IoT tabanlı sensor ağlarında geliştirilmiş veri erişimi için veri çoğaltma ve toplama sistemi
Data replication and collection framework for enhanced data availability in IoT-based sensor systems
- Tez No: 521099
- Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. ÖZNUR ÖZKASAP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Nesnelerin İnterneti (IoT), fiziksel ve dijital dünya arasındaki bağı güçlendirmeyi amaçlayan ve gelişmekte olan bir teknolojidir. IoT, modern dünyanın önemli bir parçası olan İnternet üzerinden gerçek dünyadaki fiziksel nesnelerle etkileşimin sorunsuz ve verimli bir şekilde sağlanmasını öngörmektedir. Kablosuz Algılayıcı Ağları (WSN) tüm insan gereksinimlerine akıllı çözümler sağlamak amacıyla fiziksel nesneleri akıllı, uzaktan erişilebilen, denetlenebilen ve IoT özellikleriyle iletişim kurabilen nesnelere dönüştürmekten sorumludur. IoT kavramını gerçekleştirmek için, etkili veri üretmek, veri toplamak ve kablosuz algılayıcı ağlar aracılığıyla toplanan verileri sunmak önemli konulardır. Bununla birlikte, WSN, düğümlerin kaynak kısıtlı ve güvenilmez yapısı nedeniyle değerli veri kaybına yol açabilecek birçok zorlukla karşılaşmaktadır. Veri replikasyonu, IoT tabanlı sensör sistemlerinde verimli veri yönetimini kolaylaştırmak için ümit vaat eden bir tekniktir. Bu tezde, öncelikle IoT tabanlı sensör sistemlerinin avantaj ve dezavantajlarını vurgulayarak son teknoloji veri replikasyon protokolleri için veri alma, sorgu dengeleme, sistem sağlamlığı, veri kullanılabilirliği gruplarından oluşan bir sınıflandırma önerilmektedir. Ardından, düğüm hataları nedeniyle oluşan veri kayıplarını önlemek ve ağdaki veri erişilebilirliğini artırmak amacıyla IoT tabanlı sensör sistemlerine özel, tamamen dağıtık ve atlamalı veri replikasyon tekniklerinden oluşan bir veri replikasyon ve toplama (DRACO) sistemi önermekteyiz. DRACO sisteminde önerilen veri replikasyon algoritması, bir mobil evre düğümünün, ağ verilerinin çoğunu toplamak için ağ düğümlerinin az bir kısmını ziyaret etmesini gerektiren verimli bir veri toplama mekanizması ile birleştirilmiştir. DRACO sisteminin en önemli özelliği, yönlendirme yükünü tamamen ortadan kaldırarak ağ düğümleri arasında yönlendirme iletişimine ihtiyaç duymamasıdır. Ağ simülatörü (NS-3) kullanılarak gerçekleştirilen kapsamlı simülasyon deneyleri, DRACO'nun, düğüm hatalarının varlığında yüksek veri erişilebilirliği ve veri toplama verimliliği sağladığını göstermektedir. Karşılaştırmalı simülasyon sonuçları, literatürdeki öncü veri replikasyon tekniklerine kıyasla, DRACO'nun veri erişilebilirliğini yaklaşık %15 ve %34'lük kazanımlarla artırdığını ortaya koymaktadır. Benzer şekilde, ağda oluşturulan veri kopyaları da yaklaşık %18 ve %40 oranında azaltılarak sistem verimliliği geliştirilmiştir. Ayrıca, DRACO, ağdaki veri dağıtım kalitesini belirleyen ve verimli veri toplanma işlemini kolaylaştıran etkin replika yayılımı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Internet of Things (IoT) is an emerging technology aimed at bridging the gap between physical and digital worlds. IoT envisions to provide a seamless and efficient way of interacting with real-world physical objects through the Internet which highly impacts modern day life. Wireless Sensor Networks (WSNs) are primarily responsible for embedding intelligence and turning physical objects into IoT-enabled communicating entities that can be remotely accessed and controlled, thus, providing the basis for smart solutions to all the human needs. To realize the concept of IoT, efficient data generation, collection, and presentation through WSNs are crucial issues. However, WSNs face numerous challenges mainly because of the resource-constrained and unreliable nature of nodes which may result in loss of valuable sensed data. Data replication is a promising technique to facilitate efficient data management in IoT-based sensor systems. This thesis initially proposes a taxonomy of state-of-the-art data replication protocols for IoT-based sensor systems highlighting their pros and cons by classifying them into sub-categories of data retrieval, query balancing, system robustness, and data availability. Then, we propose a data replication and collection (DRACO) framework, composed of a fully distributed hop-by-hop data replication technique for IoT-based sensor systems to avoid data loss due to node failures and enhance data availability in the network. Additionally, the proposed data replication scheme in DRACO is coupled with an efficient data collection mechanism where a mobile sink node visits a relatively smaller percentage of network nodes to collect most of the network data. Thus, no routing structure is needed to enable communication among network nodes which completely eliminates the routing overhead which is a key feature of the proposed approach. Extensive simulation experiments using network simulator (NS-3) show that DRACO ensures high data availability in the presence of node failures as well as provides maximum data collection efficiency. Comparative simulation results reveal that in comparison to two other state-of-the-art approaches, namely, greedy and random replication techniques, DRACO improves data availability with maximum gains of about 15% and 34%, respectively. Similarly, it improves average replicas created in the network with maximum gains of about 18% and 40%, respectively. Furthermore, DRACO ensures a better replica spread which determines the quality of data dissemination in the network as well as facilitates efficient data collection.
Benzer Tezler
- Nesnelerin interneti teknolojisinde kablosuz sensör ağları için enerji verimli K-means optimizasyonu
Energy efficient K-means optimization for wireless sensor networks in IoT technology
MELDA SANCAKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANSAL GÜÇLÜOĞLU
DOÇ. DR. TAMER DAĞ
- Nesnelerin internetinde kullanılan yönlendirme algoritmalarının hesaplama altyapılarındaki performans analizleri
Performance analysis of routing algorithms used in the internet of things on the computation infrastructure
BARAA ALADAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEVLÜT ERSOY
- Development of IoT-based solar water heating system
Nesnelerin interneti tabanlı güneş enerjili su ısıtma sisteminin geliştirilmesi
HÜSEYİN GÖKALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİH GÜNAY
- Akıllı şebekelerde kablosuz algılayıcı ağların optimal kullanım planlarının geliştirilmesi
Developing optimal usage plans for wireless sensor networks in smart grid
ELİF ZEYNEP SERPER
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALTIN KAYHAN
- Development and formal verification of a new secure provisioning scheme for IoT networks
IoTağları için yeni bir güvenli önyükleme şeması geliştirilmesi ve biçimsel olarak doğrulaması
İLKER YAVUZ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN