Сообщение

Исследование характеристик иерархической Edge-Fog-Cloud системы обработки IoT-трафика методом имитационного моделирования

 
 orcid Комаров Иван Ильич, orcid Парамонов Александр Иванович

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича,
Санкт-Петербург, 193232, Российская Федерация

Исследование выполнено без привлечения внешних источников финансирования.

DOI 10.31854/2307-1303-2026-14-2-53-69

EDN CBNOAJ

 Полный текст

XML JATS

Аннотация

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.

Ключевые слова

Интернет вещей, граничные вычисления, туманные вычисления, системы массового обслуживания, задержка, потеря сообщения

Библиографическая ссылка на статью

Комаров И. И., Парамонов А. И. Исследование характеристик иерархической Edge-Fog-Cloud системы обработки IoT-трафика методом имитационного моделирования // Информационные технологии и телекоммуникации. 2026. Т. 14. № 2. С. 53–69. DOI: 10.31854/2307-1303-2026-14-2-53-69. EDN: CBNOAJ

Reference for citation

Komarov I. I., Paramonov A. I. Research of the Characteristics of the Hierarchical Edge-Fog-Cloud System for Processing IoT Traffic Using Simulation Modeling // Telecom IT. 2026. Vol. 14. Iss. 2. PP. 53–69. (in Russian). DOI: 10.31854/2307-1303-2026-14-2-53-69. EDN: CBNOAJ
Литература

1. Кучерявый А. Е., Окунева Д. В., Парамонов А. И., Хоанг Ф. Н. Методы распределения трафика в гетерогенной сети Интернета вещей высокой плотности // Труды учебных заведений связи. 2024. Т. 10. № 2. С. 67–74. DOI: 10.31854/1813-324X-2024-10-2-67-74. EDN: RTNVEU

2. Волков А. Н., Мутханна А. С. А., Кучерявый А. Е., Бородин А. С., Парамонов А. И. и др. Перспективные исследования сетей и услуг 2030 в лаборатории 6G MEGANETLAB СПбГУТ // Электросвязь. 2023. № 6. С. 5–14. DOI: 10.34832/ELSV.2023.43.6.001. EDN: CJSYLS

3. Мутханна А. С. А. Модель интеграции граничных вычислений в структуру сети «воздух – земля» и метод выгрузки трафика для сетей Интернета Вещей высокой и сверхвысокой плотности // Труды учебных заведений связи. 2023. Т. 9. № 3. С. 42–59. DOI: 10.31854/1813-324X-2023-9-3-42-59. EDN: SBAHAR

4. Проферансов Д. Ю., Сафонова И. Е. К вопросу о туманных вычислениях и Интернете вещей // Образовательные ресурсы и технологии. 2017. № 4 (21). С. 30–39. DOI: 10.21777/2500-2112-2017-4-30-39. EDN: YMQGJD

5. Глушак Е. В., Клюев Д. С. Разработка и исследование моделей функционирования облачных и туманных вычислений // Радиотехника. 2025. Т. 89. № 3. С. 157–168. DOI: 10.18127/j00338486-202503-14. EDN: IGUDLR

6. Аль-Кереа З. А. Х., Мутханна А. С. А., Кучерявый А. Е. Интеллектуальная бессерверная вычислительная система для услуг телеприсутствия // Труды учебных заведений связи. 2025. Т. 11. № 4. С. 18–27. DOI: 10.31854/1813-324X-2025-11-4-18-27. EDN: UOYTAT

7. Бабаева Б. Э., Лисовская Е. Ю. Модель сети массового обслуживания с тремя узлами для расчета требуемой вычислительной мощности сети Интернета вещей // Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2024): материалы XXIII Международной конференции имени А. Ф. Терпугова. Томск: Национальный исследовательский университет, 2024. С. 91–97. EDN: AZBPAK

8. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. 432 с.

9. Iversen V. B. Teletraffic Engineering and Network Planning. DTU Fotonik. 2015. 398 p.

10. Pourghebleh B., Navimipour N. J. Data Aggregation Mechanisms in the Internet of Things: A Systematic Review of the Literature and Recommendations for Future Research // Journal of Network and Computer Applications. 2017. Vol. 97. PP. 23–24. DOI: 10.1016/j.jnca.2017.08.006

11. Зелигер Н. Б., Чугреев О. С., Яновский Г. Г. Проектирование сетей и систем передачи дискретных сообщений: учебное пособие для вузов. М.: Радио и связь, 1984. 176 с.

12. Шнепс-Шнеппе М. А. Системы распределения информации. Методы расчета: справочное пособие. М.: Связь, 1979. 344 с.

13. Kingman J. F. C. The Single Server Queue in Heavy Traffic // Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society. 1961. Vol 57. Iss. 4. PP. 902–904. DOI: 10.1017/S0305004100036094

14. Kingman J. F. C. On Queues in Heavy Traffic // Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). 1962. Vol. 24. Iss. 2. PP. 383–392. DOI: 10.1111/j. 2517-6161.1962.tb00465.x

15. Шнепс-Шнеппе М. А. Численные методы теории телетрафика. М.: Связь, 1974. 232 с.

 

cc-by Статья распространяется по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License.

cc0  Метаданные статьи распространяются по лицензии CC0 1.0 Universal

 
 
войти

Авторизация