Providing Secure and Reliable Communication for Next Generation Networks in Smart Cities

Finding a framework that provides continuous, reliable, secure and sustainable diversified smart city services proves to be challenging in today’s traditional cloud centralized solutions. This article envisions a Mobile Edge Computing (MEC) solution that enables node collaboration among IoT devices to provide reliable and secure communication between devices and the fog layer on one hand, and the fog layer and the cloud layer on the other hand. The solution assumes that collaboration is determined based on nodes’ resource capabilities and cooperation willingness. Resource capabilities are defined using ontologies, while willingness to cooperate is described using a three-factor node criteria, namely: nature, attitude and awareness. A learning method is adopted to identify candidates for the service composition and delivery process. We show that the system does not require extensive training for services to be delivered correct and accurate. The proposed solution reduces the amount of unnecessary traffic flow to and from the edge, by relying on nodeto-node communication protocols. Communication to the fog andcloud layers is used for more data and computing-extensive applications, hence, ensuring secure communication protocols to the cloud. Preliminary simulations are conducted to showcase the effectiveness of adapting the proposed framework to achieve smart city sustainability through service reliability and security. Results show that the proposed solution outperforms other semicooperative and non-cooperative service composition techniques in terms of efficient service delivery and composition delay, service hit ratio, and suspicious node identification

Arquitectura Fog Computing para entornos FinTech

[ES] El sector financiero ha sido uno de los primeros en aceptar y utilizar los nuevos avances de las TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación). Hay que tener en cuenta que, con la aparición de nuevos competidores en un entorno económico que cambia rápidamente, junto con unos requisitos normativos exigentes y costoso, los proveedores de servicios bancarios y financieros de hoy en día se enfrentan a una transformación sustancial: las finanzas digitales. Los modelos de negocio tradicionales, basados en la tienda física y que no hacen uso de las TIC para llevar a cabo las campañas de marketing o ventas, están en desventaja ante una clientela más informada tecnológicamente. En este contexto, la mayoría de las partes interesadas en el sector intentan ofrecer productos y servicios financieros personalizados, inteligentes y versátiles, al tiempo que persiguen nuevos niveles de orientación hacia el cliente. La tesis doctoral viene motivada por los nuevos retos del sector bancario que han surgido a raíz de la incorporación de las TIC, en los que se busca satisfacer las necesidades de los clientes a través de los servicios que ofrecen, es por ello que esta tesis propone una solución tecnológica que consiste en el diseño de una arquitectura global que integra tecnologías Fog Computing (FC), OVA (Organizaciones Virtuales de Agentes) y sistemas CBR (Case-Based Reasoning) que permita su implementación en entornos bancarios. La arquitectura propuesta en esta investigación se denomina FOBA (Fog Oriented Banking Architecture) y propone mejorar aspectos de los servicios de atención al cliente de una entidad bancaria, especialmente, conseguir una mayor seguridad, mayor transparencia y agilidad de los procesos, así como reducir los costes de gestión de la entidad. La arquitectura presentada incluye nodos de niebla donde los datos son procesados por agentes inteligentes ligeros que permiten la implementación de sistemas de recomendación. En el documento de tesis se presenta la descripción conceptual y técnica de la arquitectura propuesta, así como el componente experimental del estudio, que consistió en el desarrollo de dos herramientas de recomendación: la primera herramienta diseñada y desarrollada fue la creación del CBR denominado CEBRA (CasE-Based Reasoning Application), como resultado de la investigación se presenta el sistema de recomendación, incluyendo el algoritmo de recomendación y una interfaz REST (REpresentational State Transfer) para su uso. Las recomendaciones que realizan se basan en el perfil del usuario y/o en conocimientos adicionales como la información contextual del usuario. La segunda herramienta diseñada y desarrollada es un sistema recomendador del que se obtienen señales de compra/venta a partir de los resultados de los análisis técnicos y de las previsiones realizadas para empresas que operan en el mercado continuo español. Tiene un diseño modular para facilitar la escalabilidad del modelo y la mejora de las funcionalidades

Data caching and selection in 5G networks using F2F communication

As an emergent technology the IoT promises to harness the computational and data resources distributed across different remote clouds. Fog computing extends cloud computing by bringing the network and cloud resources closer to the network edge. As the number of resources contributing to the cloud/fog system grows, so the problems associated with efficient and effective resource selection and allocation. In this paper, we introduce a fog-to-fog (F2F) data caching and selection method, which allows IoT devices to retrieve data in a faster and more efficient way. The proposed solution is based on a data caching and selection strategy using a multi-agent cooperation framework. Caching is achieved by decomposing cloud data into a set of files and then placed into fog storage sites. The selection process is based on a run-time file location prediction technique, which collects and maintains a repository of fog data in the form of log files. When data needs to be retrieved, prediction is made with the aid of these logs and previous successful search queries resulting in realistic run-time location estimates as well as best fog selection. Simulation results showcase the reduced data retrieval latency that enable tactile Internet in 5G. Additionally, results show increased successful file hit ratio leading to a reduced number of repeated downloads