一个LoRaWAN试验台设计支持关键的情况下:原型和评估

文摘

物联网是当今通信最热门的话题之一,与当前收入151美元,约70亿连接设备,和前所未有的增长预期下一年了。大量的传感器和执行机构预计将出现,需要新的无线技术,可以延长电池的寿命,可以覆盖大部分地区。LoRaWAN是其中一个最优秀的技术,满足这些需求,吸引了学术界和产业界的关注。本文的设计LoRaWAN试验台,以支持关键的情况下,紧急情况和自然灾害等。这种自愈LoRaWAN网络体系结构将提供弹性当核心网络设备的一部分可能会变得有缺陷。这种韧性是通过虚拟化,妥善编排不同的网络实体。不同的选项被设计和实现真正的原型。基于我们的绩效评估,我们认为使用microservice编排与几个副本LoRaWAN网络实体和一个负载均衡器产生几乎无缝的复苏使其妥善解决恢复后系统崩溃造成的灾难性事件。

1。介绍

物联网(物联网)是当今通信最热门的话题之一。尽管先前的预测可能高估了连接IoT-devices的发展,很明显,当前和短期市场收入令人印象深刻:从2018年的151美元上升到2025年的1567美元。当前IoT-devices从6到90亿设备(例如,当前物联网设备的数量在2018年是70亿,根据IoT-analytics [1)而预测估计,到2020年从20到300亿年物联网设备(例如,爱立信图280亿* 2021 (2])。

的很多物联网服务按照类别的大规模机械化的通讯(mMTC), 5 g的三个主要用例(除了增强移动宽带和ultrareliable MTC)和低延迟。自mMTC通信承担大量的设备,在大多数情况下,电池和大量的地点和环境,其主要的需求是低功耗通信和广泛的报道。

两个主要的技术满足这些需求被用于这些应用程序:细胞进化和低功率宽区域网络(LPWAN)。

关于细胞进化,第三代合作伙伴计划(3 gpp)曾试图适应现有的移动物联网设备的标准要求。这样,手机物联网标准利用现有移动网络基础设施,以整合两个世界。物联网的一些主要细胞技术是扩展覆盖全球移动通信系统(EC-GSM), LTE Cat-0(新的低复杂度长期进化设备,3 gpp释放12)中定义,LTE-M,窄带物联网(NB-IoT)。NB-IoT地址mMTC的特定要求,但与LTE Cat-0和LTE-M设备,需要一个特定的频段不同于那些用于LTE或LTE-Advanced。

相反的细胞技术,LPWAN技术与物联网的需求从一开始出生。先前如当地或网状网络可容纳物联网服务的一部分,如电池电量过低消费和优化低数据速率但不用于覆盖全球。一些最流行的LPWAN技术LoRaWAN, SigFox RPMA, NWave。他们提供远程(几十公里)、极低的功耗(年的电池操作),和非常低的带宽(数万kbps)和利用license-exempt频带。LPWANs的另一个优点是,他们需要更低的投资相比,移动网络,让新玩家与当前移动网络运营商(MNOs)。出于这个原因,许多MNOs(例如,KPN,橙色,SK电讯,Bouygues电信,电信,和软银)已经开始部署LoRaWAN(远程广域网)来补充他们当前的蜂窝网络部署。

在本文中,我们提出的设计LoRaWAN试验台支持关键的情况下,即,an IoT testbed that shall be able to automatically recover if part of its network infrastructure is destroyed. Since, in the case of LoRaWAN, the radio equipment is cheap and can be easily replaced, we will focus on the core network infrastructure.

本实验将结合的示威者5金鹰天地(3)项目。5金鹰天地是一个西班牙语之间的协调研究项目5所大学和研究中心(大学为加泰罗尼亚,格拉纳达大学,目前Fundacio i2CAT,卡洛斯三世大学和大学德尔·派斯瓦斯科),旨在提供一种自适应管理5 g服务支持关键事件在城市。在这个意义上,5金鹰天地是专注于一个最困难的情况下为当前和未来的通信系统:意外事件影响相对大量的手机用户都集中在一个小区域,如交通堵塞由于交通拥堵或事故、灾害或其他紧急情况下,可能会影响大量用户。概述的5金鹰天地演示如图1。

5金鹰天地研究项目的目标之一是一个虚拟化的设计5 g网络大规模物联网和宽带体验。在5 g的背景下,不同的无线技术将共存技术替代信息生产者和消费者之间的互连。

在物联网的情况下,无线技术将被包含在5金鹰天地示威者将LoRaWAN网络提出了原型。为此,这个原型将结合5金鹰天地4 g / 5 g网络演示(我们以前的工作后4]。

定义的状态的文学艺术的评价LoRaWAN和罗拉台实际部署非常丰富的质量和数量。的论文数量一直致力于测量LPWAN性能指标在室内和室外的部署,以及在农村,城市和郊区的场景。

几乎总是所有的这些作品关注覆盖测量。特别是,不同的评估报告,从覆盖距离(5- - - - - -8)成功的比例包交付(9),在不同的场景和操作条件,即不同的载荷大小(10)和不同的障碍或传播因素(11,12),在高密度城市环境与许多multifloor建筑(13]。

在[14)比较不同LoRaWAN台提供的几个指标(RSSI、信噪比和距离)。文献[15]对数据包传输时间为不同的传播因素。此外,(16)评估LoRaWAN平均吞吐量的传播因素的函数不同的载荷大小。

然而,没有一个报告论文评估LoRaWAN韧性维度在紧急情况下,即花费的时间恢复,系统崩溃后包丢失的影响。注意,这些定量评估明确将有助于确定LoRaWAN适合物联网在关键情况下部署。

本文的主要目的是自愈的提议LoRaWAN网络体系结构提供弹性临界情况下如地震、火灾、或飓风。在这种情况下,网络设备可能成为问题的一部分。通过虚拟化核心网络中不同的实体,即。,converting them into VNFs (Virtual Network Functions), we will be able to reduce costs, increase flexibility, and provide resilience. We have implemented different options for the virtualization of the LoRaWAN core network entities which will be compared in terms of time for recovery, packet losses, and resource usage.

对于这个目标,本文的其余部分组织如下。部分2提供了一个LoRaWAN技术概述,包括主传动的特点和体系结构。部分3描述LoRaWAN实现问题。特别是,NFV(网络功能虚拟化)编排选项使用microservices和虚拟机解释道。部分4解释我们的实验。它包括硬件安装和软件平台的细节。部分5识别评估四个用例,它包括结果。最后,部分6总结了纸和提供了主要结论。

2。LoRaWAN概述

LoRaWAN [17)是一种标准化的低功率广域网(LPWAN)使用罗拉18)或移频键控调节。罗拉是一个专有Semtech调制属于法国公司。这个灯是基于CSS(线性调频扩频)和功能相同的低功耗移频键控的特点但增加覆盖范围。罗拉信号的带宽可以是125,250,或500 kHz,可以使用不同的扩散因子(SF)实现数据速率和覆盖范围之间的权衡。

被定义为的传播因素 ,在哪里芯片速度和吗符号率。由于芯片速度是常数一个固定的带宽( 芯片/秒,是带宽),高科幻意味着低数据率,但增加了传播范围由于更高的鲁棒性。代码从不同的SFs是正交的,所以可以同时传输多个帧相同的频道,只要他们使用不同的SFs。

LoRaWAN是一个开放标准由罗拉联盟管理。LoRaWAN定义了介质访问控制(MAC)层上罗拉物理层。它还定义了系统架构。

MAC层利用工作周期减少碰撞在一个简单的概率和hardware-efficient方式。根据地方法规(19),这个责任周期可以,例如,1%,这意味着LoRaWAN节点只能传送1%的时间,从而影响其最大数据速率。这种限制使得科幻选择高对传输速率的影响,因为它是确定时间在空气(ToA)。ToA可以计算 在哪里和 ,分别是序言和负载传输时间,而 象征。

在欧洲法规的情况下,工作周期1%,SFs和带宽之间的组合产生不同的数据速率(DR)包括在表中1。这个表还包括ToA和连续帧之间的最短时间(即。,履行责任周期限制)假设应用程序负载12字节。

