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.
GIỚI THIỆU
IoT đã thu hút sự chú ý lớn từ các nhà nghiên cứu và ngành công nghiệp trong những năm gần đây, với mục tiêu làm cho cuộc sống hàng ngày trở nên dễ chịu và kết nối hơn Thuật ngữ IoT đề cập đến việc kết nối các đối tượng vật lý như cảm biến và thiết bị gia dụng với Internet, cho phép chúng giao tiếp thông minh Những tiến bộ công nghệ trong thiết bị công suất thấp đã thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng IoT trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp và giao thông thông minh Tuy nhiên, các mạng IoT hiện nay gặp phải nhiều thách thức như chất lượng liên kết, suy thoái và tắc nghẽn mạng, do sự không đồng nhất và hạn chế tài nguyên của các thiết bị Do đó, việc quản lý hiệu quả các mạng IoT là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất công việc mạng tốt.
Quản lý mạng IoT cung cấp các chức năng quan trọng như xác thực, cung cấp, định cấu hình, giám sát, nhập định tuyến và quản lý phần mềm thiết bị, bao gồm cập nhật chương trình cơ sở và sửa lỗi Những chức năng này giúp duy trì hiệu suất mạng tốt và thường được cung cấp dưới dạng dịch vụ mạng trong môi trường IoT.
Hình 1 Kiến trúc mạng IoT
Bảng 1 trình bày các giải pháp quản lý mạng IoT được khảo sát, bao gồm quản lý giao thức IoT, khung dựa trên đám mây, khung SDN, khung ngữ nghĩa và khung học máy Tuy nhiên, chưa có khảo sát nào tổng quan về các giải pháp cho mạng IoT hạn chế tài nguyên Do đó, bài báo này cung cấp đánh giá toàn diện về quản lý mạng IoT công suất thấp, đồng thời chỉ ra những hạn chế của các giải pháp hiện tại và nêu bật các thách thức trong nghiên cứu.
Giải pháp quản lý mạng Iot
(Younis et al ,2014, Paradis and Han, 2007)
(Ndiaye et al.,2017, Haque and Abu- Ghazaleh, 2016)
(Wang et al.,2017, Mao et al., 2018)
Các giao thức quản lý mạng
Các khuôn khổ điện toán đám mây x x x x
Khung dựa trên ngữ nghĩa x x
Các khuôn khổ dựa trên máy học x x
Bảng 1 so sánh khảo sát này với các nghiên cứu liên quan khác về quản lý mạng IoT Những đóng góp chính của bài báo này được tóm tắt như sau:
So với các tài liệu hiện có về quản lý mạng IoT, bài viết này cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện về các giải pháp hiện tại dành cho việc quản lý các mạng IoT công suất thấp.
➢ Trình bày phân loại các phương pháp tiếp cận hiện có để quản lý mạng IoT công suất thấp dựa trên các mục tiêu của chúng
➢ Xác định các yêu cầu để quản lý hiệu quả mạng IoT công suất thấp
Đánh giá chi tiết về tài liệu liên quan đến công suất thấp của IoT sẽ giúp phân tích và so sánh các giải pháp quản lý mạng, từ đó đáp ứng các yêu cầu khác nhau trong lĩnh vực này.
➢ Dựa trên kỹ thuật trước đó xác định một số thách thức và các vấn đề mở liên quan đến quản lý mạng IoT công suất thấp
TỔNG QUAN VỀ QUẢN LÝ MẠNG IOT
Quản lý mạng truyền thống
Quản lý mạng là quá trình thực hiện các hoạt động như giám sát thiết bị, quản lý định tuyến và bảo mật nhằm đảm bảo hiệu suất mạng tối ưu, bao gồm độ trễ thấp, tiêu thụ năng lượng tiết kiệm và tỷ lệ mất gói thấp Một hệ thống quản lý mạng điển hình dựa trên ba yếu tố chính: Trình quản lý mạng, thiết bị được quản lý và tác nhân Trình quản lý mạng là thiết bị dùng để quản lý các nút mạng, trong khi thiết bị được quản lý là các thiết bị mạng hiển thị các thông số quan trọng như địa chỉ IP, mức sử dụng CPU và tình trạng pin Cuối cùng, tác nhân là phần mềm hoạt động trên thiết bị được quản lý, đảm bảo việc thu thập và xử lý thông tin hiệu quả.
Hệ thống quản lý mạng thu thập dữ liệu thô từ các thiết bị được quản lý và chuyển đổi chúng thành định dạng dễ hiểu cho người quản lý mạng Cơ sở dữ liệu quản lý lưu trữ thông tin về các thông số của thiết bị, trong khi các giao thức nhắn tin được sử dụng để trao đổi thông tin giữa người quản lý và các thiết bị Một hệ thống quản lý mạng thường cần hỗ trợ nhiều hoạt động khác nhau.
Quản lý cấu hình mạng là quá trình thiết lập mạng nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể như bảo mật cao và độ trễ thấp Quá trình này bao gồm các hoạt động cấu hình và tái cấu hình các thông số của thiết bị mạng, đảm bảo hiệu suất và tính ổn định của hệ thống mạng.
Quản lý cấu trúc liên kết là một tập hợp các hoạt động thiết yếu nhằm duy trì kết nối mạng ổn định và đồng thời tối ưu hóa hiệu suất mạng.
Quản lý bảo mật là quá trình ngăn chặn sự truy cập trái phép từ kẻ xâm nhập, bao gồm các hoạt động như mã hóa và phát hiện, khắc phục mối đe dọa.
