Оцінювання ефективності застосування CRDT-технологій у системах моніторингу інтернету речей
Анотація
Оцінено ефективність використання конфлікт-вільних реплікаційних структур даних CRDT (англ. Conflict-free Replicated Data Types), для забезпечення узгодженості та цілісності даних у системах моніторингу Інтернету речей (IoT). Виклики, пов'язані з моніторингом великої кількості розподілених IoT-пристроїв, вимагають ефективного управління даними, тому це дослідження розглядає технологію CRDT як альтернативу, що може спрощувати цей процес. CRDT-структури – це розподілені типи даних, які забезпечують сильну кінцеву узгодженість (англ. Strong Eventual Consistency, SEC), а також мають такі властивості, як комутативність та ідемпотентність. У межах дослідження реалізовано та проаналізовано такі CRDT-структури як векторний годинник (VClock), багатозначний регістр (MVReg) та реплікаційну карту (Map), що дало змогу оцінити їх вплив на ефективність синхронізації даних та загальну продуктивність системи. Створено тестовий стенд з трьома IoT-пристроями для емуляції георозподіленої мережі, що дало змогу здійснити експериментальне дослідження, результати якого вказують на певні переваги використання технології CRDT, особливо в особливостях масштабованості та стійкості системи до збоїв у мережі. Розглянуто такі метрики, як тривалість досягнення глобальної узгодженості, частка успішних синхронізацій, кількість вирішених конфліктів, середня тривалість вирішення конфлікту, час відновлення системи після відмови та вплив відмови на доступність даних. З'ясовано, що застосування технології CRDT сприяє підвищенню ефективності процесів реплікації та синхронізації даних, мінімізуючи вплив затримок мережі та втрату інформації внаслідок перебоїв у роботі пристрою або мережі. Проте варто відзначити деякі обмеження, пов'язані з використанням технології CRDT, зокрема, збільшення витрат енергії та відносно високі вимоги до обчислювальних ресурсів обладнання. Визначено, що використання статично виділеної пам'яті призводить до зростання складності використання таких структур, а саме обмежується можливість динамічно змінювати кількість вузлів у системі. Такі обмеження вимагають подальшого дослідження та оптимізації архітектури систем IoT, що використовують технологію CRDT, для забезпечення їх більшої енергоефективності та зниження вимог до обладнання.
Завантаження
Посилання
Akkoorath, D. D., Tomsic, A. Z., Bravo, M., Li, Z., Crain, T., Bieniusa, A., Preguiça, N., & Shapiro, M. (2016). Cure: Strong Semantics Meets High Availability and Low Latency. 36th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), 405–414. https://doi.org/10.1109/ICDCS.2016.98
Centelles, R. P., Selimi, M., Freitag, F., & Navarro, L. (2020). REDEMON: Resilient Decentralized Monitoring System for Edge Infrastructures. 20th ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing (CCGRID), 91–100. https://doi.org/10.1109/CCGrid49817.2020.00-84
Geldenhuys, M. K., Will, J., Pfister, B. J. J., Haug, M., Scharmann, A., & Thamsen, L. (2021). Dependable IoT Data Stream Processing for Monitoring and Control of Urban Infrastructures. International Conference on Cloud Engineering (IC2E), 244–250. https://doi.org/10.1109/IC2E52221.2021.00041
Lima, S., Araujo, F., Guerreiro, M. de O., Correia, J., Bento, A., & Barbosa, R. (2023). Efficient Causal Access in Geo-Replicated Storage Systems. Journal of Grid Computing, 21(1), 8. https://doi.org/10.1007/s10723-022-09640-z
Liu, X., Chen, K., Liu, M., Cai, S., Wu, Y., & Zheng, W. (2022). Multi-Clock Snapshot Isolation Concurrency Control for NVM Database. Tsinghua Science and Technology, 27(6), 925–938. https://doi.org/10.26599/TST.2021.9010036
Munoz, M., Guzman, J. L., Torres, M., & Acien, F. G. (2022). An IoT Platform for Data Management in an Industrial-Scale Microalgae Cultivation Plant, 10, 127128–127139. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3226334
Naas, M. I., Lemarchand, L., Raipin, P., & Boukhobza, J. (2021). IoT Data Replication and Consistency Management in Fog Computing. Journal of Grid Computing, 19(3), 33. https://doi.org/10.1007/s10723-021-09571-1
Nobrega, L., Tavares, A., Cardoso, A., & Goncalves, P. (2018). Animal monitoring based on IoT technologies. 2018 IoT Vertical and Topical Summit on Agriculture – Tuscany (IOT Tuscany), 1–5. https://doi.org/10.1109/IOT-TUSCANY.2018.8373045
Pfandzelter, T., Schirmer, T., & Bermbach, D. (2022). Towards Distributed Coordination for Fog Platforms. 22nd International Symposium on Cluster. Cloud and Internet Computing (CCGrid), 760–762. https://doi.org/10.1109/CCGrid54584.2022.00087
Pozzetti, T., & Kshemkalyani, A. D. (2021). Resettable Encoded Vector Clock for Causality Analysis With an Application to Dynamic Race Detection. Transactions on Parallel and Distributed Systems, 32(4), 772–785. https://doi.org/10.1109/TPDS.2020.3032293
Putra, A. S., & Warnars, H. L. H. S. (2018). Intelligent Traffic Monitoring System (ITMS) for Smart City Based on IoT Monitoring. Indonesian Association for Pattern Recognition International Conference (INAPR), 161–165. https://doi.org/10.1109/INAPR.2018.8626855
Shapiro, M., Preguiça, N., Baquero, C., & Zawirski, M. (2011). Conflict-Free Replicated Data Types. В X. Défago, F. Petit, & V. Villain (Ed.), Stabilization, Safety, and Security of Distributed Systems, 6976, 386–400. Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-24550-3_29
Vedaei, S. S., Fotovvat, A., Mohebbian, M. R., Rahman, G. M. E., Wahid, K. A., Babyn, P., Marateb, H. R., Mansourian, M., & Sami, R. (2020). COVID-SAFE: An IoT-Based System for Automated Health Monitoring and Surveillance in Post-Pandemic Life, 8, 188538–188551. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3030194
Vikram, P., Abdul Moiz, S., & G R, A. (2019). Multiversion Concurrency Control with the Precedence Graph Generation Algorithm. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 8(9S2), 95–100. https://doi.org/10.35940/ijitee.I1019.0789S219
Yin, W., Han, Z., Feng, Y., Zhou, G., & Shen, Y. (2022). Application of Key Technologies of Distributed Storage Based on the Internet of Things in Urban Fire Protection. Scientific Programming, 1–9. https://doi.org/10.1155/2022/9381139
