Joint Optimization of Response Time and Deployment Cost in Next-Gen IoT Applications

Abstract

La irrupción del Internet de las Cosas (IoT) ha despertado el interés tanto de la industria como del mundo académico por su aplicación en dominios intensivos, como la sanidad. Los estrictos requisitos de calidad de servicio (QoS) de la próxima generación de aplicaciones intensivas de IoT exigen que la QoS se optimice teniendo en cuenta la interacción de tres dimensiones clave: computación, redes y aplicaciones. Este requisito de optimización motiva el uso de paradigmas que proporcionan virtualización, flexibilidad y programabilidad a las aplicaciones IoT. En la dimensión informática, paradigmas como la computación en el borde o la niebla, las redes definidas por software en la dimensión de red, junto con las arquitecturas de microservicios para la dimensión de aplicación, son adecuados para escenarios IoT con restricciones de QoS. En este trabajo, presentamos un marco, denominado Optimización de IoT de Próxima Generación (NIoTO), que considera estas tres dimensiones y su interacción para colocar los recursos de microservicios y redes sobre una infraestructura, optimizando el despliegue en términos de tiempo medio de respuesta y coste de despliegue. La evaluación de NIoTO en un caso práctico de sanidad revela una aceleración del tiempo de respuesta de hasta el 5,11 y una reducción del coste de hasta el 9% con respecto a otras técnicas de vanguardia.

The irruption of the Internet of Things (IoT) has attracted the interest of both the industry and academia for their application in intensive domains, such as healthcare. The strict Quality of Service (QoS) requirements of the next generation of intensive IoT applications requires the QoS to be optimized considering the interplay of three key dimensions: computing, networking and application. This optimization requirement motivates the use of paradigms that provide virtualization, flexibility and programmability to IoT applications. In the computing dimension, paradigms such as edge or fog computing, Software- Defined Networks in the networking dimension, along with micro-services architectures for the application dimension, are suitable for QoS-strict IoT scenarios. In this work, we present a framework, named Next-gen IoT Optimization (NIoTO), that considers these three dimensions and their interplay to place micro-services and networking resources over an infrastructure, optimizing the deployment in terms of average response time and deployment cost. The evaluation of NIoTO in a healthcare case study reveals a response time speed-up of up to 5.11 and a reduction in cost of up to 9% with respect to other state-of-the art techniques.