4 research outputs found

    Low-Power Wide-Area Networks: A Broad Overview of its Different Aspects

    Get PDF
    Low-power wide-area networks (LPWANs) are gaining popularity in the research community due to their low power consumption, low cost, and wide geographical coverage. LPWAN technologies complement and outperform short-range and traditional cellular wireless technologies in a variety of applications, including smart city development, machine-to-machine (M2M) communications, healthcare, intelligent transportation, industrial applications, climate-smart agriculture, and asset tracking. This review paper discusses the design objectives and the methodologies used by LPWAN to provide extensive coverage for low-power devices. We also explore how the presented LPWAN architecture employs various topologies such as star and mesh. We examine many current and emerging LPWAN technologies, as well as their system architectures and standards, and evaluate their ability to meet each design objective. In addition, the possible coexistence of LPWAN with other technologies, combining the best attributes to provide an optimum solution is also explored and reported in the current overview. Following that, a comparison of various LPWAN technologies is performed and their market opportunities are also investigated. Furthermore, an analysis of various LPWAN use cases is performed, highlighting their benefits and drawbacks. This aids in the selection of the best LPWAN technology for various applications. Before concluding the work, the open research issues, and challenges in designing LPWAN are presented.publishedVersio

    QoS-Based Optimization of Runtime Management of Sensing Cloud Applications

    Get PDF
    Die vorliegende Arbeit prĂ€sentiert AnsĂ€tze und Techniken zur qualitĂ€tsbewussten Verbesserung des Laufzeitmanagements von IoT-Anwendungen. IoT-Anwendungen nehmen ĂŒber die Sensorik von Smart Devices ihre Umgebung wahr, um diese zu analysieren oder mit ihr zu interagieren. Smart Devices sind in der Rechen- und Speicherleistung begrenzt, weshalb viele IoT-Anwendungen ĂŒber eine IoT Plattform mit elastischen und skalierbaren Cloud Services verbunden sind. Die Last auf dem Cloud Service entsteht durch die verbundenen Smart Devices, die kontinuierlich Nachrichten transferieren. Die Ressourcenkonfiguration des Cloud Services beeinflusst dessen KapazitĂ€t. Ein Service Operator, der eine IoT-Anwendung betreibt, ist mit der Herausforderung konfrontiert, die Smart Devices und den Cloud Service so zu konfigurieren, dass eine hohe DatenqualitĂ€t bei niedrigen Betriebskosten erreicht wird. Um hierbei den Service Operator zur Design Time zu unterstĂŒtzen, modellieren wir Kostenfunktionen fĂŒr DatenqualitĂ€ten, die durch das Wechselspiel der Smart Device- und Cloud Service-Konfiguration beeinflusst werden. Mit Hilfe dieser Kostenfunktionen kann ein Service Operator nach einer kostenminimalen Konfiguration fĂŒr bestimmte Szenarien suchen. Existierende AnsĂ€tze zur Optimierung von Anwendungen zur Design Time fokussieren sich auf traditionelle Software-Architekturen und bieten daher nicht die notwendigen Konzepte zur Kostenmodellierung von IoT-Anwendungen an. Des Weiteren unterstĂŒtzen wir den Service Operator durch Lastkontrollverfahren, die auf KapazitĂ€tsengpĂ€sse des Cloud Services durch eine kontrollierte Reduktion der Nachrichtenrate reagieren. WĂ€hrend sich das auf die Genauigkeit der Messungen nachteilig auswirken kann, stabilisieren sich zeitliche Verzögerungen und die IoT-Anwendung bleibt auch in starken Überlastszenarien verfĂŒgbar. Existierende Laufzeittechniken fokussieren sich auf die automatische Ressourcenprovisionierung von Cloud Services durch Auto-Scaler. Diese ermöglichen zwar, auf KapazitĂ€tsengpĂ€sse und Lastschwankungen zu reagieren, doch die erreichte Quality-of-Service (QoS) kann dadurch mit hohen Betriebskosten verbunden sein. Daher ermöglichen wir durch die Lastkontrollverfahren eine weitere Technik, mit der einerseits dynamisch auf KapazitĂ€tsengpĂ€sse reagiert werden und andererseits die zur VerfĂŒgung stehende KapazitĂ€t eines Cloud Services effizient genutzt werden kann. Außerdem prĂ€sentieren wir Kopplungstechniken, die Auto-Scaling und Lastkontrollverfahren kombinieren. Bestehende AnsĂ€tze zur Rekonfiguration von Smart Devices konzentrieren sich auf QualitĂ€ten wie Genauigkeit oder Energie-Effizienz und sind