Diseño de un protocolo de descubrimiento de servicios y intercambio de mensajes basado en coreografía para sistemas empotrados distribuidos en el "Edge" de la arquitectura IoT

Abstract

[ES] Este documento presenta una solución bajo el paradigma de Internet de las Cosas (IoT) que permite el descubrimiento de microservicios distribuidos en la capa Edge de la arquitectura IoT. La capa Edge de la arquitectura IoT está compuesta por máquinas Raspberry Pi. Cada máquina ofrece diferentes microservicios organizados según un sistema colaborativo de coreografía. La solución propuesta implementa un middleware que incorpora modelos de transmisión de mensajes para que sean coherentes y compatibles con los protocolos actuales de mensajería de IoT. Estos modelos de transmisión, junto con un protocolo de descubrimiento basado en el estándar de OASIS WS-Discovery, permiten conectar e interrelacionar nuevos microservicios ubicados en distintas máquinas de forma rápida y efectiva, así como ayudar con el equilibrio de la carga de CPU en las distintas máquinas. El descubrimiento se implementa como un microservicio que actúa de intermediario (bróker) y admite expresiones regulares (Regexp) en el contenido del mensaje para interpretar tanto los patrones de publicación ofrecidos por los microservicios proveedores de datos como las necesidades de servicios consumidores de datos.

[EN] This paper presents a solution to support service discovery for edge choreography based distributed embedded systems. The Internet of Things (IoT) edge architectural layer is composed of Raspberry Pi machines. Each machine hosts different services organized based on the choreography collaborative paradigm. The solution adds to the choreography middleware three messages passing models to be coherent and compatible with current IoT messaging protocols. It is aimed to support blind hot plugging of new machines and help with service load balance. The discovery mechanism is implemented as a broker service and supports regular expressions (Regexp) in message scope to discern both publishing patterns offered by data providers and client services necessities. Results compare Control Process Unit (CPU) usage in a request–response and datacentric configuration and analyze both Regexp interpreter latency times compared with a traditional message structure as well as its impact on CPU and memory consumption.