Dokument: P2P Fog Computing: Enhancing Fog-based IoT Scenarios with Distributed Hash Tables

Titel:	P2P Fog Computing: Enhancing Fog-based IoT Scenarios with Distributed Hash Tables
Weiterer Titel:	P2P Fog Computing: Verbesserung von Fog-basierten IoT-Szenarien mit verteilten Hash-Tabellen
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=60481
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20221011-113938-8
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Englisch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Rabay'a, Ahmad [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 903 KB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 22.08.2022 / geändert 22.08.2022
Beitragende:	Jun.-Prof. Dr. Graffi, Kalman [Gutachter] Prof. Dr. Schöttner, Michael [Gutachter]
Dewey Dezimal-Klassifikation:	000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke » 004 Datenverarbeitung; Informatik
Beschreibungen:	Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) ist nicht mehr wegzudenken und hat die technologische Landschaft verändert, in der die bestehenden Legacy-Technologien anfingen, mit den neuen Anforderungen des IoT zu kämpfen. Ein wichtiges Beispiel ist das Cloud-Computing, das seit Jahrzehnten mit einem zentralisierten Rechen- und Speichermodell als Internet-Backbone dient. Mit dem massiven Wachstum des IoT stößt das zentralisierte Computing-Modell der Cloud auf wachsende Herausforderungen, wie z. B. Einschränkungen der Netzwerkbandbreite, die im Mittelpunkt dieser Forschung stehen. Fog Computing ist eine neue Computing-Architektur, die die Einschränkungen der zentralisierten Cloud durch eine Schicht verbundener, geografisch verteilter, heterogener Fog-Knoten in der Nähe der Endnutzer überwindet. Diese Fog Nodes fungieren wie Mini-Clouds, die über die Rechen- und Speicherkapazitäten verfügen, um einen Teil des Edge verkehr zu bewältigen und die Bandbreitenbelastung der Cloud zu verringern. Allerdings sind die Ressourcen der Fog Nodes in Bezug auf Speicherkapazität und Rechenleistung begrenzt. Daher muss bei ressourcenintensiven Anfragen, die von den Fog Nodes nicht allein bewältigt werden können, die Cloud kontaktiert werden. Die Herausforderungen, die sich dabei ergeben, werden in dieser Dissertation diskutiert. Wir schlagen ein neues Modell namens Peer-to-Peer Fog (P2P Fog) vor, das die Fähigkeiten des Fog Computing mit Peer-to-Peer (P2P) Netzwerkmechanismen kombiniert, um den Cloud-Knoten bei der Erfüllung der steigenden Anforderungen von IoT-Geräten zu unterstützen. Obwohl jeder Fog Nodes nur über eine begrenzte Rechenkapazität verfügt, kombiniert das von uns vorgeschlagene P2P Fog-Modell die Rechenkapazitäten der Fog Nodes und schafft so einen größeren Pool an Ressourcen. So kann die Anzahl der von den Fog Nodes bearbeiteten Anfragen erhöht werden, um die Anfragen, die an die Cloud gesendet werden, zu reduzieren. Als Vorstudie führen wir eine Sondierungsuntersuchung zur Implementierung von Cloud Computing in Unternehmenssystemen durch. Seit dem Aufkommen des Cloud Computing wird es fast überall eingesetzt. Ein Bereich, in dem viele Unsicherheiten bei der Implementierung der Cloud bestehen, sind jedoch ERP-Systeme. Diese Studie untersucht die wichtigsten Herausforderungen, die den Markt für die Implementierung von ERP-Systemen mit Cloud Computing aus der Marktperspektive einschränken, und stellt Lösungen für diese Herausforderungen vor. Das Ziel dieser Forschung ist es, dem Markt und den Forschern zu helfen, einen besseren Überblick über ERP in der Cloud zu bekommen, sowie einige der Probleme und Einschränkungen des Cloud-Computing-Modells zu behandeln. Wie bereits erwähnt, wird Cloud Computing in unterschiedlichem Umfang fast überall eingesetzt, auch bei aufkommenden Technologien wie des IoT. Unser neuartiges P2P Fog zielt darauf ab, die Einschränkungen von Cloud Computing und Fog Computing zu überwinden, wenn es um die Bewältigung der riesigen Datenmengen geht, die durch das Aufkommen des IoT entstehen. Das P2P Fog Modell verbessert das Fog Computing Modell durch die Einführung eines P2P Mechanismus zwischen den Fog Nodes auf der Fog Layer, um die Fähigkeiten der Fog Nodes zu stärken. Dies ermöglicht es den einzelnen Fog Nodes, mit anderen Fog Nodes auf der Fog Layer zusammenzuarbeiten, indem sie P2P-Overlays verwenden, um ihre Rechenkapazitäten zu bündeln und einen größeren Ressourcenpool zu schaffen, um die Anforderungen der IoT-Geräte in der Nähe des Endbenutzers zu erfüllen. Dadurch werden die Anfragen an die Cloud minimiert und der Bandbreitenverbrauch der Cloud weiter reduziert. Die P2P Distributed Hash Table (DHT)-basierten Overlays, die für diese Forschung in Betracht gezogen werden, sind Chord, Pastry und CAN. In einer Simulationsumgebung, die so konfiguriert ist, dass sie ein IoT-Setup imitiert, werden die verschiedenen P2P-Fog-Konfigurationen implementiert, bewertet und hinsichtlich ihres Bandbreitenverbrauchs verglichen, um herauszufinden, unter welchem Overlay das P2P-Fog-Modell besser abschneidet. Die Simulationsergebnisse, die mit einer P2P-Simulationssoftware namens "PeerfactSim.KOM" durchgeführt wurden, zeigen, dass das Pastry-Overlay im Vergleich zu den Modellen Cloud Computing, konventionelles Fog Computing, Chord P2P Fog und CAN P2P Fog bessere Ergebnisse hinsichtlich der Reduzierung des Bandbreitenverbrauchs erzielt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir in dieser Arbeit eine der größten Herausforderungen für das Cloud Computing und das komplementäre Fog Computing, die mit dem Aufkommen und dem massiven Wachstum des IoT einhergehen, identifiziert und näher erläutert haben, nämlich die Beschränkung der Netzwerkbandbreite. Dies führte zum Vorschlag unseres neuen Computermodells, das Fog Computing mit Peer-to-Peer-Netzwerkmechanismen kombiniert, um ein erweitertes dreischichtiges Client-P2PFog-Cloud-Modell