Titelaufnahme

Titel
Contract definition and governance for IoT / by Peter Klein
Verfasser / Verfasserin Klein, Peter
Begutachter / BegutachterinTruong, Hong-Linh
ErschienenWien, 2018
Umfangxiii, 83 Seiten : Illustrationen
HochschulschriftTechnische Universität Wien, Diplomarbeit, 2018
Anmerkung
Zusammenfassung in deutscher Sprache
SpracheEnglisch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)IoT / service contract / policy execution / enforcment / cloud computing
Schlagwörter (EN)IoT / service contract / policy execution / enforcment / cloud computing
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-111129 Persistent Identifier (URN)
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Contract definition and governance for IoT [3.8 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Im Internet der Dinge wird eine große Zahl unterschiedlicher Geräte wie tragbare Sportgeräte, Heizungs- und Klimaanlagensteuerungen, Produktionsmaschinen oder Fahrzeugkomponenten miteinander und mit der Cloud verbunden, so dass komplexe Dienste für die Nutzer zur Verfügung gestellt werden können. IoT Einheiten stellen eine Abstraktion der Sensoren, Aktoren und Dienste von IoT Geräten dar. Dabei sollen Vertragsbedingungen zwischen den unterschiedlichen Partnern, wie Anbietern von IoT Einheiten und IoT Diensten sowie IoT Dienstnutzern, erfasst und in exakter, maschinenlesbarer und automatisch verfolgbarer Art und Weise umgesetzt werden können. Eine Herausforderung dabei ist eine dynamische Laufzeitumgebung in der IoT Geräte für unterschiedliche Dienste auf einer gemeinsam genutzten Plattform laufen und Dienste auf Geräte unterschiedlicher Art zugreifen müssen um ihre Funktion erfüllen zu können. In der Diplomarbeit wird ein erweiterbares Framework beschrieben das den Bereich des Vertragsentwurfs über ein flexibles Modell auf Basis von JSON (JavaScript Object Notation) abbildet. Die Überwachung der mit den Vertragsbestandteilen verbundenen Einschränkungen erfolgt über Aspekt-orientierte Programmierung. Die Vertragserfüllung wird durch eine Komponente zur Speicherung und Abfrage von Vertragsverletzungen sowie deren Verlinkung mit Smart Contracts in der Ethereum Blockchain unterstützt. Es wird ein Prototyp implementiert und in Hinblick auf die Realisierbarkeit echter Szenarien und der damit verbundenen Rechnerbelastung evaluiert. Die Ergebnisse der Evaluierung zeigen dass das neu entwickelte Framework für IoT Contract Definition und Governance in der Lage ist die Szenarien abzubilden und die notwendige Performanz und Skalierbarkeit gewährleistet werden kann.

Zusammenfassung (Englisch)

In large scale deployment of the Internet of Things a high number of devices such as sports wearables, home heating and air conditioning systems, manufacturing machines and in-vehicle components are connected to each other and to cloud applications providing complex services for users. IoT units provide a software based abstraction of services, sensors and actors of devices. Contractual relationship of the Stakeholders IoT unit provider, IoT service provider and IoT service consumer have to be captured in a well-defined, machine processable and automatically enforceable manner. A challenge is the dynamic runtime environment where unit providers run IoT units for different services on the same shared platform, and services require input from several units of different providers to be able to fulfill their requirements. In this thesis an extensible framework is described that covers contract creation with a flexible model based on JSON (Java Script Object Notation), monitoring of contract term related constraints on IoT units via Aspect-oriented programming as well as contract enforcement by storing and retrieval of contract violations and linking them as hash values to smart contracts on the Ethereum blockchain. A prototype is implemented and evaluated with respect to solving use cases based on real world scenarios and with respect to handle workloads defined in performance testing. The results gained from evaluation demonstrate that the introduced framework for IoT contract definition and governance is able to cover real world scenarios and provides performance and scalability to handle the workloads related to the scenarios.

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