Autonomic Interoperability Manager：物联网全栈互操作性服务架构设计与模拟

∗可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectICTExpress 8（2022）507www.elsevier.com/locate/icteAutonomic Interoperability Manager：物联网中全栈互操作性的面向服务架构Abdul Jaleela，Tayyeb Mahmoodb，Ahsen Tahirb，Shehzad Aslama，Ubaid Ullah Fayyazba巴基斯坦拉合尔工程技术大学计算机科学系b巴基斯坦拉合尔工程技术大学电气工程系接收日期：2021年8月20日;接收日期：2021年9月30日;接受日期：2021年10月26日2021年11月23日网上发售摘要互操作性涉及物联网设备之间的水平集成，这些设备形成了特定于供应商或协议的孤岛。为了回答这个问题，摘要介绍了一种具有自配置、自修复、自优化和自保护功能的自治互操作性管理器（AIM）的体系结构设计。有了AIM，具有不同协议、语法和语义的物联网设备可以进行协作和交互，其基于插件的自主、面向服务的体系结构确保了可伸缩性和可扩展性。我们使用一系列虚拟物联网设备模拟了一个医疗保健用例，以证明AIM在高度动态的环境中大大缩短了平均响应时间，通过主动削减网络流量和优化计算资源。版权所有2021作者。由爱思唯尔公司出版代表韩国通信和信息科学研究所这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。关键词：协议互操作性;自主计算;数据交换1. 介绍最近，物联网（IoT）正在推动智能社区、交通、医疗保健和工业中的智能设备之间的横向协作的界限，在工业4.0的保护伞下[1]。提出了许多协议、平台和框架来使这种通信可实现和可靠，包括特定于供应商以及公共/开源标准和协议。因此，同构设备（具有相同的协议）可以协作，而异构设备在很大程度上缺乏互操作性[2]。最 近的 许多 努力 都集 中在 互操 作 性框 架上 ，例 如oneM2M [3]，它为符合数据交换的设备构建了统一的水平物联网服务平台。随着雾计算的出现，用雾设备翻译设备通信正成为此类框架的首选、非侵入式替代方案[4]。然而，现有的翻译方法缺乏可扩展性，全栈互操作性[5]，可扩展性和鲁棒性[6]，*通讯作者。电子邮件地址：abduljaleel@uet.edu.pk（A.Jaleel），tayyeb@uet.edu.pk（T.Mahmood），ahsan@uet.edu.pk（A.Tahir），shehzadaslam@uet.edu.pk（S.Aslam）、ubaid@uet.edu.pk（U.U.Fayyaz）。同行审议由韩国通信研究所负责教育与信息科学（KICS）。https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.10.0107]。需要一个具有以下特性的自主架构，自配置、自修复、自优化和自保护（自服务），可在时变和异构物联网中实现高效的数据交换[8]。本文介绍了一个自主互操作管理器，它通过协议、语法和语义转换器确保异构设备之间的互操作性，并由雾级别的自主管理器管理。AIM的面向服务的架构（SOA）[9]将这些转换器嵌入到一个自主管理器中，该管理器有助于发现和注册物联网设备，验证传入的网络攻击保护请求此外，通过代理插件（BP）和转换器插件（CP）提供可扩展性，使新设备能够在现有物联网中进行协作。还提出了一种用于客户端的自治插件（AP），使物联网设备能够充分利用这种自主性。传统设备（没有这个插件）在这项工作中是半自主的。我们在这项工作中的主要贡献包括：（1）据我们所知，首次在全栈物联网互操作性领域引入自主计算(2) 提出了一种新颖的、基于插件的SOA以实现可伸缩性;新的2405-9595/© 2021作者。 由Elsevier B.V.代表韩国通信和信息科学研究所出版。这是一CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。A. Jaleel，T.马哈茂德，A.Tahir等人ICT Express 8（2022）507508Fig. 1. 