Giải pháp điều khiển chống tắc nghẽn trong mạng IoT

Hoàng Đăng Hải, Lê Thị Thùy Dương, Phạm Thiếu Nga
GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN CHỐNG TẮC
NGHẼN TRONG MẠNG IoT
Hoàng Đăng Hải1, Lê Thị Thùy Dương2, Phạm Thiếu Nga2
1 Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
2 Trường Đại học Xây dựng Hà Nội
Tóm tắt: Tắc nghẽn mạng là một vấn đề tồn tại cơ
bản trong mọi loại mạng. Với sự phát triển gia tăng
của mạng Internet vạn vật (IoT – Internet of Things),
số lượng thiết bị kết nối ngày càng nhiều, nguy cơ xảy
ra tắc nghẽn mạng ngày càng nghiêm trọng. Môi
trường mạng IoT có những đặc điểm khác biệt so với
mạng Internet truyền thống. Do vậy, các cơ chế điều
khiển chống tắc nghẽn (CC – Congestion Control) của
mạng Internet truyền thống không thể áp dụng nguyên
vẹn cho mạng IoT, đòi hỏi có những thay đổi phù hợp
để bảo đảm thông lượng và chất lượng truyền tin. Bài
báo phân tích các điểm khác biệt trong điều khiển
chống tắc nghẽn giữa mạng IoT và mạng Internet
truyền thống, khảo sát và phân tích một số công trình
nghiên cứu liên quan. Trên cơ sở khảo sát các cơ chế
điều khiển chống tắc nghẽn hiện có và phân tích các
đặc thù của mạng IoT, bài báo tổng hợp một số hướng
giải pháp điều khiển chống tắc nghẽn cho mạng IoT.1
Từ khóa: Mạng IoT, Tắc nghẽn mạng, Điều khiển
chống tắc nghẽn, Định trình, Quản lý bộ đệm tích cực
I. MỞ ĐẦU
Khái niệm mạng Internet vạn vật (IoT - Internet of
Things) có từ khoảng năm 1999, được dùng để mô tả
mạng của đa dạng các loại thiết bị có gắn cảm biến,
kết nối vào Internet. IoT được xem nhu một công nghệ
mạng mới kết nối vạn vật với mạng Internet, phục vụ
nhu cầu tương tác đa dạng giữa thế giới vật lý (gồm
các cảm biến, các bộ điều khiển) với thế giới số. Với
định hướng kết nối vạn vật cho những vật thể thông
minh có khả năng tương tác với nhau, IoT tạo thêm
khả năng truyền tin mới giữa người với vật thể và giữa
vật thể với vật thể, thay vì chỉ có một cơ chế truyền tin
truyền thống là giữa người với người [3, 47]. Điều đó
dẫn đến khả năng phải tiếp nhận và xử lý một lượng
thông tin rất lớn từ một số lượng lớn các vật thể.
Một đặc trưng của mạng IoT là gồm rất nhiều bộ
cảm biến (Sensor) và các bộ thực thi (Actuator) [45,
35]. Các bộ cảm biến làm nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ
môi trường. Bộ thực thi là một thiết bị thực hiện các
tác vụ giám sát, điều khiển làm biến đổi môi trường,
cụ thể là biến đổi điện năng thành một số dạng năng
lượng nhất định như cơ năng, nhiệt năng,v.v. Hầu hết
các ứng dụng IoT đều cần ít nhất một hoặc nhiều bộ
Tác giả liên hệ: Hoàng Đăng Hải
Email: haihd@ptit.edu.vn
Đến tòa soạn: 03/2019, chỉnh sửa: 04/2019 chấp nhận đăng:
05/2019
cảm biến và bộ thực thi. Trong các ứng dụng đó, mạng
không dây đóng một vai trò quan trọng. Vì lẽ đó,
mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor
Networks) được coi là một thành phần nền tảng của
mạng IoT [18, 35]. Mặt khác, các công nghệ mạng
không dây được sử dụng cho kết nối ở tầng vật lý gồm
nhiều chủng loại như RFID, NFC, ZigBee, LoRa,
WiFi, 4G/LTE, v.v. [3, 35]. Điều này gây khó khăn
cho các cơ chế điều khiển và việc chuyển đổi giữa các
giao thức trở nên phức tạp.
Các ứng dụng IoT hết sức đa dạng và phong phú,
điển hình như y tế từ xa, vận tải thông minh, ngôi nhà
thông minh, đô thị thông minh, nông nghiệp thông
minh, tự động hóa trong nhà máy, theo dõi dây chuyền
sản xuất, giám sát môi trường, ứng dụng trong công
nghiệp, v.v. Sự đa dạng về công nghệ lớp vật lý và
các dịch vụ, ứng dụng với các đặc tính lưu lượng và
yêu cầu dịch vụ khác nhau của các ứng dụng IoT đặt
ra những đòi hỏi khác biệt về các kiến trúc mạng
truyền tin và các giao thức mạng nhằm đáp ứng yêu
cầu của từng loại ứng dụng đó.
