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A. Suhih:
"Incentive Mechanisms in Fog Computing";
Supervisor: S. Schulte; Institute of Information Systems Engineering, Distributed Systems Group, 2022; final examination: 2022-04-27.

The Internet of Things (IoT) is one of the fastest-growing paradigms in information technology. It encompasses a wide variety of physical devices ("things"), embedded with sensory, communication, networking, and/or processing technologies, with the goal of connecting with other devices and systems over the Internet, to exchange data. These devices, although quite convenient for average-user daily tasks, are usually characterized by limited storage and processing abilities, and are not powerful enough to perform complex tasks on their own. The resources it lacks, IoT found in a symbiotic relationship with the Cloud. The Cloud offers virtually unlimited storage and processing power and has shown remarkable success in cooperation with the IoT. However, with continuously increasing use cases and application domains, the Cloud-IoT realm is starting to display some limitations. One such domain, where Cloud has proven insufficient, are systems where real-time data processing plays a crucial role. Cloud data centers, providing centralized data processing, are often located a long way from the end-user, causing high access latency. This is where the Fog becomes effective. Fog computing is an extension of Cloud computing, offering the necessary resources physically closer to the IoT devices, at the edge of the network. It provides timely services to time-sensitive issues, location awareness, low latency, enables geographical distribution and real-time interactions. The Fog offers solutions to computing problems in the IoT. However, this is only the case when enough Fog nodes are deployed and work together to deliver the best service. Given that the Fog is still a very young paradigm, many aspects have not yet been fully explored. One such concept is an effective incentive mechanism that stimulates network nodes to make their resources available for the rest of the network. Precisely that is the main concern of this thesis - we propose a non-negative credit-based reward incentive mechanism, aiming to increase node engagement in the Fog network. This is accomplished by implementing an algorithm to award the participating nodes, paying them for task execution in credits. The more tasks the node executes, the more credits it will earn. The acquired credits play an important role during job submission, prioritizing the jobs of the nodes with a higher credit balance. The design phase is followed by an elaborate implementation process and concluded with a detailed evaluation. In it, we show that in high workload scenarios, node involvement can reach up to 100%, meaning that all nodes become contributing members of the system.

Das Internet der Dinge (engl. Internet of Things, IoT) ist eines der am schnellsten wachsenden Paradigmen in der Informationstechnologie. Es umfasst eine Vielzahl physischer Geräte, die mit Sensor-, Kommunikations-, Netzwerk- und/oder Verarbeitungstechnologien ausgestattet sind, mit dem Ziel, sich mit anderen Geräten und Systemen über das Internet zu verbinden, um Daten auszutauschen. Obwohl diese Geräte für die alltäglichen Aufgaben des durchschnittlichen Benutzers recht praktisch sind, sind sie aufgrund der begrenzten Speicher- und Verarbeitungskapazitäten nicht leistungsfähig genug, um komplexe Aufgaben alleine auszuführen. Die fehlenden Ressourcen findet das IoT in einer symbiotischen Beziehung mit der Cloud. Die Cloud bietet praktisch unbegrenzte Speicher- und Verarbeitungsleistung und hat in Zusammenarbeit mit dem IoT bemerkenswerte Erfolge gezeigt. Allerdings nehmen die IoT-Anwendungsfälle und -Domänen ständig zu, so dass das Cloud-IoT-Paradigma allmählich an seine Grenzen stösst. Ein Bereich, in dem sich die Cloud als unzureichend erwiesen hat, sind Systeme, bei denen die Echtzeit- Datenverarbeitung eine entscheidende Rolle spielt. Die Cloud-Rechenzentren, die eine zentralisierte Datenverarbeitung bereitstellen, sind oft weit vom Endbenutzer entfernt, was zu einer hohen Zugriffslatenz führt. Hier ist die Fog eine sinnvolle Alternative. Fog Computing ist eine Erweiterung des Cloud Computings und bietet die erforderlichen Ressourcen physisch näher an den IoT-Geräten, am Rande des Netzwerks. Sie bietet zeitnahe Dienste für zeitkritische Probleme, Standortbewusstsein, geringe Latenz, ermöglicht die geografische Verteilung und Interaktionen in Echtzeit. Die Fog bietet daher Lösungen für die Datenverarbeitung im IoT. Dies ist jedoch nur dann der Fall, wenn genügend Fog-Knoten bereitgestellt werden und zusammenarbeiten, um den besten Service zu liefern. Da die Fog noch ein sehr junges Paradigma ist, sind viele Aspekte noch nicht vollständig erforscht. Ein solches Konzept ist ein effektiver Anreizmechanismus, der Netzwerkknoten dazu anregt, ihre Ressourcen für den Rest des Netzwerks zur Verfügung zu stellen. Genau das ist das Hauptanliegen dieser Arbeit - wir schlagen einen nicht-negativen kreditbasierten belohnungsorientiert Anreizmechanismus vor, das als Ziel hat, das Knoten-Engagement im Fog-Netzwerk zu erhöhen. Um dies zu erreichen, implementieren wir einen Algorithmus, der die teilnehmenden Knoten belohnt und sie für die Aufgabenausführung in Credits bezahlt. Je mehr Aufgaben ein Knoten ausführt, desto mehr Credits verdient er. Die erworbenen Credits spielen bei der Job-Übermittlung eine wichtige Rolle, wobei die Jobs der Knoten mit einem höheren Credit-Saldo priorisiert werden. An die Designphase schließt sich ein ausführlicher Umsetzungsprozess an, der mit einer detaillierten Evaluation abgeschlossen wird. Darin zeigen wir, dass die Knotenbeteiligung in Szenarien mit hoher Arbeitslast bis zu 100% erreichen kann. Dies bedeutet, dass alle Knoten zu beitragenden Mitgliedern des Systems werden.

Internet of Things; IoT; Fog; Fog Computing; Fog Network; Incentive Mechanism

http://dx.doi.org/10.34726/hss.2022.90896