Logo
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Ελληνικά 
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Σύνδεση
Προβολή τεκμηρίου 
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
Όλο το DSpace
  • Κοινότητες & Συλλογές
  • Ανά ημερομηνία δημοσίευσης
  • Συγγραφείς
  • Τίτλοι
  • Λέξεις κλειδιά

SDN controller placement and switch assignment for low power IoT

Thumbnail
Συγγραφέας
Choumas K., Giatsios D., Flegkas P., Korakis T.
Ημερομηνία
2020
Γλώσσα
en
DOI
10.3390/electronics9020325
Λέξη-κλειδί
MDPI AG
Εμφάνιση Μεταδεδομένων
Επιτομή
Software defined networking (SDN) complements low power Internet of Things (IoT), since the former offers dynamicity and the latter is susceptible to environmental changes. The SDN controller placement refers to the selection of the IoT sensors running the controllers, while the switch assignment is the process of mapping each sensor to a controller. Both choices affect the volume of the control traffic, a significant metric in low power wireless IoT networks where bandwidth is scarce or energy consumption is important. In this paper, we model an optimization problem for minimum control traffic, assess its complexity and devise a set of heuristic algorithms for expediting its solution. We initially present a fast and simple heuristic algorithm, which is then extended to two iterative algorithms with even better performance at the cost of time complexity. Our simulations and testbed experimentation reveal close to optimal performance of all heuristic solutions with significantly less computation time than explicitly solving the optimization problem. At the end, we provide insights for further enhancements of these heuristics with a bias for minimum control delay. © 2020 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.
URI
http://hdl.handle.net/11615/72813
Collections
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ. [19743]
htmlmap 

 

Πλοήγηση

Όλο το DSpaceΚοινότητες & ΣυλλογέςΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιάΑυτή η συλλογήΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιά

Ο λογαριασμός μου

ΣύνδεσηΕγγραφή (MyDSpace)
Πληροφορίες-Επικοινωνία
ΑπόθεσηΣχετικά μεΒοήθειαΕπικοινωνήστε μαζί μας
Επιλογή ΓλώσσαςΌλο το DSpace
EnglishΕλληνικά
htmlmap