Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-03-20T16:23:19Z No. of bitstreams: 1 HelberWagnerDaSilva_TESE.pdf: 5778578 bytes, checksum: 90e873919b0c427d1742037fea6faf9d (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-03-21T17:00:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 HelberWagnerDaSilva_TESE.pdf: 5778578 bytes, checksum: 90e873919b0c427d1742037fea6faf9d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-21T17:00:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HelberWagnerDaSilva_TESE.pdf: 5778578 bytes, checksum: 90e873919b0c427d1742037fea6faf9d (MD5) Previous issue date: 2017-11-29 / As aplica??es de miss?o cr?tica (AMC) representam um dos casos de uso mais promissores da Internet das Coisas (do ingl?s, Internet of Things ? IoT) ao prometer impactos em ?reas vitais, como videovigil?ncia inteligente em ambientes com alta densidade humana, tr?fego de ve?culos aut?nomos com seguran?a, cirurgia remota com precis?o, dentre muitas outras. As AMC devem explorar o conte?do disponibilizado por plataformas IoT em cen?rios de rede IoT softwarizada (IoTS), que nesta tese representa um sistema IoT executando sobre uma infraestrutura de rede cuja arquitetura inclui substrato de rede definida por software para permitir a flexibilidade nas opera??es de controle. Entretanto, as AMC possuem fortes requisitos de Qualidade de Servi?o (do ingl?s, Quality of Service - QoS), tais como lat?ncia, jitter e perdas, al?m da alta demanda por recursos de rede (e.g., processamento em n?s, caminhos e largura de banda nos enlaces) que precisam ser assegurados pela IoTS para garantir efici?ncia e precis?o. A variabilidade e a dinamicidade de requisitos dos servi?os nesse cen?rio s?o muito elevadas, que podem ir desde a coleta de dados escalares (e.g., sensores ambientais, etc.) at? o processamento digital de multim?dia (e.g., v?deo e ?udio) em tempo real. Nesse cen?rio de IoTS com AMC sens?vel a QoS, torna-se necess?rio um plano de controle que tenha capacidade de prover um servi?o de transporte mais refinado com qualidade garantida, de forma otimizada e aut?noma. Esta tese vai al?m do estado da arte ao definir um arcabou?o hol?stico para o controle de sess?es multiusu?rios (agregando m?ltiplas AMC compartilhando conte?do de uma plataforma IoT) altamente sens?veis a qualidade em uma IoTS, com m?todos refinados para orquestra??o auto-organizada, controle e gest?o de recursos orientados a QoS. O arcabou?o, chamado CLASSICO (Cross-LAyer SDN SessIon COntrol), permite acoplar a variabilidade e a dinamicidade da IoTS, alocando dinamicamente recursos para satisfazer requisitos das AMC em termos de largura de banda elevada e lat?ncias muito baixas durante todo o tempo de dura??o da sess?o, alavancando substrato das Redes Definidas por Software (do ingl?s, Software Defined Networks - SDN) para flexibilidade e modularidade. Para alcan?ar esses objetivos, CLASSICO define um plano de controle cross-layer integrado ? IoTS que considera os par?metros do conte?do (ao n?vel de aplica??o) requerido pelas AMC para construir e manter sess?es multiusu?rios orientadas a QoS, e induz uma IoTS multiusu?rio otimizada atrav?s do transporte baseado em grupos (ao n?vel de rede), buscando ao mesmo tempo aumentar a escalabilidade do sistema IoT. Para valida??o, CLASSICO foi prototipado e avaliado em um testbed real em um caso de uso de v?deo. Os resultados da avalia??o revelam os ganhos de CLASSICO em termos de QoS e Qualidade de Experi?ncia (do ingl?s, Quality of Experience - QoE), em compara??o a uma solu??o baseada em SDN Multicast. / Mission Critical Applications (AMC) represent one of the most promising use cases in the Internet of Things (IoT) as they promise to impact vital areas, such as smart surveillance in environments with high human density, autonomous vehicle traffic with security, remote surgery with precision, among many others. AMC are expected to exploit the content made available by IoT platforms in softwarized IoT networks (IoTS) scenarios, which represents an IoT system running over a network infrastructure which includes software-defined network substrate to allow flexibility in control operations. However, AMCs have strong Quality of Service (QoS) requirements, such as latency, jitter and losses, as well as the high demand for network resources (e.g., node processing, paths