Parent-aware routing algorithm for RPL in IoT networks

İnternet'e bağlı akıllı cihazların sayısı günden güne artmakta ve önem kazanmaktadır. Bu konu ile ilgili çeşitli terminolojiler literatürde yer almaktadır : IoT (Nesnelerin İnterneti), IOE (Her şeyin İnterneti), WoT (Nesnelerin Ağı), WoE (Her şeyin Ağı), M2M (Makineden Makineye) vb. En popüler isimlendirme olarak IoT kullanılmaktadır. IoT ortamındaki en yaygın paradigma ve dikkate alınması gereken konu hemen hemen bir çok cihazın/aygıtın kablosuz veya kablolu bağlantılar yoluyla internete erişmeleridir. Bunun tabi tam tersi de geçerlidir. İnternet üzerinden de bu cihazlara ulaşılabilir olunması. Kablosuz duyargaların internet ile kontrol edilmesinde IPv6 adresi üzerinden ba¨glantı kurulumu yapılmaktadır genellikle. Nesnelerin internete bağlanması ile gerçeklik kavramında da bazı değişiklikler gündeme gelecektir. Gerçek ve sanal dünya oldukça birbirine yakınsar olacaktır. Enerji, ulaşım, şehircilik ve diğer birçok alanlarda yer alan uygulamalar, sistemler ve yapılar daha akıllı ortamlar yaratacaktır. IoT'nin en önemli hedeflerinden biri her zaman her yerde internete bağlanacak nesneler sağlamaktır. Bunun için altyapı ve erişebilirlik durumumun da oldukça iyi olması gerekir. IoT teknolojisini özet olarak yeni internet devrimi olarak düsünebiliriz. Bir endüstri analiz firması olan IDC'nin yapmış olduğu bir çalışmaya göre, 2020 yılına kadar 212 milyar sayısına ulaşacak cihaz olması ve bunların da 30 milyar kadarının internete bağlı olaca¨gı öngörülmekte. Bu cihazlarin neler olduğuna baktığımızda karşımıza bir çeşitlilik çıkmakta: klasik bilgisayarlar, akıllı telefonlar, robotlar, insansız hava aracı (drone), canlılar, sensörler vb. Klasik kablosuz sensör ağlarının internete bağlanabilme özellikleri kazanmaları ve bu konularda yapılan akademik ve sanayi çalışmaları IoT yaklaşımının getirdi¨gi bir sonuçtur. Kablosuz sensörler IoT sistemlerinin en önemli yapılarından biridir. Kablosuz sensörler yardımıyla eski tür cihazlar, aygıtlar ve eşyalar internet ağına dahil olabilme özellikleri kazanmalari sayesinde IoT ekosisteminin bir parçası olabilirler. Kablosuz sensörlerin internete bağlanmaları ve taşınabilmeleri ile ilgili IETF organizasyonu tarafından bir çalışma grubu oluşturulmuştur. Bu çalışma grubuna 6LoWPAN ismi verilmiştir ve hedefi düşük güçlü kişisel kablosuz alan ağlarının IPv6 mimarisi ile uyumlu hale getirilmesi olmuştur. 6LoWPAN yapısı daha önce IEEE tarafından standartlarılmış 802.15.4 protokolü üzerine inşa edilmiştir. Standarda ve yığın yapısına getirilen özellikler ile IEEE 802.15.4 uyumlu çalışabilen kablosuz sensör yapıları internet protokolü ile artık iletişim kurabilmektedir. IEEE 802.15.4 OSI mimarisinde birinci ve ikinci katmanlar olan fiziksel ve veri bağı katmanlarını gerçeklerken; 6LoWPAN adaptasyon katmanı da bu iki katman ile Ağ katmanı arasında bir ara yüz görevi üstlenmenktedir. Kablosuz sensör düğümlerinin kendi doğası gereği mevcut yönlendirme protokolleri ile çalışması pek mümkün değildir. Bundan dolayı IETF, ROLL (Routing over Low Power and Lossy Links / Düşük Güç ve Kayıplı Ağlar Üzerinde Yönlendirme) ismini verdiği başka bir çalışma grubu ile RPL (IPv6 Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks / Düşük Güç ve Kayıplı Ağları için IPv6 Yönlendirme