Quản lý QoS là một cơ chế quan trọng giúp cấu hình mạng nhằm đạt được hiệu suất tối ưu, bao gồm các yếu tố như độ trễ dữ liệu, tỷ lệ mất gói và thông lượng.
Quản lý lỗi là một cơ chế quan trọng giúp phát hiện, cô lập và giải quyết các sự cố mạng, đảm bảo hoạt động bình thường của hệ thống không bị ảnh hưởng.
Bảo trì mạng là một tập hợp các hoạt động thiết yếu nhằm duy trì hoạt động ổn định của mạng Các hoạt động này bao gồm bảo trì phần mềm như cập nhật chương trình cơ sở và sửa lỗi, cũng như khắc phục sự cố mạng Để quản lý các mạng truyền thống, có nhiều giao thức quản lý mạng khác nhau như SNMP, CMIP, NETCONF, RESTCONF, CWMP và OMA, giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống mạng.
DM (Alliance, 2010) đã được đề xuất
Hình 2 Tổng quan về mạng IOT
• Giao thức quản lý mạng đơn giản (SNMP)
SNMP, hay Simple Network Management Protocol, là một giao thức mạng do IETF phát triển nhằm giám sát từ xa các thiết bị IP Giao thức này hỗ trợ các hoạt động như giám sát, cấu hình và điều chỉnh các thông số của thiết bị mạng SNMP bao gồm ba yếu tố chính trong quản lý thiết bị mạng: tác nhân, nút và trình quản lý Nó dựa trên Cấu trúc Thông tin Quản lý (SMI) và Cơ sở Thông tin Quản lý, giúp tối ưu hóa việc quản lý mạng.
MIB (Management Information Base) là cơ sở dữ liệu dùng để quản lý các thiết bị mạng, trong khi SMI (Structure of Management Information) xác định cấu trúc và loại đối tượng được lưu trữ trong MIB.
• Giao thức thông tin quản lý chung (CMIP)
CMIP là giao thức mạng quan trọng cho phép giao tiếp giữa trình quản lý mạng và các thiết bị được quản lý, hỗ trợ nhiều hoạt động như quản lý lỗi, bảo mật và giám sát hiệu suất Được thiết kế để hoạt động trên Kết nối Hệ thống Mở (OSI), CMIP mở rộng khả năng của SNMP Tuy nhiên, việc chậm trễ trong quá trình tiêu chuẩn hóa đã khiến CMIP chưa được chấp nhận rộng rãi.
• Giao thức cấu hình mạng (NETCONF)
NETCONF được phát triển để cải thiện SNMP, mang lại nhiều tính năng mới trong quản lý mạng, bao gồm nhiều kho dữ liệu cấu hình (ứng viên, đang chạy, khởi động) và sự phân biệt giữa dữ liệu cấu hình và trạng thái Giao thức này sử dụng mã hóa dữ liệu dựa trên XML cho cả dữ liệu cấu hình và thông điệp giao thức Đặc biệt, NETCONF áp dụng mô hình YANG, một ngôn ngữ mô hình dữ liệu, để lập mô hình cấu hình và trạng thái dữ liệu mà giao thức NETCONF thao tác (Bjorklund, 2010).
Giao thức RESTCONF được phát triển nhằm mở rộng NETCONF, cho phép quản lý mạng qua ứng dụng web Nó hỗ trợ các hoạt động CRUD (Tạo, Truy xuất, Cập nhật, Xóa) bằng cách sử dụng các phương thức HTTP để truy cập dữ liệu cấu hình được xác định trong YANG, dựa trên các khái niệm kho dữ liệu của NETCONF.
• Giao thức quản lý mạng WAN CPE (CWMP)
CWMP, hay còn gọi là gRPC, là một giao thức do Diễn đàn băng thông rộng định nghĩa trong báo cáo kỹ thuật TR-069, nhằm quản lý từ xa các thiết bị tại cơ sở khách hàng (CPE) kết nối với mạng Internet (IP) Giao thức này hỗ trợ thực hiện các tác vụ như tự động cấu hình, giám sát và bảo trì thiết bị, giúp cải thiện hiệu quả quản lý mạng và nâng cao trải nghiệm người dùng.
12 hình, quản lý hình ảnh phần mềm hoặc phần sụn, quản lý mô-đun phần mềm, quản lý trạng thái và hiệu suất cũng như chẩn đoán
OMA-DM là giao thức quản lý thiết bị an toàn do Nhóm công tác Quản lý thiết bị của Liên minh Di động Mở (OMA) và Nhóm công tác Đồng bộ hóa Dữ liệu phát triển Giao thức này hỗ trợ thực hiện các tác vụ quản lý thiết bị như cung cấp, cấu hình, nâng cấp phần mềm và quản lý lỗi hiệu quả.
Yêu cầu của quản lý mạng IoT công suất thấp
Thiết kế giải pháp quản lý mạng IoT gặp nhiều thách thức do tính không đồng nhất của thiết bị, cấu trúc mạng thay đổi, tài nguyên hạn chế và chất lượng kết nối vô tuyến không ổn định Để đảm bảo hiệu suất tối ưu, mạng IoT cần đáp ứng các yêu cầu quan trọng như khả năng mở rộng, khả năng chịu lỗi, tiết kiệm năng lượng, chất lượng dịch vụ (QoS) và bảo mật (Ersue, 2015; Ndiaye et al., 2017).
Mạng IoT công suất thấp có khả năng mở rộng, cho phép thêm thiết bị hoặc dịch vụ mới mà không làm giảm hiệu suất Hiện tại, mạng IoT công suất thấp đang phải đối mặt với hàng tỷ thiết bị hạn chế tài nguyên, vì vậy yêu cầu về khả năng mở rộng là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất mạng không bị ảnh hưởng tiêu cực.
