СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ FOG COMPUTING C CLOUD COMPUTING НА БАЗЕ БИБЛИОТЕКИ IFOGSIM
В данной статье описывается пользование библиотекой java iFogSim, которая помогает имитировать в виртуальной среде fog computing. Рассматривается оптимальное построение fog computing и проводится анализ пропускной способности и вычислительной скорости в совокупности.
Установленная настройка оценки в этой работе представляет собой сетевую топологию, включающую программы и устройства, необходимые для адекватного анализа разработанной системы облачных вычислений. Топология состоит из четырех отдельных устройств: промежуточного программного обеспечения облако-туман, узлов управления туманом, ячеек тумана и датчиков.
Для имитации топологии будет использовано среда облачных и туманных вычислений iFogSim.
Библиотеку iFogSim можно загрузить с URL-адреса https://github.com/ Cloudslab/iFogSim. Эта библиотека написана на Java, поэтому для настройки и работы с инструментарием потребуется Java Development Kit (JDK)[2].
После загрузки набора инструментов сжатия в формате Zip он извлекается и создается папка iFogSim-master. Библиотека iFogSim может быть выполнена в любой интегрированной среде разработки на основе Java (IDE), такой как Eclipse, Netbeans, JCreator, JDeveloper, jGRASP, BlueJ, IntelliJ IDEA или Jbuilder.
Чтобы интегрировать iFogSim в Eclipse ID, нам нужно создать новый проект в IDE (как показано на рисунках 3.1 и 3.2).
Рис. 1 – Создание нового проекта в Eclipse IDE
Рис. 2 – Интеграция iFogSim с проектом в Eclipse IDE
Как только библиотека настроена, структуру каталогов iFogSim можно просмотреть в Eclipse IDE в Project Name -> src.
Существует множество пакетов с Java-кодом для различных реализаций туманных вычислений, IoT и граничных вычислений [3].
Для работы с iFogSim в режиме графического интерфейса пользователя существует файл с именем FogGUI.java в org.fog.gui.example. Этот файл может быть непосредственно выполнен в IDE, и в рабочую область моделирования могут быть импортированы различные компоненты облака и тумана.
В Fog Topology Creator есть меню Graph, в котором есть опция для импорта топологии.
После выполнения выходные данные можно просмотреть в консоли Eclipse IDE.
В iFogSim есть различные сценарии для нескольких приложений, которые можно моделировать; К ним относятся программно-определяемые сети (SDN) и их интеграция с облачными и туманными вычислениями [4].
В базовой установке iFogSim есть ряд примеров, которые были реализованы и запрограммированы. Например, в org.fog.test.perfeval есть пример интеллектуального наблюдения. При его выполнении можно оценить различные параметры, такие как энергия, стоимость, производительность камеры и т.д.
Starting DCNS…
Placement of operator object_detector on device d-0 successful.
Placement of operator object_tracker on device d-0 successful.
Creating user_interface on device cloud
Creating object_detector on device d-0
Creating object_tracker on device d-0
Creating motion_detector on device m-0-0
Creating motion_detector on device m-0-1
Creating motion_detector on device m-0-2
Creating motion_detector on device m-0-3
0.0 Submitted application dcns
=========================================
============== RESULTS ==================
=========================================
EXECUTION TIME : 2583
=========================================
APPLICATION LOOP DELAYS
========================================
[motion_detector, object_detector, object_tracker] —> 5.3571428571438195 [object_tracker, PTZ_CONTROL] —> 3.110000000000363=========================================
TUPLE CPU EXECUTION DELAY
=========================================
MOTION_VIDEO_STREAM —> 2.957142857143481
DETECTED_OBJECT —> 0.1111607142865978
OBJECT_LOCATION —> 1.5285714285710128
CAMERA —> 2.100000000000364
=========================================
cloud : Energy Consumed = 1.3338424452551037E7
proxy-server : Energy Consumed = 834332.9999999987
d-0 : Energy Consumed = 1048835.431000002
m-0-0 : Energy Consumed = 846301.761000042
m-0-1 : Energy Consumed = 846301.761000042
m-0-2 : Energy Consumed = 846301.761000042
m-0-3 : Energy Consumed = 846301.761000042
Cost of execution in cloud = 26120.742857167836
Total network usage = 11101.12
Это полностью настраиваемые библиотеки, которые могут быть улучшены с помощью новых алгоритмов. Эти новые алгоритмы могут быть запрограммированы в существующих библиотеках iFogSim, так что производительность предлагаемого или нового алгоритма можно анализировать в сетях на основе тумана с помощью iFogSim [5].
