Journal Review: Fog computing for sustainable smart cities in the IoT era; Caching techniques and enabling technologies - an overview

Pendahuluan

    Artikel dari jurnal yang berjudul "Fog computing pada smart cities yang berkelanjutan di era IoT: teknik caching dan teknologi pendukung – sebuah gambaran" merupakan sebuah artikel yang membicarakan mengenai sistem informasi khususnya Internet of Things pada Smart Cities. Beberapa dekade ke belakang, IoT (Internet of Things) telah digunakan untuk memudahkan manusia terkoneksi dengan perangkat (sensor, actuator, dan smart devices) tanpa batasan ruang dan waktu. Untuk menunjang pengaplikasian IoT, digunakannya cloud computing menjadi pilihan untuk memungkinkan organisasi memanfaatkan sumber daya secara remote dan dengan biaya yang lebih masuk akal.

    Kemudian terdapat cloud computing. Cloud computing memungkinkan sebuah perusahaan mengelola dan memproses big data dengan response time yang lebih dapat diterima. Cloud computing masih memiliki beberapa limitasi terkait konektivitas antara cloud dengan end devices melalui internet. Hal tersebut tidak sesuai untuk aplikasi cloud-based dalam jumlah besar dan latency-sensitive seperti connected vehicles dan smart grid. 

    Fog computing merupakan sebuah arsitektur yang lebih luas dari cloud computing yaitu hingga ke tepi jaringan dan mendistribusi komputasi, kontrol, dan penyimpanan data untuk lebih dekat dengan end users. Kelebihan fog computing. Dengan menyediakan latensi yang rendah, pemrosesan berbasis cloud dan aplikasi yang latency-sensitive dapat dilakukan di tepi jaringan. Selain itu, fog computing juga dapat digunakan sebagai paradigma dalam lingkungan yang smart untuk merancang pemrosesan informasi yang efisien. 

    Peran cloud dan fog computing pada green IoT. Green IoT didefinisikan sebagai pendekatan efisiensi energi pada lingkungan IoT. Hal tersebut didapat akibat penggunaan IoT yang cukup membutuhkan banyak energi. Berkaitan dengan green IoT, paradigma fog computing dapat diaplikasikan dengan biaya operasional dan konsumsi energi yang lebih rendah. 

Layanan pada fog layer dapat diklasifikasi menjadi tiga kategori :

Computing Services: Banyak konfigurasi pembagian beban komputasi pada beberapa layer pada sistem IoT cloud-based yang dapat dipertimbangkan. 

Storage Services: Layanan penyimpanan yang dapat menyaring, menganalisis, dan mengkompres data untuk transmisi yang efisien.

Communication Services: Fog layer yang terletak pada lokasi yang dapat mengorganisir protocol wireless untuk melakukan kombinasi menjadi komunikasi tunggal untuk kemudian dimanfaatkan oleh layer cloud.

Standard pada sistem IoT berbasis fog dapat mengambil kelebihan dari standard yang sudah ada, namun masih diperlukan standard baru di beberapa bagian. Terdapat lima aspek yang perlu diperhatikan: 

-Unifikasi sistem IoT fog/cloud-based 

-Dukungan untuk fog-based IoT systems yang hirarki dan terdistribusi

-Pemrosesan dan manajemen data

-Akses menuju layanan fog-based

-Keamanan

Selain standard yang ada, masih terdapat tantangan pada mobilitas dan skalabilitas untuk perangkat yang heterogen. Sehingga diperlukan protocol dan teknologi pendukung. Beberapa protocol dan teknologi pendukung yang dapat digunakan: 

-Wireless Identification and Sensing Platforms (WISP)

-Radio Frequency Identification (RFID)

-Bluetooth Low Energy (BLE)

-Near Field Communication (NFC)

-NarrowBand IoT (NB-IoT)

Aplikasi fog-computing

                                       Gbr. 3 Pengaplikasian fog computing dengan dukungan IoT

• Smart agriculture: Digunakannya sensor pada kendaraan di lapangan untuk dapat mengumpulkan informasi terkait pertumbuhan tanaman dan kondisi iklim.
• Smart traffic light and intelligent transportation systems (ITS): Sebuah jaringan yang menghubungkan traffic lights untuk meminimalisir kemacetan, kecelakaan, konsumsi bahan bakar dan dapat memberikan pengalaman mengemudi yang lebih baik.
• Smart health: Teknologi fog dapat digunakan untuk mendeteksi, prediksi, dan termasuk mitigasi perawatan pada pasien stroke.
• Smart water management: Sistem manajemen air memungkinkan untuk monitor konsumsi air dan juga antisipasi konsumsi air. Selain itu juga dapat memperbaiki sistem air pada suatu kota dengan menganalisis data yang didapat dari sensor.