Các ứng dụng IoT có các đặc trưng dữ liệu đa dạng
và yêu cầu về chất lượng dịch vụ (Quality of Service)
rất khác nhau [14, 25]. Số lượng thiết bị IoT và lượng
dữ liệu truyền qua mạng IoT có thể rất lớn. Do vậy,
mạng IoT cần có cơ chế CC (Congestion Control) phù
hợp với các đặc điểm đa dạng nêu trên.
Điều khiển chống tắc nghẽn trong mạng IoT có
những khác biệt so với trong mạng Internet truyền
thống. Một phần là do phương thức truyền tải dữ liệu
của mạng IoT có thể theo nhiều cách: theo sự kiện,
liên tục, theo truy xuất hoặc hỗn hợp. Trong ứng dụng
theo sự kiện, lưu lượng mạng bình thường ở mức thấp
và có thể đột ngột cao khi xảy ra sự kiện. Trong ứng
dụng theo kiểu liên tục, các nút mạng cảm biến định
kỳ gửi các gói tin đến đích sau những khoảng thời gian
xác định. Trong ứng dụng theo kiểu truy xuất, nút
mạng cảm biến sẽ gửi một lượng dữ liệu theo yêu cầu
của nút đích. Ứng dụng hỗn hợp gồm cả ba thể loại
ứng dụng nêu trên [5, 25]. Ứng dụng IoT có thể yêu
cầu thời gian thực, độ tin cậy, nội dung đa phương tiện
như âm thanh, hình ảnh, văn bản, video. Do vậy, ảnh
hưởng của tắc nghẽn trong mạng IoT cần được xem
xét cụ thể.
Các cơ chế CC cho mạng Internet truyền thống
không còn phù hợp, không thể áp dụng ngay cho mạng
IoT mà cần có sự điều chỉnh, sửa đổi phù hợp. Cơ chế
CC của giao thức TCP (TCP-CC) được thiết kế chủ
yếu cho mạng có dây truyền thống với giả thiết sự cố
GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN CHỐNG TẮC NGHẼN TRONG MẠNG IoT
tắc nghẽn đủ kéo dài để có phản hồi từ phía đầu cuối
nhận. Cơ chế điều khiển tương đối chậm sau khi có thể
một lượng lớn dữ liệu đã được gửi đi. Nếu lượng dữ
liệu nhỏ, cơ chế này không hiệu quả [9]. Nhiều nghiên
cứu đã chỉ ra TCP-CC không dùng được cho mạng
IoT do phản ứng chậm của cơ chế điều khiển và khả
năng phát hiện tắc nghẽn, ví dụ [2, 5, 9, 11, 19, 26, 46,
47]. Một số nghiên cứu đã chỉ ra những hạn chế cụ thể
của TCP-CC về tính phức tạp, dự đoán tắc nghẽn chưa
chính xác, suy giảm đáng kể thông lượng mạng, v.v.
khi dùng cho mạng IoT, điển hình là các nghiên cứu
trong [10, 25, 13, 3, 14, 17, 20, 18, 35, 37, 4, 12, 31,
28]. Trong vài năm qua, một số công trình nghiên cứu
đã đề xuất cơ chế CC riêng cho mạng IoT, điển hình là
các công trình [8, 9, 30, 34, 20, 21, 18, 29, 32, 35, 44,
2, 4, 5, 6, 7, 19, 24, 28, 31, 36, 39, 40, 43, 47].
Ngoài ra, môi trường mạng IoT khác biệt cũng tạo
thêm nhiều khó khăn cho cơ chế CC. Điển hình là:
kiến trúc mạng đa dạng và khác biệt (gồm nhiều phân
đoạn Fog kết nối Cloud), các lớp giao thức hỗn hợp để
liên kết mạng, các đầu cuối IoT đa dạng và có nhiều
hạn chế về tài nguyên (bộ nhớ đệm, năng lực xử lý,
kênh truyền).
Vì những lý do nêu trên, rất cần nghiên cứu phân
tích các điểm khác biệt trong CC giữa mạng IoT và
mạng Internet truyền thống, để từ đó có được những
giải pháp điều khiển chống tắc nghẽn hiệu quả và phù
hợp. Đó là trọng tâm chính của bài báo này. Ngoài ra,
các đóng góp khác của bài báo là: khảo sát và phân
tích một số công trình nghiên cứu liên quan, tổng hợp
một số hướng giải pháp CC cho mạng IoT. Bố cục
phần còn lại của bài báo gồm: Phần 2 phân tích về vấn
đề điều khiển chống tắc nghẽn trong mạng IoT so với
mạng Internet truyền thống, Phần 3 trình bày một số
nghiên cứu liên quan, Phần 4 trình bày một số hướng
giải pháp và cuối cùng là phần kết luận.
