Application of Branchless Programming in Internet of Things

Abstract

Increasing its effectiveness in various fields from smart homes to industrial automation, from health services to military weapon systems, the Internet of Things is becoming more and more involved in our lives as a critical component of the digital transformation in today's world. With the widespread use of the Internet of Things, the Internet of Things is becoming a more complicated subject. Due to the fact that IoT devices are end-processing units, reducing the energy they consume and transforming them into more flexible and more compact structures has become a wide application area, despite the expansion of their application areas, both individually and as a whole. For this reason, performance-oriented programming of the microprocessors used in these systems is important, as well as light weight encryption algorithms, data compression techniques and special hardware designs. In this study, Branchless Programming techniques, a new concept aiming to increase performance by combinatorial replacement of conditional structures, arithmetic operators and logic operators, have been applied in the field of Internet of Things. As a result of the implementation, the system was compared with traditional methods in terms of time and space complexity. In line with the results obtained, it has been determined that the correct use of Branchless Programming techniques in the most appropriate scenarios provides a significant performance increase and a visible storage space savings.

Keywords

• Branchless Programming
• Internet of Things
• Optimization
• Complexity

Nesnelerin İnternetinde Dallanmasız Programlama Tekniklerinin Uygulanması

Abstract

Akıllı evlerden endüstriyel otomasyona, sağlık hizmetlerinden askeri silah sistemlerine kadar çeşitli alanlarda etkinliğini gittikçe arttıran Nesnelerin İnterneti, günümüz dünyasındaki dijital dönüşümün kritik bir bileşeni olarak her geçen gün hayatımıza daha fazla dahil olmaktadır. Kullanımının alanlarının yaygınlaşması ile Nesnelerin İnterneti daha çetrefilli bir konu haline gelmektedir. Nesnelerin İnterneti cihazları uç işlem birimleri olmaları sebebiyle, gerek tekil gerek bir bütün olarak uygulama alanlarının genişlemesine rağmen tükettikleri enerjinin azaltılması ve daha esnek, daha kompakt yapılara dönüştürülmesi, geniş bir uygulama alanı haline gelmiştir. Bu nedenle hafif siklet şifreleme algoritmaları, veri sıkıştırma teknikleri ve özel donanımsal tasarımlarının yanında bu sistemlerde kullanılan mikroişlemcilerin performans odaklı programlanması da önem arz etmektedir. Bu çalışmada, koşullu yapıların aritmetik operatörlerin ve mantık operatörlerinin kombinasyonel olarak değiştirilmesiyle performans artışını hedefleyen yeni bir konsept olan Dallanmasız Programlama teknikleri Nesnelerin İnterneti alanında uygulanmıştır. Gerçekleştirilen uygulama sonucunda sistem geleneksel yöntemlerle zaman ve uzay karmaşıklığı açısından kıyaslanmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda Dallanmasız Programlama tekniklerinin en uygun senaryolarda doğru şekilde kullanılmasıyla ciddi manada performans artışı ve gözle görülebilir şekilde depolama alanı tasarrufu sağladığı saptanmıştır.

Keywords

• Dallanmasız Programlama
• Nesnelerin İnterneti
• Optimizasyon
• Karmaşıklık

References

1. Chowdhury, M. R., Tripathi, S., & De, S. (2020). Adaptive multivariate data compression in smart metering Internet of Things. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 17(2), 1287-1297.
2. HaddadPajouh, H., Dehghantanha, A., Parizi, R. M., Aledhari, M., & Karimipour, H. (2021). A survey on internet of things security: Requirements, challenges, and solutions. Internet of Things, 14, 100129.
3. J. Gubbi, R. Buyya, S. Marusic, and M. Palaniswami, “Internet of things (iot): A vision, architectural elements, and future directions,” Future Generation Computer Systems, vol. 29, no. 7, pp. 1645–1660, 2013.
4. Khan, M. Z., Alhazmi, O. H., Javed, M. A., Ghandorh, H., & Aloufi, K. S. (2021). Reliable Internet of Things: Challenges and future trends. Electronics, 10(19), 2377.
5. Li, X., Liu, Y., Ji, H., Zhang, H., & Leung, V. C. (2019). Optimizing resources allocation for fog computing-based Internet of Things networks. IEEE Access, 7, 64907-64922.
6. Mangla, M., Kumar, A., Mehta, V., Bhushan, M., & Mohanty, S. N. (Eds.). (2022). Real-life applications of the Internet of Things: Challenges, applications, and advances.
7. Qadri, Y. A., Nauman, A., Zikria, Y. B., Vasilakos, A. V., & Kim, S. W. (2020). The future of healthcare internet of things: a survey of emerging technologies. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22(2), 1121-1167.
8. R. Want and S. Dustdar, “Activating the internet of things [guest editors’ introduction],” Computer, vol. 48, no. 9, pp. 16–20, 2015.

9. Wang, Z., Liu, Y., Sun, Y., Li, Y., Zhang, D., & Yang, H. (2015, May). An energy-efficient heterogeneous dual-core processor for Internet of Things. In 2015 IEEE international symposium on circuits and systems (ISCAS) (pp. 2301-2304). IEEE.
10. Zafar, S., Bhatti, K. M., Shabbir, M., Hashmat, F., & Akbar, A. H. (2022). Integration of blockchain and Internet of Things: Challenges and solutions. Annals of Telecommunications, 1-20.