面向服务的Autonomic Interoperability Manager架构，用于配置、保护、修复和优化服务，具有可管理的物联网请求队列、工作线程池和基于转换器插件的互操作性处理程序。语义、语法和协议作为插件被合并，以及（3）在代表高度动态物联网的智能医疗亭的案例研究中模拟所提出的SOA第2节介绍了物联网互操作性和SOA提案的最新这促使AIM成为我们在第3节中详细介绍的SOA。第4节介绍了评价案例，第5节介绍了结果和讨论。最后，第6节结束了本文。2. 相关工作由于物联网中互操作性的重要性，它在过去几年中吸引了众多研究人员的关注。第一次尝试集中在提供用于互操作性的中间层，例如在[4]中，作者采用虚拟事物Web来提供用于物联网设备的语法（数据）集成的REST式API，以及在[5]中，自定义API将协议孤岛粘合在一起。这样的实现需要足够的计算资源，因此，最近利用雾设备来实现这些中间件。在[6]中，作者使用基于雾的智能网关在云消费之前预处理数据，而在[7]中，作者构建了一个基于雾的网关，用于传感器网络集成到物联网中。然而，由于用户、供应商和社区标准的大量存在，这些解决方案的开发加剧了互操作性的挑战。因此，工业组织和国家的大型联盟正在不断构建包含更广泛的物联网协议和语义的物联网标准。例如，法国、德国和芬兰已经开发了开放规范框架，以解决数据和服务的互操作性、开放性和可复制性[11]。同样，oneM2M由韩国、欧洲、TIA、美国、日本、中国和印度开发[3]，并得到高通、华为和Cisco. oneM2M定义了一个面向资源的架构，可以支持智能家居、智能汽车和智能医疗等物联网服务。为了互操作性，oneM2M引入了互连各种本地连接协议的互通代理实体。此外，语义被开发为描述oneM2M资源的含义的方式[12]。上述标准化部分回答了互操作性问题。例如，人们一直在努力将oneM2M与工业协议[13]和开源替代方案[14]连接起来。挑战在于以可伸缩和可扩展的方式连接协议的能力。此外，在雾级扩展此类功能需要分布式架构，其中面向服务的架构（SOA）是IoT的首选[15]。此外，SOA支持更复杂的软件控制方法，例如自动计算，它是自我服务的总称，包括自我配置、自我保护、自我修复和自我优化[16]。然而，文献仅限于在语义互操作性中使用自主计算和SOA，其中底层协议和语法（数据格式）被认为是同构的[8，17]。这促使我们提出一个自主SOA，其中自主、代理和转换器插件分别提供了可扩展性、可伸缩性和全栈互操作性。这些插件提供了实现上述功能所需的服务，并为基于雾的物联网网关提供了所需的可扩展性，据我们所知，这是以前提案中缺乏的功能。3. 自主互操作性管理器（AIM）图1示出了所提出的AIM的面向服务的体系结构，其被细分为互操作性管理器（IM）和自主管理器（AM）。自治服务构成了AM和自治客户端的构建块，自治客户端包含自治插件（AP），而互操作性A. Jaleel，T.马哈茂德，A.Tahir等人ICT Express 8（2022）507509∗服务由代理插件（BP）和转换器插件（CP）提供，这将在下面解释3.1. 互操作性管理器（IM）IM由互操作性处理程序（IH）的集合组成，这些处理程序通过接口服务（IS）为IoT设备提供服务，如图1所示。IS有一个请求队列和一个工作线程池来同时处理多个请求。一旦被分配，工作线程在需要转换时实例化IH. IH是将来自发送方设备a的传入消息解串行化为中间树数据表示（TDR）[1]，应用转换器变换，然后将变换后的TDR串行化为朝向接收设备b的传出消息的流水线。转换引擎由安装的CP提供，例如，MQTT-RESTful协议转换器和XML-JSON语法转换器等，而IH流水线由代理插件（专用于通信设备的协议）控制，代理插件构成消息流并通过在知识库中生成协议、语法和语义映射来建立转换上下文。通过这种方式，AIM可以通过安装新的插件非侵入性地扩展到新的标准和协议。在序列化之后，IS将消息分派到本地网络上的接收设备/端口，或上游到云。如果响应必须被传送到设备a，则设备b的代理确定是否期望可以经历以上转换的响应。工作线程仅在事务完成时释放。由于转换是计算密集型的[1]，AIM必须监控其资源使用情况，并通过避免冗余计算来优化它3.2. 自治管理器（AM）自主自助服务构成了AM，它实现了MAPE-K [8]循环，用于自配置、自修复、自保护和自优化，如图所示。二、3.2.1. 