II. ĐIỀU KHIỂN CHỐNG TẮC NGHẼN TRONG
MẠNG IOT SO VỚI MẠNG INTERNET
TRUYỀN THỐNG
A. Điều khiển chống tắc nghẽn trong mạng
Internet truyền thống
Tắc nghẽn là một hiện tượng phổ biến trên mạng,
thường xảy ra khi các nút mạng không thể xử lý kịp
các gói tin đến, bộ đệm lưu giữ gói tin ở nút mạng bị
tràn. Mạng Internet được thiết kế theo cách lưu trữ và
chuyển tiếp (Store and Forward), nghĩa là các gói tin
đến được lưu vào bộ đệm nút mạng, chờ xử lý để đưa
ra khỏi nút mạng theo một tuyến đường đã chọn để
đến đích. Nếu lượng gói tin đến càng lớn, thời gian
nghẽn mạng càng kéo dài, số gói tin bị loại bỏ do
không còn chỗ lưu càng nhiều dẫn đến nguy cơ mạng
tê liệt hoàn toàn.
Hình 1 biểu thị mối quan hệ giữa lưu lượng đầu
vào, thông lượng và độ trễ. Khi lưu lượng đầu vào
tăng, thông lượng tăng. Bên trái điểm gập (mạng
không tắc nghẽn), bộ đệm có kích thước vừa đủ cho
các gói tin đến, không loại bỏ gói tin nào. Độ trễ có
thể tăng nhỏ khi có nhiều gói tin chờ xử lý. Trong
đoạn giữa điểm gập và điểm gãy, số gói tin được lưu
trong bộ đệm chờ được xử lý ngày càng tăng. Nếu bộ
đệm không đủ lớn, một số gói tin có thể bị loại bỏ do
chờ quá lâu hoặc do tràn bộ nhớ. Số lượng gói tin loại
bỏ và số gói tin được xử lý, chuyển tiếp phụ thuộc vào
năng lực xử lý của nút và tốc độ kênh truyền. Khi lưu
lượng tiếp tục gia tăng, bắt đầu từ điểm gãy, toàn bộ
gói tin đến đều bị vứt bỏ và mạng tê liệt hoàn toàn.
Th
ôn
gl
ượ
ng
Hình 1. Hiện tượng tắc nghẽn mạng
Nguyên tắc chung của điều khiển chống tắc nghẽn
là duy trì hoạt động của mạng ở bên trái điểm gập,
hoặc tối thiểu bên trái điểm gẫy.
Các cơ chế điều khiển và chống tắc nghẽn có thể
chia thành hai nhóm: cơ chế vòng hở và cơ chế vòng
kín (xem hình 2) (tóm lược từ [16]).
 Các cơ chế vòng hở: Mỗi nút mạng tự kiểm
soát lưu lượng đầu vào, đầu ra phù hợp với trạng thái
nút, không có thông tin phản hồi từ phía mạng hoặc
nút nhận. Cơ chế phổ biến có thể là quản lý bộ đệm
chống tràn, kiểm soát tốc độ chuyển tiếp gói tin, kiểm
soát tiếp nhận gói tin đến. Cơ chế điều khiển luồng tin
Hình 2. Phân loại cơ chế điều khiển chống tắc nghẽn
Hoàng Đăng Hải, Lê Thị Thùy Dương, Phạm Thiếu Nga
cũng là một biện pháp nhằm hạn chế nút gửi phát đi
quá nhiều gói tin so với khả năng xử lý của mạng.
 Các cơ chế vòng kín: Cơ chế này thường dùng
cho kiểm soát tốc độ phát tin từ nút gửi với thông tin
phản hồi từ nút nhận hoặc từ mạng. Phản hồi có thể là
ẩn (implicit) hoặc rõ (explicit). Phản hồi ẩn thường do
mạng cung cấp, căn cứ vào trạng thái mạng thực tế. Ví
dụ thông qua bản tin ICMP (Internet Control Message
Protocol) hoặc SNMP (Simple Network Management
Protocol) báo về sự cố mạng xảy ra. Phản hồi rõ
thường do nút nhận gói tin cung cấp về nút gửi tin.
Bản tin gửi về thường chứa thông tin cụ thể về tỷ lệ
mất gói, độ trễ. Bản tin ACK (Acknowledgement) của
TCP là một ví dụ.
Đã có khá nhiều cơ chế chống tắc nghẽn cho mạng
Internet truyền thống. Trong phần sau đây, bài báo
trình bày tóm tắt các cơ chế điển hình nhất.
1) Cơ chế định trình (Scheduling)
Mục đích của các bộ định trình là kiểm soát tốc độ
chuyển tiếp gói tin sao cho tránh gói tin phải đợi lâu
(giảm độ trễ) và giảm tỷ lệ mất gói. Các gói tin đến nút
mạng được sắp xếp vào bộ đệm không phải theo cách
truyền thống là đến trước phục vụ trước (FIFO – First
In First Out), mà theo cách có lựa chọn để chuyển tiếp
đi phù hợp với tốc độ kênh truyền. Tổng hợp về các cơ
chế định trình có thể xem trong [15].
Các công trình nghiên cứu trước đây (ví dụ xem
[15]) đã chỉ ra rằng, nếu lưu lượng đầu vào mạng thỏa
mãn điều kiện thùng rò (Leaky Bucket), thì sẽ có thể
thiết kế cơ chế định trình phù hợp bảo đảm chất lượng
dịch vụ (độ trễ, độ rung trễ, tỷ lệ mất gói), tránh được
tắc nghẽn.