Khả năng chịu lỗi là khả năng của hệ thống duy trì hoạt động ngay cả khi một hoặc nhiều thành phần gặp sự cố (Chouikhi et al., 2015) Yêu cầu này rất quan trọng để đảm bảo tính liên tục và ổn định trong quá trình vận hành.
Mạng cần đảm bảo hoàn thành chức năng mong đợi ngay cả khi gặp phải các lỗi như lỗi nút, lỗi mạng, lỗi chìm và lỗi phần mềm Yêu cầu này đặc biệt quan trọng đối với các mạng IoT công suất thấp, do chúng dễ bị hỏng do các đặc điểm hạn chế về pin, bộ nhớ và CPU, cũng như môi trường triển khai.
2.2.3 Chất lượng dịch vụ (QoS)
QoS (Chất lượng dịch vụ) là chỉ số đo lường hiệu suất tổng thể của dịch vụ, phản ánh mức độ hài lòng của người dùng Hiệu suất này được đánh giá thông qua các số liệu như mất gói, độ trễ, băng thông và độ trễ đầu cuối trong mạng Trong mạng IoT công suất thấp, mức QoS phụ thuộc vào loại ứng dụng; ví dụ, ứng dụng IoT đo sáng thông minh có thể chịu đựng độ trễ, trong khi các ứng dụng như phát hiện cháy rừng lại yêu cầu độ trễ thấp hơn.
Vì vậy, để tránh hiệu suất mạng kém, điều quan trọng là phải xem xét yêu cầu QoS khi thiết kế mạng
Một trong những yêu cầu chính của mạng IoT công suất thấp là hiệu quả năng lượng Mạng hiệu quả năng lượng có khả năng hoạt động với mức tiêu thụ năng lượng tối thiểu, nhằm tối đa hóa tuổi thọ của mạng Điều này đặc biệt quan trọng trong mạng IoT công suất thấp, nơi các thiết bị thường sử dụng pin có tuổi thọ hạn chế và khó thay thế Nếu năng lượng của các thiết bị bị tiêu thụ nhanh chóng, mạng có thể bị mất kết nối, gây ra gián đoạn trong hoạt động.
Bảo mật là yếu tố thiết yếu trong các mạng IoT, giúp ngăn chặn nguy cơ giả mạo dữ liệu liên lạc của tổ chức (Granjal et al., 2015) Mạng IoT an toàn đảm bảo tính bảo mật cho dữ liệu trao đổi giữa các thiết bị Tuy nhiên, trong các mạng IoT công suất thấp, cần chú ý đặc biệt vì các cơ chế bảo mật truyền thống không luôn phù hợp với các thiết bị có tài nguyên hạn chế (Kouicem et al., 2018).
Yêu cầu này nhấn mạnh tầm quan trọng của khả năng tự cấu hình của các thiết bị IoT công suất thấp, cho phép chúng điều chỉnh hành vi theo trạng thái mạng Trong các mạng IoT này, việc tự cấu hình là rất cần thiết do sự thay đổi liên tục của lưu lượng, tính di động của thiết bị và các sự cố có thể xảy ra Hơn nữa, việc thực hiện cấu hình thủ công cho hàng tỷ thiết bị IoT trong một mạng di động là không thực tế, do đó, tự cấu hình trở thành giải pháp tối ưu.
Việc triển khai một mạng IoT công suất thấp có khả năng tự cấu hình giúp giảm thiểu lỗi do con người gây ra trong quá trình cấu hình thủ công, từ đó nâng cao hiệu suất của mạng.
Phân loại các giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp
Để đáp ứng yêu cầu của mạng IoT công suất thấp, nhiều giải pháp quản lý mạng cho các thiết bị hạn chế tài nguyên đã được đề xuất Các giải pháp này có thể được phân loại theo mục tiêu thiết kế, bao gồm các giao thức quản lý mạng cho IoT công suất thấp, khung dựa trên SDN, khung dựa trên đám mây, và khung cũng như máy dựa trên ngữ nghĩa học tập trong khuôn khổ.
Hình 3 Phân loại các giải pháp quản lý mạng IOT công suất thấp
Các giao thức quản lý mạng IoT công suất thấp được thiết kế nhằm tối ưu hóa hiệu suất mạng với tài nguyên hạn chế Để giải quyết vấn đề tài nguyên, các cơ chế dựa trên đám mây đã được đề xuất, giúp cải thiện khả năng quản lý mạng hiệu quả hơn.
Các cơ chế quản lý thiết bị IoT thông qua nền tảng đám mây cho phép tập trung hóa hoạt động quản lý mạng, giảm tải tính toán trên các thiết bị IoT Việc áp dụng các khung dựa trên ngữ nghĩa giúp khai thác tri thức từ dữ liệu thu thập được, trong khi các cơ chế máy học được phát triển để giải quyết sự phức tạp ngày càng tăng của mạng IoT do tính di động của các nút và sự biến đổi của lưu lượng mạng.
Các phương pháp quản lý mạng IoT thường gắn liền với việc đáp ứng các yêu cầu đã được nêu trong mục 2.2.
QUẢN LÝ MẠNG IOT CÔNG SUẤT THẤP
Các giao thức quản lý mạng cho mạng IoT công suất thấp
Trong tài liệu, nhiều giao thức quản lý mạng đã được đề xuất nhằm quản lý từ xa các thiết bị có tài nguyên hạn chế Các giao thức này bao gồm LWM2M, CoMI, NETCONF light và 6LowPAN-SNMP.
