BÀI TẬP LỚN MẠNG MÁY TÍNH ĐÁNH GIÁ VỀ QUẢN LÝ MẠNG IOT: THỰC TRẠNG HIỆN TẠI VÀ QUAN ĐIỂM

1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MẠNG MÁY TÍNH Đề tài ĐÁNH GIÁ VỀ QUẢN LÝ MẠNG IOT THỰC TRẠNG HIỆN TẠI VÀ QUAN ĐIỂM Giảng viên hướng dẫn TS Trần Quang Vinh.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MẠNG MÁY TÍNH Đề tài: ĐÁNH GIÁ VỀ QUẢN LÝ MẠNG IOT: THỰC TRẠNG HIỆN TẠI VÀ QUAN ĐIỂM Giảng viên hướng dẫn: TS Trần Quang Vinh Nhóm - Sinh viên thực hiện: Họ tên MSSV Lớp Bùi Duy Tiến 20172848 ĐTVT - 08 Đỗ Minh Hoàng 20172569 ĐTVT - 08 Trần Tiểu Ngọc 20172725 ĐTVT - 08 Lê Thị Thúy Quỳnh 20172782 ĐTVT - 08 Nguyễn Quốc Việt 20172918 ĐTVT - 11 Hà Nội, 5-2021 Mục lục LỜI NÓI ĐẦU CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ QUẢN LÝ MẠNG IOT 2.1 Quản lý mạng truyền thống 2.2 Yêu cầu quản lý mạng IoT công suất thấp 12 2.2.1 Khả mở rộng 12 2.2.2 Khả chịu lỗi 12 2.2.3 Chất lượng dịch vụ (QoS) 13 2.2.4 Hiệu suất lượng 13 2.2.5 Bảo mật 13 2.2.6 Tự cấu hình 14 2.3 Phân loại giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp 14 CHƯƠNG 3: QUẢN LÝ MẠNG IOT CÔNG SUẤT THẤP 16 3.1 Các giao thức quản lý mạng cho mạng IoT công suất thấp 16 3.2 Các khuôn khổ dựa đám mây để quản lý mạng IoT công suất thấp .20 3.3 Khung dựa SDN để quản lý mạng IoT công suất thấp 24 3.4 Các khuôn khổ dựa ngữ nghĩa để quản lý mạng công suất thấp IoT mạng lưới 28 3.5 Các khuôn khổ dựa máy học để quản lý IoT thấp mạng lưới điện .29 3.5.1 Giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp dựa việc học có giám sát 31 3.5.2 Giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp dựa việc học không giám sát 32 3.5.3 Giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp dựa học tăng cường 32 CHƯƠNG 4: NHỮNG THÁCH THỨC VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI 35 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 38 DANH MỤC BẢNG BIỂU: Bảng So sánh khảo sát với khảo sát liên quan khác quản lý mạng IoT Bảng Các giao thức nhắn tin sử dụng mạng IoT 19 Bảng So sánh giao thức quản lý mạng công suất thấp IoT 19 Bảng Các tính tảng Cloud of Things 22 Bảng So sánh khung quản lý mạng dựa Cloud 24 Bảng So sánh khung quản lý mạng dựa SDN .27 Bảng So sánh khung quản lý mạng dựa Ngữ nghĩa .29 Bảng So sánh khung quản lý mạng dựa Học máy 34 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình Kiến trúc mạng IoT Hình Tổng quan mạng IOT 10 Hình Phân loại giải pháp quản lý mạng IOT công suất thấp 14 Hình Kiến trúc LWM2M .16 Hình Ví dụ kiến trúc để quản lý thiết bị iot sở hạ tầng đám mây cảm biến 23 Hình Kiến trúc SDN 25 Hình Mơ hình học tập củng cố 31 Hình Quy trình làm việc học máy cho mạng 31 LỜI NÓI ĐẦU Trong thập kỷ qua, Internet of Things (IoT) thu hút nhiều ý bao gồm thiết bị thông minh cảm biến thiết bị truyền động thông minh, cho phép loạt ứng dụng cải thiện sống hàng ngày (ví dụ: nơng nghiệp thơng minh) Tuy nhiên, diện số thiết bị quan trọng không đồng hạn chế tài nguyên (về nhớ, CPU băng thông) giao tiếp qua kênh vô tuyến dễ xảy lỗi mát thường triển khai mơi trường thù địch (ví dụ vùng có chiến tranh), mạng IoT gặp phải nhiều cố hiệu suất mạng khác (ví dụ: tiêu thụ lượng mức lỗi thiết bị mạng) Trong bối cảnh này, cần phải quản lý hiệu hoạt động mạng IoT để đảm bảo mạng hoạt động tốt Điều thúc đẩy phát triển giao thức khuôn khổ khác để quản lý mạng IoT Trong báo cáo này, trình bày nghiên cứu cơng trình tiêu biểu quản lý mạng IoT Báo cáo phân tích yếu tố có để quản lý mạng IoT cơng suất thấp trình bày phân loại giải pháp Hơn nữa, báo cáo so sánh đề xuất nghiên cứu có quản lý mạng IoT cơng suất thấp dựa theo yêu cầu khác Cuối cùng, chúng em xác định thách thức lại việc quản lý hiệu mạng IoT công suất thấp Trong q trình thực có nhiều khó khăn nhờ hướng dẫn tận tình TS Trần Quang Vinh nỗ lực