Thùng rò có hai tham số đặc trưng là tốc độ đến tối
đa và kích thước bộ đệm tối đa, cho phép mạng chỉ
chấp nhận một lượng gói tin gửi từ các nút đến mạng
tối đa.
Do các gói tin đến từ đa dạng nguồn gửi với tốc độ
phát rất khác nhau, các cơ chế định trình bình đẳng
(Fair Queueing) đã được đề xuất, điển hình nhất là cơ
chế Weighted Fair Queueing (WFQ) (xem ví dụ [15,
39]). Mặt khác, nhằm bảo đảm chất lượng dịch vụ
(Quality of Service), các cơ chế WFQ thường được kết
hợp với các cơ chế khác như: cơ chế tiếp nhận kết nối
(Admission Control), cơ chế quản lý bộ đệm, cơ chế
dành sẵn tài nguyên, cơ chế ưu tiên gói tin, v.v.
2) Cơ chế quản lý bộ đệm tích cực (Active Buffer
Management)
Thay vì cơ chế loại bỏ khi tràn (DropTail) truyền
thống, các cơ chế quản lý bộ đệm tích cực (Active
Buffer Management) tìm cách phát hiện sớm nguy cơ
tràn để loại bỏ các gói tin (tùy ý hoặc theo mức ưu tiên
thấp hơn), nghĩa là phát hiện sớm nguy cơ tắc nghẽn
mạng. Điển hình là các cơ chế RED (Random Early
Detection), BLUE, FRED (Flow Random Early
Detection), CHOKe (xem ví dụ [15, 1]).
Để phát hiện sớm nguy cơ tắc nghẽn, RED liên tục
kiểm soát kích thước (hay độ dài) trung bình bộ đệm,
so sánh nó với hai mức ngưỡng. Độ dài trung bình bộ
đệm được đo bằng kỹ thuật EWMA (Exponential
Weighted Moving Average). Nếu độ dài này nhỏ hơn
mức ngưỡng thấp, RED không bỏ gói tin. Nếu độ dài
bộ đệm trong khoảng mức ngưỡng thấp và cao, RED
sẽ loại bỏ gói tin ngẫu nhiên hoặc đánh dấu để bỏ khi
cần và báo cho nút mạng kế tiếp biết bằng một bit cờ
báo rõ (ECN - Explicit Congestion Notification). Nếu
vượt qua mức ngưỡng cao, RED loại bỏ hoặc đánh
dấu tất cả các gói tin đến.
Cơ chế RED tỏ ra rất phù hợp khi kết hợp với cơ
chế CC của TCP. Tuy nhiên, việc xác định hai mức
ngưỡng vô cùng khó khăn. Trong thời gian qua, đã có
khá nhiều phiên bản RED như FRED, SRED, DRED,
ARED và các đề xuất khác thay thế RED (ví dụ xem
[15, 10, 1, 13, 37, 12]).
3) Các cơ chế TCP – CC
Cơ chế TCP-CC cơ bản nhất dựa trên thuật toán
tăng cộng – giảm nhân (AIMD – Additive Increase,
Multiplicative Decrease), dựa theo cửa sổ (Window-
based). Cửa sổ W biểu thị cho số lượng gói TCP tối đa
đang di chuyển trên mạng đối với một luồng tin TCP.
Nút gửi TCP nhận biết tắc nghẽn thông qua bản tin
ACK phản hồi từ nút nhận TCP. Dấu hiệu cơ bản để
nhận biết tắc nghẽn là có lỗi mất gói tin, được bên
nhận phát hiện thông qua kiểm tra số thứ tự của gói tin
đến đích.
Nếu xảy ra tắc nghẽn, kích thước cửa sổ của TCP
tại nút gửi giảm đi một nửa (W := W*0.5), ngược lại
thì tăng lên một (W := W+1).
Hình 3. Cơ chế TCP - CC
Cơ chế TCP-CC rất phổ biến trong Internet. So với
phiên bản nguyên thủy, các phiên bản sau của TCP
như TCP Reno, TCP New-Reno, TCP SACK, TCP
SYN/ACK đã có nhiều cải tiến đáng kể hiệu quả
chống tắc nghẽn. Các cải tiến quan trọng gồm: định cỡ
cửa sổ, bổ sung pha khởi động chậm (Slow Start),
cách tính thời gian quay vòng (RTT - Round Trip
Time), tính Time-Out (RTO), cách xác định mất gói,
tỷ lệ mất gói và ACK, v.v.
4) Các cơ chế tương tự TCP – CC
TCP không phù hợp cho các luồng tin đa phương
tiện, do vậy các cơ chế tương tự TCP (TCP-like hay
TCP-Friendly) đã ra đời. Các cơ chế này có thể dựa
trên cửa sổ (Window-based) như TCP hoặc dựa theo
tốc độ (Rate-based), song đa số là Rate-based vì có
phản ứng nhanh hơn [15]. Theo kiểu cửa sổ, điển hình
là các cơ chế EWA (Explicit Windows Adaptation),
ETCP (Enhanced TCP), XCP (Explicit Control
Protocol), QS-TCP (Quick Start TCP) [16]. Theo kiểu
tốc độ, điển hình là các cơ chế RAP (Rate Adaptation
GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN CHỐNG TẮC NGHẼN TRONG MẠNG IoT
Protocol), RCAP (Rate Control Adaptive Protocol),
TFRC (TCP Friendly Rate Control) [15].
