Розробка методу віртуальної кластерізації граничного середовища Інтернету речей

Автор(и)

  • Георгій Анатолійович Кучук Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-2862-438X
  • Олександр Олександрович Можаєв Харківський національний університет внутрішніх справ, Україна https://orcid.org/0000-0002-1412-2696
  • Ніна Георгіївна Кучук Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-0784-1465
  • Сергій Анатолійович Тюлєнєв Науково-дослідний центр судової експертизи у сфері інформаційних технологій та інтелектуальної власності Міністерства юстиції України, Україна https://orcid.org/0000-0001-9685-1536
  • Михайло Олександрович Можаєв Науково-дослідний центр судової експертизи у сфері інформаційних технологій та інтелектуальної власності Міністерства юстиції України, Україна https://orcid.org/0000-0003-1566-9260
  • Юрій Валерійович Гнусов Харківський національний університет внутрішніх справ, Україна https://orcid.org/0000-0002-9017-9635
  • Михайло Віталійович Цуранов Харківський національний університет внутрішніх справ, Україна https://orcid.org/0000-0002-2115-7029
  • Тетяна Максимівна Бикова Науково-дослідний центр судової експертизи у сфері інформаційних технологій та інтелектуальної власності Міністерства юстиції України, Україна https://orcid.org/0000-0002-6722-9470
  • Сергій Іванович Клівець Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба , Україна https://orcid.org/0000-0002-8109-0639
  • Олександр Васильович Кулєшов Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба , Україна https://orcid.org/0000-0002-8223-3814

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.298431

Ключові слова:

інтернет речей, віртуальний кластер, граничне середовище, гетерогенність, туманні обчислення, збалансованість

Анотація

Об’єктом дослідження є процес розподілу навантаження у граничному середовищі Інтернету речей.

Вирішене завдання підвищення ефективності функціонування мережі обчислювальних пристроїв граничного середовища Інтернету речей. Для цього були задіяні вільні ресурси гетерогенних одноплатних комп’ютерів.

В процесі проведення досліджень розроблений підхід до формування архітектури для віртуального кластера комп’ютерів з обмеженими ресурсами. При розробці враховувались специфічні особливості граничного середовища Інтернету речей. Це дозволило запропонувати чотирирівневу архітектуру замість стандартної семирівневої архітектури мереж пристроїв обробки інформації датчиків Інтернету речей.

Також визначені етапи формування віртуального кластера у граничному середовищі Інтернету речей. Обґрунтована трьохетапна процедура формування віртуального кластера. Дана процедура дозволила розробити метод віртуальної кластеризації граничного середовища Інтернету речей на базі запропонованої архітектури віртуального кластера.

Досліджений запропонований метод побудови віртуального кластера граничного середовища Інтернету речей. При невеликій завантаженості мережі віртуальний кластер не має переваги над класичним кластером. Але при зростанні завантаженості мережі віртуальний кластер переважає класичний кластер за сумарною продуктивністю, перевага за сумарною продуктивністю може перевищувати 10 %. Також доведено, що для гетерогенного середовища зміни продуктивності при повному завантаженні мережі суттєво залежать від кількості віртуальних груп вузлів. Отримані результати дослідження метода побудови віртуального кластера граничного середовища Інтернету речей можна пояснити підвищенням збалансованості навантаження мережі при віртуальній кластеризації

Біографії авторів

Георгій Анатолійович Кучук, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Доктор технічних наук, професор

Кафедра комп’ютерна інженерія та програмування

Олександр Олександрович Можаєв, Харківський національний університет внутрішніх справ

Доктор технічних наук, професор

Кафедра кібербезпеки та DATA-технологій

Ніна Георгіївна Кучук, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Доктор технічних наук, професор

Кафедра комп’ютерна інженерія та програмування

Сергій Анатолійович Тюлєнєв, Науково-дослідний центр судової експертизи у сфері інформаційних технологій та інтелектуальної власності Міністерства юстиції України

Кандидат економічних наук

Директор

Михайло Олександрович Можаєв, Науково-дослідний центр судової експертизи у сфері інформаційних технологій та інтелектуальної власності Міністерства юстиції України

Доктор технічних наук, завідувач лабораторії

Лабораторія авторського права та інформаційних технологій

Юрій Валерійович Гнусов, Харківський національний університет внутрішніх справ

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра кібербезпеки та DATA-технологій

Михайло Віталійович Цуранов, Харківський національний університет внутрішніх справ

Старший викладач

Кафедра кібербезпеки та DATA-технологій

Тетяна Максимівна Бикова, Науково-дослідний центр судової експертизи у сфері інформаційних технологій та інтелектуальної власності Міністерства юстиції України

