Модель интеграции граничных вычислений в структуру сети «воздух‒земля» и метод выгрузки трафика для сетей Интернета Вещей высокой и сверхвысокой плотности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья посвящена научной проблеме интеграции граничных вычислений в структуру сети «воздух‒земля» для сетей Интернета Вещей высокой и сверхвысокой плотности. Подобные проблемы являются наиболее актуальными сегодня в связи с появлением концепции интегрированных сетей «космос‒воздух‒земля‒море». Разработана модель сети, в которой предложено для уменьшения задержки и энергопотребления использовать мобильные серверы граничных вычислений, расположенные на беспилотных летательных аппаратах (БПЛА), а также метод выгрузки трафика с наземной сети на мобильные серверы граничных вычислений на БПЛА. При этом процедура выгрузки трафика является трехуровневой, а на оконечных устройствах используется программный профилировщик, который определяет сложность вычисляемой задачи и по результатам его работы механизм принятия решения делает вывод о необходимости выгрузки трафика. Для оптимизации структуры сети «воздух‒земля» для сетей Интернета Вещей высокой и сверхвысокой плотности с целью минимизации задержки и энергопотребления при выгрузке трафика с наземной сети на серверы граничных вычислений БПЛА разработан метаэвристический алгоритм на основе хаотического «роя сальп». Результаты моделирования показали, что предложенные модель и метод обеспечивают существенное уменьшение задержки и энергопотребления, а также доли заблокированных задач при выгрузке трафика по сравнению с известными решениями.

Об авторах

А. С.А. Мутханна

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Email: muthanna.asa@sut.ru
ORCID iD: 0000-0003-0213-8145

