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物联网设备产生和发送的数据中存在许多重复冗余的部分,传输这些数据降低了网络寿命和带宽。针对这个问题提出了聚合网关层,设计了一种基于SDN的物联网数据聚合体系结构和算法。仿真分析表明,设计的体系结构与普通网关和OF-GW的体系结构相比,网络寿命提高了约32.6%,感知层发送到网络层中的数据分组量减少了6.1%~55.1%,设计的规则算法与LEACH算法相比,数据聚合的平均时延降低了约24.1%,同时避免了数据缺失,提高了数据聚合的准确性。
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2019028-1
研究与开发
一种基于 SDN 的物联网数据聚合方案
王博伟,谭劲,蒋文斌
(中国计量大学信息工程学院,浙江 杭州 310018)
摘 要:物联网设备产生和发送的数据中存在许多重复冗余的部分,传输这些数据降低了网络寿命和带宽。
针对这个问题提出了聚合网关层,设计了一种基于 SDN 的物联网数据聚合体系结构和算法。仿真分析表明,
设计的体系结构与普通网关和 OF-GW 的体系结构相比,网络寿命提高了约 32.6%,感知层发送到网络层中的
数据分组量减少了 6.1%~55.1%,设计的规则算法与 LEACH 算法相比,数据聚合的平均时延降低了约 24.1%,
同时避免了数据缺失,提高了数据聚合的准确性。
关键词:物联网;SDN;数据聚合;体系结构;LEACH;灰色预测模型
中图分类号:TP393
文献标识码:A
doi: 10.11959/j.issn.1000−0801.2019028
Data aggregation scheme based on
SDN for internet of things
WANG Bowei, TAN Jin, JIANG Wenbin
College of Information Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China
Abstract: There are many redundant parts in the data generated and transmitted by IoT devices. Transmitting this da-
ta reduces network lifetime and bandwidth. Aiming at the problem, the aggregation gateway layer was proposed, and
a SDN-based IoT data aggregation architecture and algorithm were designed. The simulation analysis shows that
compared with the architecture of the ordinary gateway and OF-GW, the network lifetime is improved by about
32.6%, and the amount of data packets sent by the sensing layer to the network layer is reduced by 6.1% to 55.1%.
Compared with the LEACH algorithm, the designed rule algorithm reduces the average delay of data aggregation by
about 24.1%, while avoiding data loss and improving the accuracy of data aggregation.
Key words: internet of things, SDN, data aggregation, architecture, LEACH, grey prediction model
1 引言
传统互联网和物联网架构与网络能力存在着
对资源调度和配置的灵活性不足、对新业务和应
用的开通部署慢、对网络运营维护的要求高等问
题,需要引入新的技术和架构以保持通信网络持
收稿日期:2018−11−12;修回日期:2019−01−22
基金项目:浙江省自然科学基金资助项目(No.LY16F020013)
Foundation Item: The Natural Science Foundation of Zhejiang Province of China (No.LY16F020013)
研究与开发 ·28·
续发展的动力
[1]
。 SDN( software defined net-
working,软件定义网络)是一种新型网络技术和
架构,它提供了水平集成、控制与转发分离及软
硬件解耦、网络虚拟化、集中逻辑控制和开放性
的软件编程接口等诸多功能,完美地结合了快速、
高效、基于分组的本地决策机制和整体的、基于
流的集中控制决策机制
[2]
。
物联网(internet of things, IoT)是生产大数
据的主要来源之一,到 2020 年,将有超过 500 亿
台设备相互连接,它们将会产生大量的数据,如
何管理和传输如此庞大的数据量是一个很大的难
题
[3]
。数据聚合是解决物联网大数据问题的重要
方法,LEACH 算法
[4]
是一种基于簇的数据聚合算
法,但是它在选择簇头的时候没有考虑节点的剩
余能量和节点到网关的距离,这样会导致节点能
量很快耗尽,降低网络寿命,而且它没有考虑数
据聚合的等待时间和数据缺失的问题,这样会给
网络带来较大的时延,降低数据聚合的准确性。
在物联网中引入 SDN不仅可以提高物联网的灵活
性和可扩展性,而且还能为物联网提供一种更灵
活的数据聚合机制。
物联网中的设备种类繁多,不仅包括能量受
限的设备,如无线传感器,还有能量不受限的设
备,如智能家电,这些设备产生和发送的数据中
存在许多重复冗余的部分。此外,物联网中还存
在大量的执行器。大多数情况下,执行器并不需
要所有传感器的数据,它往往只需要这些传感器
数据的聚合结果,如取平均值、最大值等。在不
考虑数据聚合的情况下传输这些重复冗余的数据
不仅会降低能量受限设备的寿命,而且会降低网
络的带宽。对于物联网中的数据聚合而言,无线
传感网络中通常所考虑的单个汇聚节点已不适
用,物联网感知层数据聚合的结果需要在多个汇
聚节点中选择对应设备类型的汇聚节点发送
[5]
,
而这一点可以通过 SDN 技术有效解决。
针对上述问题,提出了聚合网关层,设计了
一种基于 SDN的物联网数据聚合体系结构和规则
算法,旨在提高物联网能量受限设备的网络寿命,
减少感知层发送到网络层中的数据量,降低数据
聚合的时延,提高数据聚合的准确性。
2 相关工作
在物联网中应用 SDN技术的好处已经越来越
多地在各个领域中显露出来。Qin 等人
[6]
提出了一
种基于物联网多项式的 SDN 控制器设计方案,它
的主要工作是缩小抽象的高级别任务和特定的低
级别网络与设备资源之间的差距,该工作采用分
层 SDN 方法,弥补抽象物联网任务描述与底层网
络和设备规范之间的语义鸿沟,它能够灵活、有
效和高效地管理任务、流程、网络和资源。
参考文献[7]设计了一种基于 SDN 的物联网体
系结构来解决大数据问题,所提出的体系结构主要
由感知层、OF-GW(OpenFlow gateway)层、网络
层和应用层组成。在传统的物联网体系结构中,网
关将来自感知层的数据分组直接发送到网络层。然
而,由于大量物联网设备的存在,将所有的数据分
组发送到网络层会使网络变得非常拥挤,同时也会
导致设备执行器产生较高的时延,降低网络的性
能。因此,该体系结构考虑了网关层中的数据转发
问题,在网络层中增加了控制器服务层,由控制器
服务层制定数据分组匹配规则并下发到 OF-GW,
然后 OF-GW 根据匹配规则决定数据分组是否转发
到网络层,这样就避免了不必要的数据发送到网络
层。但是 OF-GW 没有考虑到数据聚合,规则匹配
后的数据中仍然存在大量重复冗余的数据。
数据聚合减少了数据的传输次数,从而减少
了网络功耗、时延、流量,增加了网络寿命,也
提高了数据的准确性。参考文献[8]对物联网中现
有的数据聚合机制进行了研究和评述,介绍了当
前最先进的数据聚合机制以及它们的差异、优点和
缺点,主要包括基于树、基于簇和集中式这 3 种聚
合机制。其中,基于簇的数据聚合机制具有低流
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