Return to search

Building Distributed Systems for Fresh and Low-latency Data Delivery for Internet of Things

Internet of Things (IoT) is a system of interrelated computing devices with the ability to transfer data over the network and collected by the applications that rely on fresh information, where the freshness of data can be measured by a metric called Age of Information (AoI). Age of Information is the time that is measured by the receiving node from the time the data has generated at the source. It is an important metric for many IoT applications such as, collecting data from temperature sensors, pollution rates in a specific city. However, the bottleneck problem occurs at sensors because they are constrained devices in terms of energy (power via battery), and also have limited memory and computational power. Therefore, they cannot serve many requests at the same time and thus, it will decrease the information quality which means more unnecessary aging. As a result, we suggest as a solution a distributed system that takes into account the AoI transmitted by the sensors so that IoT applications will receive the expected information quality. This thesis describes the three algorithms that can be used tobuild and test three different topologies. The first algorithm builds a Random graph while second and thirds algorithms shapes Clustered and Hybrid graphs respectively. For testing, we use Python based SimPy package which is a process-based discrete-event simulation framework. Finally, we compare Random, Clustered and Hybrid graphs results. Overall, the Hybrid graph delivers more fresh information than other graphs. / Internet of Things (IoT) är ett system med sammanhängande datorenheter med förmågan att överföra data över nätverket och samlas in av applikationer som förlitar sig på ny information, där datorns färskhet kan mätas med en metrisk som kallas Age of Information (AoI ). Age of Information är den tid som mäts av den mottagande noden från den tid datan har genererat vid källan. Det är en viktig metrisk för många IoT-applikationer, till exempel att samla in data från temperatursensorer, föroreningar i en specifik stad. Flaskhalsproblemet uppstår emellertid vid sensorer eftersom de är begränsade enheter i termer av energi (ström via batteri), och också har begränsat minne och beräkningskraft. Därför kan de inte betjäna många förfrågningar samtidigt och det kommer därför att minska informationskvaliteten vilket innebär mer onödigt åldrande. Som ett resultat föreslår vi som en lösning ett distribuerat system som tar hänsyn till AoI som sänds av sensorerna så att IoT-applikationer får den förväntade informationskvaliteten. Den här avhandlingen beskriver de tre algoritmerna som kananvändas för att bygga och testa tre olika topologier. Den första algoritmen bygger ett slumpmässigt diagram medan andra och tredjedels algoritmer formar Clustered respektive hybriddiagram. För testning använder vi ett Python-baserat SimPy-paket somär en processbaserad diskret händelsimuleringsram. Slutligen jämför vi slumpmässiga, klusterade och hybriddiagramresultat. Sammantaget ger hybridgrafen mer ny information än andra grafer.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-269166
Date January 2019
CreatorsToutounji Alkallas, Adnan
PublisherKTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-EECS-EX ; 2019:713

Page generated in 0.0029 seconds