[論文レビュー] Conceptual Framework for Internet of Things' Virtualization via OpenFlow in Context-aware Networks

Theo Kanter, Rahim Rahmani+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2014

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 8被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、文脈認識ネットワークにおけるOpenFlowを用いたIoTインフラの仮想化のための概念的フレームワークを提案する。これにより、既存の物理的構成を変更せずに動的リソース共有とマルチプロトコル連携を実現する。フレームワークはスループット、エネルギー効率、到達可能性の観点でフローレンズの性能を向上させ、大規模展開ではマルチキャストを活用することでさらなる向上が可能である。

ABSTRACT

A novel conceptual framework is presented in this paper with an aim to standardize and virtualize Internet of Things(IoT) infrastructure through deploying OpenFlow technology. The framework can receivee services based on context information leaving the current infrastructure unchanged. This framework allows the active collaboration of heterogeneous devices and protocols. Moreover it is capable to model placement of physical objects, manage the system and to collect information for services deployed on an IoT infrastructure. Our proposed IoT virtualization is applicable to a random topology scenario which makes it possible to 1) share flow sensors resources 2) establish multioperational sensor networks, and 3) extend reachability within the framework without establishing any further physical networks. Flow sensors achieve better results comparable to the typical sensors with respect to packet generation, reachability, simulation time, throughput, energy consumption point of view. Even better results are possible through utilizing multicast groups in large scale networks.

研究の動機と目的

• OpenFlow技術を用いてIoTインフラを標準化および仮想化すること。
• 既存の物理的ネットワークトポロジーを変更せずに文脈認識サービスの提供を可能にすること。
• アクティブな連携を通じて異種デバイスおよびプロトコルをサポートすること。
• 物理的オブジェクトの配置をモデル化し、システムを管理し、展開されたサービスのデータ収集を行うこと。
• リソース共有、マルチ運用センサーネットワーク、およびランダムトポロジーにおける拡張された到達可能性を促進すること。

提案手法

• フレームワークはOpenFlowを活用して制御プレーンとデータプレーンを分離し、IoTデバイスの集中管理を可能にする。
• 環境的およびデバイス固有の状態に基づいて動的にサービスを適応させる文脈認識メカニズムを統合する。
• 物理的センサーおよびネットワークリソースを論理的エンティティに抽象化することで仮想化を実現し、OpenFlowコントローラーで管理する。
• プロトコル変換および抽象化レイヤーを通じて、マルチプロトコル相互運用性をサポートする。
• スループットやエネルギー効率といったパフォーマンス指標の向上を図るため、従来のセンサーの代わりにフローレンズを用いる。
• 大規模なシナリオでは、スケーラビリティの向上と冗長な送信の削減を目的にマルチキャストグループの利用を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 既存のネットワーク構成を維持したまま、OpenFlowを用いたIoTインフラの仮想化はどのように実現できるか？
• RQ2 文脈認識は、異種IoT環境におけるサービス提供をどのように向上させるか？
• RQ3 追加の物理的インfraを導入せずに、本フレームワークはリソース共有およびセンサーネットワークにおけるマルチ運用をどのように実現するか？
• RQ4 従来のセンサーデプロイメントと比較して、OpenFlowベースの仮想化はどのようなパフォーマンス向上をもたらすか？
• RQ5 マルチキャストサポートは、大規模なIoT展開におけるスケーラビリティと効率をどのように向上させるか？

主な発見

• フレームワークは、下位の物理的ネットワークトポロジーを変更せずにIoTインフラの仮想化を実現する。
• フローレンズは、従来のセンサーと比較してスループット、エネルギー消費、シミュレーション時間の観点で優れたパフォーマンスを示す。
• 本システムは、異種デバイスおよびプロトコルを横断した動的で文脈認識可能なサービス提供をサポートする。
• 追加の物理的ネットワークを展開せずにリソース共有および拡張された到達可能性を達成する。
• マルチキャストグループの利用は、特に冗長なデータ送信の削減に寄与し、大規模なIoTシナリオでより優れたパフォーマンスをもたらす。
• 本フレームワークはランダムトポロジーにも適用可能であり、多様なIoT環境における柔軟な展開を可能にする。