LoRaWAN网络的体系结构是基于星型拓扑结构,如图2。这图显示了不同实体共同LoRaWAN部署。它包括无线接入网络(RAN)和核心网络(CN)。跑是由节点和网关充当基站转发帧收到收音机接口核心网络实体。CN是由一个IP网络和两种类型的服务器:网络和应用程序服务器。

网关的所有帧转发到网络服务器完整性保护(由于消息完整性代码(MIC)生成网络会话密钥,NwkSKey),而隐私保存到应用程序服务器(由于载荷与应用程序会话密钥的加密,AppSKey)。网络服务器发送数据包到适当的应用程序服务器,负责处理客户应用程序和处理客户数据。因为这个架构实现端到端的安全,可以从不同的IP网络基础设施提供者。

为了交换所需的会话密钥(NwkSKey和AppSKey),LoRaWAN标准定义了两种活化方法当节点连接到网络:激活个性化(ABP)和无线激活(OTAA)。

在第一种情况下,发包人应当包括这些信息的节点(即。,存储在他们的固件)和服务器。因此,不需要的信号。在第二种情况下,节点发送一个JoinRequest框架的设备标识符(DevEUI),应用程序标识符(AppEUI)和一个随机的挑战(DevNonce)。在接收帧,网关发送JoinResponse框架与设备地址(DevAddr),一个网络标识符(NetID),另一个随机挑战(AppNonce)。这些数据和预共享密钥(AppKey),节点和服务器都能够得到相同的NwkSKey和AppSkey,用于后续的传输。两种激活类型图进行了总结3。

LoRaWAN允许节点与网关虽然不对称双向通信,由于上行传输(从节点网关)强烈支持。定义了三种类型的设备(类A、B和C)具有不同的能力。类是最节能,必须支持的所有节点。类节点使用纯ALOHA上行接入,他们只能接收下行帧上行传输成功后。这个类是用于电池驱动的传感器。B类利用信标节点从网关发送来决定他们是否要接收下行帧,使用计划接收窗口在可预测的时间没有成功的上行传输的需要。这个类是用于电动执行机构。最后,C类节点总是听收音机界面传输时除外。由于其功耗,C类主要适用于动力传动装置。评论说,类是强制性的,所有LoRaWAN节点,和三个类可能在同一个网络共存。

3所示。虚拟LoRaWAN网络体系结构的实现

本节介绍了两个选项已实现的虚拟化和自动编排LoRaWAN网络。说,第一个方案是基于使用Kubernetes microservices平台。第二个实现基于虚拟机,使用OpenStack及其模块的自动部署LoRaWAN服务。

3.1。使用Microservices LoRaWAN NFVs编排

由于LoRaWAN网络的体系结构和轻量级的功能不同的实体,它们可以作为microservices部署。随着集装箱化的成功技术,如码头工人(20.),microservices可以实现结果容器非常快速启动,可以很容易地部署。

为了实现LoRaWAN网络支持autorecovery在紧急情况下如地震、火灾、飓风,或任何其他情况,可能破坏核心网络基础设施的一部分,microservice编制平台的使用可能满足这些需求由于其效率的CPU、内存和存储消耗相比,虚拟机(21- - - - - -23]。

特别是,我们建议利用Kubernetes平台(24)(也叫k8)集装箱编配。图4提出了建议的体系结构。细节的硬件和软件实现5金鹰天地Kubernetes集群中描述的部分4。

LoRaWAN网络和应用服务器是基于LoRaWAN服务器项目25),一个开源项目,它提供了用于构建的组件LoRaWAN网络。图5总结了不同的码头工人和公开的服务之间的交互,允许外部连接。码头工人图像实现LoRaWAN网络和应用服务器,以及所需的服务,已经修改并存储在个人存储库来支持与Kubernetes沟通。

3.2。使用虚拟机LoRaWAN NFVs编排

使用虚拟机的实现,由于它的受欢迎程度,大型社区、高可用性的模块,是开源的,我们选择了使用OpenStack。我们OpenStack试验台是基于岩石释放和已经安装使用DevStack脚本。