Виконувач обов'язків завідувача лабораторії

Лабораторія досліджень об’єктів інформаційних технологій

Сергій Іванович Клівець, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба

Кандидат технічних наук

Науковий центр

Олександр Васильович Кулєшов, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба

Кандидат військових наук, доцент

Науковий центр

Посилання

  1. Schulz, A. S. (2023). User Interactions with Internet of Things (IoT) Devices in Shared Domestic Spaces. Proceedings of the 22nd International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia. https://doi.org/10.1145/3626705.3632615
  2. Pardo, C., Wei, R., Ivens, B. S. (2022). Integrating the business networks and internet of things perspectives: A system of systems (SoS) approach for industrial markets. Industrial Marketing Management, 104, 258–275. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2022.04.012
  3. Zakharchenko, A., Stepanets, O. (2023). Digital twin value in intelligent building development. Advanced Information Systems, 7 (2), 75–86. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.2.11
  4. Chalapathi, G. S. S., Chamola, V., Vaish, A., Buyya, R. (2021). Industrial Internet of Things (IIoT) Applications of Edge and Fog Computing: A Review and Future Directions. Advances in Information Security, 293–325. https://doi.org/10.1007/978-3-030-57328-7_12
  5. Zuev, A., Karaman, D., Olshevskiy, A. (2023). Wireless sensor synchronization method for monitoring short-term events. Advanced Information Systems, 7 (4), 33–40. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.4.04
  6. Krishnan, S., Ilmudeen, A. (2023). Internet of Medical Things in Smart Healthcare. Apple Academic Press. https://doi.org/10.1201/9781003369035
  7. Fatlawi, A., Al-Dujaili, M. J. (2023). Integrating the internet of things (IoT) and cloud computing challenges and solutions: A review. AIP Conference Proceedings. https://doi.org/10.1063/5.0181842
  8. Qayyum, T., Trabelsi, Z., Waqar Malik, A., Hayawi, K. (2022). Mobility-aware hierarchical fog computing framework for Industrial Internet of Things (IIoT). Journal of Cloud Computing, 11 (1). https://doi.org/10.1186/s13677-022-00345-y
  9. Lu, S., Wu, J., Wang, N., Duan, Y., Liu, H., Zhang, J., Fang, J. (2021). Resource provisioning in collaborative fog computing for multiple delay‐sensitive users. Software: Practice and Experience, 53 (2), 243–262. https://doi.org/10.1002/spe.3000
  10. Petrovska, I., Kuchuk, H. (2023). Adaptive resource allocation method for data processing and security in cloud environment. Advanced Information Systems, 7 (3), 67–73. https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.3.10
  11. Kuchuk, G., Nechausov, S., Kharchenko, V. (2015). Two-stage optimization of resource allocation for hybrid cloud data store. 2015 International Conference on Information and Digital Technologies. https://doi.org/10.1109/dt.2015.7222982
  12. Li, G., Liu, Y., Wu, J., Lin, D., Zhao, S. (2019). Methods of Resource Scheduling Based on Optimized Fuzzy Clustering in Fog Computing. Sensors, 19(9), 2122. https://doi.org/10.3390/s19092122
  13. Jamil, B., Shojafar, M., Ahmed, I., Ullah, A., Munir, K., Ijaz, H. (2019). A job scheduling algorithm for delay and performance optimization in fog computing. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 32 (7). https://doi.org/10.1002/cpe.5581
  14. Gomathi, B., Saravana Balaji, B., Krishna Kumar, V., Abouhawwash, M., Aljahdali, S., Masud, M., Kuchuk, N. (2022). Multi-Objective Optimization of Energy Aware Virtual Machine Placement in Cloud Data Center. Intelligent Automation & Soft Computing, 33 (3), 1771–1785. https://doi.org/10.32604/iasc.2022.024052
  15. Proietti Mattia, G., Beraldi, R. (2023). P2PFaaS: A framework for FaaS peer-to-peer scheduling and load balancing in Fog and Edge computing. SoftwareX, 21, 101290. https://doi.org/10.1016/j.softx.2022.101290
  16. Kuchuk, N., Mozhaiev, O., Semenov, S., Haichenko, A., Kuchuk, H., Tiulieniev, S. et al. (2023). Devising a method for balancing the load on a territorially distributed foggy environment. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (4 (121)), 48–55. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.274177
  17. Kuchuk, N., Ruban, I., Zakovorotnyi, O., Kovalenko, A., Shyshatskyi, A., Sheviakov, I. (2023). Traffic Modeling for the Industrial Internet of NanoThings. 2023 IEEE 4th KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek). https://doi.org/10.1109/khpiweek61412.2023.10312856
