[論文レビュー] EMMA: A Resource Oriented Framework for Service Choreography over Wireless Sensor and Actor Networks

Clément Duhart, Pierre Sauvage+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 8, 2015

Energy Efficient Wireless Sensor Networks参考文献 20被引用数 9

ひとこと要約

EMMAは、無線センサ・アクチュエータネットワーク（WSAN）における分散型サービスコーディネーションのためのリソース指向型ミドルウェアフレームワークを提案する。CoAPベースの発行・購読メカニズムを用いて、効率的で分散型のサービスデプロイメントを実現する。PBOソルバを用いてリソース制約に基づきサービスをノードにマッピングし、ネットワーク混雑を最小限に抑えるスケーラブルで低オーバーヘッドの実行を達成する。

ABSTRACT

Current Internet of Things (IoT) development requires service distribution over Wireless Sensor and Actor Networks (WSAN) to deal with the drastic increasing of network management complexity. Because of the specific constraints of WSAN, centralized approaches are strongly limited. Multi-hop communication used by WSAN introduces transmission latency, packet errors, router congestion and security issues. As it uses local services, a decentralized service model avoid long path communications between nodes and applications. But the main issue is then to have such local services installed on the desired nodes. Environment Monitoring and Management Agent (EMMA) system proposes a set of software to deploy and to execute such services over Wireless Sensor and Actor Networks (WSAN) through a middleware based on Resource Oriented Architecture (ROA). Its Internet integration and the local management of data heterogeneity are facilitated through the use of current standard protocols such as IPv6 LoW Power Wireless Area Networks (6LoWPAN) and Constrained Application Protocol (CoAP). This contribution presents EMMA middleware, methodology and tools used to determine efficient service mapping and its deployment.

研究の動機と目的

• WSAN上での集中型IoTサービス管理におけるスケーラビリティとネットワーク混雑の課題を解決すること。
• エネルギー制限があり、マルチホップなWSAN環境において、分散型でリソースに配慮したサービスデプロイメントを可能にすること。
• 異種のWSANノード間で柔軟かつ自動的にサービスコーディネーションをマッピング・デプロイするメカニズムを提供すること。
• 標準IoTプロトコルを用いて、反応性の高い環境における自己再構成と動的適応を可能にすること。

提案手法

• WSANのハードウェアとアプリケーションの間にリソース指向アーキテクチャ（ROA）の抽象化レイヤーを導入し、サービス論理を低レベルのネットワーク詳細から分離する。
• 集中管理なしで動的かつイベント駆動型のサービス相互作用を実現するため、CoAP上に分散型の発行・購読メカニズムを採用する。
• ノードのリソース制約下でのサービスマッピング問題をモデル化・解決するため、SAT4Jに基づくPBO（擬似ブール最適化）ソルバを適用する。
• 2つのデプロイメント戦略を実装する：コンposedデプロイメント（ローカルノードに任せる）とセルフデプロイメント（最小限のオーバーヘッドを持つブロードキャストエージェント）。
• 動的マッピング意思決定のため、リアルタイムのネットワークおよびサービスデータを収集するため、CoAPプロキシ（Californiumベース）を統合する。
• メモリ使用量を最小限に抑えるために、軽量モジュール（例：JSONパーサ、イベントメッセージング）を備えたContiki OSにフレームワークをデプロイする。総合メモリ使用量は32 KB未満である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 集中制御なしで、リソース制限のあるWSANにおいて、サービスコーディネーションを効率的にマッピング・デプロイする方法は何か？
• RQ2 ネットワークサイズ（ノード数）とサービス複雑性（スコープ数）の両方が、サービスマッピングのパフォーマンスに与える影響は何か？
• RQ3 コンポジットデプロイメントとセルフデプロイメントのどちらの戦略が、オーバーヘッドを最小限に抑え、重複したデータ送信を回避するか？
• RQ4 標準IoTプロトコル（CoAP、6LoWPAN）は、WSANにおけるスケーラブルで分散型のサービスコーディネーションをどの程度サポートできるか？

主な発見

• PBOソルバで生成される制約数はノード数に比例して増加するため、ネットワークサイズが拡大するに従いスケーラビリティの課題が顕在化する。
• サービスマッピングの解決時間はノード数の増加に従い指数関数的に増加する。これは、WSANのサイズがサービス複雑性よりも支配的要因であることを示している。
• コンポジットデプロイメント戦略は、中間ノードにデプロイメントタスクを分散させることで、エージェントの重複オーバーヘッドを低減し、ルータの混雑を回避する。
• セルフデプロイメントエージェントは一定の低オーバーヘッドを達成するが、完全なSCデプロイメントには大きなペイロードを要するため、初期設定にのみ適している。
• EMMAミドルウェアのフットプリントは非常に小さく、Contiki OS上での合計メモリ使用量は1.9 KB RAMおよび31.4 KB プログラムメモリに留まり、8ビットマイコンプロセッサにも適している。
• フレームワークは4ノード上で20人の哲学者の食事問題を正常にマッピング・実行でき、複雑な同期ワークロードの処理能力を実証した。