thân mà chúng em hoàn thành đề tài này, thời gian trình độ sinh viên có hạn nên khơng thể tránh khỏi vài sai sót Chúng em mong nhận lời khuyên thầy để chúng em hiểu thêm đề tài nói riêng mơn học nói chung Chúng em xin chân thành cảm ơn thầy! CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Internet of Things (IoT) IoT thu hút nhiều ý năm gần từ nhà nghiên cứu công nghiệp Thuật ngữ IoT đề cập đến mô hình kỹ thuật số đối tượng vật lý sống hàng ngày (ví dụ: cảm biến, truyền động, thiết bị gia dụng, v.v.) kết nối với Internet giao tiếp cách thông minh Mục tiêu IoT làm cho sống hàng ngày trở nên dễ chịu hơn, kết nối dẫn dắt chuyên nghiệp Những tiến công nghệ gần thiết bị cơng suất thấp góp phần thúc đẩy phát triển ứng dụng IoT chăm sóc sức khỏe thơng minh, nơng nghiệp thơng minh, giao thông thông minh, bước ngoặt tương lai, v.v Ngày nay, môi trường IoT đặc trưng diện số lượng lớn tài nguyên không đồng hạn chế thiết bị thường triển khai ạt lĩnh vực quan tâm phép ứng dụng IoT Hơn nữa, mạng IoT trải qua phát triển tiêu chuẩn hóa loạt giao thức để kích hoạt loạt ứng dụng IoT Điều bao gồm công nghệ truyền thông không dây (BLE, LoraWAN and Sigfox (Palattella et al., 2016)), mạng nhẹ quản lý giao thức cố vấn, giao thức truyền thông cho tài nguyên bị hạn chế thiết bị giao thức định tuyến cho thiết bị hạn chế tài nguyên Do hạn chế chúng (ví dụ: khơng đồng nhất, hạn chế tài nguyên, v.v.), mạng IoT gặp phải nhiều vấn đề ảnh hưởng đến hiệu suất họ Những vấn đề bao gồm: chất lượng liên kết, suy thối, tắc nghẽn mạng, hỏng hóc thiết bị liên quan đến việc giảm đáng kể hiệu suất cơng trình mạng IoT Trong bối cảnh này, điều quan trọng phải thực hiện, quản lý hiệu mạng IoT để đảm bảo hiệu suất công việc mạng tốt Về bản, quản lý mạng IoT cho phép chức chẳng hạn xác thực, cung cấp, định cấu hình, giám sát, nhập định tuyến quản lý phần mềm thiết bị (ví dụ: cập nhật chương trình sở, lỗi sửa chữa, v.v.) Các chức cho phép trì hiệu suất cơng việc mạng tốt chúng thường cung cấp môi trường IoT dịch vụ mạng thể Hình Hình Kiến trúc mạng IoT Bảng cho thấy loạt giải pháp để quản lý mạng IoT bao phủ khảo sát khảo sát liên quan Những giải pháp để quản lý mạng IoT bao gồm: quản lý mạng IoT giao thức, khung dựa đám mây, khung dựa SDN, Các khung dựa ngữ nghĩa khung dựa Máy học hoạt động Điều thú vị khơng có khảo sát tài liệu mạng IoT quản lý bao gồm nhìn lớn giải pháp có khác cho mạng hạn chế tài nguyên Do đó, giới thiệu Bài báo đánh giá tài liệu đầy đủ quản lý công việc mạng IoT công suất thấp, đồng thời xác định thảo luận giới hạn giải pháp có nhấn mạnh thách thức nghiên cứu Giải pháp Bài báo (Sinche et (Sheng et al., 2019) al., 2015) quản lý mạng Iot (Younis et al ,2014, Paradis and Han, 2007) (Alamri et al., 2013) (Ndiaye et al.,2017, Haque and AbuGhazaleh, 2016) (Thoma et al., 2014) (Wang et al.,2017, Mao et al., 2018) Các giao thức quản lý mạng IoT x x x Các khuôn x khổ điện toán đám mây x x Khung dựa SDN x Khung dựa ngữ nghĩa x x x x x Các khuôn x khổ dựa máy học x Bảng So sánh khảo sát với khảo sát liên quan khác quản lý mạng IoT Đóng góp báo tóm tắt sau: ➢ So với khảo sát tài liệu có quản lý mạng IoT, cung cấp tổng quan đầy đủ giải pháp có để quản lý mạng IoT cơng suất thấp ➢ Trình bày phân loại phương pháp tiếp cận có để quản lý mạng IoT công suất thấp dựa mục tiêu chúng ➢ Xác định yêu cầu để quản lý hiệu mạng IoT công suất thấp ➢ Đề xuất đánh giá chi tiết tài liệu công suất thấp IoT giải pháp quản lý mạng phân tích so sánh giải pháp dựa yêu cầu khác ➢ Dựa kỹ thuật trước xác định số thách thức vấn đề mở liên quan đến quản lý mạng IoT công suất thấp CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ QUẢN LÝ MẠNG IOT 2.1 Quản lý mạng truyền thống Quản lý mạng bao gồm việc thực hiên hoạt động giám sát thiết bị, quản