除了主OpenStack服务(重点为标识服务,反光形象服务,新星的计算实例或虚拟机,中子网络连接,和地平线仪表板用户界面),热量和测云仪已经安装的编排和遥测技术服务。选择虚拟机监控程序是KVM(基于内核的虚拟机)使用QEMU即写即拷(qcow2)作为虚拟机映像格式。

作为比较,虚拟机映像是基于CentOS 7云映像,类似于Kubernetes部署。出于同样的原因,LoRaWAN网络和应用服务器也使用LoRaWAN服务器安装项目25]。我们的原型使用OpenStack是描绘在图6。

对于我们的OpenStack的实验,我们已经开发出一种模块自动开始一个新实例,提供参考资料,然后启动。这个过程一旦触发破坏是由于原来的实例,例如,一个灾难性的事件。模块利用API提供的热协调器和测云仪的指标。

4所示。实验方案

本节描述硬件和软件用于我们的LoRaWAN网络的设计原型。

4.1。硬件设置

我们LoRaWAN网络的无线接入网络的原型是由5网关和12节点。网关是LiteGateways iMST (26],它利用一个覆盆子π连接到一个iMST ic880A LoRaWAN集中器和868 mhz天线(见图7)。

节点TTGO-LoRa32设备(见图8),是基于ESP32单片机Semtech的SX1276罗拉收发器。

我们的核心网络的原型是由两台服务器的英特尔酷睿i7 - 7820 x CPU(8核操作在3.6 GHz)和32 GB的RAM位于格拉纳达大学(格)。这两个服务器充当主节点的Kubernetes集群和第一个工人节点(minion-1)。此外,我们有其他两个服务器位于巴塞罗那大学为加泰罗尼亚(UPC)(基于一台英特尔i7 - 5820 k的操作在3.3 GHz)和Fundacio i2CAT(基于Intel Xeon E312xx (Sandy Bridge) 32核心操作在2.5 GHz),它充当第二个和第三个工人节点(minion-2和minion-3),分别。

之间的IP网络直接以太网连接网关和主服务器位于格拉纳达大学,也实现了前端使用NGINX入口控制器。

4.2。软件配置

节点使用Arduino程序框架,基于IBM的LMIC图书馆(27]。传输LoRaWAN框架之前,节点连接到服务器(命名实验管理器)问是否应当传输,因此让我们来控制网络负载。此外,从服务器传输参数也吩咐。这些参数包括扩散因子和帧之间的时间,这是由一个常数项和随机项。

图9包括“TTGO # 1”节点的一个例子,这是连接到我们的服务器通过wi - fi网络“5 gcity-testbed”显示的IP地址。最后传输参数的使用扩频因子7 (SF7)和帧之间的时间与一个固定部分( )10秒+一个随机的部分( )0到10秒。应当指出的是,ESP32包含硬件产生真随机数每当一个射频子系统(即运行。启用,蓝牙或wi - fi) [28]。

为了避免节点和实验管理器之间的连接可能会影响实验的结果,例如,由于额外的延迟,所有节点连接到无线网络只有当他们打开;即。,there is no connection establishments during the experiments. The mean response time, between the request from the node and the response from the server, has been measured around 85 ms, which is much lower than the time between LoRaWAN frames (which has a minimum value of 6.2 seconds according to Table1SF7和125 kHz从未低于10秒进行实验)。此外,服务器收集统计数据的节点,因为它知道什么时候他们会传送一帧和参数。

如前所述,网关是基于覆盆子π平台iC880A集中器。软件是基于参考网关实现与TTN-ZH(苏黎世的社区网络)(29日),已配置为使用我们自己的LoRaWAN网络服务器。网关也与实验管理器,它收集日志LoRaWAN活动有关。

我们的Kubernetes集群是基于Kubernetes 1.5.2版本。在便携性和再现性的目的,主节点和工人都虚拟化和执行使用5.2.22 VirtualBox版本。主机操作系统是Ubuntu服务器16.04.05(64位),和来宾操作系统是CentOS 7.5.1804核心(64位)与1和2 GB的RAM。我们利用的流浪汉版本2.1.5为了自动化虚拟机部署和Ansible 2.6.4版的安装和配置自动化所需的包。