• LWM2M (Lightweight Machine to Machine - Cấu trúc máy đến máy)
LWM2M là giao thức khách-máy chủ được thiết kế để quản lý các thiết bị IoT công suất thấp, phát triển bởi Open Mobile Alliance (OMA) và dựa trên tiêu chuẩn giao thức và bảo mật của IETF Giao thức này cung cấp nhiều tính năng quan trọng như giám sát kết nối, giám sát tài nguyên và nâng cấp phần sụn Kiến trúc LWM2M bao gồm máy chủ LWM2M thường được đặt tại thiết bị quản lý mạng, trong khi máy khách LWM2M thường nằm trên các thiết bị được quản lý Tài nguyên của thiết bị IoT được tổ chức thành các đối tượng, ví dụ như đối tượng vị trí, chứa thông tin về vị trí của các thiết bị IoT.
• Giao diện quản lý CoAP (CoMI)
CoMI là giao diện quản lý chuyên dụng cho các thiết bị và mạng IoT công suất thấp, cho phép thực hiện các hoạt động quản lý tài nguyên IoT thông qua giao thức CoAP Các tài nguyên này được chỉ định trong YANG hoặc SMIv2 và có thể được chuyển đổi thành YANG Thông tin chi tiết về đặc điểm kỹ thuật của giao thức này được trình bày trong nghiên cứu của Veillette et al (2020).
6LowPAN-SNMP là phiên bản thích ứng của SNMP dành cho Mạng cá nhân không dây công suất thấp IPv6 (6LowPAN), được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong các mạng có tài nguyên hạn chế Nó cho phép thực hiện các hoạt động SNMP trên mạng 6LowPAN thông qua cơ chế nén tiêu đề SNMP, giúp giảm thiểu số lượng bản tin SNMP được tạo ra Để đảm bảo khả năng tương thích với SNMP tiêu chuẩn, một trình chuyển tiếp proxy được sử dụng để chuyển đổi các bản tin SNMP thành các bản tin 6LowPAN-SNMP.
NETCONF Light is a network management protocol developed by IETF to extend NETCONF for managing resource-constrained devices It offers tools for installing, manipulating, and deleting the configurations of network devices using a defined set of NETCONF operations Notably, network management protocols are often combined with messaging protocols to facilitate the management of resource-constrained devices These messaging protocols include CoAP, Extensible Messaging and Presence Protocol, DDS, MQTT, MQTT-SN, and AMQP A comparison of these messaging protocols used in IoT networks is provided in Table 2.
Giao thức Tính phù hợp
Kiểu nhắn Kiến trúc QoS Mức QoS Khả năng tương tác XMPP
Phi tập trung Có 23 cấp độ
Có Tin nhắn xác nhận
Có Nhiều nhất một lần
Bảng 2 Các giao thức nhắn tin được sử dụng trong mạng IoT
Trong Bảng 3, chúng tôi đã tóm tắt và so sánh các giao thức quản lý mạng hạn chế tài nguyên theo yêu cầu trong Phần 2.2 Tuy nhiên, các giao thức này chưa đáp ứng đầy đủ các yêu cầu của mạng IoT công suất thấp Để khắc phục điều này, cần phải kết hợp các giao thức với các cơ chế khác nhằm đảm bảo yêu cầu về tự cấu hình và khả năng mở rộng Phần tiếp theo sẽ thảo luận chi tiết về các cơ chế này.
Giao thức quản lý mạng
√ Giao thức quản lý mạng có thể xử lý yêu cầu này
Bảng 3 So sánh các giao thức quản lý mạng công suất thấp của IoT
Các khuôn khổ dựa trên đám mây để quản lý các mạng IoT công suất thấp
Điện toán đám mây là mô hình cho phép truy cập dễ dàng và linh hoạt vào các tài nguyên máy tính chia sẻ như mạng, máy chủ, lưu trữ, ứng dụng và dịch vụ Các tài nguyên này có thể được cung cấp và phát hành nhanh chóng với ít nỗ lực quản lý, thường thông qua Internet Các dịch vụ điện toán đám mây được cung cấp qua các nền tảng đám mây.
Với sự hạn chế về tài nguyên trong mạng IoT công suất thấp, nhiều khuôn khổ dựa trên nền tảng đám mây đã được phát triển để quản lý các thiết bị này Các nền tảng đám mây cung cấp tài nguyên thiết yếu cho việc thực hiện các hoạt động quản lý mạng, chẳng hạn như cập nhật chương trình cơ sở, giúp tối ưu hóa hiệu suất và khả năng hoạt động của thiết bị.
Bài viết này trình bày các nền tảng đám mây hiện có để quản lý mạng IoT công suất thấp Kiến trúc quản lý mạng IoT công suất thấp trên nền tảng đám mây bao gồm ba cấp độ: cấp độ đầu tiên là các thiết bị hạn chế tài nguyên, cấp độ thứ hai là cơ sở hạ tầng đám mây, và cấp độ thứ ba là các ứng dụng IoT Một ví dụ về kiến trúc này được minh họa trong Hình 5.