lý định tuyến quản lý bảo mật để đảm bảo hiệu suất mạng tốt (Ví dụ: Độ trễ thấp, tiêu thụ lượng thấp, gói thấp, v.v.) Về bản, quản lý mạng điển hình dựa ba yếu tố logic: Trình quản lý mạng, thiết bị quản lý tác nhân Hình cung cấp nhìn tổng quan yếu tố chức khác liên quan đến quản lý mạng, “Trình quản lý mạng” đại diện cho thiết bị sử dụng để quản lý nhóm nút quản lý “Thiết bị quản lý” đề cập đến thiết bị mạng hiển thị số thông số (Ví dụ: Địa IP, mức sử dụng CPU, pin cịn lại, v.v.) quản lý (thơng qua hoạt động đọc/ghi) người quản lý mạng “Tác nhân” đề cập đến phần mềm chạy thiết bị quản lý Nó thu thập liệu thơ từ thiết bị quản lý đề chuyển nó, định dạng dễ hiểu khai thác, cho người quản lý mạng “ Cơ sở liệu quản lý” chứa thông tin liên quan đến thông số thiết bị quản lý “Các giao thức nhắn tin” sử dụng để trao đổi thông tin người quản lý mạng thiết bị quản lý Thông thường, hệ thống quản lý mạng cần hỗ trợ hoạt động sau: • Quản lý cấu hình mạng: Nó đề cập đến trình giúp thiết lập mạng để đáp ứng mục tiêu mong muốn (Ví dụ: Mức độ bảo mật, độ trễ thấp, v.v.) Nó bao gồm hoạt động khác liên quan đến cấu hình tái cấu hình tất thơng số thiết bị mạng (có thể ghi) • Quản lý cấu trúc liên kết: Nó tương ứng vớ tập hợp hoạt động giúp trì kết nối mạng cung cấp hiệu suất mạng tốt • Quản lý bảo mật: Thao tác ngăn chặn truy cập trái phép kẻ xâm nhập Với mục đích này, bao gồm loạt hoạt động mã hóa (kỹ thuật phân phối hóa), phát khắc phục mối đe dọa • Quản lý QoS: Nó đề cập đến chế giúp cấu hình mạng để đạt hiệu suất mạng mong muốn độ trễ liệu, gói, thơng lượng • Quản lý lỗi: Nó tương ứng với chế giúp phát hiện, cô lập, giải cố mạng mà không ảnh hưởng đến hoạt động bình thường mạng • Bảo trì mạng: Nó đề cập đến tập hợp hoạt động cần thực để trì mạng hoạt động Nó bao gồm hoạt động bảo trì phần mềm (Ví dụ cập nhật chương trình sở sửa lỗi) khắc phục cố mạng Để quản lý mạng truyền thống, giao thức quản lý mạng khác SNMP (Mauro Schmidt, 2005), CMIP (Hunt, 1997), NETCONF (Enns et al., 2011), RESTCONF (Watsen and Protocol, 2016), CWMP (Rachidi Karmouch, 2011) OMADM (Alliance, 2010) đề xuất Hình Tổng quan mạng IOT • Giao thức quản lý mạng đơn giản (SNMP) SNMP giao thức mạng phát triển IETF (Lực lượng Đặc nhiệm Kỹ thuật Internet) để giám sát từ xa thiết bị IP Nó hỗ trợ tập hợp hoạt động bao gồm giám sát, cấu hình / cấu hình lại thơng số thiết bị mạng SNMP liên quan đến ba yếu tố quản lý thiết bị mạng (tác nhân, nút trình quản lý) mơ tả Nó dựa Cấu trúc Thơng tin Quản lý (SMI) Cơ sở Thông tin Quản lý 10 thông minh Khung đề xuất cho phép cải thiện chất lượng lưu lượng mạng thông qua quản lý tự trị Các khuôn khổ quản lý mạng IoT công suất thấp thể chức khác Chúng tơi tóm tắt khn khổ Bảng đánh giá chúng dựa yêu cầu mạng IoT công suất thấp xây dựng Phần 2.2 Từ Bảng , thấy khơng có giải pháp có đáp ứng tất yêu cầu mạng IoT cơng suất thấp Do đó, chế bổ sung yêu cầu để đáp ứng yêu cầu mạng IoT công suất thấp Khung quản lý Khả Khả Tiết kiệm QoS Bảo Tự vệ hình chịu lỗi lượng - √ - - √ al √ - √ - √ √ Ojha et al (2014) - - - √ - √ Kim et al (2014) √ - √ - - √ Helal √ - √ - - √ - √ - - - mạng mở rộng Yuriyama and - cấu Kushida (2010) Suciu et (2013) Xu and (2015) Das et al (2017) - √ Yêu cầu xử lý khung quản lý mạng Bảng So sánh khung quản lý mạng dựa Cloud 3.3 Khung dựa SDN để quản lý mạng IoT công suất thấp Trong thập kỷ qua, số lượng thiết bị hạn chế tài nguyên diện hệ sinh thái IoT tăng lên đáng kể Các thiết bị thường chạy nhiều kiện khơng hiệu hiệu suất mạng Để đối phó với vấn đề này, Mạng phần mềm xác định (SDN) 24 sử dụng để đạt hiệu quản lý lượng mạng công suất thấp (Ndiaye et al., 2017) Theo Kim and Feamster (2013), SDN mơ hình chương trình phần mềm trung tâm gọi điều khiển lệnh cho hành vi mạng tổng thể SDN ủng hộ việc tách mặt phẳng điều khiển mạng (nơi đưa định cách gói truyền qua mạng) khỏi mặt phẳng liệu mạng (kế hoạch chuyển tiếp lưu lượng) Hình 6cung cấp tổng quan kiến trúc SDN Các thiết bị mạng coi thiết bị định tuyến gói đơn giản (gói liệu) logic điều khiển thực điều khiển (mặt phẳng điều khiển) Giao diện hướng Nam chuyển tiếp công tắc lập trình điều khiển phần mềm Một số API hướng nam đề xuất tài liệu (Sezer et al., 2013), đáng ý là: OpenFlow , ForCES, PCEP, v.v Openflow coi giao diện SDN hướng nam phổ biến (Lara et al., 2013) Openflow tồn số phát hành phần mềm (Shalimov et al., 2013): NOX, POX, Beacon, Floodlight, MuL, Maestro, Ryu, v.v Giao diện Northbound cho phép giao tiếp thành phần cấp cao Trên thực tế, giao diện hướng bắc cho phép trao đổi thông tin mạng ứng dụng chạy Hình Kiến trúc SDN De Gante et al (2014) đề xuất kiến trúc tập trung để quản lý mạng cảm biến không dây Kiến trúc đề xuất tận dụng lợi ích mơ hình SDN, đáng ý cho phép kéo dài tuổi thọ mạng Trong mạch, Costanzo et al 25 (2012) Jacobsson and Orfanidis (2015) đề xuất giải pháp quản lý mạng cho thiết bị hạn chế tài nguyên dựa SDN Hơn nữa, Orfanidis (2016) đề xuất kiến trúc quản lý mạng IoT công suất thấp dựa SDN với mơ hình học máy Tương tự, Bera et al (2016) đề xuất sơ đồ quản lý mạng tập trung gọi kiến trúc mạng cảm biến không dây phần mềm xác định (Soft-WSN) để cấu hình mạng IoT cơng suất thấp theo sách đơn vị quản lý mạng xác định Huang et al (2015) đề xuất khuôn khổ để quản lý mạng IoT công suất thấp dựa SDN học tăng cường Khung đề xuất cho phép giảm chi phí lưu lượng điều khiển cách lọc dư thừa thực chế định tuyến cân tải theo luồng liệu với QoS yêu cầu Ngoài Wu et al (2016) đề xuất khuôn khổ dựa SDN để giảm thiểu công bảo mật mạng cảm biến không dây Khung đề xuất cho phép phản ứng động chống lại công không xác định Tuy nhiên, giải pháp tập trung, mạng lớn, chúng gặp vấn đề khả mở rộng Để đối phó với vấn đề này, Olivier et al (2015) đề xuất kiến trúc gọi mạng cảm biến phân cụm phần mềm xác định (SDCSN) Khung quản lý mạng đề xuất sử dụng kỹ thuật phân cụm để tổ chức mạng thành cụm người đứng đầu cụm đóng vai trị điều khiển Đồng quan điểm, De Oliveira et al (2015) đề xuất triển khai khn khổ mở rộng để quản lý mạng cảm biến không dây dựa nhiều điều khiển SDN Chúng cung cấp so sánh khuôn khổ Bảng theo yêu cầu nêu Phần 2.2 Điều đáng nói SDN cần liên kết với chế khác học máy để đáp ứng yêu cầu mạng công suất thấp (Matlou and Abu-Mahfouz, 2017) Tài liệu Khả Khả Tiết tham khảo năng kiệm mở rộng chịu lỗi QoS Bảo Tự vệ cấu hình lượng Costanzo et al √ – – – – – (2012) 26 De Gante et al √ – – – – – – – – (2014) Jacobsson √ – and – Orfanidis (2015) Olivier et √ √ √ √ √ – al (2015) De √ – – √ – Oliveira et – al (2015) Huang et al (2015) √ – √ √ √ – √ – – √ – √ – √ Orfanidis (2016) – √ – Bera et al (2016) √ – Wu et al (2016) √ √ – – – √ Yêu cầu xử lý khung quản lý mạng Bảng So sánh khung quản lý mạng dựa SDN 27 3.4 Các khuôn khổ dựa ngữ nghĩa để quản lý mạng công suất thấp IoT mạng lưới Sự diện hàng tỷ thiết bị không đồng hạn chế tài nguyên môi trường IoT làm tăng nhu cầu xử lý tính khơng đồng giải pháp quản lý thiết bị Vì mục đích này, công nghệ ngữ nghĩa sử dụng để đối phó với khơng đồng thiết bị IoT đảm bảo hiệu suất mạng tốt Katasonov et al (2008) trình bày phần mềm trung gian để tự quản lý thiết bị IoT không đồng Phần mềm trung gian dựa công nghệ tác nhân cho phép khả tương tác cách sử dụng công nghệ ngữ nghĩa Vlacheas et al (2013) đề xuất khuôn khổ cho quản lý thiết bị IoT triển khai bối cảnh thành phố thông minh ứng dụng Đề xuất dựa khái niệm nhận thức gần gũi cung cấp chế để đối mặt với không đồng thứ kết nối Trong mạch, Ismail et al (2018) đề xuất khuôn khổ dựa công nghệ ngữ nghĩa phép quản lý thiết bị IoT Khung đề xuất giúp