ЗАСОБИ МОНІТОРИНГУ МЕРЕЖІ В ІОТ ІНФРАСТРУКТУРІ З ГІБРИДНОЮ АРХІТЕКТУРОЮ
DOI: 10.31673/2412-4338.2022.022332
Анотація
Розглянуто процеси обміну даними в комп’ютерних мережах, які породжують проблему продуктивності та критичного стану мережевого оточення в складних ІоТ системах з розподіленою інфраструктурою. Запропоновано засоби моніторингу інфраструктури комп’ютерних мереж в системах IoT в реальному часі. Розроблено архітектуру системи моніторингу мережного оточення для реалізації концепції гібридної ІоТ інфраструктури, що побудована на базі технологій граничних обчислень, та методика інтеграції сучасних інструментів моніторингу мережевої інфраструктури. Розроблені засоби забезпечують збирання, аналіз та планування компонентів продуктивності ІоТ пристроїв та їх мережного оточення, дозволяють моніторити та запобігати критичному стану мережевої ІоТ інфраструктури в гібридних архітектурах ІоТ систем. Запропонований спосіб аналізу продуктивності комп’ютерної мережі на основі зваженого показника продуктивності, дозволив підвищити ефективність моніторингу комп’ютерної мережі в локальному домені мережевої ІоТ інфраструктури за рахунок балансування навантаженням мережі. Розроблені засоби реалізовані на границі ІоТ та дозволяють підвищити в цілому ефективність моніторингу мережі на локальному рівні та мають можливість інтеграції в хмарні технології та сервіси.
Ключові слова: система моніторингу, балансування навантаженням, ІоТ, Edge Computing, MQTT.
Список використаної літератури
1. Gupta A. Network Monitoring: Network Monitoring Basics. [Електронний ресурс] https://www.motadata.com/blog/network-monitoring-basics/
2. Mishra S. Cloud of Things (CoT): Security, Privacy & Adoption / S. Mishra // International Journal of Security and Its Applications. – Vol. 14, No. 3 – IJSIA Copyright, 2020. – pp.1-14. http://doi.org/10.33832/ijsia.2020.14.3.01
3. Klymenko I., Gaidai A., Nikolskyi S., Tkachenko V. The Architectural Concept Of The Monitoring System On The Basis On A Neuron Module IoT Data Analytics. - Vol. 2, No. 41 - 2022. – pp. 111-123. https://doi.org/10.20535/1560-8956.41.2022.271355
4. Ramachandra G., Iftikhar M., Khan F.A. A Comprehensive Survey on Security in Cloud Computing / G. Ramachandra, M. Iftikhar, F.A. Khan // Procedia Computer Science. – Vol 3, Issue 11. – 2017. – pp. 465–472. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.06.124
5. Kaur C. The Cloud Computing and Internet of Things (IoT)/ C. Kaur // International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology. – 2020 – Vol. 7. Issue 1. http://dx.doi.org/10.32628/IJSRSET196657
6. Atlam H., Walters R., Wills G. Fog Computing and the Internet of Things: A Review. Big Data and Cognitive Computing. – 2018. – Vol. 2, No. 2. - pp. 10. https://doi.org/10.3390/bdcc2020010.
7. All one needs to know about fog computing and related edge computing paradigms: A complete survey / A. Yousefpour, C. Fung, T. Nguyen, K. Kadiyala and all // Journal of Systems Architecture. – Vol. 98 – 2019. – p. 289–330. https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2019.02.009
8. PunithaIlayarani P., Dominic M. Anatomization of Fog Computing and Edge Computing / P. PunithaIlayarani, M. Dominic. // 2019 IEEE International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies (ICECCT), (Coimbatore, India, 20-22 February 2019). – 2019. https://doi.org/10.1109/ICECCT.2019.8869125
9. Hamdan S., Ayyash M., Almajali S. Edge-Computing Architectures for Internet of Things Applications: A Survey / S. Hamdan, M. Ayyash, S. Almajali // Sensors (Basel). – 2020 – No 20(22). https://doi.org/10.3390%2Fs20226441
10. Ogino T., Kitagami S., Shiratori N. A Multi-agent Based Flexible IoT Edge Computing Architecture and Application to ITS. Journal of Communications. – 2019. – pp. 47–52. https://doi.org/10.12720/jcm.14.1.47-52
11. Wilson M. Best Monitoring Software & Tools for Bandwidth & Traffic Analysis [Електронний ресурс] – PCWDLD.com, 2023 - Режим доступу: https://www.pcwdld.com/routermonitoring-software/#wbounce-modal
12. Rogier B. How to measure network performance metrics via passive traffic analysis? [Електронний ресурс] – accedian.com, 2023 - Режим доступу: https://accedian.com/blog/measurenetwork-performance-metrics-passive-traffic-analysis/
13. Lamberti A. 19 Network Metrics: How to Measure Network Performance. [Електронний ресурс] – obkio.com, 2023 - Режим доступу: https://obkio.com/blog/how-tomeasure-network-performance-metrics/
14. Tkachenko D. How to Use Grafana for Technical Monitoring in Software Products. Tutorial – 2018. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://dzone.com/articles/how-to-usegrafana-for-technical-monitoring-in-sof.
15. Andhavarapu, A. Learning Elasticsearch.Andhavarapu, A. - 2017, Packt Publishing. - p. 404. http://surl.li/labiv
16. Hedrick C. RFC 1058 - Routing Information Protocol – 1998. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc1058.