Рис. 3 – Открытие FogGui.Java в Eclipse
Рис. 4 – Импорт топологии в графическом интерфейсе iFogSim
В этой настройке подключенные устройства Интернета вещей – это сенсорные модули, состоящие из датчика температуры и влажности. Эти сенсорные модули подключаются к соответствующим Raspberry Pi3 b+ с помощью сенсорных модулей, называемых GrovePi.
Рис. 5 – Сетка расположения устройства для оценки родительским элементом
Статистически интерпретированные данные представлены в Таблице 1 и Таблице 2 отображающие результаты оценки. Данные вычисленной статистической оценки, используемые для анализа времени развертывания в контрастных средах, включают в себя минимум, первый квартиль, среднее значение, медиану (второй квартиль), третий квартиль, максимальное время развертывания и стандартное отклонение a. Данные являются результатом пяти аналогичных исполнений приложения A3, выполненных в полной настройке оценки. Кроме того, данные уточняются путем расчета времени развертывания для каждого запроса, чтобы дать представление о времени относительно развернутых запросов. В Таблице 3.1 приведены те же статистические данные для времени запуска облачной виртуальной машины и времени загрузки образа Docker для дальнейшего анализа.
Таблица 1
Время запуска дополнительной ВМ и загрузки образа
| Метрики | Мин. | Q1 | Сред. | Медиана | Q3 | Макс. | |
| Время запуска ВМ | 36.29 | 37.52 | 39.69 | 38.22 | 40.36 | 46.41 | 3.35 |
| Время загрузки Образа | 64.32 | 65.68 | 67.05 | 66.61 | 67.96 | 71.00 | 1.95 |
Таблица 2
Развертывание данных, оценки времени
| Метрики | Количество | ||||||
| Развернутые Облачные Службы | 15 | ||||||
| Развернутые Туманные Службы | 15 | ||||||
| Итоговые Развернутые Службы | 30 | ||||||
| Метрики | Мин. | Q1 | Сред. | Медиана | Q3 | Макс. | |
| Время развертывания тумана | 27.56 | 28.09 | 28.87 | 28.52 | 28.99 | 31.20 | 1.26 |
| Время развертывания Облака | 257.22 | 258.01 | 262.09 | 262.50 | 265.68 | 267.05 | 3.95 |
| Итоговое время развертывания | 285.57 | 286.21 | 290.96 | 290.59 | 295.57 | 296.88 | 4.65 |
| Время развертывания тумана к Запросам | 1.84 | 1.87 | 1.92 | 1.90 | 1.93 | 2.08 | 0.08 |
| Время развертывания облака к Запросам | 17.15 | 17.20 | 17.47 | 17.50 | 17.71 | 17.80 | 0.26 |
| Итоговое время развертывания к Запросам | 9.52 | 9.54 | 9.70 | 9.69 | 9.85 | 9.90 | 0.15 |
Подводя итоги этого сценария, можно сделать вывод, что время развертывания в облаке намного выше, чем время развертывания в тумане. Конечно, необходимо вести учет времени запуска виртуальной машины и времени загрузки образа Docker, и этот факт также можно рассматривать как недостаток облачной среды. Результат этого сценария демонстрирует явные преимущества развертывания услуг Интернета вещей в туманной среде по сравнению с облачной.