dễ dàng quản lý tự động thiết bị IoT cách sử dụng ontology phép quản lý thiết bị mạng không đồng Tương tự vậy, Sahlmann et al (2017) đề xuất khuôn khổ dựa thể luận oneM2M (một từ vựng có cấu trúc mơ tả tên miền quan tâm) để dễ dàng cấu hình tự động thiết bị IoT không đồng Giải pháp đề xuất sử dụng NETCONF giao thức MQTT để quản lý tài nguyên bị hạn chế thiết bị Hơn nữa, Datta et al (2015) đề xuất khuôn khổ dựa công nghệ ngữ nghĩa phép quản lý thiết bị IoT Khung đề xuất bao gồm khám phá tự động thiết bị di động, cung cấp cảm biến miền IoT, lý luận ngữ nghĩa liệu cảm biến hoạt động dựa đề xuất Các tác giả tuyên bố đề xuất họ giúp sử dụng hiệu tài nguyên thiết bị IoT Trong mạch, Aissaoui et al (2020) đề xuất mở rộng thể học SAREF để quản lý thiết bị IoT khơng đồng Mơ hình đề xuất cho phép khả tương tác liệu hệ thống chéo làm giàu kiến thức thông qua lý luận Dựa đại quản lý công suất thấp IoT mạng dựa ngữ nghĩa, nhận thấy giải pháp có tập trung vào việc cho phép quản lý tự động 28 Các thiết bị IoT Do đó, để đáp ứng yêu cầu IoT mạng công suất thấp xây dựng Phần 2.2, giải pháp nên nâng cao Chúng tơi tóm tắt Bảng so sánh giải pháp theo yêu cầu khác Khung quản lý Khả Khả Tiết kiệm QoS mạng mở rộng Katasonov et al chịu lỗi - lượng lượng vụ) - - (Chất Bảo vệ dịch Tự cấu hình - - X (2008) Vlacheas et al - - - - - X (2013) Datta et al - - X - - X (2015) Sahlmann et al - - - - - X al - - - - - X - - - - - X (2017) Ismail et (2018) Aissaoui et al (2020) X : Yêu cầu xử lý khung quản lý mạng Bảng So sánh khung quản lý mạng dựa Ngữ nghĩa 3.5 Các khuôn khổ dựa máy học để quản lý IoT thấp mạng lưới điện Ngày nay, mạng IoT tạo lượng lớn liệu chất động mạng / số lượng thiết bị hạn chế tài nguyên Để tận dụng lợi ích liệu đó, kỹ thuật học máy sử dụng theo thứ tự để giúp đưa định quản lý mạng (Aboubakar, 2020, Aboubakar, 2020, Alsheikh et al., 2014, Kumar et al., 29 2019, Wang et al., 2017) đề cập đến trình cung cấp máy tính có khả bắt chước não người để thực nhiệm vụ phức tạp dựa kiến thức họ Nó hữu ích cho IoT quản lý mạng cung cấp chế dự đoán giúp đưa định chẳng hạn cấu hình lại bảng định tuyến, lập lịch làm việc ròng, điều chỉnh tham số theo trạng thái mạng Nói chung, kỹ thuật ML chia vào học tập có giám sát, học tập không giám sát củng cố học tập Học tập có giám sát phương pháp ML cung cấp cách dự đoán kết giá trị khơng nhìn thấy cách sử dụng phân loại hồi quy với liệu dán nhãn trước Nó dựa hai bước cụ thể đào tạo (giai đoạn bao gồm đào tạo tập liệu thiết kế mơ hình phân loại) thử nghiệm (liên quan đến việc phân loại nhóm giá trị khơng nhìn thấy được) Các thuật tốn học tập có giám sát phổ biến sử dụng để quản lý mạng IoT bao gồm: Vecto hỗ trợ máy móc (SVM), hồi quy, mạng nơ ron, mạng thần kinh (CNN), Mạng niềm tin sâu sắc (DBN) mạng thần kinh tái diễn (RNN) Khơng giống học tập có giám sát, học tập không giám sát không dựa nhãn trước Thay vào đó, sử dụng loại bỏ nhãn tập liệu để thực phân loại liệu thành cụm cách khám phá mẫu chung tập liệu khơng gắn nhãn Phổ biến thuật tốn học tập khơng giám sát sử dụng để quản lý mạng bao gồm: K-MEANS, Tân cổ điển, Mạng tín ngưỡng sâu máy Deep Boltzmann Học tập củng cố cách tiếp cận khác ML cho phép tìm hành vi lý tưởng ngữ cảnh cụ thể cách máy móc đại lý phần mềm để tối đa hóa hiệu suất Về bản, việc học củng cố mô tả Markov Decision Process (MDP Hình cho thấy tổng quan cấp cao mơ hình học tập củng cố Tác nhân truy cập tập hợp trạng thái môi trường hữu hạn S cách thực hành động Khi đến thăm tiểu bang, phần thưởng số thu thập để đo lường thành công không thực hành động đại lý trạng thái định Các thuật toán củng cố phổ biến sử dụng để quản lý mạng IoT bao gồm: Sarsa, Qlearning Policy Gradient 30 Hình Mơ hình học tập củng cố Nói chung, việc sử dụng ML để giải vấn đề mạng