AFT: Adaptive Fibonacci-based Tuning Protocol for Service and Resource discovery in the Internet of Things

Albalas, Firas; Mardini, Wail; Al-Soud, Majd

doi:10.1109/fmec.2017.7946427

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“…The power consumption represents the consumed energy of the nodes within some period of time to accomplish a specific task [25]. It is measured in (MW).…”

Section: Power Consumptionmentioning

confidence: 99%

History-based consistency algorithm for the trickle-timer with low-power and lossy networks

Albalas

Taamneh

Mardini

2021

IJECE

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Recently, the internet of things (IoT) has become an important concept which has changed the vision of the Internet with the appearance of IPv6 over low power and lossy networks (6LoWPAN). However, these 6LoWPANs have many drawbacks because of the use of many devices with limited resources; therefore, suitable protocols such as the Routing Protocol for low power and lossy networks (RPL) were developed, and one of RPL's main components is the trickle timer algorithm, used to control and maintain the routing traffic frequency caused by a set of control messages. However, the trickle timer suffered from the short-listen problem which was handled by adding the listen-only period mechanism. This addition increased the delay in propagating transmissions and resolving the inconsistency in the network. However, to solve this problem we proposed the history based consistency algorithm (HBC), which eliminates the listen-only period based on the consistency period of the network. The proposed algorithm showed very good results. We measured the performance of HBC trickle in terms of convergence time; which was mainly affected, the power consumption and the packet delivery ratio (PDR). We made a comparison between the original trickle timer, the E-Trickle, the optimized trickle and our HBC trickle algorithm. The PDR and the power consumption showed in some cases better results under the HBC trickle compared to other trickle timers and in other cases the results were very close to the original trickle indicating the efficiency of the proposed trickle in choosing optimal routes when sending messages.

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“…The power consumption represents the consumed energy of the nodes within some period of time to accomplish a specific task [25]. It is measured in (MW).…”

Section: Power Consumptionmentioning

confidence: 99%

History-based consistency algorithm for the trickle-timer with low-power and lossy networks

Albalas

Taamneh

Mardini

2021

IJECE

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“…O trabalho de [Albalas et al 2017] trata o número elevado de mensagens com um algoritmo para adaptação do período de atualização adequado a cada dispositivo usando uma abordagem baseada na algoritmo de Fibonacci. Assim, os provedores de serviço aumentam o período de atualização ao longo da operação do dispositivo à uma taxa de diminuição baseada na sequência de Fibonacci.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

“…A análise energética realizada no AS é importante para definir períodos de anúncios compatíveis com o gasto energético do dispositivo e para gerar o contexto de execução de onde é obtido o índice de disponibilidade, fundamental para gerar o indicador de disponibilidade de cada serviço do DS. A Figura 3 ilustra um esquema com o fluxo de funcionamento da MADS no AS, bem como um exemplo de operação do mecanismo AFT (Adaptive Fibonacci-based Tuning Protocol) de descoberta de serviços proposto por [Albalas et al 2017]. O esquema é dividido em 3 camadas.…”

Section: Fluxo De Funcionamento Do Mads E Do Aftunclassified

“…Esta seção descreve a metodologia de implementação e avaliação de desempenho do do MADs para validar a sua eficácia. Também é feita uma análise comparativa com o mecanismo AFT (AFT: Adaptive Fibonacci-based Tuning Protocol), proposto por [Albalas et al 2017]. Para realizar a comparação, rotinas foram implementadas utilizando a linguagem de programação Python na versão 3.44.…”

Section: Avaliaçãounclassified

“…Os trabalhos na literatura têm empregados diferentes abordagens para esse problema. Em [Albalas et al 2017] é utilizada uma abordagem baseada na sequência de Fibonacci. Nele os dispositivos anunciam seus serviços periodicamente em um Diretório de Serviços, que é responsável por registrar os serviços anunciados e atender requisições de busca por esses serviços.…”

Section: Introductionunclassified

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Um Mecanismo Adaptativo de Descoberta de Serviços para Internet das Coisas Centrado no Consumo Energético

Melo¹,

Santos²

2019

Anais Do Workshop De Gerência E Operação De Redes E Serviços

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A Internet das Coisas demanda pelo meios do gerenciamento da descoberta de serviços e pela garantia da manutenção dos serviços providos. Uma das possíveis abordagens empregadas na descoberta de serviços consiste no uso de repositórios de serviços, que suportam o registro, atualização e requisição de serviços. Contudo, o número de mensagens de atualização trocadas entre os dispositivos e o repositório causam impacto na carga energética dos dispositivos, e assim diminuem a disponibilidade dos serviços. Este trabalho propõe um mecanismo de descoberta de serviço, denominado MADS, que controla o período de atualização dos serviços de acordo com o consumo energético do dispositivo. As rotinas de execução mostram que o MADS diminui o número de mensagens de atualização de serviço trocadas entre dispositivo e repositório. Ele também tem melhorado a disponibilidade de serviços, além de oferecer uma classificação do indicador de disponibilidade. Em comparações com abordagens clássicas, MADS chega a reduzir até 90% a troca de mensagens de anúncio de serviços e ser até 75% mais disponível que outras soluções.

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Energy Efficient Communication Using Constrained Application Protocol for IoT Devices

Singh¹,

Das²

2022

Communications in Computer and Information Science

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AFT: Adaptive Fibonacci-based Tuning Protocol for Service and Resource discovery in the Internet of Things

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History-based consistency algorithm for the trickle-timer with low-power and lossy networks

History-based consistency algorithm for the trickle-timer with low-power and lossy networks

Um Mecanismo Adaptativo de Descoberta de Serviços para Internet das Coisas Centrado no Consumo Energético

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