Nền tảng đám mây IoT
Các giao thức để thu thập dữ liệu
Các thiết bị hạn chế tài nguyên Azure
REST/HTTP, websockets, MQTT, CoAP
Thread, 6LowPAN, Wi-Fi, LoRa
MQTT, CoAP, XMPP, TCP, HTTP
WebSockets, and direct socket connection
CoAP, HTTP, XMPP, DDS, MQTT
Bảng 4 Các tính năng của nền tảng Cloud of Things
Hình 5 Ví dụ về kiến trúc để quản lý các thiết bị iot trên cơ sở hạ tầng đám mây cảm biến
Yuriyama và Kushida (2010) đã đề xuất giải pháp quản lý mạng cảm biến dựa trên cơ sở hạ tầng đám mây, cho phép ảo hóa các thiết bị cảm biến vật lý nhằm quản lý hiệu quả các thiết bị tài nguyên hạn chế Xu và Helal (2015) đã phát triển kiến trúc Cloud-Edge-Beneath (CEB) để quản lý các thiết bị IoT, tận dụng nền tảng đám mây cho các mạng IoT động và quy mô lớn Ojha et al (2014) cũng đã đề xuất giải pháp quản lý mạng cảm biến không dây dựa trên nền tảng đám mây, cho phép lập kế hoạch động để kéo dài tuổi thọ mạng Kim et al (2014) giới thiệu sơ đồ định routing H-SMSR trong quản lý các thiết bị IoT công suất thấp trên nền tảng đám mây, nhằm tăng cường tuổi thọ mạng thông qua định tuyến nguồn phân cấp và định tuyến gradient tổng hợp Das et al (2017) đã phát triển mô hình hiệu quả năng lượng cho quản lý thiết bị IoT công suất thấp, bao gồm mô hình dự đoán để giảm thiểu chi phí truyền dẫn Cuối cùng, Suciu et al (2013) đã đề xuất khuôn khổ dựa trên nền tảng đám mây để quản lý thiết bị IoT công suất thấp trong bối cảnh thành phố.
24 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 được trình bày có nhiều chức năng khác nhau Chúng tôi đã tóm tắt và đánh giá các khuôn khổ này dựa trên các yêu cầu của mạng IoT công suất thấp Qua Bảng 5, nhận thấy rằng không có giải pháp nào hiện tại đáp ứng đầy đủ tất cả các yêu cầu của mạng IoT công suất thấp Do đó, cần thiết phải có các cơ chế bổ sung để đáp ứng những yêu cầu này.
√ Yêu cầu có thể được xử lý bởi khung quản lý mạng
Bảng 5 So sánh các khung quản lý mạng dựa trên Cloud.
Khung dựa trên SDN để quản lý mạng IoT công suất thấp
Trong thập kỷ qua, số lượng thiết bị hạn chế tài nguyên trong hệ sinh thái IoT đã gia tăng đáng kể Những thiết bị này thường thực hiện nhiều sự kiện, dẫn đến hiệu suất mạng không hiệu quả Để giải quyết vấn đề này, Mạng do phần mềm xác định (SDN) đã được phát triển.
25 sử dụng để đạt được hiệu quả quản lý năng lượng của mạng công suất thấp (Ndiaye et al.,
SDN (Software-Defined Networking) là một mô hình mạng trong đó bộ điều khiển phần mềm trung tâm điều khiển hành vi mạng tổng thể, tách biệt mặt phẳng điều khiển khỏi mặt phẳng dữ liệu Kiến trúc SDN cho phép các thiết bị mạng hoạt động như thiết bị định tuyến gói đơn giản, trong khi logic điều khiển được thực hiện tại bộ điều khiển Giao diện hướng Nam kết nối các công tắc lập trình với bộ điều khiển và bao gồm các API như OpenFlow, ForCES và PCEP, với OpenFlow là giao diện phổ biến nhất Giao diện hướng Bắc cho phép trao đổi thông tin giữa mạng và các ứng dụng cấp cao hơn.
De Gante và cộng sự (2014) đã đề xuất một kiến trúc tập trung nhằm quản lý mạng cảm biến không dây, tận dụng những lợi ích của mô hình SDN để kéo dài tuổi thọ của mạng Đồng thời, Costanzo và cộng sự cũng đã nghiên cứu các khía cạnh liên quan đến kiến trúc này.
Năm 2012, Jacobsson và Orfanidis đã đề xuất giải pháp quản lý mạng cho các thiết bị hạn chế tài nguyên dựa trên SDN Orfanidis (2016) tiếp tục đưa ra kiến trúc quản lý mạng IoT công suất thấp dựa trên SDN kết hợp với mô hình học máy Bera et al (2016) phát triển sơ đồ quản lý mạng tập trung gọi là Soft-WSN để cấu hình mạng IoT theo chính sách của đơn vị quản lý Huang et al (2015) đã đề xuất khuôn khổ quản lý mạng IoT công suất thấp dựa trên SDN và học tăng cường, giúp giảm chi phí lưu lượng điều khiển và thực hiện cơ chế định tuyến cân bằng tải với QoS yêu cầu Wu et al (2016) cũng đưa ra khuôn khổ dựa trên SDN nhằm giảm thiểu tấn công bảo mật trong mạng cảm biến không dây, cho phép phản ứng động với các cuộc tấn công không xác định Tuy nhiên, các giải pháp này có thể gặp vấn đề về khả năng mở rộng trong mạng lớn Để giải quyết, Olivier et al (2015) đã đề xuất kiến trúc mạng cảm biến phân cụm do phần mềm xác định (SDCSN), sử dụng kỹ thuật phân cụm để tổ chức mạng thành các cụm, với mỗi người đứng đầu cụm là bộ điều khiển Đồng thời, De Oliveira et al (2015) đã đề xuất khuôn khổ quản lý mạng cảm biến không dây có thể mở rộng dựa trên nhiều bộ điều khiển SDN.
Chúng tôi đã so sánh các khuôn khổ trong Bảng 6 theo yêu cầu ở Phần 2.2 Đặc biệt, cần liên kết SDN với các cơ chế khác như học máy để đáp ứng nhu cầu của mạng công suất thấp (Matlou và Abu-Mahfouz, 2017).