thực cách làm theo bước cụ thể Hình (Wang et al., 2017) Các bước khác bao gồm vấn đề xây dựng, liệu thập phân, liệu phân tích, xây dựng mơ hình, xác nhận mơ hình, triển khai suy luận Hình Quy trình làm việc học máy cho mạng Sau đây, trình bày số giải pháp có để quản lý mạng IoT cấp thấp dựa ML 3.5.1 Giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp dựa việc học có giám sát Wang et al (2006) đề xuất khuôn khổ (framework) dựa định học, thuật tốn học có giám sát, để dự đốn chất lượng liên kết mạng IoT cơng suất thấp Đề xuất nhằm mục đích tối ưu hóa hiệu suất mạng cách đưa định định tuyến giúp cải thiện tốc độ phân phối liệu độ trễ liệu Tương tự vậy, Liu and Cerpa (2011) đề xuất khuôn khổ gọi 4C, để ước tính chất lượng liên kết IoT thấp mạng lưới điện Khung đề xuất dựa logistic hồi quy sử dụng tham số PHY gói nhận cuối tốc độ nhận gói (PRR) để ước tính chất lượng liên kết Các tác giả cho cần liệu (5–7 liên kết vài phút) để đào 31 tạo mơ hình mơi trường thử nghiệm Trong mạch, Feo-Flushing et al (2014) trình bày kế hoạch để thực học tập trực tuyến thuật tốn học tập có giám sát để dự đoán chất lượng liên kết mạng cảm biến không dây định Các tác giả cho chiến lược giữ cân tập hợp mẫu đào tạo phạm vi giá trị mục tiêu mang lại độ xác tốt hội tụ nhanh Hơn nữa, Kaplantzis et al (2007) đề xuất hệ thống phát xâm nhập tập trung (IDS) dựa Hỗ trợ Máy Vector (SVM) cửa sổ trượt cho mạng sen sor không dây IDS đề xuất sử dụng tính để phát chuyển tiếp có chọn lọc cơng lỗ đen 3.5.2 Giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp dựa việc học không giám sát Barbancho et al (2006)đề xuất giải pháp gọi Mạng cảm biến không dây thông minh (IWSN) để quản lý tuyến liệu thiết bị IoT Giải pháp đề xuất dựa mạng nơ-ron cho phép lựa chọn tuyến đường tối ưu hóa hiệu suất mạng có lỗi nút Ngoài ra, Moustapha and Selmic (2008) đề xuất mơ hình động cho phát lỗi mạng cảm biến không dây Đề xuất khuôn khổ bao gồm cách tiếp cận mơ hình mạng nơron cho nhận dạng nút cảm biến phát lỗi mạng Hơn nữa, Branch et al (2013) đề xuất phương pháp cho ngoại lệ phương pháp phát WSNs cách sử dụng nước láng giềng gần Các tác giả cho đề xuất họ phù hợp cho ứng dụng độ tin cậy xếp hạng ngoại lệ tính tốn cách điều chỉnh kích thước cửa sổ trượt theo số lượng hàng xóm sử dụng khoảng cách dựa phát ngoại lệ kỹ thuật Một khuôn khổ khác để quản lý IoT thấp mạng lưới điện đề xuất Chang et al (2018) Khung đề xuất nhằm mục đích kiểm sốt cấu trúc liên kết mạng cảm biến không dây siêu dày Khung đề xuất dựa K-Means, thuật tốn học tập khơng giám sát cho phép tối ưu hóa tuổi thọ mạng cách cân tiêu thụ lượng 3.5.3 Giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp dựa học tăng cường Stampa et al (2017) đề xuất khuôn khổ dựa tác nhân Deep Reinforcement Learning (DRL) để tối ưu hóa định tuyến Các khung đề xuất giúp xác định cấu hình 32 phù hợp giảm thiểu độ trễ mạng Ngoài ra, Shah and Kumar (2007) đề xuất khuôn khổ gọi Phân phối độc lập Học tăng cường (DIRL), để quản lý tài nguyên / nhiệm vụ mạng cảm biến không dây Khung đề xuất dựa Q-learning cho phép thiết bị cảm biến tự động lên lịch nhiệm vụ phân bổ nguồn lực trình học tập Một khn khổ khác để quản lý mạng IoT công suất thấp dựa việc học tăng cường đề xuất Mihaylov et al (2012) Khung đề xuất cho phép lên lịch đánh thức chu kỳ nút mạng cảm biến không dây theo tương tác với nút lân cận Hơn nữa, khuôn khổ dựa học tập củng cố để quản lý định tuyến không dây cảm biến Wang and Wang (2006) Khung đề xuất gọi AdaR (Định tuyến thích ứng) sử dụng Ít Lặp lại sách bình phương (LSPI) cho phép nút cảm biến học chiến lược định tuyến tối ưu liên quan đến tập hợp mục tiêu tối ưu hóa Hơn nữa, Fưrster and Murphy (2011) đề xuất khuôn khổ gọi Định tuyến phản hồi đến nhiều bồn rửa (FROMS), để tối ưu hóa lựa chọn định