Évaluation des compromis entre le coût total de possession et les déploiements en périphérie et dans le nuage : Une étude de cas de déni de service sans fil

Résumé

Nous assistons à une croissance explosive du nombre d'appareils connectés à Internet et à l'émergence de plusieurs nouvelles classes d'applications de l'Internet des objets (IoT) qui nécessitent le traitement rapide d'une abondance de données. Pour surmonter le besoin qui en résulte en termes de bande passante réseau et de faible latence, un nouveau paradigme a émergé, qui promeut l'offre de services Cloud à la périphérie, plus proche des utilisateurs. Cependant, la périphérie est un environnement très contraignant, avec un budget énergétique limité pour les serveurs par installation de périphérie, ce qui, à son tour, limite le nombre de dispositifs connectés à Internet, tels que les capteurs, qu'une installation peut desservir. En conséquence, le nombre limité de capteurs entraîne une réduction de la couverture de la zone qu'ils fournissent et remet en question l'efficacité du déploiement d'applications IoT au niveau de la périphérie. Dans cet article, nous étudions les avantages de l'exécution d'une application IoT émergente axée sur la sécurité (détection de brouillage), à la périphérie ou dans le nuage, en développant un modèle de coût total de possession (TCO), qui tient compte des exigences de l'application ainsi que des contraintes de la périphérie. Pour la première fois, nous construisons un tel modèle en nous basant sur des mesures réalistes de performance et d'efficacité énergétique obtenues à partir de micro-serveurs 64 bits ARM de base qui sont d'excellents candidats pour supporter les services du Cloud à la périphérie. Ces serveurs représentent le type de dispositifs qui peuvent fournir le bon équilibre entre la puissance et la performance, sans nécessiter d'infrastructure de refroidissement et d'alimentation compliquée, qui ne sera pas disponible pour les déploiements décentralisés. Dans le but d'améliorer l'efficacité énergétique, nous exploitons les marges de conception pessimistes adoptées traditionnellement dans de tels dispositifs et étudions leur fonctionnement sous une tension d'alimentation et un taux de rafraîchissement de la mémoire inférieurs à la valeur nominale. Nos résultats montrent que l'application de détection de brouillage déployée dans un environnement Edge est supérieure à une solution basée sur le Cloud jusqu'à 2,13 fois en termes de TCO. De plus, lorsque les serveurs fonctionnent en b...