Phương thức cơ bản của các cơ chế kiểu tốc độ là:
tăng dần tốc độ nếu không thấy tắc nghẽn, đặt tốc độ ở
mức cần thiết khi có tắc nghẽn. Phát hiện tắc nghẽn
vẫn chủ yếu dựa vào tỷ lệ mất gói tính được ở phía
nhận và gửi bản tin phản hồi về bên phát gói tin. Tốc
độ phát gói tin được tính theo công thức dựa vào tỷ lệ
mất gói, RTT, kích thước gói tin. Một số cải tiến bổ
sung thêm giá trị RTO, hệ số TCP phù hợp.
5) Các cơ chế khác
Ngoài các cơ chế nêu trên, có một số cơ chế khác
được đề xuất nhằm tăng hiệu quả chống tắc nghẽn,
điển hình như: các cơ chế phát hiện sớm, các cơ chế
thông báo tắc nghẽn, các cơ chế kiểm soát và ...  phát gói tin phù hợp ban đầu. Rm được tínhtoán để hạn chế tốc độ phát tối đa.
 Bản tin phản hồi được thực hiện bởi Gateway
chứa chỉ số tắc nghẽn phục vụ cho việc điều
khiển chống tắc nghẽn, có xem xét đến khả năng
mất gói tin do lỗi kênh truyền vô tuyến.
 Điều chỉnh tăng giảm nhanh hơn AIMD do có
phản hồi sớm trực tiếp từ Gateway.
Nhược điểm của giải pháp này là phải tách kết nối
làm hai đoạn, song điều này hoàn toàn phù hợp với
tính chất kết nối Hop-by-Hop của mạng IoT và phù
hợp với kiến trúc Data – Centric có sử dụng Gateway
đã nêu ở phần IV.A.
E. Nhận xét
Trong các phần trên, bài báo đã tổng hợp một số
hướng giải pháp điều khiển chống tắc nghẽn cho mạng
IoT với các đề xuất hiệu chỉnh cho ba nhóm cơ chế
điều khiển. Các giải pháp trên căn cứ vào các đặc điểm
riêng của mạng IoT và kết quả phân tích các ưu nhược
điểm của các công trình nghiên cứu liên quan. Có thể
nhận thấy các cơ chế tái định tuyến (chọn đường khác
ít tắc hơn) và cân bằng tải khó phù hợp do phải mất
nhiều thời gian tìm đường mới. Tái định tuyến chủ yếu
chỉ cho đoạn kết nối từ Gateway tới đầu cuối. Do vậy,
việc hiệu chỉnh các cơ chế định trình, quản lý bộ đệm
và cơ chế giao thức CC phân đoạn như đã đề xuất là
những hướng giải pháp CC khả thi cho mạng IoT.
Trong khuôn khổ có hạn, bài báo mới chỉ trình bày
những nguyên tắc cơ bản nhất của ba nhóm giải pháp.
Tuy nhiên, theo các giải pháp trong bài, ta có thể thiết
kế các cơ chế điều khiển chống tắc nghẽn cụ thể cho
mạng IoT.
V. KẾT LUẬN
Điều khiển chống tắc nghẽn là một yêu cầu cần
thiết đối với mạng IoT do sự đa dạng về ứng dụng và
dịch vụ, sự đa dạng và những hạn chế của thiết bị IoT
cũng như môi trường mạng IoT. Tuy nhiên, hiện vẫn
chưa có cơ chế điều khiển chống tắc nghẽn phù hợp
cho mạng IoT. Một phần do đây là lĩnh vực mới, một
phần do những khó khăn trong môi trường mạng IoT.
Các cơ chế CC cho mạng Internet truyền thống không
còn phù hợp, không thể áp dụng cho mạng IoT. Chính
vì vậy, nghiên cứu cơ chế CC phù hợp cho mạng IoT
là một nhu cầu thực tế.
Bài báo đã trình bày và phân tích các điểm khác
biệt trong điều khiển chống tắc nghẽn giữa mạng IoT
và mạng Internet truyền thống. Qua khảo sát các công
trình nghiên cứu liên quan, bài báo đã phân tích ưu
nhược điểm của các giải pháp CC đã được đề xuất, chỉ
ra những điểm còn tồn tại và những khó khăn thách
thức khi áp dụng các cơ chế CC sẵn có trong môi
trường mạng IoT.