tuyến mạng cảm biến không dây Khung đề xuất dựa học tập củng cố giúp xác định tuyến đa hướng sử dụng số liệu chi phí khác (ví dụ: bước nhảy, địa lý khoảng cách, độ trễ pin cịn lại) Hơn nữa, FROMS cho phép khơi phục nhanh chóng trường hợp hỏng hóc khả di chuyển chìm Chúng tơi tóm tắt khn khổ để quản lý mạng IoT công suất thấp dựa máy học Bảng so sánh chúng theo yêu cầu IoT công suất thấp xây dựng Phần 2.2 Từ nghiên cứu này, thấy nỗ lực bổ sung cần thiết để phát triển giải pháp hiệu nhằm đáp ứng yêu cầu mạng IoT công suất thấp Khung quản lý Khả Khả Tiết kiệm QoS mạng mở rộng chịu lỗi lượng lượng vụ) (Chất Bảo vệ dịch Tự cấu hình Học có giám sát Wang et al (2006) - X - X - X 33 Kaplantzis et al - - - - Cerpa - X - - X - - - X X X (2007) Liu and - X (2011) Feo-Flushing et al - (2014) Học không giám sát Barbancho et al - X X X - X and - X - - - X Branch et al (2013) - - - - X X Chang et al (2018) - - X - - X (2006) Moustapha Selmic (2008) Học tăng cường Wang and Wang - - X - - X Kumar - - - X - X X X X - - X al - - X - - X Stampa et al (2017) - - - X - X (2006) Shah and (2007) Förster and Murphy (2011)) Mihaylov et (2012) X: Yêu cầu xử lý khung mạng Bảng So sánh khung quản lý mạng dựa Học máy 34 CHƯƠNG 4: NHỮNG THÁCH THỨC VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI Cộng đồng nghiên cứu có nhiều lỗ lực để đề xuất giải pháp quản lý mạng để ứng phó với hạn chế mặt tài nguyên mạng IOT đáp ứng yêu cầu đề cập Phần 2.2 Các giải pháp bao gồm: quản lý mạng nhẹ, khung đám mây, khung SDN, khung dựa ngữ nghĩa máy học khung quản lý mạng điện thấp Liên quan đến giao thức quản lý mạng, LWM2M CoMi hai giao thức quản lý mạng cho thiết bị IOT bị hạn chế mặt tài nguyên Các giao thức quản lý mạng thường kết hợp với giải pháp khác khung tảng đám mây (Microsoft, 2017), IBM IoT (IBM, 2017), … khuôn khổ dựa SDN để đáp ứng yêu cầu quản lý mạng IoT đề cập phần 2.2 Chúng cung cấp phân tích so sánh giải pháp có cho quản lý mạng IoT cơng suất thấp Bảng 3, Bảng 5, Bảng 6, Bảng Bảng Nhìn chung, giải pháp chưa thể giải xác yêu cầu mạng IoT công suất thấp Như kết là, số thách thức nghiên cứu xác định: • Sử dụng hiệu tài nguyên: mạng IoT điển hình bao gồm số lượng thiết bị nhúng quan trọng có giới hạn tài nguyên (pin, nhớ tài nguyên xử lý, thứ tư v.v.) chạy dịch vụ mạng khác Có hiệu suất tốt mạng IoT thách thức hạn chế tài nguyên Trên thực tế, mạng IoT bị hạn chế tài nguyên, khả tự cấu hình cần thiết để đối phó với tính di động thiết bị, cố thiết bị, v.v Để kích hoạt khả đó, khung quản lý mạng IoT dựa kỹ thuật học máy sử dụng Tuy nhiên, khn khổ dựa học máy thường cần tài ngun tính tốn lưu trữ đáng kể, điều quan trọng ý đến cách phát triển khn khổ để quản lý mạng hạn chế tài ngun khơng tạo gánh nặng tính tốn / lưu lượng truy cập mạng khơng cần thiết trình hoạt động chúng Điều đặc 35 biệt khó khăn để quản lý phân tán mạng IoT công suất thấp Trong tương lai, nhà nghiên cứu cần giải vấn đề cách thỏa đáng • Khả mở rộng: gia tăng theo cấp số nhân số lượng thiết bị IoT, khả mở rộng thể yêu cầu quan trọng cho giải pháp quản lý mạng IoT Tuy nhiên, hầu hết các giải pháp cho quản lý mạng IoT công suất thấp công việc không giải tốt khả mở rộng Vì thế, cơng trình tương lai cần tập trung vào việc phát triển giải pháp mở rộng để quản lý mạng IoT để đáp ứng với tốc độ phát triển nhanh chóng mạng IoT Đặc biệt, ứng dụng IoT nhạy cảm với thời gian (ví dụ: y tế từ xa), tập trung khuôn khổ để quản lý mạng IoT công suất thấp khuôn khổ dựa đám mây khơng hiệu Để đối phó với vấn đề này, ý tưởng hấp dẫn khám phá công nghệ gọi điện tốn sương mù (Atlam et al., 2018) Cơng nghệ giúp tận dụng đám mây tài nguyên cạnh để tăng tốc cấu hình lại mạng IoT cơng suất thấp (Dastjerdi and Buyya, 2016) • Quản lý mạng thời gian thực: nhu cầu tính khả dụng