survey indicates that there have be

survey indicates that there have been significant advances in addressing many challenges for middleware in an IoT environment, with the following open challenges remaining.


A. Challenges related to Functional Requirements
Resource Discovery: The dynamic and ultra large-scale nature of the IoT infrastructure invalidates centralised resource registries and discovery approaches. However, deciding be- tween purely distributed and hybrid solutions is complicated. A trade-off is necessary between registry distribution and the number of registries. Fewer registries provide consistent and fast discovery of resources under normal circumstances, but will not scale well when there is a large number of service discovery queries in IoT applications. Probabilistic resource (e.g., service) registries and discovery [45], [97], [180] can be scalable, though may not work well in applications (e.g., mission critical applications) that need guaranteed discovery of resources with high accuracy. Further research is necessary for improved and highly accurate probabilistic models to make them suitable for diverse applications of IoT.
Resource Management: Frequent resource conflicts occur in IoT applications that share resources (e.g., actuators). Conflict resolution will be required to resolve conflicts in resource allocation among multiple concurrent services or applications. This is not considered in most existing middleware solutions, except ubiSOAP [94] (Table I and IV). There is clearly significant scope for future work in this area. Agent-based cooperative approach for conflict resolution [181] could be a good starting point for autonomous conflict management.
Data Management: A vast amount of raw data continuously collected needs to be converted into usable knowledge, which implies aggregated and filtered data. Most of the surveyed middlewares offer support for data aggregation, but do not consider data filtering. Data filtering is likely to be found in application-specific approaches since the middleware is tailored for a specific application or group of applications. Moreover, no approach offers data compression. This remains an important issue for research since many IoT devices are resource-constrained and transmission of data is more expen- sive than local processing [87].
Event Management: A large number of events are generated proactively and reactively in IoT. Because of this, it is expected that middleware components may become bottlenecks in the system. Most of the middleware surveyed cannot handle or have not been tested against this requirement. Also, events can be primitive (i.e., simple) or complex. Most middlewares statically pre-define how an event is handled. Further work should consider complex events and how to handle unknown events. Moreover, the work presented does not consider the difference between discrete (e.g., a door opens, switch on a light) and continuous events (e.g., driving a car).
Code Management: Re-programmability is one of the major challenges not only in IoT, but also in software development. Updates or changes in business logic should be supported by any IoT component. Agent-based, virtual machine-based and application-specific middlewares offer support for code management. However, their support for code allocation and

Kết quả (Việt) 1:

