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F. Balint:
"Negotiating, Monitoring and Recommending Data Contracts in IoT Dataspaces";
Supervisor: H. Truong; Institute of Information Systems Engineering, Distributed Systems Group, 2016; final examination: 2017-01-10.

With the technological advances from the past few years in the Internet of Things (IoT) the number of interconnected devices has increased drastically together with the amounts of produced data. Multiple IoT platforms have been created to facilitate IoT data purchasing and selling. These platforms are limited regarding the data contract establishment and management. For example current platforms do not support the negotiation of individual data contracts,the monitoring of the data flow and making recommendations. The challenge here is that different data contracts can be concluded for data produced by the same Thing. Another challenge is the monitoring of the data flow for data contracts: a data contract can consist of data produced by many Things, where each Thing can produce entirely different data. This thesis introduces a new extensible IoT contract-aware framework, which supports the individual establishment of data contracts, the monitoring of the data flow for data contracts and making recommendations. The methodological approach of this thesis is divided into three parts. In the first part literature research is conducted in order to find possible key elements regarding the design, monitoring and recommendation of data contracts. Based on these findings requirements are extracted for the implementation of a framework. In the second part a framework and a prototype as a proof of concept are implemented. Finally, in the last part, the implemented prototype is evaluated using two evaluation methods: a descriptive analysis to demonstrate the utility of the prototype and a dynamic analysis to demonstrate the performance and reliability of the prototype. The obtained results demonstrate the effectiveness of the introduced framework for negotiating, monitoring and recommending data contracts in IoT dataspaces.

Mit den technologischen Fortschritten der letzten Jahre sind im Bereich des Internet der Dinge (IdD) die Anzahl an verbundenen Geräten, und die dadurch produzierte Datenmenge, drastisch gestiegen. Mehrere IdD Plattformen wurden erstellt um den Kauf bzw. Verkauf von Daten zu ermöglichen. Diese sind jedoch eingeschränkt in Bezug auf der Vertragsgründung und Vertragsverwaltung. Zum Beispiel wird das Verhandeln von individuellen Datenverträgen nicht unterstützt, ebenso wie das Überwachen des Datenflusses und das Empfehlen neuer Verträge. Die Herausforderung hier ist, dass unterschiedliche Datenverträge, für die produzierten Daten von einem Ding, abgeschlossen werden können. Eine weitere Herausforderung ist das Überwachen des Datenflusses für Datenverträge: Ein Vertrag kann aus Daten bestehen, die von beliebigen Dingen erstellt werden und jedes Ding kann unterschiedliche Daten produzieren. Diese Arbeit stellt ein erweiterbares und skalierbares IdD vertragsbewusstes Framework vor, welches das Verhandeln von individuellen Datenverträgen, die Überwachung des Datenflusses für Datenverträge und Empfehlungen anbietet. Der methodische Ansatz dieser Arbeit ist in drei Teilen eingeteilt. Im ersten Teil wird eine Literaturrecherche durchgeführt um mögliche Schlüsselelemente für das Erstellen, Überwachen und Empfehlen von Datenverträgen zu identifizieren. Basierend auf diesen Ergebnissen werden Anforderungen für die Implementierung eines Frameworks erstellt. Im zweiten Teil werden ein Framework und ein Prototyp als Konzeptnachweis erstellt. Im letzten Teil wird der Prototyp mittels zwei Methoden ausgewertet: einer deskriptiven Analyse, um den Nutzen des Prototyps zu demonstrieren und einer dynamischen Analyse um die Stabilität und Zuverlässigkeit des Prototyps zu beweisen. Die resultierenden Ergebnisse beweisen die Effektivität des vorgestellten Frameworks bei dem Verhandeln, Überwachen und Empfehlen von Datenverträgen in IdD Datenräumen.

Internet of Things / IoT / Thing-as-a-Service / Data Contracts / Data Contract Negotiation / Monitoring / Quality of Data / Quality of Service / Recommendations