自配置服务如图在图1中，设备发现服务找到IoT设备并将其登记到知识库中存在的设备表（DTab）中。此服务由已安装的BP管理，这些BP实现特定于协议的发现例程，并提供功能发现服务，这些服务在IoT设备被发现后枚举IoT设备提 供的 数 据 服务 。 然 后将 此 信 息作 为 设备 功 能 表示（DFR）条目填充到DTab中，稍后可以使用DTab遍历检索这些条目。这些设备形成了一个AIM组，基本上由BP管理的子组组成。DTab提供AIM组的整体视图，可以使用协议、语法和语义键进行查询。具有足够的计算资源并且可以使用第三方应用程序扩展的物联网设备在这项工作中被称为自主设备。这些设备安装我们建议的AP，而传统设备资源受限和/或缺乏图二、 自主MAPE-K自助服务管理。支持apps/plugins。对于传统设备，AIM提供了一个仪表板，用于显示BP的配置面板，例如，MQTT代理或UPNP中的多播组类似地，设备具有其自己的配置接口，这些配置接口被手动配置为由AIM中的代理插件发现。或者，当自主设备被添加到网络时，它通过利用所提供的特殊信道（AIM信道）来发现AIM。然后，它报告其设备标识、设备名称、设备协议类型、服务列表、设备基本URL以及枚举到DTab中的DFR。AP它是专门设计的，考虑到了安全性，不应该被混淆为新的物联网协议。然而，传统设备一旦配置，就会被DTab记住，并在第一次配置后享受许多自主服务。配置过程如图所示。 二、3.2.2. 自我修复服务在动态IoT中，设备可以更频繁地进入或退出。DTab在访问后观察到的常规超时后使缺席的设备无效。然而，这种访问往往会通过占用工作线程并可能消耗IH中的处理时间来降低响应性。因此，提供周期性设备探测服务作为在AIM信道上发送探测查询的修复服务。为了响应，AP暴露探测响应器服务，如图1所示。探测超时（在探测查询上）使DTab（图2）中的相应条目无效，从而维持DTab，然而代价是必须最小化侧网络流量。当IoT设备尝试与AIM组中不存在的设备通信时，IS立即响应传统设备A. Jaleel，T.马哈茂德，A.Tahir等人ICT Express 8（2022）507510不能以这种方式探测，并且在这项工作中假设传统的基于超时的失效。请注意，探测流量是带外的，而传统设备访问是带内的，因此会影响响应时间。评估期间将讨论这种治疗服务3.3. 自我保护服务此服务包含一个验证程序，可提供保护，防止任何可能导致系统不稳定的异常活动。知识库中的验证规则指定两个请求之间的时间的下限，必须强制该下限以保护AIM免受网络攻击，例如拒绝服务（DoS）等。为此，验证器连续监视AIM信道以及请求队列，并且将故障或攻击者设备锁定在黑名单中，以防止其重复攻击。整个过程在图的第二行中描述。 二、3.4. 自我优化服务自我优化服务是AIM最重要的部分，因为它试图规避与修复服务的侧流量相关的开销，并通过3个优化最大限度地减少IH管道中的在第一种优化中，转换请求可以在峰值需求场景期间在请求队列中等待，并且设备可以同时退出AIM组。在这种情况下，IH用法是可以避免的。为此，在转换开始之前，在DTab上执行设备状态查询，如果未找到设备，则刷新请求，如图所示。 二、对于其他两个优化，IH中所有正在进行的转换都由互操作性操作记录器（IOL）监控，该记录器维护IH管道的进度，如图所示。1.一、此外，它还缓存中间转换结果（以TDR的形式），标记有相关的设备ID。显示时间局部性的访问预期在该高速缓存中命中，使得转换冗余，作为我们的第二次优化，结果被重放以节省计算资源，如图2所示。作为第三个优化，修复服务还通过不探测由IH服务的设备来利用IOL，从而减少了侧流量，如图2所示。二、4. 评价方法AIM使用iFogSim [18]进行评估，iFogSim是一种现代开源物联网模拟器，可以量化基于云、边缘或雾的物联网框架 的 各 种 性 能 指 标 。 我 们 模 拟 了 一 个 医 疗 物 联 网（IoMT）场景，其中医院中的医疗服务亭不断为患者提供非常动态的访问配置文件。因此，由患者设备（除了固定的自助服务终端设备之外）组成的IoMT是时变的和异构的，并且高度期望通用和互操作性服务的高效自主管理。同样的模式可以扩展到任何步入式设施，如诊断和疫苗接种中心。IoMT设备在表1中列出，表1IoMT-kiosk案例研究的设备详细信息。