Protokolü) standartlarını IoT sistemleri için geliştirmiştir. RPL protokolünün temel işlevi kablosuz sensörler ile internet bulutu arasındaki veri trafiğinin yönlendirilmesini sağlamaktır. Bunu yaparken de kablosuz sensörlerin düşük güç tüketimi, kayıplı olması gibi özelliklerini de göz önünde bulundurmaktadır. RPL mimarisi içerisinde yönlendirme ve iletim yolunun belirlenebilmesi için objective function (amaç fonkisyonu) ismi verilen yaklaşım kullanılmaktadır. OF ile yapılan işlem, düğümlerin ya da link hatlarının çeşitli özelliklerine (hat kalitesi, atlama sayısı vb.) göre karar verip en uygun yolun iletim hattı için seçilmesidir. Literatürde ve endüstride RPL gerçeklemelerinde en çok bilinen iki tane amaç fonksiyonu vardır. OF_0 olarak da adlandırılan ilk metot düğümler arasındaki atlama/uzaklık seviyesine bakarken; OF_1 ya da diğer bilinen isimlendirmesi ile MRHOF (Histeresiz Amaç Fonksiyonu ile Minimum Derece) ise hat kalitesine bakmaktadır. Kablosuz sensör düğümleri yardımı ile internete bağlanabilen cihaz sayısı günden güne artmaktadır. Bu da IoT ağlarında, topolojilerinde yer alan sensör düğümlerin verimli kullanılabilmesi ihtiyacını doğurmaktadır. Mevcut amaç fonksiyonu çözümlerinden hiç biri sensör düğümünün yoğunluğu, iletişimde olduğu ebeveyn sayısı ile direkt olarak ilgilenmemektedir. Bir sensörün ebeveyn sayısının fazla olması onun veri iletiminde daha fazla çakışma yaşamasına neden olabilir. Link kalite değeri (ETX) birbirlerine yakın olan iki sensörden ebeyevn sayısı fazla olanın seçilmesi yukarıda bahsedilen probleme zaman zaman neden olabilir. Ayrıca topolojinin daha az ebeveyn ile temsil edilmesi dengesiz bir yapı oluşturmasına da neden olmuş olur. Bu tez, ile yeni bir OF metodu önerilmiştir. PAOF (Parent Aware Objective Function / Ebeveyn Temelli Amaç Fonkiyounu) ismi verilen bu yöntem hem ETX değeri hem de ebeveyn sayısına bakarak bir sensörün yönlendirme için seçilmesine karar verir. Böylelikle seçilme şansı olmayan sensörler de tercih edilen ebeveyn olarak belirlenip ağdaki toplam yönlendirme yapacak olan sensör sayısı artırılır. Bu da daha dengeli bir yapı ile birlikte sensörlerin üzerine düşecek olan veri iletimi yoğunluğunu da azaltmış olur. Tercih edilen ebeveyn sayısının artması, yaşanacak çarpışma ve çakışmalar da iyileştirme yapacağı için paketlerin merkezi düğüme iletilmesindeki gecikmeyi de genel anlamda azaltacaktır. PAOF yöntemi OSI mimarisinden aşina olduğumuz 3 numaralı katman olan Ağ Katmanında çalışmış olacaktır. Önerilen bu yeni yöntem kablosuz sensör ağları ve IoT için uzunca bir süredir kullanılagelen Contiki işletim sisteminde geliştirildi. Bu işletim sisteminde yer alan ContikiRPL mimarisi üzerinde yapılan yazılımsal geliştirmeler ile PAOF çalıştırılmış oldu. Simulasyon olarak da Contiki ile beraber gelen Cooja ortamı kullanıldı. PAOF yöntemi simulasyon aracılığı ile literatürde yer alan ve en yaygın şekilde kullanılan MRHOF ile karşılaştırıldı. Simulasyonlar sırsında hem farklı topolojiler hem de farklı trafikler denendi. Böylelikle çözümün olabildiğince farklı sahalarda kullanılma deneyimi tecrübe edilmiş olundu. Elde edilen sonuçlarda PAOF yönteminin özellikle ortalama ebeyeyn yük yoğunluğu, ebeveyn çeşitliliği ve de uçtan uca gecikme parametrelerinde MRHOF yönteminden genellikle daha başarılı ve verimli olduğu gözlendi.