and link bandwidth) that need to be guaranteed by IoTS to ensure efficiency and accuracy. The variability and dynamicity of service requirements in this scenario are very high, ranging from scalar data collection (e.g., environmental sensors, etc.) to digital multimedia (e.g., video and audio) processing in real time. In this IoTS scenario with QoS-sensitive AMC, it is necessary to have a control plan with the capacity to provide a fine-grained transport service with guaranteed quality, in an optimized and autonomous way. This thesis goes beyond the state of the art by defining a holistic framework for controlling multiuser sessions (aggregating multiple AMCs sharing content from an IoT platform) highly quality-sensitive in an IoTS, with fine-grained methods for quality-oriented self-organized orchestration, resource control and management. The framework, called CLASSICO (Cross-LAyer SDN SessIon COntrol), allows to couple IoTS variability and dynamicity, dynamically allocating resources to meet AMC requirements regarding high bandwidth and very low latencies throughout the session duration, leveraging the substrate of the Software Defined Networks (SDN) for flexibility and modularity. To achieve these objectives, CLASSICO defines a cross-layer control plan integrated with IoTS that considers the content parameters (at the application level) required by the AMC to build and maintain QoS-oriented multiuser sessions, and induces an optimized multiuser IoTS through group-based transport (at the network level), while increasing the scalability of the IoT system. For validation purposes, CLASSICO has been prototyped and evaluated on a real testbed in a video use case. The results of the evaluation reveal the gains of CLASSICO regarding QoS and Quality of Experience (QoE), in comparison to an SDN Multicast-based solution.

[ES] La interoperabilidad entre los objetos comunicados es el objetivo principal del internet de las cosas (IoT). Algunos esfuerzos para lograrlo han generado diversas propuestas de arquitecturas, sin embargo, aún no se ha llegado a un conceso. Estas arquitecturas difieren en el tipo de estructura, grado de centralización, algoritmo de enrutamiento, métricas de enrutamiento, técnicas de descubrimiento, algoritmos de búsqueda, segmentación, calidad de servicio y seguridad, entre otros. Algunas son mejores que otras, dependiendo del entorno en el que se desempeñan y del tipo de parámetro que se use. Las más populares son las orientadas a eventos o acciones basadas en reglas, las cuales han permitido que IoT ingrese en el mercado y logre una rápida masificación. Sin embargo, su interoperabilidad se basa en alianzas entre fabricantes para lograr su compatibilidad. Esta solución se logra en la nube con una plataforma que unifica a las diferentes marcas aliadas. Esto permite la introducción de estas tecnologías a la vida común de los usuarios pero no resuelve problemas de autonomía ni de interoperabilidad. Además, no incluye a la nueva generación de redes inteligentes basadas en cosas inteligentes. La arquitectura propuesta en esta tesis toma los aspectos más relevantes de las cuatro arquitecturas IoT más aceptadas y las integra en una, separando la capa IoT (comúnmente presente en estas arquitecturas), en tres capas. Además, está pensada para abarcar redes de proximidad (integrando diferentes tecnologías de interconexión IoT) y basar su funcionamiento en inteligencia artificial (AI). Por lo tanto, esta propuesta aumenta la posibilidad de lograr la interoperabilidad esperada y aumenta la funcionalidad de cada objeto en la red enfocada en prestar un servicio al usuario. Aunque el sistema que se propone incluye el procesamiento de una inteligencia artificial, sigue los mismos aspectos técnicos que sus antecesoras, ya que su operación y comunicación continúan basándose en la capa de aplicación y trasporte de la pila de protocolo TCP/IP. Sin embargo, con el fin de aprovechar los protocolos IoT sin modificar su funcionamiento, se crea un protocolo adicional que se encapsula y adapta a su carga útil. Se trata de un protocolo que se encarga de descubrir las características de un objeto (DFSP) divididas en funciones, servicios, capacidades y recursos, y las extrae para centralizarla en el administrador de la red (IoT-Gateway). Con esta información el IoT-Gateway