有关深入的方案和数据格式详细信息，请参阅[19装置议定书格式血压计MQTTNumber脉搏血氧传感器休息文本心电监护仪MQTTJSON生命体征监视器CoAPXML智能输液给药CoAPXML智能呼吸机CoAPXML在我们的评估中被配置为传统和自主设备。为了评估我们提出的框架，我们的响应时间模型（TR）的时间流逝，因为客户端发起的请求，以所需的格式接收数据。该响应时间包括所有网络事务的累积往返时间（Tn），以及在需要时用于数据转换的处理时间（Tp）。从数学上讲，Tr=Tn+Tp（ 1）其中Tp取决于CP中组成算法的计算复杂度，而网络飞行时间Tn取决于许多因素，例如队列大小、工作池占用率和网络带宽。客户端请求的发起是一个随机过程。因此，响应时间本质上是概率性的，因为上述因素是相互依赖的。因此，我们依靠蒙特卡洛模拟，动态生成iFogSim配置，改变关键模拟参数，包括传统/自治设备的数量和数据请求的数量。我们进一步假设客户端平均每秒生成1个请求，峰值为每秒10个请求，具有高斯分布。汇编通过这些蒙特卡罗模拟获得的结果，并绘制平均值，用峰值（最差情况）进行注释。在我们的实验中，往返网络时间被假设为1 ms，并且我们的结果中的所有响应时间都与没有自助服务的传统物联网设置可实现的响应时间进行了归一化。生成了100个随机生成的物联网进入、退出和访问模式，以提高信心并减少误差。使用100个模式，可以实现跨越标准差40%以内的置信区间，置信度为95%。5. 结果和讨论图3（a）通过将物联网交互限制在同构设备内来评估自主修复的影响，以便最小程度地参与IM。模拟了多达100个具有三种配置的设备平均和最坏情况下的响应时间如图3（a）所示，表明当自主设备进入和离开AIM组时，它们的自动配置器卸载AIM配置器，而AIM的自我修复则A. Jaleel，T.马哈茂德，A.Tahir等人ICT Express 8（2022）507511图 三 . （ a ） 修 复服 务 对 同 构IoT 的 影 响， 其 中 配 置（ 1 ） 仅 遗留（LEG），（2）具有50%自主设备（LA 50），（3）具有自主可互操作设备（AID），（b）优化服务对具有AID配置的异构IoT在AID情况下，通过DTab修剪激活AIM组。对另一方面，由于在仅传统的情况下许多访问变成传统的超时，传统设备不能被探测，并且平均响应时间缩短自我修复在混合人群中也非常有效，并大大减少了平均响应时间。由于敏捷性是一个闭环管理，它为优化AIM中的各种服务和资源提供了独特的机会。平均响应时间（和最坏情况）如图所示。3（b）有和没有优化器，并显示了自主优化的明显优势。在该实验中，异构IoMT客户端应该以随时间变化的方式加入网络，其中仅包含Autonomic混合。本实验中的处理时间取决于网络时间和处理（转换）时间，因此，响应时间偏差不像图1中那样高。3（b）款。由于操作记录器和重放努力重用以前的转换，当多个事务表现出时间局部性时，平均处理时间大大减少。自愈服务的侧流量在图4（a）中示出为所有流量的百分比。随着设备变得更加活跃，在第二优化中对AIM组的修剪导致内部流量快速下降。最后，AIM设备CPU负载的跟踪如图所示。4（b）对于100个IoT事务的序列，其首先在没有优化的情况下重放，然后在启用优化的情况下重放，在异构IoT设置中，100个设备中有20个离开网络，在DTab中孤立20%的条目。我们提出的优化，（特别是，第一和第三图。2）有助于减少与访问空闲设备和/或为这些设备进行转换相关的延迟，如图所示。因此，整个序列提前完成，从而大大减少了平均响应时间。6. 结论上一节演示了AIM中的自我修复如何这些服务，连同自我保护和自我配置，以及基于插件的见图4。（a）随着更多设备开始交互，修复服务的侧流量的下降曲线（b）物联网事务序列的AIM CPU负载曲线。方法确保可伸缩性、可扩展性和效率。这些结果鼓励在一般的雾/边缘计算中扩展自主计算的应用，特别是在关键任务物联网中，例如医疗和工业应用。CRediT作者贡献声明Abdul Jaleel：概念化，方法论，软件，写作-原始草稿。塔耶布·马哈茂德：写作初稿，概念化，形式分析.Ahsen Tahir：可视化，调查。Shehzad Aslam：数据管理，验证。Ubaid Ullah Fayyaz：写作竞合利益作者声明，他们没有已知的可能影响本文所报告工作引用[1] A. 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