daher ungeeignet, um auf KapazitĂ€tsengpĂ€sse zu reagieren. Zusammenfassend liefert die Dissertation die folgenden BeitrĂ€ge: 1. Untersuchung von Performance Metriken fĂŒr Skalierentscheidungen: Wir haben Infrastuktur- und Anwendungsebenen-Metriken daraufhin evaluiert, wie geeignet sie fĂŒr Skalierentscheidungen von Microservices sind, die variierende Charakteristiken aufweisen. Auf Basis der Ergebnisse kann ein Service Operator eine fundierte Entscheidung darĂŒber treffen, welche Performance Metrik zur Skalierung eines bestimmten Microservices am geeignesten ist. 2. Design von QoS Kostenfunktionen fĂŒr IoT-Anwendungen: Wir haben ein QoS Kostenmodell aufgestellt, dass das Wirken von Smart Device- und Cloud Service-Konfiguration auf die QualitĂ€ten einer IoT-Anwendung erfasst. Auf Grundlage dieser Kostenmodelle kann die Konfiguration von IoT-Anwendungen zur Design Time optimiert werden. Des Weiteren können mit den Kostenfunktionen Laufzeitverfahren hinsichtlich ihrem Beitrag zur QoS fĂŒr verschiedene Szenarien evaluiert werden. 3. Entwicklung von Lastkontrollverfahren fĂŒr IoT-Anwendungen: Die prĂ€sentierten Verfahren bieten einen komplementĂ€ren Mechanismus zu Auto-Scaling an, um bei KapazitĂ€tsengpĂ€ssen die QoS aufrechtzuerhalten. Hierbei wird die Gesamtlast auf dem Cloud Service durch Anpassungen der Nachrichtenrate der Smart Devices reduziert. Ein Service Operator hat hiermit die Möglichkeit, KapazitĂ€tsengpĂ€ssen ĂŒber eine Degradierung der DatenqualitĂ€t zu begegnen. 4. Kopplung von Lastkontrollverfahren mit Ressourcen-Provisionierung: Wir prĂ€sentieren regelbasierte Kopplungsmechanismen, die reaktiv Lastkontrollverfahren oder Auto-Scaler aktivieren und diese damit koppeln. Das ermöglicht, auf KapazitĂ€tsengpĂ€sse ĂŒber eine Kombination von DatenqualitĂ€tsreduzierungen und Ressourcekostenerhöhungen zu reagieren. 5. Design eines Frameworks zur Entwicklung selbst-adaptiver Systeme: Das selbst-adaptive Framework bietet ein Anwendungsmodell fĂŒr IoT-Anwendungen und Konzepte fĂŒr die Rekonfiguration von Microservices und Smart Devices an. Es kann in verschiedenen Cloud-Umgebungen aufgesetzt werden und beschleunigt die prototypische Entwicklung von Laufzeitverfahren. Wir validierten die AnsĂ€tze anhand zweier Case Study Systeme unterschiedlicher KomplexitĂ€t. Das erste Case Study System besteht aus einem Cloud Service, welcher ĂŒber eine IoT Plattform Nachrichten von virtuellen Smart Devices verarbeitet. Mit diesem System haben wir fĂŒr unterschiedliche Anwendungsszenarien die Charakteristiken der vorgestellten Lastkontrollverfahren analysiert, um diese gegen Auto-Scaling und einer Kopplung der AnsĂ€tze zu vergleichen. Hierbei stellte sich heraus, dass die Lastkontrollverfahren Ă€hnlich effizient wie Auto-Scaler Überlastszenarien addressieren können und sich die QoS in einem vergleichbaren Bereich bewegt. Im Schnitt erreichten die Lastkontrollverfahren in den untersuchten Szenarien etwa 50 % geringere QoS Gesamtkosten. Es zeigte sich auch, dass sowohl Auto-Scaling als auch die Lastkontrollverfahren in bestimmten Anwendungsszenarien deutliche Nachteile haben, so z. B. wenn die Datengenauigkeit oder Ressourcenkosten im Vordergrund stehen. Es hat sich gezeigt, dass eine Kopplung hierbei immer vorteilhaft ist, um die QoS beizubehalten. Im zweiten Case Study System haben wir eine intelligente Heizungslösung der Robert Bosch GmbH implementiert, um die AnsĂ€tze an einem komplexeren System zu validieren. Auch hier zeigte sich, dass eine Kombination von Lastkontrolle und Auto-Scaling am vorteilhaftesten ist und zu einer hohen DatenqualitĂ€t bei geringen Ressourcenkosten beitrĂ€gt. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgestellten Lastkontrollverfahren geeignet sind, die QoS von IoT Anwendungen zu verbessern. Es bietet einem Service Operator damit ein weiteres Werkzeug fĂŒr das Laufzeitmanagement von IoT Anwendungen, dass einen zum Auto-Scaling komplementĂ€ren Mechanismus verwendet. Das hier vorgestellte Framework zur Entwicklung selbst-adaptiver IoT Systeme haben wir zur empirischen Beantwortung der Forschungsfragen instanziiert und damit dessen Eignung demonstriert. Wir zeigen außerdem eine exemplarische Verwendung der vorgestellten Kostenfunktionen fĂŒr verschiedene Anwendungsszenarien und binden diese im Zuge der Validierung in einem Optimierungs-Framework ein

    Service Embedding in IoT Networks

    Get PDF
    corecore