namens P2P Fog zu bilden. Wir zeigen, dass unser vorgeschlagenes P2P Fog-Modell den Bandbreitenverbrauch der Cloud im Vergleich zum Fog Computing weiter reduziert. Während Fog Computing dazu beiträgt, eine schnellere Verarbeitung mit weniger Verzögerung zu erreichen, erweitert P2P Fog die Fähigkeit des Fog Computing, anspruchsvolle und ressourcenintensive Berechnungen einzubeziehen, während der Bandbreitenverbrauch durch die Kontaktaufnahme mit der Cloud reduziert wird. Mit diesen wissenschaftlichen Beiträgen gehen wir auf die in dieser Dissertation aufgezeigten offenen Fragen ein und ermöglichen die Nutzung von P2P Fog in Anwendungsfällen, die in der realen Welt vorkommen. Internet of Things (IoT) is here to stay, and has changed the technological landscape where existing legacy technologies started to struggle meeting with the emerging needs of IoT. A vital example is Cloud computing, which for decades, has served the internet backbone with a centralized computing and storage model. With the massive growth of IoT, the centralized computing model of the cloud encountered growing challenges, such as network bandwidth constraints, which is the main focus of this research. Fog computing is a new computing architecture which overcomes the limitations of the centralized cloud with a layer of connected, geographically distributed, heterogeneous fog nodes located at the proximity of the end users. Those fog nodes act like mini clouds which have the computing and storage capabilities to handle part of the edge traffic, reducing the bandwidth load of the cloud. However fog nodes are resource constrained in terms of storage capabilities and computational power. Therefore, any resource intensive requests which cannot be single handed by the fog nodes, the cloud needs to be contacted. The challenges arise in this endeavor are discussed in this research. We propose a new model called peer-to-peer fog (P2P Fog) which combines the capabilities of fog computing with peer-to-peer (P2P) network mechanism in order to support the cloud node meeting the increasing demands of IoT devices. Even though each fog node has a limited computational capabilities, our proposed P2P Fog model combines the computational capabilities of the fog nodes creating a larger pool of resources. Which provides an approach to increase the amount of requests handled by the fog nodes, in order to reduce the requests that will be sent through to the cloud. As a pre-study, we conduct an exploratory research on implementing cloud computing in business enterprise systems. Since the emergence of cloud computing it has been utilized almost everywhere. However, one area which faces many uncertainties to implement the cloud is ERP systems. This research investigates the main challenges that are restraining the market of implementing ERP systems using cloud computing from the market perspective and introduces solution to these challenges. The goal of this research is to helps the market and researchers get a better view about ERP in the cloud, as well addresses some of the issues and limitations of the cloud computing model. As mentioned earlier, cloud computing has been utilized, at various extends, almost everywhere, including emerging technologies such as IoT. Our novel P2P Fog computing model aims to overcome the limitations faced by cloud computing and fog computing when dealing with the huge data volume resulted from the emergence of IoT. The P2P Fog model enhances the fog computing model by introducing P2P mechanism between the fog nodes at the fog layer to empower the fog nodes capabilities. This allows the sole fog nodes to collaborate with the other fog nodes at the fog layer using P2P overlays to aggregate their computational capabilities and create a larger pool of resources to meet the IoT devices needs at the proximity of the end user. Hence minimize the requests to the cloud and further reduce the bandwidth consumption of the cloud. The P2P distributed hash table (DHT) based overlays considered for this research are: Chord, Pastry and CAN. With a simulator environment configured to imitate an IoT setup, the different P2P Fog configurations are implemented, evaluated and compared in terms of their bandwidth consumption in order to figure out under which overlay the P2P Fog model performs better. The simulation outputs, which are done using a P2P simulation software called "PeerfactSim.KOM", show that Pastry overlay produces better outcomes in terms of reducing the bandwidth consumption compared to cloud computing, conventional fog computing, Chord P2P Fog, and CAN P2P Fog models. In conclusion, in this work, we identify and elaborate on one of the main challenges facing the cloud computing and its complementary fog computing raised with the emergence and massive growth of IoT, namely: network bandwidth constraints. This lead to the proposal of our novel computing model that combines fog computing with peer-to-peer network mechanism to form an enhanced three layered client-P2PFog-cloud model named P2P Fog. We show that our proposed P2P Fog model further reduces the bandwidth consumption of the cloud compared to fog computing. While fog computing is helping to achieve faster processing with less delay, P2P Fog extends the capability of fog computing to include demanding and resource intensive computations, while reducing the bandwidth consumption results from contacting the cloud. With these contributions, we address the open questions raised in this Dissertation and enable P2P Fog to be utilized in use cases found in the real world.
Lizenz:	Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz
Fachbereich / Einrichtung:	Mathematisch- Naturwissenschaftliche Fakultät
Dokument erstellt am:	11.10.2022
Dateien geändert am:	11.10.2022
Promotionsantrag am:	18.05.2022
Datum der Promotion:	05.07.2022