Trong phần IV, bài báo đã đưa ra một kiến trúc
tổng thể cho mô hình mạng và tổng hợp một số hướng
giải pháp điều khiển chống tắc nghẽn cho mạng IoT
với các đề xuất thay đổi về cơ chế điều khiển trong ba
Hình 9. Kết nối giữa mạng IoT với Internet thông quan Gateway
GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN CHỐNG TẮC NGHẼN TRONG MẠNG IoT
nhóm giải pháp. Cụ thể là: giải pháp CC với cơ chế
định trình có thay đổi theo phân cấp, đặc tính luồng
tin; giải pháp quản lý bộ đệm tích cực có phân cấp với
các cách phát hiện sớm tắc nghẽn; giải pháp CC tương
tự TCP với hai phân đoạn mạng và một số cải tiến. Từ
những giải pháp tổng thể đã nêu có thể xây dựng các
cơ chế cụ thể. Đó là những hướng nghiên cứu phát
triển tiếp trong thời gian tới.
LỜI CẢM ƠN
Bài báo này được thực hiện trong khuôn khổ đề tài
ASEAN IVO “A Hybrid Security Framework for IoT
Networks” của Viện NICT (Nhật Bản) và đề tài cấp
Nhà nước mã số KC.01.08/16-20 của Bộ KH&CN.
Các tác giả xin trân trọng cảm ơn các cơ quan đã tài
trợ cho nhóm nghiên cứu.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] G.F. Ali Ahammed, R. Banu, Analysing the
Performance of Active Queue Management
Algorithms, Inter. Journal of Computer Networks &
Communications (IJCNC), Vol.2, No.2, March 2010,
pp.1-19.
[2] E. Ancillotti, S. Boletrtieri, R. Bruno, RTT-based
Congestion Control for the Internet of Things. Proc. of
16th IFIP WG 6.2, Internl Conference, WWIC 2018,
Boston, USA, June 18-20, 2018, pp.3-15.
[3] A. Al-Fuqaha, M. Guizani, M. Mohammadi, et.al,
Internet of Things: A Survey on Enabling
Technologies, Protocols, and Applications. IEEE
Communication Survey & Tutorials, Vol. 17, No.4,
Fourth Quarter 2015, pp.2347-2376.
[4] M. Ahmad, M. Hussain, B. Abbas, et.al. End-to-End
Loss Based TCP Congestion Control Mechanism as a
Secured Communication Technology for Smart
Healthcare Enterprises. IEEE Access Journal, Vol.6.
<arch 2018, pp.11641-11656.
[5] HA. Al-kashoash, H. Kharrufa, Y. Al-Nidawi, A.H.
Kemp. Congestion control in wireless sensor and
6LoWPAN networks: toward the Internet of Things.
Wireless Networks, https://doi.org/10.1007/s11276-
018-1743-y, 2018.
[6] M. Alaslani, B. Shihada, Intelligent Edge: an
Instantaneous Detection of IoT Traffic Load. Proc of
IEEE Internl Conference on Communications (ICC), 2-
24 May 2018, Kansas City, USA. 2018.
[7] P. Bh M. Arora, S. Upadhyaya, N. Kashyap. Flexible
congestion control using fuzzy logic for Wireless
Sensor Networks. Inter. Journal of Computer Sciences
and Engineering. Vol.6(5), May 2018, pp.492-499.
[8] A. Betzler, C. Gomez, I. Demirkol, M. Kovatsch.
Congestion Control for CoAP Cloud Services. Proc of
IEEE Conference on Emerging Technology and
Factory Automation (ETFA), 16-19 Sept. 2014.
[9] A.P. Castellani. Design, implementation and
experimentation of a protocol stack for the Internet of
Things. PhD thesis, University of Padowa. July 2012.
[10] E. Natscheh, A.B. Jantan, S. Khatun, S. Subramaniam.
Fuzzy Active Queue Management for Congestion
Control in Wireless Ad-Hoc. Inter. Arab Journal of
Information Technology, Vol.4, No.1, Jan. 2007,
pp.50-59.
[11] C. Gomez, A. Arcia-Moret, J. Crowcroft. TCP in the
Internet of Things: from ostracism to prominence.
IEEE Journal of Internet Computing, Vol.22, Issue 1,
Jan/Feb 2018, pp.29-41.
[12] HM. Hasan, AI, Ahmed. A Comparative Analysis for
Congestion Mechanism in COAP and COCOA.
Engineering and Technology Journal, Vol36, Part A,
No.8, 2018, pp.867-877.
[13] J. Huang, Q. Duan. Modeling and analysis on
congestion control in the Internet of Things. Proc of
IEEE Internl Conference on Communications (ICC),
10-14 June 2014, pp.434-437.
[14] R. Hassan, AM. Jubair, K. Azmi, A. Bakar. Adaptive
Congestion Control Mechanism in CoAP Application
Protocol For Internet of Things (IoT). Proc of Internl
Conference on Signal Processing and Communications
(ICSC), 26-28 Dec. 2016.
[15] Dang Hai Hoang. Quality of Service Control in the
Mobile Wireless Environments. PeterLang Publisher,
Frankfurt/M-Berlin-Bern-BruxellesNewYork-Oxford-
Wien, US–ISBN 0-8204-6402-3, 2003.
[16] CH. Phuong, HD.Hai. Điều khiển chống tắc nghẽn
trong các mạng NGN-toàn IP. Tạp chí Bưu chính Viễn
thông & CNTT. Chuyên san Các công trình nghiên
cứu- Triển khai VT và CNTT. Vol.2, No.3. 2007,
pp.30-42.
