AQM-of-Things: Special Queue Management Approach for Internet of Things

Abstract

Although Internet of Things (IoT) networks are massively deployed in many different areas, there are significant problems regarding the network topology and capacity, due to low smartness level of IoT devices and cost matters. Congestion and queue management especially in an IoT network buffer is one of the most important subjects that need to be considered. In this paper, we propose a novel game-theoretical approach to manage the queue and avoid possible congestion, by adding a little intelligence to dumb nodes with a lightweight method called AQM-of-Things (AQMoT). Extensive-form game formulation is used for defining decision making criteria of both IoT nodes (when to send) and gateways (when to drop). We describe a game model according to the queue level as well as other network conditions. Thus, a novel congestion avoidance method is proposed, where senders care about the gateway’s current situtation with a very lightweight game theoretical algorithm. We also demonstrate a conceptual comparison with alternative queue management approaches, and conclude that the proposed AQMoT approach has important advantages especially in IoT domain.

Keywords

• Internet Of Things
• Active Queue Management
• Congestion Avoidance
• Game Theory

Nesnelerin Kuyruk Yönetimi: Nesnelerin İnternetine Özel Kuyruk Yönetim Yaklaşımı

Öz

Birçok farklı alanda Nesnelerin İnterneti (IoT) kullanımının giderek yaygınlaşmasına rağmen, günümüzde hala cihazların düşük işlem yetenekleri ve maliyet endişeleri sebebiyle ağ topolojisi ve kapasitesiyle ilgili büyük problemler bulunmaktadır. Farklı öncelik seviyelerine sahip çok fazla veri trafiği oluşturan düşük işlem yetenekli sensörlerin ağ topolojisi içerisinde sayısı artırılırken genelde ağın kısıtları IoT’de göz ardı edilmektedir. Bu makalede, kuyrukları yönetebilmek ve ağdaki olası tıkanmaları engellemek için bu ağ noktalarına oyun teorisi yaklaşımlı bir aktif kuyruk yönetimi yaklaşımı önerilmiştir. AQM-of-Things (AQMoT) adı verilen bu yaklaşımda, ağ düğümlerine az miktarda ama etkili bir zeka kazandırılması önerilmektedir. Genişletilmiş bir oyun modeli formülize edilerek hem IoT cihazlarının ne zaman veri göndereceklerine dair, hem de haberleşme ünitelerinin ne zaman verileri düşüreceklerine dair karar verme mekanizmaları belirlenmiştir. Oyun modelinde kuyruk uzunluğu ve diğer ağ durumları dikkate alan bir yöntem geliştirilmiştir. Bu şekilde, diğer algoritmaların aksine haberleşme ünitelerinin durumunu hafif ve oyun teorisini baz alarak gözeten yenilikçi ve tıkanıklıktan kaçınan bir yaklaşımı öne sürüyoruz. Ayrıca AQMoT yaklaşımı alternatif kuyruk yönetim yaklaşımları ile kavramsal olarak karşılaştırılmış ve özellikle IoT alanında önemli avantajları olduğu sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Nesnelerin İnterneti
• Aktif Kuyruk Yönetimi
• Tıkanıklıktan kaçınma
• Oyun Teorisi

Kaynakça

1. Ataç, C., and Akleylek, S. (2019). A survey on security threats and solutions in the age of IoT. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, No. 15, (pp. 36–42).
2. Naik, N. (2017). Choice of effective messaging protocols for IoT systems: MQTT, CoAP, AMQP and HTTP. 2017 IEEE international systems engineering symposium (ISSE), IEEE, (pp. 1–7).
3. Baker, F., and Fairhurst, G (2015). IETF Recommendations Regarding Active Queue Management. RFC 7567. https://doi.org/10.17487/RFC7567, URL https://rfc-editor.org/rfc/rfc7567.txt.
4. Toğay, C., Mutlu, G., Kurtuluş, D., and Özgür, F.(2019). Secure Gateway for the Internet of Things. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, No. 16, (pp. 414–426).
5. Gomez C., J. C. (2019). TCP Usage Guidance in the Internet of Things (IoT). IETF.
6. Floyd, S., and Jacobson, V. (1993). Random early detection gateways for congestion avoidance. IEEE/ACM Transactions on networking, Vol. 1, No. 4, (pp. 397–413).
7. Freed, M., and Amara, S. K. (2006). Policy-based weighted random early detection method for avoiding congestion in internet traffic. US Patent 6,996,062.
8. Feng, W.-C., Kandlur, D. D., Saha, D., and Shin, K. G. (1999) .A self-configuring RED gateway. IEEE INFOCOM’99. Conference on Computer Communications. Proceedings. Eighteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. The Future is Now (Cat. No. 99CH36320), Vol. 3, IEEE, (pp. 1320–1328).

9. Hassan, M., and Jain, R. (2003). High performance TCP/IP networking, Vol. 29, Prentice Hall Upper Saddle River, NJ
10. Feng, W.-c., Kapadia, A., and Thulasidasan, S. (2002) GREEN: proactive queue management over a best-effort network. Global Telecommunications Conference, 2002. GLOBECOM’02. IEEE, Vol. 2, IEEE, 2002, (pp. 1774–1778).
11. Pan, R., Natarajan, P., Piglione, C., Prabhu, M. S., Subramanian, V., Baker, F., and VerSteeg, B. (2013). PIE: A lightweight control scheme to address the bufferbloat problem. 2013 IEEE 14th International Conference on High Performance Switching and Routing (HPSR), IEEE, (pp. 148–155).
12. Grazia, C. A., Patriciello, N., Klapez, M., and Casoni, M. (2017). Which AQM fits IoT better?. 2017 IEEE 3rd International Forum on Research and Technologies for Society and Industry (RTSI), IEEE, (pp. 1–6).
13. Aumann, R. J. (1985) .What is game theory trying to accomplish?. Frontiers of Economics, edited by K. Arrow and S. Honkapohja.
14. Kuhn, H. (2016). Extensive games and the problem op information. In H. Kuhn and A. Tucker, editors, Contributions to the Theory of Games, (pp. 193–216).
15. Hu, S., Sun, J., Xu, Q., & Kong, J. (2020). A Fairness-driven Active Queue Management Algorithm with Hash Table and Circular Buffer. In 2020 Chinese Control And Decision Conference (CCDC) (pp. 2502-2506). IEEE.
16. Verma, L. P., & Kumar, M. (2020). An IoT based Congestion Control Algorithm. Internet of Things, 9, 100157
17. Pan, R., Prabhakar, B., & Psounis, K. (2000, March). CHOKe-a stateless active queue management scheme for approximating fair bandwidth allocation. In Proceedings IEEE INFOCOM 2000. Conference on Computer Communications. Nineteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies (Cat. No. 00CH37064) (Vol. 2, pp. 942-951). IEEE.
18. Eshete, A. T., & Jiang, Y. (2013). On the transient behavior of CHOKe. IEEE/ACM Transactions on Networking, 22(3), 875-888.
19. Lu, L., Du, H., & Liu, R. P. (2013). CHOKeR: A novel AQM algorithm with proportional bandwidth allocation and TCP protection. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 10(1), 637-644.
20. Abbas, G., Manzoor, S., & Hussain, M. (2018). A stateless fairness-driven active queue management scheme for efficient and fair bandwidth allocation in congested Internet routers. Telecommunication Systems, 67(1), 3-20.
21. Hu, S., Sun, J., Liu, Z., & Xu, Q. (2018). A PI Queueing Delay Controller Enhanced by Adaptive CHOKe for AQM. IEEE Access, 6, 57219-57229.