  18. Sharma, S., Saini, H. (2019). A novel four-tier architecture for delay aware scheduling and load balancing in fog environment. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 24, 100355. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2019.100355
  19. Khudov, H., Diakonov, O., Kuchuk, N., Maliuha, V., Furmanov, K., Mylashenko, I. et al. (2021). Method for determining coordinates of airborne objects by radars with additional use of ADS-B receivers. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (112)), 54–64. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.238407
  20. Malik, U. M., Javed, M. A., Frnda, J., Rozhon, J., Khan, W. U. (2022). Efficient Matching-Based Parallel Task Offloading in IoT Networks. Sensors, 22 (18), 6906. https://doi.org/10.3390/s22186906
  21. Liu, L., Chen, H., Xu, Z. (2022). SPMOO: A Multi-Objective Offloading Algorithm for Dependent Tasks in IoT Cloud-Edge-End Collaboration. Information, 13 (2), 75. https://doi.org/10.3390/info13020075
  22. Ghenai, A., Kabouche, Y., Dahmani, W. (2018). Multi-user dynamic scheduling-based resource management for Internet of Things applications. 2018 International Conference on Internet of Things, Embedded Systems and Communications (IINTEC). https://doi.org/10.1109/iintec.2018.8695308
  23. Kuchuk, G. A., Akimova, Yu. A., Klimenko, L. A. (2000). Method of optimal allocation of relational tables. Engineering Simulation, 17 (5), 681–689.
  24. Wei, J.-Y., Wu, J.-J. (2023). Resource Allocation Algorithm in Industrial Internet of Things Based on Edge Computing. Dongbei Daxue Xuebao / Journal of Northeastern University, 44 (8). https://doi.org/10.12068/j.issn.1005-3026.2023.08.002
  25. Yaloveha, V., Podorozhniak, A., Kuchuk, H. (2022). Convolutional neural network hyperparameter optimization applied to land cover classification. Radioelectronic and computer systems, 1, 115–128. https://doi.org/10.32620/reks.2022.1.09
  26. Zhang, Z. (2021). A computing allocation strategy for Internet of things’ resources based on edge computing. International Journal of Distributed Sensor Networks, 17 (12), 155014772110648. https://doi.org/10.1177/15501477211064800
  27. Attar, H., Khosravi, M. R., Igorovich, S. S., Georgievan, K. N., Alhihi, M. (2021). E-Health Communication System with Multiservice Data Traffic Evaluation Based on a G/G/1 Analysis Method. Current Signal Transduction Therapy, 16 (2), 115–121. https://doi.org/10.2174/1574362415666200224094706
  28. Kammoun, N., Abassi, R., Guemara, S. (2019). Towards a New Clustering Algorithm based on Trust Management and Edge Computing for IoT. 2019 15th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC). https://doi.org/10.1109/iwcmc.2019.8766492
  29. Kovalenko, A., Kuchuk, H. (2022). Methods to Manage Data in Self-healing Systems. Studies in Systems, Decision and Control, 113–171. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96546-4_3
  30. Yang, J., Bao, L., Liu, W., Yang, R., Wu, C. Q. (2023). On a Meta Learning-Based Scheduler for Deep Learning Clusters. IEEE Transactions on Cloud Computing, 11 (4), 3631–3642. https://doi.org/10.1109/tcc.2023.3308161
  31. Pisching, M. A., Pessoa, M. A. O., Junqueira, F., dos Santos Filho, D. J., Miyagi, P. E. (2018). An architecture based on RAMI 4.0 to discover equipment to process operations required by products. Computers & Industrial Engineering, 125, 574–591. https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.12.029
Розробка методу віртуальної кластерізації граничного середовища Інтернету речей

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-02-28

Як цитувати

Кучук, Г. А., Можаєв, О. О., Кучук, Н. Г., Тюлєнєв, С. А., Можаєв, М. О., Гнусов, Ю. В., Цуранов, М. В., Бикова, Т. М., Клівець, С. І., & Кулєшов, О. В. (2024). Розробка методу віртуальної кластерізації граничного середовища Інтернету речей . Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(9 (127), 60–71. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.298431

Номер

Том 1 № 9 (127) (2024): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційно-керуючі системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Heorhii Kuchuk, Oleksandr Mozhaiev, Nina Kuchuk, Serhii Tiulieniev, Mykhailo Mozhaiev, Yurii Gnusov, Mykhailo Tsuranov, Tetiana Bykova, Sergii Klivets, Alexander Kuleshov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.