discovery im IoT 2.5.1 Grundlegende Begrifflichkeiten 2.5.2 Topologien von Discovery-Services 2.5.3 Funktionale Anforderungen für Discovery-Services im IoT 2.5.4 Ausgewählte Ansätze von Discovery-Services im IoT 3 Stand der Technik 3.1 Device-as-a-Service-Schnittstellen von IoT-Clouds 3.1.1 Gerätedatenmodell 3.1.2 Datenabruf mit Pull-Semantik 3.1.3 Datenabruf mit Push-Semantik 3.1.4 Steuerung von Gerätedaten 3.1.5 Datenzugriff durch Drittparteien 3.2 Analyse der DaaS-Schnittstellen verschiedener IoT-Clouds 3.2.1 Google Nest 3.2.2 Samsung Artik 3.2.3 AWS IoT 3.2.4 Microsoft Azure IoT Suite 3.2.5 Kiwigrid IoT-Plattform 3.2.6 Digi Device Cloud 3.2.7 DeviceHive 3.2.8 Eurotech Everyware Cloud 3.3 Zusammenfassung und Diskussion des Standes der Technik 4 Intercloud-Computing für das IoT 4.1 Intercloud-Computing nach Toosi 4.1.1 Ansätze zur Interoperabilität 4.1.2 Szenarien zur Cloud-übergreifenden Interoperabilität 4.1.3 Herausforderungen für Komponenten 4.2 Intercloud-Computing nach Grozev 4.2.1 Klassifikation der Architekturen 4.2.2 Klassifikation des Brokering-Mechanismus 4.2.3 Klassifikation verteilter Cloudanwendungen 4.3 Verwandte Arbeiten 4.3.1 Intercloud-Architekturen außerhalb der IoT-Domäne 4.3.2 Intercloud-Architekturen für das IoT 4.4 Analyse der verwandten Arbeiten 4.4.1 Systematik zur Bewertung 4.4.2 Bewertung und Abgrenzung 5 Anforderungsanalyse 5.1 Akteure in einer IoT-Intercloud 5.1.1 Menschliche Akteure 5.1.2 Systemakteure 5.2 Anwendungsfälle 5.2.1 Anwendungsfälle von IoT-Diensten 5.2.2 Anwendungsfälle von IoT-Clouds 5.2.3 Anwendungsfälle von IoT-Geräten 5.2.4 Anwendungsfälle von Intercloud-Brokern 5.3 Anforderungen 5.4 Ausschlusskriterien 6 Intercloud-Architektur für das IoT 6.1 Systemmodell einer IoT-Intercloud 6.1.1 IoT-Datenmodell für die Intercloud 6.1.2 Etablierung einer Vertrauensbeziehung zwischen zwei Clouds 6.2 Komponentenarchitektur des Intercloud-Brokers 6.2.1 Service-Connector, IC-DaaS-IF und Service-Protocol 6.2.2 Intercloud-Proxy, ICC-IF und Protokoll 6.2.3 Cloud-Adapter und IC-DaaS-Adapter-IF 6.3 Zusammenfassung 7 Verteilter Discovery-Service 7.1 Problembeschreibung 7.1.1 Topologie des Discovery-Service 7.2 Einfache Cloud-Discovery mit Broadcasting-Weiterleitung 7.2.1 Schnittstelle und Protokoll des einfachen Discovery-Service 7.2.2 Diskussion des einfachen Discovery-Service 7.3 Cloud-Discovery mit Geräteverzeichnis und Multicast-Weiterleitung 7.3.1 Geeignete Geräteinformationen für das Verzeichnis 7.3.2 Struktur und Schnittstelle des Verzeichnisses 7.3.3 Verzeichnissynchronisation und erweitertes Protokoll 7.4 Zusammenfassung beider Ansätze des Discovery-Service 8 Verteilter Push-Stream-Provider 8.1 Verteilter Push-Stream-Provider im Modell des Broker-Overlay-Netzwerks 8.2 Verteilter Push-Stream-Provider mit einfachem Routing-Modell 8.2.1 Systemmodell 8.2.2 Integration der Subkomponenten in die verteilte ICB-Architektur 8.3 Redundanz und Redundanzvermeidung des Push-Stream-Providers 8.3.1 Beschreibung des Redundanzproblems und des Lösungsansatzes 8.3.2 Lösungsansatz 8.4 Verteilter Push-Stream-Provider mit vereinigungsbasiertem Routing-Modell 8.4.1 Erkennen von ähnlichen Filtern 8.4.2 Konstruktion eines Vereinigungsfilters 8.4.3 Rekonstruktion der Datenströme 8.4.4 Komponente: Merge-Controller 8.4.5 Komponente: Stream-Processing-Engine 8.4.6 Integration in die bisherige Architektur 8.4.7 Diskussion des Ansatzes zur Redundanzvermeidung 8.5 Zusammenfassung zum Konzept des Push-Stream-Providers 9 Evaluation 9.1 Prototypische Implementierung der Konzeptarchitektur 9.1.1 Intercloud-Broker 9.1.2 IoT-Cloud und IoT-Geräte 9.1.3 IoT-Dienste 9.1.4 Grenzen des Prototyps und Fokus der experimentellen Evaluation 9.2 Aufbau der Evaluationsumgebung 9.3 Experimentelle Untersuchung der prototypischen Implementierung des Konzepts 9.3.1 Ermittlung einer Performance-Baseline 9.3.2 Experiment 1: Performance bei variabler Nachrichtengröße und Nachrichtenanzahl 9.3.3 Experiment 2: Performance bei multiplen Subscriptions 9.3.4 Experiment 3: Ermittlung des maximalen Durchsatzes und Skalierbarkeit des ICB 9.3.5 Experiment 4: Effizienzvergleich zwischen einfachem und vereinigungsbasiertem Routing 9.4 Zusammenfassung und Diskussion der Evaluation 10 Zusammenfassung 10.1 Beiträge der Dissertation 10.2 Ausblick A Abbildungen B Tabellen Inhaltsverzeichnis C Algorithmen D Listings Literaturverzeichni