Постановка задачи. Стремительный рост нагрузки на каналы связи и вычислительные узлы происходит из-за увеличения количества подключенных устройств и интенсивности информационного обмена в системах Интернета вещей. Централизованная передача всего объема данных в облачную инфраструктуру при ограниченной пропускной способности каналов и конечной емкости буферов может сопровождаться увеличением задержки доставки и вероятности потери сообщений. Распределение обработки между граничными, туманными и облачными узлами позволяет снизить объем трафика, передаваемого на верхние уровни сети, однако эффективность различных вариантов архитектуры зависит от интенсивности, структуры и вариабельности входного потока. Целью работы является оценка влияния распределения обработки гетерогенного IoT-трафика между граничным, туманным и облачным уровнями на среднюю задержку доставки и вероятность потери сообщений. Используемые методы. Решение поставленной задачи основано на дискретно-событийном имитационном моделировании в среде AnyLogic с использованием элементов библиотеки моделирования процессов. Исследуются три варианта построения системы: централизованная облачная обработка, совместное использование граничных и облачных вычислений и трехуровневая архитектура Edge-Fog-Cloud. В модели учитываются три класса сообщений, конечная емкость буферов, производительность вычислительных узлов и каналов связи, агрегация части обработанного трафика, а также вариабельность процессов поступления и обслуживания сообщений. Элементами новизны представленной работы являются имитационная реализация многоуровневой архитектуры обработки гетерогенного IoT-трафика с раздельным учетом граничного, туманного и облачного уровней, а также исследование влияния вариабельности процессов поступления и обслуживания на задержку доставки сообщений при изменении интенсивности входного потока. Результат. Разработана имитационная модель, позволяющая выполнять параметрическое исследование трех вариантов архитектуры при изменении интенсивности входного потока от 20 до 400 сообщений в секунду. Получены зависимости вероятности потери сообщений и средней задержки доставки от интенсивности трафика для трех сценариев обработки. Для многоуровневой архитектуры дополнительно получены зависимости средней задержки от степени вариабельности процессов поступления и обслуживания. Теоретическая / Практическая значимость: разработанная модель позволяет проводить сравнительную оценку вариантов построения распределенных IoT-систем, выявлять участки возникновения перегрузок и оценивать влияние характеристик трафика, вычислительных узлов, каналов связи и конечных буферов на качество обслуживания сообщений.

Purpose. The increasing number of connected devices and the intensity of information exchange in Internet of Things systems leads to an increased load on communication channels and computing nodes. Centralized transmission of the entire data volume to the cloud infrastructure with limited channel bandwidth and finite buffer capacity may be accompanied by an increase in delivery latency and the probability of message loss. Distributing processing between edge, fog, and cloud nodes allows for a reduction in the volume of traffic transmitted to the upper network layers; however, the effectiveness of various architecture options depends on the intensity, structure, and variability of the input flow. The aim of this work is to evaluate the impact of distributing the processing of heterogeneous IoT traffic between the edge, fog, and cloud layers on the average delivery latency and the probability of message loss. Methods. The solution to the problem is based on discrete-event simulation in the AnyLogic environment using elements of the process modeling library. Three system design options are investigated: centralized cloud processing, joint use of edge and cloud computing, and a three-tier Edge-Fog-Cloud architecture. The model takes into account three message classes, finite buffer capacity, performance of computing nodes and communication channels, aggregation of a portion of the processed traffic, as well as the variability of message arrival and servicing processes. Novelty. The novelty of the presented study is the simulation implementation of a multi-tier architecture for processing heterogeneous IoT traffic with separate consideration of the edge, fog, and cloud layers, as well as a study of the impact of variability of arrival and servicing processes on message delivery delay with changes in the input flow intensity. Results. A simulation model has been developed that enables a parametric study of three architecture options with changes in the input flow intensity from 20 to 400 messages per second. The dependences of the probability of message loss and the average delivery delay on the traffic intensity for three processing scenarios are obtained. For a multi-tier architecture, dependencies of average latency on the degree of variability of the arrival and service processes were additionally obtained. Practical relevance. The developed model enables a comparative evaluation of distributed IoT system design options, identification of congestion zones, and assessment of the impact of traffic characteristics, computing nodes, communication channels, and final buffers on message service quality.