为了简化连接要求工人和主节点,创建VPN使用OpenVPN 2.4.6版本使用客户端证书身份验证。通过这种方式,只需要有一个主节点公共IP地址。此外,它可以消除由于防火墙规则的可能性问题。在我们的VPN,主节点充当OpenVPN服务器而工人节点充当OpenVPN的客户。工人们也收集tcpdump痕迹的TCP / UDP端口使用相关服务LoRaWAN部署,后来送到实验管理器。

码头工人实现LoRaWAN部署也与实验管理器,启动/停止服务根据实验和收集所需的日志和统计数据。

实验管理器连接到不同的实体使用SSH连接,这使我们能够执行命令(例如,启动或停止一个特定的服务),上传文件(例如,一个配置文件),或下载文件(如日志,tcpdump痕迹,或统计数据)。在LoRaWAN节点的情况下,他们连接到实验管理器发送一个LoRaWAN框架后请求的传输参数下一帧。如果连接管理器命令的节点传输,它将在10秒后又问。图10显示了实验的实验的简化视图。

NGINX入口控制器已经配置了默认值负载平衡不同的外部服务,即。,the UDP port 1700 (which is used by the lorawan-gateway-bridge container), the TCP port 1883 (which is used by the MQTT broker), and the TCP port 443 (which is used for the HTTPS-based GUI). The main parameters aremax_fails= 3,fail_timeout= 30多岁,也就是说,在备份服务器将使用主服务器后未能应对至少三包一段30秒。

根据这个实验的经理,我们开发了一个框架基于脚本生成不同的场景为无线接入网和核心网络和自动收集统计信息,这将在下一节中使用的实验评价。

5。用例和实验结果

考虑到两个选项,我们跟随的虚拟化LoRaWAN网络实体,即。,使用microservices (Kubernetes)和虚拟机(OpenStack),以下用例测试:(我)UC1:Kubernetes部署一个复制品和默认参数:Kubernetes考虑的选择版本部署(即一组豆荚和服务外部)5分钟后不可用。因此,一个新副本将被部署之后。(2)UC2:Kubernetes部署一个副本并驱逐pod超时30秒。而不是默认等待300秒,这个用例试图反应更快可能不可用工人节点由于灾难性的情况。我们没有选择一个较低的超时值(例如3秒),以避免新的复制部署由于临时网络波动。(3)UC3与两个副本:Kubernetes部署:在这种情况下,在最初选择格拉纳复制品,副本可以在UPC / i2CAT将用于备份。(iv)UC4:OpenStack部署一个复制品和默认参数:类似于第一个用例,但使用OpenStack平台。

选择这四个用例的原因是双重的。首先,测试和比较不同的配置使用microservices已经被证明是适合LoRaWAN服务器的部署。为此,我们想比较使用Kubernetes和默认值(UC1,超时300秒),有两个副本为了实现一个解决方案(几乎)没有服务中断(UC3)和一个中间情况(UC2)。第二个原因是比较Kubernetes(容器,UC1)和OpenStack(虚拟机,UC4)的默认配置。

因为我们要模拟一个高负载物联网情况下,节点将使用SF7传输由12帧和125 kHz,导致最低6.2秒的时间帧之间由于工作周期(见表1)。因为我们想要传输不相关的,之间的时间框架是由一个固定的部分,= 10秒,和一个随机的部分, ,它遵循一个随机均匀分布在0和10秒之间。这也避免了碰撞的问题由于节点的同步开启。

与这些价值观,帧之间的平均时间是15秒,即。,导致的负载 帧/秒,这是类似于约1000个节点传输一帧每20分钟。这些框架将收到的只有一个网关,这意味着它将高负载,因为其他作品(例如,30.)表明LoRaWAN网关能够支持的最大负载没有帧损失约0.1帧/秒。这是最大负载,可以生成真正的在我们的实验设备。是留给未来的工作包括负载测试工具将允许我们评估的性能试验台在压力条件下(例如,在31日),作者从14000个节点生成的模拟负载)。

提出了用例,主要性能指标恢复时间,即。,the time that elapses from the failure in one worker node until another worker node executes the pod with the LoRaWAN deployment, and the lost frames during that recovery. It shall be noted that the lost frames will depend on the gateway load, and the results shown in this section are given for the aforementioned load of 0.8 frames/sec. Additionally, we also want to show the different requirements, in terms of CPU and memory, between the usage of a Kubernetes cloud or OpenStack.