cao mạng IoT công suất thấp cho số ứng dụng IoT (ví dụ: chăm sóc sức khỏe thơng minh) Để đạt điều đó, cần phải thực quản lý mạng theo thời gian thực phép biểu diễn mạng Tuy nhiên, nhiệm vụ không đơn giản giới hạn tài nguyên mạng IoT công suất thấp Hơn nữa, nhiệm vụ đẩy vào lưu lượng mạng hoạt động quản lý mạng thường xuyên Công việc tương lai cần cung cấp giải pháp quản lý mạng giúp thực quản lý mạng thời gian thực giảm thiểu chi phí hoạt động quản lý mạng • Tính khơng đồng nhất: với xuất công nghệ không dây khác nhau, đặc biệt mạng công suất thấp, không đồng giao tiếp chí cịn tăng lên Nỗ lực hướng tới truyền thơng IoT dựa IPv6 tập trung vào IPv6 phát triển nhờ xuất tiêu chuẩn khác phép liên kết cơng nghệ vơ tuyến khác (ví dụ: ZigBee (Alliance, 2012), BLE (Decuir et al., 2010), NB-IoT (Zayas and Merino, 2017), ISA100.11a (Wang, 2011), v.v.) Để quản lý mạng IoT công suất thấp không đồng này, 36 khung dựa đám mây dựa SDN dựa ngữ nghĩa sử dụng với cổng IoT Gateway Các cổng Gateway cho phép giao tiếp thiết bị IoT khơng có IP có IP dựa IP (Zhu et al., 2010, Kim et al., 2015) Tuy nhiên, cổng kết nối IoT không cung cấp nhiều loại đảm bảo QoS (Al-Fuqaha et al., 2015) Tương lai công trình nghiên cứu cần tập trung vào cách quản lý không đồng thiết bị IoT cung cấp QoS tốt Điều đạt cách phát triển tiêu chuẩn chung để quản lý kiến trúc mạng IoT (Sinche et al., 2019) • Bảo mật quyền riêng tư: bảo mật mối quan tâm quan trọng mạng IoT công suất thấp trình bày tài liệu (Granjal et al., 2015, Kouicem et al., 2018) Vì lý này, mạng IoT cơng suất thấp lý cần có giải pháp quản quy trình an tồn theo thứ tự để đảm bảo việc bảo vệ liệu Tuy nhiên, đặc tính cố hữu mạng IoT cơng suất thấp (ví dụ: tài ngun hạn chế), để có giải pháp quản lý mạng giúp để tránh rò rỉ liệu thách thức Do đó, nghiên cứu tương lai cần giải vấn đề 37 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN Vì mạng IoT cơng suất thấp triển khai theo cấp số nhân khu vực cơng cộng (thành phố thơng minh, tịa nhà thông minh, v.v.) khu vực tư nhân (nhà thông minh, nhà máy thông minh, v.v.), quản lý mạng trở thành tảng mạng IoT công suất thấp để đạt hiệu suất mạng tốt trì mức độ khả dụng cao công việc mạng Trong báo cáo này, chúng em tìm hiểu giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp Chúng em xác định số yêu cầu để quản lý hiệu IoT mạng công suất thấp đề xuất phân loại giải pháp có thành năm loại đáng ý là: giao thức quản lý mạng cho mạng IoT công suất thấp, khuôn khổ SDN, dựa điện tốn đám mây, khn khổ dựa ngữ nghĩa học máy Hơn nữa, chúng em thực phân tích so sánh giải pháp có để quản lý cơng trình mạng IoT công suất thấp dựa yêu cầu khác Những thiếu sót giải pháp có để quản lý cơng trình mạng lưới IoT cơng suất thấp rõ ràng cần điều tra thêm để thiết kế giải pháp hiệu để quản lý cơng trình mạng lưới IoT công suất thấp để hỗ trợ khả mở rộng, sử dụng tài nguyên hiệu khả xử lý mạng IoT không đồng đảm bảo an ninh quyền riêng tư Qua tập lớn này, chúng em phần hiểu rõ cách quản lý mạng IoT Tuy nhiên, thời gian trình độ cịn hạn chế, nên chúng em khơng tránh khỏi sai sót, mong thầy bảo thêm để chúng em cải thiện tốt 38 ... liên quan đến quản lý mạng IoT công suất thấp CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ QUẢN LÝ MẠNG IOT 2.1 Quản lý mạng truyền thống Quản lý mạng bao gồm việc thực hiên hoạt động giám sát thiết bị, quản lý định... cấp nhìn tổng quan yếu tố chức khác liên quan đến quản lý mạng, “Trình quản lý mạng? ?? đại diện cho thiết bị sử dụng để quản lý nhóm nút quản lý “Thiết bị quản lý? ?? đề cập đến thiết bị mạng hiển thị... cơng trình mạng IoT Trong bối cảnh này, điều quan trọng phải thực hiện, quản lý hiệu mạng IoT để đảm bảo hiệu suất công việc mạng tốt Về bản, quản lý mạng IoT cho phép chức chẳng hạn xác thực, cung