[17] K. Khard, B. Sharma, TC. Aseri. Reliable and
Congestion Control Protocols for Wireless Sensor
Networks. Internl Journal of Engineerring and
Technology Innovation, Vol6, No.1, 2016, pp.68-78.
[18] G. Kokkonis, KE. Psannis, M.Roumeliotis, et.al.
Transferring Wireless High Update Rate Supermedia
Streams Over IoT. Springer: New Advances in the
Internet of Things. pp.93-103.
[19] J.A. Khan, M. Shahzad, AR. Butt. Sizing Buffers of
IoT Edge Routers. Proc of 1st Internl Workshop on
Edge Systems, Analytics and Networking,
EdgeSys’18, 10-15 June 2018, Munic, Germany,
pp.55-60.
[20] L. Li, Y. He, X. Li. Congestion Control Technology of
Internet of Things. Proc of Internl Conference on
Electronic Information Technology and
Intellectualization (ICEITI 2016).
[21] JJ. Lee, KT. Kim, HY. Youn. Enhancement of
congestion control of Constrained Application
Protocol/ Congestion Control/Advanced for Internet of
Things environment. Internl Journal of Distributed
Sensor Networks. Journal IJDSN, Vol.12 (11) 2016.
[22] S. Li,. Future IoT Network Architecture and
Applications in Mobile Sensing. PhD thesis, the State
University of New Jersey. Oct. 2018.
[23] S. Li, NZ. Zhang, L. Kong, et.al. Joint Admission
Control and Resource Allocation in Edge Computing
for Internet of Things. Journal IEEE Network, Jan/Feb
2018, pp.72-79.
[24] J. Misic, M. Z.Ali, V.B. Misic. Architecture for IoT
domain with CoAP observe feature. IEEE Internet of
Things Journal, Vol5. Iss. 2, Apr.2018, pp.1196-1205.
[25] AK Mohamed, D.Djenouri, B.O. Jalel, N. Badache.
Congestion Control Protocols in Wireless Sensor
Networks: A Survey. IEEE Communications Surveys
& Tutorials. Vol16, Iss. 3, 3rd Quarter 2014, pp.1369-
1390.
[26] A. Mishra. Performance Analysis of TCP Tahoe, Reno
and New Reno for Scalable IoT Network Clusters in
QualNet® Network Simulator. Internl Journal of
Hoàng Đăng Hải, Lê Thị Thùy Dương, Phạm Thiếu Nga
Computer Sciences and Engineering, Vol.6, Issue 8,
Aug. 2018, pp.347-355.
[27] TS. Mohammed, OF. Khan, AS. Ibrahim, R. Mamlook.
Fog Computing-Based Model for Mitigation of Traffic
Congestion. Proc of 8th Internl Conference on
Intelligent Systems, Modeling and Simulation. May
2018.
[28] J. Misic, VB. Misic. Lightweight data streaming from
IoT devices. Proc of IEEE Internl Conference on
Communications (ICC 2018), 20-24 May 2018.
[29] A. Mozo, JL, Lopez-Presa, AF. Anta. A distributed
and quiescent max-min fair algorithm for network
congestion control. ACM Journal Expert Systems with
Applications, Vol.91, Issue C, Jan 2018, pp.492-512.
Internl Journal of Computer Sciences and Engineering,
Vol.6, Issue 8, Aug. 2018, pp.347-355.
[30] M. Khedkar, RA. Vatti. Congestion Control in High
Density Wireless Personal Area Networks. Internl
Journal of Advanced Research (2016), Vol4, Issue 7,
2016, pp.1781-1788.
[31] N. Mishra, LP. Verma, PK. Srivastava, A. Gupta. An
Analysis of IoT Congestion Control Policies. Proc of
Internl Conference on Computational Intelligence and
Data Science (ICCIDS 2018). Vol132, 2018, pp.444-
450.
[32] F. Ouakasse, S. Rakkak. An Adaptive Solution for
Congestion Control in CoAP-based Group
Communications. Internl Journal of Advanced
Computer Science and Applications, Vol.8, No.6,
2017, pp.234-239.
[33] SMA. Oteafy, HS. Hassanein. IoT in the Fog: A
Roadmap for Data-Centric IoT Development. IEEE
Communications Magazine, Mar. 2018, pp.157-163.
[34] JH. Park, JH. Kim, SK. Lee. A Study on the Enhanced
Congestion Control Mechanism for Multimedia Traffic
in Sensor Networks. Internl Journal of Multimedia and
Ubiquitous Engineering, Vol.10, No.8, 2015, pp.391-
400.
[35] P. Sethi, SR. Sarangi. Internet of Things:
Architectures, Protocols, and Applications. Journal of
Electrical and Computer Engineering, Vol.2017, 25
pages.
[36] S. R. Pokhrel, C. Williamson. Modeling Compound
TCP over WiFi for IoT. IEEE/ACM Transactions on
Networkings, Vol.26, Issue 2, Apr. 2018, pp.864-878.
