Sis tabanlı nesnelerin interneti mimarisinde metasezgisel algoritma ile performans optimizasyonu
Performance optimization with metaheuristic algorithm in fog based internet of things architecture
- Tez No: 859547
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER FARUK BAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nesnelerin interneti kavramıyla birlikte, internete bağlı cihaz sayısındaki artış ve bu cihazların üretmiş oldukları veri miktarları giderek büyümektedir. Büyük miktardaki verinin etkili bir şekilde işlenebilmesi için, bulut hizmetlerinin son kullanıcılara daha yakın bir konuma taşınmasında, sis bilişim teknolojisinin kullanımı öne çıkmaktadır. Sis düğümlerinin ağın ucuna yakın olmasından kaynaklı, verilerin bulundukları bölgelere yakın sis düğümleri tarafından toparlanması ve analizinin yapılması sistemin daha verimli çalışması açısından önemlidir. Fakat sis düğümlerinin sınırlı kaynaklara sahip olması, kaynak gerektiren işlemlerde iletim gecikmelerinin yaşanmasına sebep olmaktadır. Sis bilişimi kullanımının en önemli zorluklarından birisi IoT ağında çalışan uygulamalarda verimli hizmet yerleştirmesinin yapılamamasıdır. Bu tez çalışmasında, IoT uygulamalarında sis düğümlerine verimli hizmet yerleştirmesi yapabilmek için daha önce bu alanda kullanılmamış Optimal Yiyecek Arama Algoritması (OFA) önerilmektedir. Önerilen algoritma sis düğümleri arasında görev paylaşımının verimliliğini optimize etmeyi amaçlamaktadır. Algoritmanın sistem üzerinde enerji tüketimi, işlem maliyeti, kullanılan bant genişliği ve yürütme süreleri, Genetik Algoritma ve Rastgele Algoritma ile kapsamlı deneyler yapılarak karşılaştırılmıştır. Sonuçlar diğer algoritmalara göre yüzde değişimleri incelendiğinde EEG uygulamasında enerji tüketimini %14'a kadar, DCNS uygulaması üzerinde yapılan CPU kullanımını %25, bant genişliği kullanımında %86 ve yürütme süresinde %23' e kadar iyileştirdiğini göstermektedir. Sonuçlar OFA algoritmasının gelen görev taleplerini uygun sis düğümlerine etkili bir hizmet yerleştirmesi yaparak yerleştirdiğini, sistemin çalışma verimini arttırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The number of devices connected to the Internet and the amount of data produced by these devices is growing with the concept of the Internet of Things. The use of fog computing technology comes to the fore in moving cloud services closer to end users in order to process large amounts of data effectively. For the system to operate more efficiently, it is crucial that data is collected and analyzed by the fog nodes near the edge of the network, as they are situated close to their respective regions. However, fog nodes have limited resources, leading to transmission delays in processing tasks that demand more resources. One of the most significant challenges in utilizing fog computing is the inefficient service placement in applications running on the IoT network. In this thesis, an Optimal Foraging Algorithm (OFA), which has not been used before in this field, is proposed for efficient service placement to fog nodes in IoT applications. The proposed algorithm aims to optimize the efficiency of task distribution among fog nodes. Extensive experiments are conducted to compare the energy consumption, CPU utilization, bandwidth utilization, and execution times of the proposed algorithm on the system with those of Genetic Algorithm and Randomized Algorithm. The results, when analyzed in terms of percentage changes compared to other algorithms, indicate that improves energy consumption by up to 14% in the EEG application and enhances CPU utilization by 25%, bandwidth utilization by 86%, and runtime by 23% in the DCNS application. The results demonstrate that the OFA algorithm effectively places incoming task requests onto appropriate fog nodes, thereby enhancing the system's efficiency through optimal service placement.
Benzer Tezler
- Fog computing-based real-time emotion recognition using physiological signals
Fizyolojik sinyaller ile sis hesaplama tabanlı gerçek zamanlı duygu tanıma
ÖMÜR FATMANUR ERZURUMLUOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Siber güvenlikte saldırı tespiti için yeni bir hibrit kuantum sinir ağı modeli
A novel hybrid quantum neural network model for attack detection in cybersecurity
MUHAMMED YUSUF KÜÇÜKKARA
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT BAYILMIŞ
- Yazılım tanımlı çoklu ağlarda yönlendirilmiş döngüsüz graf modelli dijital cüzdan teknolojileri ile servis kalitesi destekli yönlendirme mimarisi
Quality of service assisted routing architecture with digital wallet technologies using a loop-free graph model routed in software-defined multi-domain networks
CEREN BUSE YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiBartın ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EVRİM GÜLER
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KARAKUŞ
- Instruction extension of RV32i and GCC back end for ascon lightweight cryptography algortihm
RISC-V komut seti mimarsi ve GNU derleyici koleksiyonunun ASCON şifreleme algoritması için genişletilmesi
ÖZLEM ALTINAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN
- Management of the internet of things (IOT) with software defined networking
Yazılım tabanlı ağlar ile nesnelerin interneti (IOT) yönetimi
CEM TÜRKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYŞEGÜL TÜYSÜZ ERMAN