[논문 리뷰] Conceptual Framework for Internet of Things' Virtualization via OpenFlow in Context-aware Networks

Theo Kanter, Rahim Rahmani외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 01. 29.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 8인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 기존 물리적 설정을 변경하지 않고 context-aware 네트워크 환경에서 OpenFlow를 사용하여 사물인터넷(IoT) 인프라를 가상화하는 개념적 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 동적 자원 공유와 다중 프로토콜 협업을 가능하게 하며, 처리량, 에너지 효율성, 접근 가능성 측면에서 플로우 센서 성능을 향상시킨다. 대규모 구현에서는 멀티캐스트를 활용함으로써 추가적인 성능 향상이 가능하다.

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.

연구 동기 및 목표

• OpenFlow 기술을 사용하여 IoT 인프라를 표준화하고 가상화한다.
• 기존 물리적 네트워크 토폴로지 변경 없이 context-aware 서비스 제공을 가능하게 한다.
• 활성 협업을 통해 이질적인 장치와 프로토콜을 지원한다.
• 물리적 객체의 위치 설정, 시스템 관리, 그리고 구현된 서비스를 위한 데이터 수집을 모델링한다.
• 자원 공유, 다중 운영 센서 네트워크, 그리고 무작위 토폴로지에서의 확장된 접근 가능성을 촉진한다.

제안 방법

• 프레임워크는 제어 평면과 데이터 평면을 분리하여 IoT 장치의 중앙 집중식 관리를 가능하게 하는 OpenFlow를 활용한다.
• 환경 및 장치 특성에 기반해 서비스를 동적으로 적응시키기 위해 context-aware 메커니즘을 통합한다.
• 물리적 센서와 네트워크 자원을 OpenFlow 컨트롤러를 통해 관리하는 논리적 엔티티로 추상화함으로써 가상화를 달성한다.
• 프로토콜 번역 및 추상화 계층을 통해 다중 프로토콜 상호운용성을 지원한다.
• 처리량 및 에너지 효율성 등의 성능 지표 향상을 위해 기존 센서 대신 플로우 센서를 사용한다.
• 대규모 환경에서는 확장성 향상과 중복 전송 감소를 위해 멀티캐스트 그룹 활용을 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존 네트워크 구성 요건을 유지하면서 OpenFlow를 사용해 IoT 인프라를 어떻게 가상화할 수 있는가?
• RQ2 Context-awareness는 이질적인 IoT 환경에서 서비스 제공을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 추가 물리적 인프라 없이 프레임워크는 자원 공유와 다중 운영 센서 네트워크를 어떻게 가능하게 하는가?
• RQ4 기존 센서 배치 대비 OpenFlow 기반 가상화는 어떤 성능 향상을 제공하는가?
• RQ5 멀티캐스트 지원은 대규모 IoT 배포에서 확장성과 효율성을 어떻게 향상시키는가?

주요 결과

• 프레임워크는 기반 물리적 네트워크 토폴로지 변경 없이 IoT 인프라의 가상화를 가능하게 한다.
• 플로우 센서는 전통적 센서 대비 처리량, 에너지 소비, 시뮬레이션 시간 측면에서 향상된 성능을 보인다.
• 시스템은 이질적인 장치와 프로토콜 간 동적 context-aware 서비스 제공을 지원한다.
• 추가 물리적 네트워크 구축 없이 자원 공유 및 확장된 접근 가능성을 달성한다.
• 멀티캐스트 그룹 활용은 대규모 IoT 시나리오에서 특히 중복 데이터 전송 감소로 인해 더 나은 성능을 이끈다.
• 프레임워크는 무작위 토폴로지에 적용 가능하여 다양한 IoT 환경에서의 탄력적 배포를 가능하게 한다.