[37] AA. Rezaee, F. Pasandideh. A Fuzzy Congestion
Control Protocol Based on Active Queue Management
in Wireless Sensor Networks with Medical
Applications. ACM Journal Wireless Personal
Communications, Vol39, Issue 1, Jan 2018, pp.815-
842.
[38] R.K. Lam, KC. Chen. Congestion Control for M2M
Traffic with Heterogeneous Throughput Demands.
Proc of IEEE Wireless Communications and
Networking Conference (WCNC) 2013, pp.1452-1457.
[39] Y.N. Reddy, PVS. Srinivas. A Combined TCP-friendly
Rate control with WFQ Approach for Congestion
Control for MANET. Internl Journal Computer
Network and Information Security, Vol.6, 2018, pp.52-
59.
[40] T. Shreedhar, SK. Kaul, RD. Yates. ACP: Age Control
Protocol for Minimizing Age of Information over the
Internet. MobiCom’18, 29 Oct. 2018, pp.699-701.
[41] R. Sharma, N. Kumar, T. Srinivas. Markov Chain
based Priority Queueing Model for Packet Scheduling
and Bandwidth Allocation. Proc of Internl Conference
on Ubiquitous Communications and Network
Computing (UBICNET 2017), 24 Dec. 2017, pp.91-
103.
[42] SA. Shah, B. Nazir, I.A. Khan. Congestion control
algorithms in wireless sensor networks: Trends and
opportunities. J King Saud Univ. Computer
Information Science, Vol. 29(3), July 2017, pp. 236-
245.
[43] D. Shen, W. Yan, Y. Peng, et.al. Congestion Control
and Traffic Scheduling for Collaborative
Crowdsourcing in SDN Enabled Mobile Wireless
Networks. Journal of Wireless Communications and
Mobile Computing, Vol. 2018, 11 pages.
[44] N. Thrimoorthy, T. Anuradha. Congestion Control in
Wireless Sensor Network based on Predicted Sensor
Position on Movement for Body Area Network
Applications. Internl Journal of Computer
Applications, Vol. 161, No.5, Mar. 2017, pp.19-23.
[45] S. Thombre, RU. Islam, K. Andersson, MS. Hossain.
IP based Wireless Sensor Networks: Performance
Analysis using Simulations and Experiments. Journal
of Wireless Mobile Networks, Ubiquitous Computing
and Dependeable Applications, Vol.7, No.3, Sept
2016, pp.53-76.
[46] W. Shang, Y. Yu, R. Droms. Challenges in IoT
Networking via TCP/IP Architecture. NDN Technical
Report NDN-0038-2016.
[47] AM. Yang, XL. Yang, JC. Chang, et.al. Research on a
Fusion Scheme of Cellular Network and Wireless
Sensor for Cyber Physical Social Systems. IEEE
Access, Vol. 6, 16 March 2018, pp. 18786-18794.
SOLUTIONS FOR CONGESTION CONTROL
IN IoT NETWORKS
Abstract: Network congestion is a basic problem
that exists in every network. By the increased growth
of the Internet of Things Networks (IoT Networks),
the number of connected devices are more increased
and the risk of network congestion becomes more
serious. The IoT network environment has many
features that are different from the conventional
Internet. Thus, the network congestion control
mechanisms of the conventional Internet could not be
directly applied for IoT networks, calling for the need
of suitable modifications in order to guarantee
thoughput and communication quality. This paper
analyses the differences in network congestion control
between IoT networks and the conventional Internet.
We survey and analyse some related work. Based on
analysing the principles of network congestion control
and the special features of IoT networks, the paper
synthesises three solutions approaches for congestion
control in IoT networks with some modification
proposals.
Keywords: IoT networks, Network congestion,
Network congestion control, Scheduling, Active
Buffer Management.
GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN CHỐNG TẮC NGHẼN TRONG MẠNG IoT
Hoàng Đăng Hải, TS. (1999),
TSKH. (2002) tại CHLB Đức,
PGS (2009). Hiện đang đang
công tác tại Học viện Công nghệ
Bưu chính Viễn thông. Lĩnh vực
nghiên cứu: Mạng và hệ thống
thông tin, các giao thức truyền
thông, chất lượng dịch vụ, mạng
IoT, an toàn thông tin.
Lê Thị Thuy Dương. ThS. tại
Đại học Bách Khoa Hà Nội.
Hiện đang là giảng viên tại Khoa
Công nghệ thông tin, Trường Đại
học Xây dựng, Hà Nội. Lĩnh vực
nghiên cứu: Mạng viễn thông,
mạng cảm biến không dây, mạng
IoT, điều khiển chống tắc nghẽn,
hiệu năng mạng.
Phạm Thiếu Nga. TS. (2000) tại
CHLB Đức.
Hiện đang là giảng viên chính tại
Khoa Công nghệ thông tin, Đại
học Xây dựng, Hà Nội. Lĩnh vực
nghiên cứu: logic mờ, điều khiển
mờ, mạng và hệ thống thông tin,
mạng WSN, mạng IoT, hệ trợ
giúp quyết định, hệ chuyên gia.