• Smart grid:  Pada smart cities yang berkelanjutan, dapat berfungsi untuk meningkatkan efisiensi, ketersediaan, dan reliabilitas pada manajemen listrik. Hal tersebut didapat dengan transmisi listrik yang lebih efisien, meminimalisir biaya operasi dan integrasi dengan sistem energi terbarukan.

    Selanjutnya, terdapat sebuah istilah yang disebut Caching pada fog computing. Caching adalah sebuah teknik yang berperan penting dalam memperbaiki kinerja jaringan dalam aspek-aspek seperti reliabilitas dan waktu respons. Terdapat tiga teknik caching berdasarkan tiga parameter:

-Caching based on functionality: Memiliki kelebihan dalam aspek latency dan bandwitdth yang dikonsumsi. Tetapi memiliki kelemahan yaitu tidak efisien untuk beberapa tipe konten. 

-Caching based on location: Memiliki efisiensi pada adaptibilitas, robustness, memiliki delay yang lebih rendah dan kesuksesan yang lebih tinggi. Kelemahan yaitu dapat terjadi bottleneck pada node di jaringan.

-Caching based on content: Memiliki efisiensi dalam aspek energi dan lingkungan. Tetapi memiliki kelemahan dalam biaya yang dibutuhkan dan computational efforts yang lebih besar.

    Terdapat penggunaan UAV dalam caching data pada sistem IoT fog-based. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) dapat digunakan untuk memperbaiki konektivitas dalam komunikasi terrestrial wireless. UAV dapat digunakan untuk menambah jangkauan dari static CD nodes, memperluas transmisi, dan kapasitas penyimpanan. Sehingga dapat meningkatkan skalabilitas, reliabilitas, dan elastisitas. Cache-enabled UAVs dapat mengoptimasi Quality of Experience (QoE) pada device nirkabel dalam cloud-based Radio Access Network (RAN). Dikembangkannya algoritma penempatan konten yang efisien menghasilkan hasil yang lebih baik dibandingkan teknik klasik caching dalam hal efisiensi energi.

    Terdapat pula teknik AI dan ML dalam caching data untuk sistem IOT fog-based. Dengan adanya data traffic yang sangat besar dan keperluan dalam pelaksanaan 5G di masa mendatang, diperlukan sebuah teknik content caching yang efisien di tepi jaringan. Pengembangan terbaru pada fog computing, artificial intelligence, dan machine learning menyediakan teknik caching yang efisien untuk 5G yang kemudian dapat mengurangi latency dengan komputasi dan kapasitas penyimpanan di tepi jaringan. Caching yang dilakukan di tepi jaringan merupakan solusi yang dapat mengurangi transmisi data berlebihan dan kemudian akan memperbaiki Quality of Experience (QoE). 

Simulasi Fog-based IoT

    Sebuah simulasi fog-based IoT memerlukan akurasi yang tinggi dengan scenario yang heterogen dan mendukung desain jaringan yang kompleks.
Hanya terdapat beberapa simulator yang dapat digunakan untuk fog computing dalam IoT.

Terdapat beberapa contoh terkait Tools Simulasi lingkungan pada sistem iot fog-based: 

• FogSim: Toolkit simulasi yang dapat mengukur kinerja fog computing dalam aspek konsumsi energi, penggunaan jaringan, dan latency. Tetapi, tool ini tidak mendukung untuk mobilitas dan skalabilitas karena hanya terbatas pada simulasi discrete event. 
• FogNetSim++: Tool simulasi yang dirancang untuk melakukan simulasi jaringan fog yang besar pada era IoT. Tool ini juga memungkinkan peneliti mempertimbangkan algoritma penjadwalan dan model mobilitas dari fog.
• FogTorchII: sebuah open-source simulator berbasis Java yang kapabel dalam memodelkan kapabilitas software ataupun hardware. Memiliki limitasi pada skalabilitas.
• EmuFog: Sebuah framework emulasi yang dapat digunakan untuk scenario fog computing dan dapat melakukan evaluasi tingkah laku dari model dalam topologi jaringan. Memiliki kelemahan yaitu tidak support pada infrastruktur fog yang hierarki.
• Fogbed: Sebuah emulator yang memungkinkan untuk merancang dan mengevaluasi cloud dan fog testbeds sehingga dapat mengemulasi fog infrastructures secara real. Memiliki kelemahan yaitu dalam skalabilitas, toleransi kesalahan, keamanan dan manajemen reliabilitas.

Kesimpulan

• Paradigma fog computing yang sedang berkembang dapat menjadi penghubung antara IoT smart devices dan pusat data cloud untuk meningkatkan layanan dengan kinerja delay yang lebih baik.

• Pengaplikasian fog computing dengan dukungan IoT untuk smart cities berguna pada beberapa aspek seperti sistem pertanian, lalu lintas, infrastruktur kesehatan, manajemen air, dan manajemen listrik.

• Penggunaan UAVs dan teknik artificial intelligence/machine learning dalam melakukan caching data dapat menyajikan data dengan lebih baik pada penerapan fog-based IoT.