Список литературы

  1. Дунайцев Р.А., Бородин А.С., Кучерявый А.Е. Интегрированная сеть космос-воздух-земля-море как основа сетей связи шестого поколения // Электросвязь. 2022. № 10. С. 5‒8. doi: 10.34832/ELSV2022.35.10.001
  2. Ateya A.A., Muthanna A., Makolkina M., Koucheryavy A. Study of 5G Services Standardization: Specifications and Requirements // Proceedings of the10th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT, Moscow, Russia, 05‒09 November 2018). IEEE, 2018. doi: 10.1109/ICUMT.2018.8631201
  3. Guo F., Yu F.R., Zhang H., Li X., Ji H., Leung V.C.M. Enabling Massive IoT Toward 6G: A Comprehensive Survey // IEEE Internet of Things Journal. 2021. Vol. 8. Iss. 15. PP. 11891–11915. doi: 10.1109/JIOT.2021.3063686
  4. Laghari A.A., Wu K., Laghari R.A., Ali M., Khan A.A. A Review and State of Art of Internet of Things (IoT) // Archives of Computational Methods in Engineering. 2022. Vol. 29. Iss. 3. PP. 1395–1413. doi: 10.1007/s11831-021-09622-6
  5. Ateya A.A., Algarni A.D., Hamdi M., Koucheryavy A., Soliman N.F. Enabling Heterogeneous IoT Networks over 5G Networks with Ultra-Dense Deployment—Using MEC/SDN // Electronics. 2021. Vol. 10. Iss. 8. P. 910. doi: 10.3390/electronics10080910
  6. Bhuiyan M.N., Rahman M.M., Billah M.M., Saha D. Internet of Things (IoT): A Review of Its Enabling Technologies in Healthcare Applications, Standards Protocols, Security, and Market Opportunities // IEEE Internet of Things Journal. 2021. Vol. 8. Iss. 13. PP. 10474–10498. doi: 10.1109/JIOT.2021.3062630
  7. Carvalho G., Cabral B., Pereira V., Bernardino J. Edge computing: current trends, research challenges and future directions // Computing. 2021. Vol. 103. PP. 993–1023. doi: 10.1007/s00607-020-00896-5
  8. Haibeh L.A., Yagoub M.C.E., Jarray A. A Survey on Mobile Edge Computing Infrastructure: Design, Resource Management, and Optimization Approaches // IEEE Access. 2022. Vol. 10. PP. 27591–27610. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3152787
  9. Cruz P., Achir N., Viana A.C. On the Edge of the Deployment: A Survey on Multiaccess Edge Computing // ACM Computing Surveys. 2022. Vol. 55. Iss. 5. PP. 1‒34. doi: 10.1145/3529758
  10. Kong L., Tan J., Huang J., Chen G., Wang S., Jin X., et al. Edge-computing-driven Internet of Things: A survey // ACM Computing Surveys. 2022. Vol. 55. Iss. 8. PP. 1‒41. doi: 10.1145/3555308
  11. Mohsan S.A.H., Khan M.A., Noor F., Ullah I., Alsharif M.H. Towards the Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): A Comprehensive Review // Drones. 2022. Vol. 6. Iss. 6. P. 147. doi: 10.3390/drones6060147
  12. Amarasingam N., Salgadoe A.S.A., Powell K., Gonzalez L.F., Natarajan S. A review of UAV platforms, sensors, and applications for monitoring of sugarcane crops // Remote Sensing Applications: Society and Environmentvol. 2022. Vol. 26. P. 100712. doi: 10.1016/j.rsase.2022.100712
  13. Liu Y., Dai H.-N., Wang Q., Shukla M.K., Imran M. Unmanned aerial vehicle for internet of everything: Opportunities and challenges // Computer Communications. 2020. Vol. 155. PP. 66–83. doi: 10.1016/j.comcom.2020.03.017
  14. Pakrooh R., Bohlooli A. A Survey on Unmanned Aerial Vehicles-Assisted Internet of Things: A Service-Oriented Classification // Wireless Personal Communications. 2021. Vol. 119. Iss. 2. PP. 1541–1575. doi: 10.1007/s11277-021-08294-6
  15. Idrissi M., Salami M., Annaz F. A Review of Quadrotor Unmanned Aerial Vehicles: Applications, Architectural Design and Control Algorithms // Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2022. Vol. 104. doi: 10.1007/s10846-021-01527-7
  16. Labib N.S., Brust M.R., Danoy G., Bouvry P. The Rise of Drones in Internet of Things: A Survey on the Evolution, Prospects and Challenges of Unmanned Aerial Vehicles // IEEE Access. 2021. Vol. 9. PP. 115466–115487. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3104963
  17. Siddharthraju K., Dhivyadevi R., Supriya M., Jaishankar B., Shanmugaraja T. A Survey on IoE‐Enabled Unmanned Aerial Vehicles // Mohindru V., Singh Y., Bhatt R., Gupta A.K. (Ed.) Unmanned Aerial Vehicles for Internet of Things (IoT). Wiley, 2021. PP. 173–192. doi: 10.1002/9781119769170.ch10
  18. Shehzad M.K., Ahmad A., Hassan S.A., Jung H. Backhaul-Aware Intelligent Positioning of UAVs and Association of Terrestrial Base Stations for Fronthaul Connectivity // IEEE Transactions on Network Science and Engineering. 2021. Vol. 8. Iss. 4. PP. 2742–2755. doi: 10.1109/TNSE.2021.3077314
  19. Alsamhi S.H., Shvetsov A.V., Kumar S., Hassan J., Alhartomi M.A., Shvetsova S.V., et al. Computing in the Sky: A Survey on Intelligent Ubiquitous Computing for UAV-Assisted 6G Networks and Industry 4.0/5.0 // Drones. 2022. Vol. 6. Iss. 7. P. 177. doi: 10.3390/drones6070177
  20. Yazid Y., Ez-Zazi I., Guerrero-González A., El Oualkadi A., Arioua M. UAV-Enabled Mobile Edge-Computing for IoT Based on AI: A Comprehensive Review // Drones. 2021. Vol. 5. Iss. 4. P. 148. doi: 10.3390/drones5040148
  21. Zhang S., Liu W., Ansari N. Joint Wireless Charging and Data Collection for UAV-Enabled Internet of Things Network // IEEE Internet of Things Journal. 2022. Vol. 9. Iss. 23. PP. 23852‒23859. doi: 10.1109/JIOT.2022.3190813
  22. Beniwal G., Singhrova A. A systematic literature review on IoT gateways // Journal of King Saud University ‒ Computer and Information Sciences. 2021. Vol. 34. Iss. 10. PP. 9541‒9563. doi: 10.1016/j.jksuci.2021.11.007
  23. Jeong S., Simeone O., Kang J. Mobile cloud computing with a UAV‐mounted cloudlet: optimal bit allocation for communication and computation // IET Communications. 2017. Vol. 11. Iss. 7. PP. 969–974. doi: 10.1049/iet-com.2016.1114
  24. Jeong S., Simeone O., Kang J. Mobile Edge Computing via a UAV-Mounted Cloudlet: Optimization of Bit Allocation and Path Planning // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2018. Vol. 67. Iss. 3. PP. 2049–2063. doi: 10.1109/TVT.2017.2706308
  25. Ateya A.A.A., Muthanna A., Kirichek R., Hammoudeh M., Koucheryavy A. Energy- and Latency-Aware Hybrid Offloading Algorithm for UAVs // IEEE Access. 2019. Vol. 7. PP. 37587–37600. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2905249
  26. Solomon M.G., Kim, D. Fundamentals of communications and networking. Jones & Bartlett Learning, 2021.
  27. Ateya A.A.A., Muthanna A., Gudkova I., Gaidamaka Y., Algarni A.D. Latency and energy-efficient multi-hop routing protocol for unmanned aerial vehicle networks // International Journal of Distributed Sensor Networks. 2019. Vol. 15. Iss. 8. doi: 10.1177/1550147719866392
  28. Castelli M., Manzoni L., Mariot L., Nobile M.S., Tangherloni A. Salp Swarm Optimization: A critical review // Expert Systems with Applications. 2022. Vol. 189. P. 116029. doi: 10.1016/j.eswa.2021.116029
  29. Pradhan A., Bisoy S.K., Das A. A survey on PSO based meta-heuristic scheduling mechanism in cloud computing environment // Journal of King Saud University ‒ Computer and Information Sciences. 2022. Vol. 34. Iss. 8. PP. 4888–4901. doi: 10.1016/j.jksuci.2021.01.003
  30. Parthiban S., Harshavardhan A., Neelakandan S., Prashanthi V., Alolo A.-R.A.A., Velmurugan S. Chaotic Salp Swarm Optimi-zation-Based Energy-Aware VMP Technique for Cloud Data Centers // Computational Intelligence and Neuroscience. 2022. Vol. 2022. P. 4343476. doi: 10.1155/2022/4343476
  31. Sliwa B., Patchou M., Wietfeld C. Lightweight Simulation of Hybrid Aerial- and Ground-Based Vehicular Communication Networks // Proceedings of the 90th Vehicular Technology Conference (VTC2019-Fall, Honolulu, USA, 22‒25 September 2019). IEEE, 2019. doi: 10.1109/VTCFall.2019.8891340
  32. Goyal T., Singh A., Agrawal A. Cloudsim: simulator for cloud computing infrastructure and modeling // Procedia Engineering. 2012. Vol. 38. PP. 3566‒3572. doi: 10.1016/j.proeng.2012.06.412

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».