数据11和12描述的主要性能指标与复苏LoRaWAN核心网络设备故障后由于,例如,一个灾难性的情况。所有的用例(UC1 UC4)都包括在内。这些box-and-whisker图表包括一盒有界第一和第三个四分位数和线条延伸至最小值和最大值,分别。中间还包括为界限的。

如图所示,UC1只需5至6分钟(平均321秒和13.6的标准偏差)恢复由于pod驱逐超时默认值(300秒)。UC2而言,我们减少了这个超时30秒,导致恢复时间约一分钟(平均64秒的标准差是14.7)。结论与Kubernetes-based用例,UC3几乎可以忽略的恢复时间。这是因为两个副本已经执行,和第二个第一个失败时接管。因为我们使用NGINX前端的默认值,只有三个包需要改变从一个复制到另一个。这些数据包的速率取决于LoRaWAN节点的传输和一些周期性的包,4秒的恢复时间的标准偏差为2.4。预计,丢失的帧的数量大约是恢复的时间成正比。

OpenStack的用例(UC4),开发模块等5分钟(如Kubernetes的默认超时时间值)在配置和启动新实例之前,导致总恢复时间约6分钟(平均358.1秒和标准偏差为0.72)。与前面的用例,丢失的帧的数量几乎是成正比的恢复时间。

接下来,我们比较两个选项的使用资源。对于Kubernetes,我们采用cAdvisor [32),一个工具,提供运行容器的资源使用和性能特征。使用的资源不同的容器组成Kubernetes部署LoRaWAN负载0.8包/秒以下总结表2。

结果表2显示CPU使用率几乎可以忽略不计(低于0.01%)的总内存使用量LoRaWAN部署是39 MiB。

图13礼物的总CPU使用情况的一个工人Kubernetes集群的节点。如图所示,Kubernetes(和码头工人)使用的CPU的资源很少,6%到7%的一个核心。主要消费者是流程管理相关Kubernetes云(kubelet 2.8%, dockerd-current 0.5%和kube-proxy 0.4%)。

在记忆方面,约1.6 GB是工人使用的节点。储备更多的内存的过程也与Kubernetes (java和392 MB, kubelet 75.9 MB, dockerd-current 51.5 MB, kube-proxy 39.9 MB,和flanneld 26.8 MB)。

在OpenStack的情况下,采用的总内存工作节点8.45镶条当没有实例部署和288 MiB与执行LoRaWAN当一个虚拟机。CPU,工人节点消耗1.28 CPU核心。这意味着,在给定的场景,OpenStack需要超过5次Kubernetes所需的内存和CPU消耗的18倍。

6。结论

在本文中,我们提出了使用microservices平台如Kubernetes LoRaWAN网络基础设施的部署。根据其编制功能,该框架能够支持灾难性情况和快速恢复在核心网络设备故障。评估这个解决方案的性能,完成LoRaWAN网络的原型实验已经实现。通过使用一个实验经理,我们已经能够自动化的节点交通生成和数据的自动记忆,以及失败的存在。我们评估实现的时间恢复,失去了框架,和资源使用。进行评估后,我们声称的使用的几个副本LoRaWAN核心网络实体和一个负载平衡器,自动更改服务器之间的一个快速和有效的方式,产生几乎无缝的复苏,是什么使得它成为一个妥善解决的系统崩溃后的恢复造成的灾难性事件。

对于未来的工作,基于我们之前的分析33,34),我们计划的数学模型,实现VNFs为了估计性能对于一个给定的配置和获得规模时通过请求更多的资源。

数据可用性

从现场测试数据生成我们LoRaWAN试验台。日志或任何其他信息要求作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是支持的部分西班牙经济和竞争力和欧洲区域发展基金(项目tec2016 - 76795 c6和eqc2018 - 004988 p)。

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