Ant based Pareto optimal solution for QoS aware energy efficient multicast in wireless networks

Lobiyal, D. K.; Prasad, Sunita

doi:10.1016/j.asoc.2017.01.029

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“…In addition, Wu et al 37 introduced a negative element that we have called Quality Cost (QC), imitating the costbenefit analysis models employed in decision theory in several scientific disciplines. Although there are some works in the related literature that address the compensation between QoS and energy efficiency, [43][44][45] this has not been considered from a broader perspective in performance evaluation. As shown in Table 2, the effect of computational efficiency and information storage will undoubtedly be minimized by the integration and collaboration between IoT and the cloud.…”

Section: Performance Evaluation In Iotmentioning

confidence: 99%

A novel holistic approach for performance evaluation in Internet of Things

Martinez‐Caro

Cano

2020

Int J Communication

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Summary The deployment of Internet of Things (IoT) solutions in smart cities or industrial environments (Industrial IoT, IIoT) demands careful consideration in terms of user‐centric or system‐centric target metrics. A better monitoring system able to transform performance outputs into decision‐making and intelligent actions requires less restrictive performance evaluation methods. Classic approaches to performance evaluation in telecommunication networks rely on Quality of Service (QoS) and/or Quality of user Experience (QoE) assessment models. However, the new IoT paradigm establishes a completely different scenario, where, for instance, consumers might no longer be users but machines. In this paper, we propose the evaluation of the performance of IoT services and applications comprising the combination of four quality measures, namely, Quality of Data (QoD), Quality of Information (QoI), Quality of user Experience (QoE), and Quality Cost (QC). The proposal is analyzed using computing simulations. Specifically, we improve the simulation tool FLoRa (Framework for LoRa) incorporating additional LoRa Wide Area Network (LoRaWAN) features. LoRaWAN is a Low‐Power Wide Area Network (LPWAN) technology that operates on the LoRa modulation scheme. Long coverage ranges, low power consumption, and support for a massive number of IoT devices using a limited infrastructure are the main assets of LoRaWAN, establishing it as one of the top IoT technologies. Results show that it is easier and more efficient to disassociate metrics into different dimensions in order to provide a clear vision of the performance of IoT services. This performance evaluation method can be customized and applied to different IoT markets.

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Section: Performance Evaluation In Iotmentioning

confidence: 99%

A novel holistic approach for performance evaluation in Internet of Things

Martinez‐Caro

Cano

2020

Int J Communication

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“…Aunque sí que existen algunos trabajos en la literatura especializada que abordan la compensación entre QoS y eficiencia energética [20][21][22], no se había planteado desde una perspectiva más amplia para QoE y con otros factores reductores de la calidad. Si miramos en detalle la Tabla I, el efecto de la eficiencia computacional y del almacenamiento de información se verá sin duda minimizado por la integración y colaboración entre la IoE y el cloud.…”

Section: Identificación De Métricasunclassified

QoE en el contexto de Internet of Everything

Cano

2017

Proceedings XIII Jornadas De Ingenieria Telematica - JITEL2017

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Campus Muralla del Mar, Edif. Antigones, s/n 30202 Cartagena (España) mdolores.cano@upct.es Resumen-La investigación y el desarrollo hacia laInternet of Everything (IoE) inteligente es un empeño ambicioso y altamente interdisciplinar que debe abordarse en los diferentes niveles de su arquitectura. Un efecto colateral de esta separación se produce en la medición de la calidad de los servicios proporcionados y en cómo evaluar sus prestaciones. La calidad de experiencia de usuario (Quality of user Experience, QoE) se ha convertido en un marco de referencia de evaluación de prestaciones capaz de acoger los nuevos requisitos y demandas de este nuevo paradigma. En este artículo, proporcionamos una visión actual de la QoE en la IoE. Para ello, realizamos un estudio de las propuestas de medición de QoE, de las métricas que se sugieren para su modelado y sus relaciones. Como resultado, se identifica la necesidad de un nuevo enfoque para la evaluación de prestaciones de los servicios y aplicaciones de la IoE capaz de capturar su idiosincrasia, es decir, las nuevas métricas que definen calidad, nivel de conocimiento, nivel de inteligencia, consumo, etc., así como la carencia de un modelado entre los diferentes componentes de la QoE en IoE.Palabras Clave-IoE, IoT, QoE, QoD, QoI. I. INTRODUCCIÓNNos encontramos en una situación única en la que nuestro universo físico está adquiriendo una nueva existencia digital, donde cualquier ser/objeto va a estar conectado y capacitado para comunicarse y colaborar. En esta nueva realidad, con millones de dispositivos conectándose a la nube para intercambiar, procesar, y almacenar información, paradigma de Internet of Everything (IoE) [1], la arquitectura de red debe adaptar de forma cognitiva tanto sus principales parámetros de capacidad/caudal y latencia, como la calidad de sus servicios, de la forma más ágil, inteligente y eficiente posible. Es decir, como si se tratase de un servicio público básico (utility service) en función de las demandas de sus productores/consumidores de información.En este marco general, el proyecto AIM (Augmenting Intelligence, cognitive capabilities, efficiency and value of coMmunication technologies for the IoE) pretende avanzar en las nuevas tecnologías de red para que permitan crear valor y cubrir efectivamente las necesidades futuras de comunicación y colaboración de una sociedad evolucionada. Durante la última década, se ha realizado un esfuerzo de investigación importante en el ámbito de Internet of Things (IoT), en particular en el avance de las tecnologías habilitadoras [2] (aquéllas que aseguran su correcta operación y permiten el despliegue de aplicaciones elementales y servicios sectoriales). Sin embargo, el trabajo relacionado con la adaptabilidad y las capacidades cognitivas de IoE donde "todas las cosas" deberían mejorar su disposición para aprender, comprender y actuar en el mundo físico, el digital y el social no ha hecho más que comenzar. Desde las TIC, entendemos que el aumento de la inteligencia en IoE debe interpretarse como la capacidad de...

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“…En este caso se valora la carga computacional, consumo energético, eficiencia de almacenamiento, etc. Estas dos dimensiones simula un modelo de análisis coste-beneficio empleados en teoría de decisión existentes en la literatura entre QoS y eficiencia energética[85][86][87].…”

unclassified

Contribución al desarrollo de técnicas avanzadas para la evaluación de prestaciones en la Internet de las Cosas

Caro¹,

Manuel²

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Ant based Pareto optimal solution for QoS aware energy efficient multicast in wireless networks

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A novel holistic approach for performance evaluation in Internet of Things

A novel holistic approach for performance evaluation in Internet of Things

QoE en el contexto de Internet of Everything

Contribución al desarrollo de técnicas avanzadas para la evaluación de prestaciones en la Internet de las Cosas

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