puede tomar decisiones como crear grupos de trabajo autónomos que presten un servicio al usuario y enrutar a los objetos de este grupo que prestan el servicio, además de medir la calidad de la experiencia (QoE) del servicio; también administra el acceso a internet e integra a otras redes IoT, utilizando inteligencia artificial en la nube. Al basarse esta propuesta en un nuevo sistema jerárquico para interconectar objetos de diferente tipo controlados por AI con una gestión centralizada, se reduce la tolerancia a fallos y seguridad, y se mejora el procesamiento de los datos. Los datos son preprocesados en tres niveles dependiendo del tipo de servicio y enviados a través de una interfaz. Sin embargo, si se trata de datos sobre sus características estos no requieren mucho procesamiento, por lo que cada objeto los preprocesa de forma independiente, los estructura y los envía a la administración central. La red IoT basada en esta arquitectura tiene la capacidad de clasificar un objeto nuevo que llegue a la red en un grupo de trabajo sin la intervención del usuario. Además de tener la capacidad de prestar un servicio que requiera un alto procesamiento (por ejemplo, multimedia), y un seguimiento del usuario en otras redes IoT a través de la nube. / [CA] La interoperabilitat entre els objectes comunicats és l'objectiu principal de la internet de les coses (IoT). Alguns esforços per aconseguir-ho han generat diverses propostes d'arquitectures, però, encara no s'arriba a un concens. Aquestes arquitectures difereixen en el tipus d'estructura, grau de centralització, algoritme d'encaminament, mètriques d'enrutament, tècniques de descobriment, algoritmes de cerca, segmentació, qualitat de servei i seguretat entre d'altres. Algunes són millors que altres depenent de l'entorn en què es desenvolupen i de el tipus de paràmetre que es faci servir. Les més populars són les orientades a esdeveniments o accions basades en regles. Les quals li han permès entrar al mercat i aconseguir una ràpida massificació. No obstant això, la seva interoperabilitat es basa en aliances entre fabricants per aconseguir la seva compatibilitat. Aquesta solució s'aconsegueix en el núvol amb una plataforma que unifica les diferents marques aliades. Això permet la introducció d'aquestes tecnologies a la vida comuna dels usuaris però no resol problemes d'autonomia ni d'interoperabilitat. A més, no inclou a la nova generació de xarxes intel·ligents basades en coses intel·ligents. L'arquitectura proposada en aquesta tesi, pren els aspectes més rellevants de les quatre arquitectures IoT mes acceptades i les integra en una, separant la capa IoT (comunament present en aquestes arquitectures), en tres capes. A més aquesta pensada en abastar xarxes de proximitat (integrant diferents tecnologies d'interconnexió IoT) i basar el seu funcionament en intel·ligència artificial. Per tant, aquesta proposta augmenta la possibilitat d'aconseguir la interoperabilitat esperada i augmenta la funcionalitat de cada objecte a la xarxa enfocada a prestar un servei a l'usuari. Tot i que el sistema que es proposa inclou el processament d'una intel·ligència artificial, segueix els mateixos aspectes tècnics que les seves antecessores, ja que, la seva operació i comunicació se segueix basant en la capa d'aplicació i transport de la pila de protocol TCP / IP. No obstant això, per tal d'aprofitar els protocols IoT sense modificar el seu funcionament es crea un protocol addicional que s'encapsula i s'adapta a la seva càrrega útil. Es tracta d'un protocol que s'encarrega de descobrir les característiques d'un objecte (DFSP) dividides en funcions, serveis, capacitats i recursos, i les extreu per centralitzar-la en l'administrador de la xarxa (IoT-Gateway). Amb aquesta informació l'IoT-Gateway pot prendre decisions com crear grups de treball autònoms que prestin un servei a l'usuari i encaminar als objectes d'aquest grup que presten el servei. A més de mesurar la qualitat de l'experiència (QoE) de el servei. També administra l'accés a internet i integra a altres xarxes Iot, utilitzant intel·ligència artificial en el núvol. A l'basar-se aquesta proposta en un nou sistema jeràrquic per interconnectar objectes de diferent tipus controlats per AI amb una gestió centralitzada, es redueix la tolerància a fallades i seguretat, i es millora el processament