Sis tabanlı nesnelerin interneti mimarisinde metasezgisel algoritma ile performans optimizasyonu
Performance optimization with metaheuristic algorithm in fog based internet of things architecture
Yazar: RIZA ALTUNAY
Danışman: PROF. DR. ÖMER FARUK BAY
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Nesnelerin interneti kavramıyla birlikte, internete bağlı cihaz sayısındaki artış ve bu cihazların üretmiş oldukları veri miktarları giderek büyümektedir. Büyük miktardaki verinin etkili bir şekilde işlenebilmesi için, bulut hizmetlerinin son kullanıcılara daha yakın bir konuma taşınmasında, sis bilişim teknolojisinin kullanımı öne çıkmaktadır. Sis düğümlerinin ağın ucuna yakın olmasından kaynaklı, verilerin bulundukları bölgelere yakın sis düğümleri tarafından toparlanması ve analizinin yapılması sistemin daha verimli çalışması açısından önemlidir. Fakat sis düğümlerinin sınırlı kaynaklara sahip olması, kaynak gerektiren işlemlerde iletim gecikmelerinin yaşanmasına sebep olmaktadır. Sis bilişimi kullanımının en önemli zorluklarından birisi IoT ağında çalışan uygulamalarda verimli hizmet yerleştirmesinin yapılamamasıdır. Bu tez çalışmasında, IoT uygulamalarında sis düğümlerine verimli hizmet yerleştirmesi yapabilmek için daha önce bu alanda kullanılmamış Optimal Yiyecek Arama Algoritması (OFA) önerilmektedir. Önerilen algoritma sis düğümleri arasında görev paylaşımının verimliliğini optimize etmeyi amaçlamaktadır. Algoritmanın sistem üzerinde enerji tüketimi, işlem maliyeti, kullanılan bant genişliği ve yürütme süreleri, Genetik Algoritma ve Rastgele Algoritma ile kapsamlı deneyler yapılarak karşılaştırılmıştır. Sonuçlar diğer algoritmalara göre yüzde değişimleri incelendiğinde EEG uygulamasında enerji tüketimini %14'a kadar, DCNS uygulaması üzerinde yapılan CPU kullanımını %25, bant genişliği kullanımında %86 ve yürütme süresinde %23' e kadar iyileştirdiğini göstermektedir. Sonuçlar OFA algoritmasının gelen görev taleplerini uygun sis düğümlerine etkili bir hizmet yerleştirmesi yaparak yerleştirdiğini, sistemin çalışma verimini arttırdığını göstermektedir.

Abstract:
The number of devices connected to the Internet and the amount of data produced by these devices is growing with the concept of the Internet of Things. The use of fog computing technology comes to the fore in moving cloud services closer to end users in order to process large amounts of data effectively. For the system to operate more efficiently, it is crucial that data is collected and analyzed by the fog nodes near the edge of the network, as they are situated close to their respective regions. However, fog nodes have limited resources, leading to transmission delays in processing tasks that demand more resources. One of the most significant challenges in utilizing fog computing is the inefficient service placement in applications running on the IoT network. In this thesis, an Optimal Foraging Algorithm (OFA), which has not been used before in this field, is proposed for efficient service placement to fog nodes in IoT applications. The proposed algorithm aims to optimize the efficiency of task distribution among fog nodes. Extensive experiments are conducted to compare the energy consumption, CPU utilization, bandwidth utilization, and execution times of the proposed algorithm on the system with those of Genetic Algorithm and Randomized Algorithm. The results, when analyzed in terms of percentage changes compared to other algorithms, indicate that improves energy consumption by up to 14% in the EEG application and enhances CPU utilization by 25%, bandwidth utilization by 86%, and runtime by 23% in the DCNS application. The results demonstrate that the OFA algorithm effectively places incoming task requests onto appropriate fog nodes, thereby enhancing the system's efficiency through optimal service placement.