√ Yêu cầu có thể được xử lý bởi khung quản lý mạng
Bảng 6 So sánh các khung quản lý mạng dựa trên SDN
Các khuôn khổ dựa trên ngữ nghĩa để quản lý mạng công suất thấp của IoT mạng lưới
Sự đa dạng của hàng tỷ thiết bị trong môi trường IoT, cùng với sự hạn chế về tài nguyên, đã thúc đẩy nhu cầu về các giải pháp quản lý thiết bị hiệu quả nhằm xử lý tính không đồng nhất.
Công nghệ ngữ nghĩa được áp dụng để giải quyết sự không đồng nhất của các thiết bị IoT, đồng thời tối ưu hóa hiệu suất mạng.
Katasonov và các cộng sự (2008) đã phát triển một phần mềm trung gian cho phép tự quản lý các thiết bị IoT không đồng nhất Phần mềm này sử dụng công nghệ tác nhân và hỗ trợ tương tác thông qua các công nghệ ngữ nghĩa.
Năm 2013, một khuôn khổ quản lý thiết bị IoT trong bối cảnh thành phố thông minh đã được đề xuất, dựa trên khái niệm nhận thức và sự gần gũi, nhằm giải quyết sự không đồng nhất của các thiết bị kết nối Ismail et al (2018) cũng đã giới thiệu một khuôn khổ dựa trên công nghệ ngữ nghĩa để quản lý tự động các thiết bị IoT thông qua ontology, giúp xử lý các thiết bị mạng không đồng nhất Tương tự, Sahlmann et al (2017) đã phát triển một khuôn khổ dựa trên bản thể luận oneM2M, sử dụng NETCONF và MQTT để cấu hình tự động các thiết bị IoT hạn chế Datta et al (2015) đã đề xuất một khuôn khổ công nghệ ngữ nghĩa cho phép khám phá tự động thiết bị di động và lý luận ngữ nghĩa trên dữ liệu cảm biến Cuối cùng, Aissaoui et al (2020) đã mở rộng bản thể học SAREF để quản lý hiệu quả hơn các thiết bị IoT không đồng nhất, cho phép tương tác dữ liệu hệ thống chéo và làm giàu kiến thức thông qua lý luận.
Dựa trên sự phát triển hiện đại trong quản lý công suất thấp của mạng IoT dựa trên ngữ nghĩa, chúng tôi nhận thấy rằng các giải pháp hiện tại chủ yếu tập trung vào việc tự động hóa quản lý hiệu quả.
Để đáp ứng yêu cầu của IoT, mạng công suất thấp được xây dựng trong Phần 2.2 cần được cải tiến Những giải pháp này sẽ được tóm tắt trong Bảng.
7 so sánh các giải pháp này theo các yêu cầu khác nhau
QoS (Chất lượng dịch vụ)
Bảo vệ Tự cấu hình
X : Yêu cầu có thể được xử lý bởi khung quản lý mạng
Bảng 7 So sánh các khung quản lý mạng dựa trên Ngữ nghĩa.
Các khuôn khổ dựa trên máy học để quản lý IoT thấp mạng lưới điện
Hiện nay, các mạng IoT tạo ra khối lượng lớn dữ liệu do tính chất động và số lượng thiết bị hạn chế tài nguyên Để khai thác hiệu quả những dữ liệu này, các kỹ thuật học máy đã được áp dụng nhằm hỗ trợ trong việc ra quyết định quản lý mạng.
Năm 2019, Wang et al (2017) đề cập đến việc phát triển máy tính có khả năng mô phỏng hoạt động của bộ não con người để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp dựa trên kiến thức Công nghệ này rất hữu ích cho việc quản lý mạng IoT, nhờ vào các cơ chế dự đoán giúp đưa ra quyết định như cấu hình lại bảng định tuyến, lập lịch làm việc và điều chỉnh tham số theo trạng thái hiện tại của mạng Các kỹ thuật học máy (ML) thường được phân chia thành ba loại chính: học có giám sát, học không giám sát và học củng cố.
Machine Learning (ML) cung cấp khả năng dự đoán kết quả cho các giá trị chưa được quan sát thông qua phân loại hoặc hồi quy với dữ liệu đã được gán nhãn Quá trình này bao gồm hai bước chính: đào tạo, nơi dữ liệu được chuẩn bị và mô hình phân loại được thiết kế, và thử nghiệm, liên quan đến việc phân loại các giá trị chưa thấy Các thuật toán học tập có giám sát phổ biến trong quản lý mạng IoT bao gồm Vecto hỗ trợ máy móc (SVM), cây hồi quy, mạng nơ ron, mạng thần kinh tích chập (CNN), Mạng niềm tin sâu (DBN) và mạng nơ ron tái diễn (RNN) Ngược lại, học tập không giám sát không dựa vào nhãn trước mà sử dụng dữ liệu không gán nhãn để phân loại thành các cụm thông qua việc phát hiện mẫu chung Các thuật toán học tập không giám sát phổ biến bao gồm K-MEANS, Tân cổ điển, Mạng tín ngưỡng sâu và máy Deep Boltzmann Học tập củng cố là một phương pháp khác của ML, cho phép xác định hành vi tối ưu trong ngữ cảnh cụ thể bằng cách tối đa hóa hiệu suất thông qua các tác nhân và máy móc, được mô tả như một Quy trình Quyết định Markov (MDP).
Mô hình học tập củng cố cho phép tác nhân truy cập một tập hợp các trạng thái môi trường hữu hạn S thông qua các hành động Khi tác nhân đến thăm một trạng thái, nó sẽ nhận được một phần thưởng số để đánh giá mức độ thành công của các hành động thực hiện tại trạng thái đó Một số thuật toán củng cố phổ biến được áp dụng trong quản lý mạng IoT bao gồm Sarsa, Q-learning và Policy Gradient.