de les dades. Les dades són processats en tres nivells depenent de el tipus de servei i enviats a través d'una interfície. No obstant això, si es tracta de dades sobre les seves característiques aquests no requereixen molt processament, de manera que cada objecte els processa de forma independent, els estructura i els envia a l'administració central. La xarxa IoT basada en aquesta arquitectura té la capacitat de classificar un objecte nou que arribi a la xarxa en un grup de treball sense la intervenció de l'usuari. A més de tenir la capacitat de prestar un servei que requereixi un alt processament (per exemple multimèdia), i un seguiment de l'usuari en altres xarxes IoT a través del núvol. / [EN] Interoperability between communicating objects is the main goal of the Internet of Things (IoT). Efforts to achieve this have generated several architectures' proposals; however, no consensus has yet been reached. These architectures differ in structure, degree of centralisation, routing algorithm, routing metrics, discovery techniques, search algorithms, segmentation, quality of service, and security. Some are better than others depending on the environment in which they perform, and the type of parameter used. The most popular are those oriented to events or actions based on rules, which has allowed them to enter the market and achieve rapid massification. However, their interoperability is based on alliances between manufacturers to achieve compatibility. This solution is achieved in the cloud with a dashboard that unifies the different allied brands, allowing the introduction of these technologies into users' everyday lives but does not solve problems of autonomy or interoperability. Moreover, it does not include the new generation of smart grids based on smart things. The architecture proposed in this thesis takes the most relevant aspects of the four most accepted IoT-Architectures and integrates them into one, separating the IoT layer (commonly present in these architectures) into three layers. It is also intended to cover proximity networks (integrating different IoT interconnection technologies) and base its operation on artificial intelligence (AI). Therefore, this proposal increases the possibility of achieving the expected interoperability and increases the functionality of each object in the network focused on providing a service to the user. Although the proposed system includes artificial intelligence processing, it follows the same technical aspects as its predecessors since its operation and communication is still based on the application and transport layer of the TCP/IP protocol stack. However, in order to take advantage of IoT-Protocols without modifying their operation, an additional protocol is created that encapsulates and adapts to its payload. This protocol discovers the features of an object (DFSP) divided into functions, services, capabilities, and resources, and extracts them to be centralised in the network manager (IoT-Gateway). With this information, the IoT-Gateway can make decisions such as creating autonomous workgroups that provide a service to the user and routing the objects in this group that provide the service. It also measures the quality of experience (QoE) of the service. Moreover, manages internet access and integrates with other IoT-Networks, using artificial intelligence in the cloud. This proposal is based on a new hierarchical system for interconnecting objects of different types controlled by AI with centralised management, reducing the fault tolerance and security, and improving data processing. Data is preprocessed on three levels depending on the type of service and sent through an interface. However, if it is data about its features, it does not require much processing, so each object preprocesses it independently, structures it and sends it to the central administration. The IoT-Network based on this architecture can classify a new object arriving on the network in a workgroup without user intervention. It also can provide a service that requires high processing (e.g., multimedia), and user tracking in other IoT-Networks through the cloud. / González Ramírez, PL. (2022). Interconnection Architecture of Proximity Smart IoE-Networks with Centralised Management [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181892