MARC

 008240306s2023        s  |          s        0000c|  eng  d
■001000016934144
■00520240214101534
■006m          o    d                
■007cr
■020    ▼a9798380616607
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30571953
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■08204▼a004
■090    ▼a전자도서(박사논문)
■1001  ▼aSaquib,  Nazmus.
■24510▼aReplicated  Versioned  Data  for  the  Internet  of  Things  (IoT)▼h[electronic  resource]▼cNazmus  Saquib
■260    ▼a[S.l.]▼bUniversity  of  California,  Santa  Barbara.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(p.162  )
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-04,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Krintz,  Chandra;Wolski,  Rich.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Santa  Barbara,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aModern  Internet  of  Things  (IoT)  deployments  are  geo-distributed  and  comprise  various  devices  and  architectures.  The  ever-increasing  pervasiveness  of  IoT  has  led  to  the  popularity  of  multi-tier  (cloud/edge/sensor)  architectures.  However,  the  data  interaction  among  the  devices  of  the  different  tiers  is  fraught  with  various  and  often  related  challenges.  For  starters,  these  devices  are  vastly  heterogeneous.  On  one  end,  we  have  cloud  devices  with  high  computing  and  storage  capacities;  on  the  other,  we  have  resource-constrained  microcontrollers  and  sensors.  Due  to  the  nature  of  the  deployment  of  end  devices,  i.e.,  microcontrollers  and  sensors,  stable  network  connectivity  is  often  inaccessible  to  them.  Unreliable  power  sources  add  complexity  to  the  already  challenging  environment  of  end  devices.  Hence,  we  need  novel  approaches  to  create  robust,  fault-tolerant  IoT  deployments  by  negotiating  these  challenges.To  that  end,  we  employ  a  three-pronged  approach  to  make  distributed  IoT  systems  reliable  and  fault-tolerant.  First,  we  propose  leveraging  versioned  data  structures  to  track  the  evolution  and  efficient  querying/modification  of  data.  As  versioned  data  structures  retain  the  past  states,  we  can  record  the  data  lineage,  which  we  can  later  use  for  system  debugging  and  root  cause  analysis.  Second,  we  propose  a  novel  replication  method  that  reduces  coordination  overhead.  As  IoT  environments  are  failure-prone,  protocols  requiring  more  coordination  can  result  in  multiple  stop-start  scenarios,  thus  wasting  energy  in  environments  already  in  short  supply.  Finally,  we  explore  an  energy-efficient,  energy-conscious  way  of  making  data  tamper-proof.  Tamper-proofing  gives  us  confidence  in  the  veracity  of  data  and  provides  a  way  to  detect  faulty  or  malicious  devices  in  the  system.We  empirically  evaluate  our  methodology  through  various  real-world  IoT  applications.  Our  results  show  that  data  versioning  can  lead  to  efficient  temporal  queries  and  historical  data  retention  that  is  useful  for  debugging  IoT  applications  and  deployments.  Moreover,  experimental  results  on  replicating  versioned  data  using  our  proposed  protocol  demonstrate  better  throughput  and  overall  better  latency  than  existing  protocols  with  similar  consistency  guarantees.  Finally,  our  proof-of-concept  system  for  tamper-proof  data  management  shows  it  is  feasible  to  create  a  renewable-energy-aware  system  that  ensures  data  trustworthiness  in  an  energy  efficient  way.  Hence,  we  conclude  that  we  can  leverage  data  versioning  and  replication  to  create  the  next  generation  of  distributed,  reliable,  fault-tolerant  IoT  systems.
■590    ▼aSchool  code:  0035.
■650  4▼aComputer  science.
■650  4▼aComputer  engineering.
■650  4▼aInformation  technology.
■653    ▼aInternet  of  Things
■653    ▼aData
■653    ▼aData  structures
■653    ▼aDebugging
■653    ▼aDevices
■690    ▼a0984
■690    ▼a0489
■690    ▼a0464
■71020▼aUniversity  of  California,  Santa  Barbara▼bComputer  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-04B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0035
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16934144▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서