Hình 7 Mô hình học tập củng cố
Việc áp dụng Machine Learning (ML) để giải quyết các vấn đề mạng được thực hiện qua các bước cụ thể, bao gồm xây dựng vấn đề, thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình, xác nhận mô hình, triển khai và suy luận.
Hình 8 Quy trình làm việc của học máy cho mạng
Sau đây, chúng tôi trình bày một số giải pháp hiện có để quản lý các mạng IoT cấp thấp dựa trên ML
3.5.1 Giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp dựa trên việc học có giám sát
Wang et al (2006) đã phát triển một khuôn khổ dựa trên quyết định cây học nhằm dự đoán chất lượng liên kết trong mạng IoT công suất thấp, với mục tiêu tối ưu hóa hiệu suất mạng thông qua quyết định định tuyến, cải thiện tốc độ phân phối và độ trễ dữ liệu Tương tự, Liu và Cerpa (2011) đã giới thiệu khuôn khổ 4C để ước tính chất lượng liên kết trong mạng lưới điện IoT, sử dụng hồi quy logistic và các tham số PHY của gói nhận được cùng với tốc độ nhận gói (PRR) Các tác giả nhấn mạnh rằng chỉ cần một lượng dữ liệu nhỏ (5–7 liên kết trong vài phút) để thực hiện ước tính chất lượng liên kết.
Trong nghiên cứu của Feo-Flushing et al (2014), một kế hoạch học tập trực tuyến sử dụng thuật toán học có giám sát được trình bày nhằm dự đoán chất lượng liên kết trong mạng cảm biến không dây, với nhấn mạnh vào việc giữ cân bằng tập hợp mẫu đào tạo để cải thiện độ chính xác và tốc độ hội tụ Đồng thời, Kaplantzis et al (2007) đã đề xuất một hệ thống phát hiện xâm nhập tập trung (IDS) dựa trên Hỗ trợ Máy Vector (SVM) và cửa sổ trượt, chỉ sử dụng hai tính năng để phát hiện các cuộc tấn công chuyển tiếp có chọn lọc và tấn công lỗ đen trong mạng cảm biến không dây.
3.5.2 Giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp dựa trên việc học không giám sát
Barbancho et al (2006) đã đề xuất Mạng cảm biến không dây thông minh (IWSN) để quản lý tuyến dữ liệu qua IoT, sử dụng mạng nơ-ron để tối ưu hóa hiệu suất mạng khi xảy ra lỗi nút Moustapha và Selmic (2008) giới thiệu mô hình động cho phát hiện lỗi trong mạng cảm biến không dây, áp dụng mạng nơ-ron cho nhận dạng nút cảm biến Branch et al (2013) đưa ra phương pháp phát hiện ngoại lệ trong WSNs bằng cách sử dụng các nước láng giềng gần nhất, cho thấy tính hiệu quả trong các ứng dụng yêu cầu độ tin cậy cao Cuối cùng, Chang et al (2018) đã phát triển một khung quản lý mạng IoT thấp, dựa trên K-Means để kiểm soát cấu trúc liên kết của mạng cảm biến không dây siêu dày và tối ưu hóa tuổi thọ mạng thông qua cân bằng tiêu thụ năng lượng.
3.5.3 Giải pháp quản lý mạng IoT công suất thấp dựa trên học tăng cường
Stampa et al (2017) proposed a framework utilizing Deep Reinforcement Learning (DRL) to optimize routing This framework aids in identifying configurations that enhance routing efficiency.
Shah và Kumar (2007) đã đề xuất khuôn khổ Phân phối độc lập Học tăng cường (DIRL) nhằm quản lý tài nguyên trong mạng cảm biến không dây, cho phép các thiết bị tự động lên lịch nhiệm vụ thông qua quá trình học tập Mihaylov et al (2012) cũng đã phát triển một khung học tăng cường để quản lý mạng IoT công suất thấp, cho phép lên lịch đánh thức các nút dựa trên tương tác với các nút lân cận Wang và Wang (2006) giới thiệu AdaR, một khung định tuyến thích ứng sử dụng Ít nhất Lặp lại chính sách bình phương (LSPI) để các nút cảm biến học chiến lược định tuyến tối ưu Fửrster và Murphy (2011) đã đề xuất Định tuyến phản hồi đến nhiều bồn rửa (FROMS) để tối ưu hóa lựa chọn định tuyến trong mạng cảm biến không dây, giúp xác định các tuyến đa hướng dựa trên các số liệu chi phí khác nhau và cho phép khôi phục nhanh chóng khi có sự cố xảy ra.
Chúng tôi đã tổng hợp và so sánh các khuôn khổ quản lý mạng IoT công suất thấp dựa trên máy học, như được trình bày trong Bảng 8, nhằm đáp ứng các yêu cầu cụ thể của IoT công suất thấp.
Phần 2.2 Từ nghiên cứu này, chúng ta có thể thấy rằng nỗ lực bổ sung là cần thiết để phát triển các giải pháp hiệu quả nhằm đáp ứng yêu cầu của mạng IoT công suất thấp
QoS (Chất lượng dịch vụ)
Bảo vệ Tự cấu hình
X: Yêu cầu có thể được xử lý bởi khung mạng
Bảng 8 So sánh các khung quản lý mạng dựa trên Học máy
NHỮNG THÁCH THỨC VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI
Cộng đồng nghiên cứu đã nỗ lực đề xuất các giải pháp quản lý mạng mới nhằm ứng phó với hạn chế tài nguyên của mạng IoT và đáp ứng yêu cầu trong Phần 2.2 Những giải pháp này bao gồm quản lý mạng nhẹ, khung trên đám mây, khung trên SDN, khung dựa trên ngữ nghĩa và ứng dụng máy học trong quản lý mạng điện thấp.
