Virtualización basada en un emparejamiento y descubrimiento eficientes de servicios en Internet de las cosas
Autores: Khan, Zulfiqar Ali; Ullah, Israr; Ibrahim, Muhammad; Fayaz, Muhammad; Aljarbouh, Ayman; Qureshi, Muhammad Shuaib
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Virtualización basada en un emparejamiento y descubrimiento eficientes de servicios en Internet de las cosas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Internet de las cosas
Descubrimiento de servicios
Sensores
Actuadores
Algoritmo de emparejamiento
área geográfica.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
El Internet de las cosas (IoT) se está volviendo cada vez más popular día a día, lo que desencadena su adopción para resolver problemas específicos de dominio. Las ciudades se están volviendo inteligentes al recopilar el conocimiento del contexto a través de sensores y controlar parámetros específicos a través de actuadores. Descubrir e integrar dinámicamente diferentes flujos de datos de diferentes sensores es un desafío importante en la actualidad. En este documento, se presenta un algoritmo de emparejamiento de servicios para el descubrimiento de servicios utilizando dispositivos y servicios de IoT en una área geográfica particular. Nos ayuda a identificar servicios basados en una variedad de parámetros (ubicación, tamaño de la consulta y tiempo de procesamiento, etc.). También se exploran la personalización de la selección y el descubrimiento de servicios. Se proporciona un marco conceptual para el modelo propuesto junto con un algoritmo de emparejamiento basado en la virtualización de dispositivos de IoT. Los resultados de la simulación detallan el aumento de la complejidad del tiempo de procesamiento con respecto al creciente conjunto de servicios disponibles. El tiempo de procesamiento promedio varía a medida que se multiplican el número de condiciones. El tamaño y la complejidad de la consulta aumentan con un número adicional de filtros y condiciones, lo que resulta en la reducción del número de servicios coincidentes. Además, al disminuir el radio de búsqueda geográfica, el número de servicios candidatos disminuye para el algoritmo de emparejamiento de servicios. Esto se basa en la suposición de que los dispositivos y servicios de IoT están distribuidos de manera uniforme en una determinada área geográfica. Del mismo modo, se asume que la energía restante de los dispositivos de IoT también está distribuida de manera uniforme y, por lo tanto, si estamos interesados en dispositivos o servicios de IoT con más energía residual, entonces un número limitado de dispositivos o servicios de IoT cumplirán con este criterio.
Descripción
El Internet de las cosas (IoT) se está volviendo cada vez más popular día a día, lo que desencadena su adopción para resolver problemas específicos de dominio. Las ciudades se están volviendo inteligentes al recopilar el conocimiento del contexto a través de sensores y controlar parámetros específicos a través de actuadores. Descubrir e integrar dinámicamente diferentes flujos de datos de diferentes sensores es un desafío importante en la actualidad. En este documento, se presenta un algoritmo de emparejamiento de servicios para el descubrimiento de servicios utilizando dispositivos y servicios de IoT en una área geográfica particular. Nos ayuda a identificar servicios basados en una variedad de parámetros (ubicación, tamaño de la consulta y tiempo de procesamiento, etc.). También se exploran la personalización de la selección y el descubrimiento de servicios. Se proporciona un marco conceptual para el modelo propuesto junto con un algoritmo de emparejamiento basado en la virtualización de dispositivos de IoT. Los resultados de la simulación detallan el aumento de la complejidad del tiempo de procesamiento con respecto al creciente conjunto de servicios disponibles. El tiempo de procesamiento promedio varía a medida que se multiplican el número de condiciones. El tamaño y la complejidad de la consulta aumentan con un número adicional de filtros y condiciones, lo que resulta en la reducción del número de servicios coincidentes. Además, al disminuir el radio de búsqueda geográfica, el número de servicios candidatos disminuye para el algoritmo de emparejamiento de servicios. Esto se basa en la suposición de que los dispositivos y servicios de IoT están distribuidos de manera uniforme en una determinada área geográfica. Del mismo modo, se asume que la energía restante de los dispositivos de IoT también está distribuida de manera uniforme y, por lo tanto, si estamos interesados en dispositivos o servicios de IoT con más energía residual, entonces un número limitado de dispositivos o servicios de IoT cumplirán con este criterio.