Current urban environments are populated with multiple and heterogeneous computing devices. Smart Object (SmOb) is the name given to everyday object embedded with computing capabilities in this environments. Moreover, the network form by these SmObs connected over the Internet, the Internet of Things (IoT), is expected to allow the urban environments to proactively support the users daily activities in the near future. Pervasive Computing (PerComp) is the branch of Computer Science taming these environments in support of the user`s needs. One of the tools to aid users is to assign SmObs in support of specic user`s requirements. This SmOb-user allocation problem vital to orchestrate PerCom environments around users.
One main characteristic of the PerComp is that of the Volatility Principle (VP), stating that PerCom systems should be designed under the assumption that the set of participating users, hardware, and software is highly dynamic and unpredictable. The VP sets two main requirements to solutions for the Smob allocation problem: i) the allocation should be scalable in terms of the time taken to decide a scheduling of SmObs to agents, and ii) the allocation should be ecient as to serve as many users as
possible given available resources.
This work proposes a new approach to solve the aforementioned SmObs allocation problem. The core element behind this approach is the utilization of microeconomics theory to solve the allocation as a negotiation between agents buying and agents supplying resources (SmOb`s functionalities). The approach was tested, in terms of scalability and eectiveness, against three other used in the related literature: a naive FIFO approach, an optimal Job Scheduling (JSP) approach, and an agent negotiation scheme for Web Services (WSN).
As main ndings, the proposed approach shows a better trade-o between scalability and eectiveness than the other tested approaches. It presents improvements between 28% and 85% on eciency over the FIFO, and 34% to 84% over the WSN. When compared against the optimal solution, the agentnegotiation approach shows comparable eectiveness to the optimal while outperforming it in scalability.
The aforementioned makes of the proposed approach an ecient solution for the SmOb`s allocation in PerCom environments.
The main contribution of this work is the design and implementation of a mechanism to solve the allocation problem in a distributed fashion, which is scalable and ecient to the PerCom domain. This approach could contribute to the research in the eld as it leverages new technologies and considers current and future real scenarios.
As future work we plan to implement the proposed solution in in real settings to assess the eect of networks in the overall negotiation. Another research direction is to include web and cloud services as part of the service compositions. A third line of research is the study of new negotiation strategies to account for user and SmOb`s preferences.
현재의 도시(Urban) 환경은 다양한 컴퓨팅 장치들로 가득 차 있다 [1,10]. 이 환경 속에서 우리가 매일 볼 수 있는 장치들을 스마트 오브젝트(Smart object, SmOb)라 부른다. 나아가, 이 스마트 오브젝트들이 인터넷을 통하여 구성된 네트워크인 사물 인터넷(Internet of Things, IoT)은 가까운 미래에 사용자들의 일상적인 활동들을 다양한 방면에서 미리 지원 할 수 있을 것이라 예상된다. 편재형 컴퓨팅(Pervasive Computing, PerComp)은 앞서 언급된 사용자들의 필요를 지원 할 수 있는 컴퓨터 공학의 한 분야라고 할 수 있다. 사용자들에게 도움을 제공 할 수 있는 한 가지 방법은, 그 사용자들의 요구사항에 맞는 스마트 오브젝트들을 제공 하는 것이다. 이러한 사용자와 스마트 오브젝트간 연결 문제는 편재형 컴퓨팅 환경을 실현하기 위해 필수적으로 해결되어야 할 문제이다.
편재형 컴퓨팅의 큰 특징 하나는 휘발성(volatility) 원리인데 [4], 그렇기에 편재형 컴퓨팅 시스템은 반드시 시스템을 이용하는 사용자들과 하드웨어 그리고 소프트웨어는 다음 상태를 예측 불가능한 동적인 상태라는 가정 하에 설계되어야 한다. 스마트 오브젝트 할당 문제를 풀기 위한 두 가지 요구사항이 휘발성 원리에 의해 만들어 지는데, 첫째, 할당에 있어서 스케줄링을 위한 시간은 확장성을 가져야 한다. 둘째, 스마트 오브젝트 할당은 주어진 자원들을 가능한 한 많은 사용자들이 효과적으로 이용할 수 있도록 이루어져야 한다.
본 연구는 앞서 언급한 스마트 오브젝트 할당 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 핵심 요소로 리소스(resource)를 ‘구매’ 하는 에이전트와 리소스(e.g., 스마트 오브젝트의 기능)를 ‘제공’ 하는 에이전트 간의 협상을 위하여 미시경제학의 이론이 사용되었다. 제안하는 방법은 다른 3가지 방법들에 비해 확장성과 효율성이 증대되는지 테스트 되었으며, 다른 3가지 방법은 ‘naive FIFO (FIFO)’, ‘optimal Job Scheduling (JSP)’, 그리고 ‘에이전트 기반 웹서비스 협상 (WSN)’ 이다.
주된 발견으로는, 제시된 방법은 확장성과 효율성에 있어서 다른 방법들보다 나은 균형을
보였다. ‘FIFO’ 방법보다 28%에서 85%까지의 효율성의 증대를 보였으며, ‘WSN’보다는 34%에서 84%까지의 효율성의 증대를 보였다. 최적의 방법과 비교해 보았을 때, 에이전트 기반 방법은 비교할만한 효율성을 가지며, 확장성에서는 더 좋은 결과를 가진다. 이러한 결과로 제시된 방법은 편재형 컴퓨팅 환경에서 스마트 오브젝트 할당 문제에 있어서 효과적인 해결책임을 알 수 있다.
이 연구의 주된 기여로는 편재형 컴퓨팅 도메인에서 확장성과 효율성을 가지는 할당을 위한 해결 메커니즘을 설계하고 완성 시킨 데 있다. 이 방법은 또한 새로운 기술의 영향력을 알아보고, 현재와 미래의 현실적인 시나리오를 고려해보는 분야에도 기여 할 수 있다.앞으로 해야 할 연구로, 전체적인 협상에 있어서 네트워크의 영향을 확인해 보기 위해서 실제적인 테스트 환경 아래 본 연구의 방법을 테스트 해 볼 것이다. 또 다른 연구 방향으로 서비스 조합에 웹과 클라우트 서비스를 추가하는 것도 있다. 마지막으로 사용자와 스마트 오브젝트의 선호에 맞춘 새로운 협상 전략에 대한 연구가 있다.