Liên quan đến quản lý mạng, LWM2M và CoMi là hai giao thức chính cho các thiết bị IoT có tài nguyên hạn chế Những giao thức này thường được kết hợp với các giải pháp khác như nền tảng đám mây của Microsoft và IBM IoT, hoặc các khuôn khổ dựa trên SDN, nhằm đáp ứng yêu cầu quản lý mạng IoT.
Chúng tôi đã thực hiện một phân tích so sánh các giải pháp hiện có cho quản lý mạng IoT công suất thấp, được trình bày trong Bảng 3, Bảng 5, Bảng 6, Bảng 7 và Bảng 8 Tuy nhiên, các giải pháp này vẫn chưa đáp ứng đầy đủ các yêu cầu của mạng IoT công suất thấp Do đó, một số thách thức nghiên cứu cần được xác định.
Mạng IoT điển hình bao gồm nhiều thiết bị nhúng với tài nguyên hạn chế như pin, bộ nhớ và khả năng xử lý, làm cho việc tối ưu hóa hiệu suất trở thành thách thức Để đối phó với tính di động và sự cố của thiết bị, khả năng tự cấu hình là rất cần thiết Các khung quản lý mạng IoT dựa trên kỹ thuật học máy có thể hỗ trợ khả năng này, nhưng cần chú ý đến việc phát triển chúng sao cho không tạo ra gánh nặng về tài nguyên tính toán và lưu lượng mạng.
Quản lý các mạng IoT công suất thấp đang gặp nhiều khó khăn do tính phân tán của chúng Để đảm bảo hiệu quả hoạt động và phát triển bền vững trong tương lai, các nhà nghiên cứu cần tìm ra giải pháp thỏa đáng cho vấn đề này.
Khả năng mở rộng là yêu cầu quan trọng cho các giải pháp quản lý mạng IoT, đặc biệt khi số lượng thiết bị IoT gia tăng theo cấp số nhân Tuy nhiên, nhiều giải pháp hiện tại không đáp ứng tốt nhu cầu này Do đó, cần phát triển các giải pháp có khả năng mở rộng để quản lý mạng IoT, nhằm theo kịp sự phát triển nhanh chóng của mạng Đối với các ứng dụng nhạy cảm với thời gian như y tế từ xa, các khuôn khổ quản lý mạng IoT công suất thấp dựa trên đám mây thường không hiệu quả Một giải pháp tiềm năng là áp dụng công nghệ điện toán sương mù, giúp tận dụng cả đám mây và tài nguyên cạnh để cải thiện cấu hình mạng IoT công suất thấp.
Quản lý mạng thời gian thực là yếu tố quan trọng để đảm bảo tính khả dụng cao cho mạng IoT công suất thấp, đặc biệt trong các ứng dụng như chăm sóc sức khỏe thông minh Để đạt được điều này, cần có các giải pháp quản lý mạng hiệu quả, tuy nhiên, nhiệm vụ này gặp khó khăn do hạn chế về tài nguyên của mạng IoT Thêm vào đó, các hoạt động quản lý mạng thường xuyên có thể tạo ra lưu lượng mạng, làm gia tăng chi phí Do đó, cần nghiên cứu và phát triển các giải pháp quản lý mạng nhằm thực hiện quản lý thời gian thực mà vẫn giảm thiểu chi phí hoạt động.
Sự không đồng nhất trong giao tiếp IoT đang gia tăng do sự xuất hiện của nhiều công nghệ không dây khác nhau, đặc biệt là trong các mạng công suất thấp Nỗ lực phát triển truyền thông IoT dựa trên IPv6 đang được thúc đẩy nhờ các tiêu chuẩn mới, nhằm tạo điều kiện kết nối giữa các công nghệ vô tuyến như ZigBee.
2012), BLE (Decuir et al., 2010), NB-IoT (Zayas and Merino, 2017), ISA100.11a (Wang, 2011), v.v.) Để quản lý các mạng IoT công suất thấp không đồng nhất này,
Các khung dựa trên đám mây, SDN và ngữ nghĩa có thể tương tác với các cổng IoT Gateway, cho phép giao tiếp giữa các thiết bị IoT có và không có IP (Zhu et al., 2010; Kim et al., 2015) Tuy nhiên, các cổng này hiện không cung cấp nhiều đảm bảo về chất lượng dịch vụ (QoS) (Al-Fuqaha et al., 2015) Nghiên cứu trong tương lai cần tập trung vào việc quản lý đồng nhất các thiết bị IoT trong khi vẫn đảm bảo QoS tốt, điều này có thể thực hiện được thông qua việc phát triển một tiêu chuẩn chung cho quản lý kiến trúc mạng IoT (Sinche et al., 2019).
Bảo mật và quyền riêng tư là những mối quan tâm hàng đầu trong mạng IoT công suất thấp, như đã nêu trong các nghiên cứu (Granjal et al., 2015; Kouicem et al., 2018) Để bảo vệ dữ liệu, các mạng này cần có giải pháp quản lý quy trình an toàn Tuy nhiên, với đặc điểm tài nguyên hạn chế của mạng IoT công suất thấp, việc phát triển giải pháp ngăn chặn rò rỉ dữ liệu trở thành một thách thức lớn Do đó, các nghiên cứu trong tương lai cần tập trung vào việc giải quyết vấn đề này.
