Optimizing the Response Time in SDN-Fog Environments for Time-Strict IoT Applications

Abstract

El paradigma de Internet de las cosas (IoT) ofrece a las aplicaciones el potencial de automatizar procesos del mundo real. La aplicación de IoT a dominios intensivos conlleva estrictos requisitos de calidad de servicio (QoS), como tiempos de respuesta muy cortos. Para lograr estos objetivos, la primera opción es distribuir la carga de trabajo computacional por toda la infraestructura (borde, niebla, nube). Además, la integración de la infraestructura con habilitadores, como redes definidas por software (SDN), puede mejorar aún más la experiencia de QoS, gracias a la vista de red global del controlador SDN y la ejecución de algoritmos de optimización. Por lo tanto, se debe identificar la mejor ubicación tanto para los elementos de cálculo como para los controladores SDN para lograr la mejor QoS. Si bien es posible optimizar las dimensiones informática y de redes por separado, esto da como resultado una solución subóptima. Por tanto, es fundamental resolver el problema con un solo esfuerzo. En este trabajo se analiza la influencia de ambas dimensiones en el tiempo de respuesta en entornos de computación en la niebla impulsados ​​por SDN. DADO, se propone e implementa un marco para identificar la implementación óptima para aplicaciones distribuidas mediante la aplicación de programación lineal entera mixta. Una evaluación de un estudio de caso de IIoT muestra que nuestro marco propuesto logra implementaciones escalables en topologías de diferentes tamaños y bases de usuarios en crecimiento. De hecho, los tiempos de respuesta conseguidos son hasta un 37,89% más bajos que los de soluciones alternativas y hasta un 15,42% más cortos que los de los benchmarks más modernos.

The Internet-of-Things (IoT) paradigm offers applications the potential of automating real-world processes. Applying IoT to intensive domains comes with strict Quality-of-Service (QoS) requirements, such as very short response times. To achieve these goals, the first option is to distribute the computational workload throughout the infrastructure (edge, fog, cloud). In addition, integration of the infrastructure with enablers, such as software-defined networks (SDNs) can further improve the QoS experience, thanks to the global network view of the SDN controller and the execution of optimization algorithms. Therefore, the best placement for both the computation elements and the SDN controllers must be identified to achieve the best QoS. While it is possible to optimize the computing and networking dimensions separately, this results in a suboptimal solution. Thus, it is crucial to solve the problem in a single effort. In this work, the influence of both dimensions on the response time is analyzed in fog computing environments powered by SDNs. DADO, a framework to identify the optimal deployment for distributed applications is proposed and implemented through the application of mixed-integer linear programming. An evaluation of an IIoT case study shows that our proposed framework achieves scalable deployments over topologies of different sizes and growing user bases. In fact, the achieved response times are up to 37.89% lower than those of alternative solutions and up to 15.42% shorter than those of state-of-the-art benchmarks.