cuộc khảo sát chỉ ra rằng đã có những tiến bộ đáng kể trong giải quyết nhiều thách thức cho các trung gian trong môi trường IoT, với những thách thức mở sau còn lại.A. những thách thức liên quan đến yêu cầu chức năngKhám phá nguồn tài nguyên: Năng động và cực kỳ tự nhiên quy mô lớn của IoT cơ sở hạ tầng invalidates tập trung tài nguyên đăng ký và khám phá phương pháp tiếp cận. Tuy nhiên, quyết định-tween hoàn toàn phân phối và các giải pháp lai là phức tạp. Một sự đánh đổi là cần thiết giữa các sổ đăng ký phân phối và số lượng đăng ký. Cơ quan đăng ký ít hơn cung cấp phù hợp và nhanh chóng phát hiện ra các nguồn tài nguyên trong những trường hợp bình thường, nhưng sẽ không có quy mô tốt khi có một số lớn các dịch vụ phát hiện truy vấn trong ứng dụng IoT. Xác suất tài nguyên (ví dụ, Dịch vụ) đăng ký và khám phá [45], [97], [180] có thể được mở rộng, mặc dù không thể làm việc tốt trong ứng dụng (ví dụ: nhiệm vụ ứng dụng quan trọng) cần được bảo đảm khám phá các nguồn tài nguyên với độ chính xác cao. Nghiên cứu thêm là cần thiết cho mô hình xác suất chính xác cao và được cải thiện để làm cho họ thích hợp cho các ứng dụng đa dạng của IoT.Quản lý tài nguyên: Thường xuyên nguồn xung đột xảy ra trong các ứng dụng của IoT chia sẻ tài nguyên (ví dụ như, xi-lanh). Giải quyết xung đột sẽ được yêu cầu để giải quyết xung đột trong phân bổ nguồn lực trong số nhiều đồng thời dịch vụ hoặc ứng dụng. Điều này không được coi là trong hầu hết giải pháp middleware sẵn có, ngoại trừ ubiSOAP [94] (bảng I và IV). Đó là phạm vi rõ ràng quan trọng cho các công việc trong tương lai ở khu vực này. Đại lý dựa trên cách tiếp cận hợp tác để giải quyết mâu thuẫn [181] có thể là một điểm khởi đầu tốt cho việc quản lý xung đột tự trị.Quản lý dữ liệu: Một số lượng lớn các dữ liệu thô liên tục thu thập các nhu cầu để được chuyển đổi thành kiến thức có thể sử dụng, mà ngụ ý dữ liệu tổng hợp và lọc. Hầu hết các middlewares khảo sát cung cấp hỗ trợ cho tập hợp dữ liệu, nhưng không xem xét dữ liệu lọc. Dữ liệu lọc có khả năng được tìm thấy trong phương pháp tiếp cận-ứng dụng kể từ khi middleware là phù hợp cho một ứng dụng cụ thể hoặc một nhóm các ứng dụng. Hơn nữa, không có cách tiếp cận này cung cấp nén dữ liệu. Điều này vẫn còn một vấn đề quan trọng cho nghiên cứu từ nhiều thiết bị IoT có nguồn lực hạn chế và truyền tải dữ liệu là expen-sive nhiều hơn địa phương xử lý [87].Quản lý sự kiện: Một số lượng lớn các sự kiện được tạo ra chủ động và reactively ở IoT. Bởi vì điều này, dự kiến thành phần trung gian có thể trở nên tắc nghẽn trong hệ thống. Hầu hết middleware khảo sát không thể xử lý hoặc đã không được thử nghiệm chống lại yêu cầu này. Ngoài ra, sự kiện có thể là nguyên thủy (tức là, đơn giản) hay phức tạp. Tĩnh hầu hết middlewares pre-xác định cách xử lý một sự kiện. Công việc nên xem xét sự kiện phức tạp và làm thế nào để xử lý các sự kiện không rõ. Hơn nữa, công việc trình bày không xem xét sự khác biệt giữa rời rạc (ví dụ, một cánh cửa mở ra, bật một ánh sáng) và các sự kiện liên tục (ví dụ như lái xe một chiếc xe).Quản lý mã số: Re-programmability là một trong những thách thức lớn không chỉ ở IoT, mà còn phát triển phần mềm. Bản Cập Nhật hoặc thay đổi trong logic kinh doanh cần được hỗ trợ bởi bất kỳ thành phần IoT. Trụ sở đại lý, dựa trên máy ảo và dành riêng cho ứng dụng middlewares cung cấp hỗ trợ cho việc quản lý mã. Tuy nhiên, hỗ trợ của họ cho mã phân bổ và

Kết quả (Việt) 2:

khảo sát chỉ ra rằng đã có những tiến bộ đáng kể trong việc giải quyết nhiều thách thức cho trung gian trong một môi trường IOT, với những thách thức mở cửa sau còn lại.


A. Những thách thức liên quan đến Yêu cầu chức năng
Resource Discovery: Các động và cực kỳ quy mô lớn bản chất của các cơ sở hạ tầng IOT làm mất hiệu lực đăng ký nguồn lực tập trung và các phương pháp phát hiện. Tuy nhiên, quyết định được- tween hoàn toàn phân phối và các giải pháp lai là rất phức tạp. Một thương mại-off là cần thiết giữa các phân phối đăng ký và số đăng ký. Đăng ký Ít cung cấp phát hiện phù hợp và nhanh chóng của các nguồn lực trong những trường hợp bình thường, nhưng sẽ không quy mô tốt khi có một số lượng lớn các truy vấn phát hiện dịch vụ trong các ứng dụng IOT. Tài nguyên xác suất (ví dụ, dịch vụ) đăng ký và khám phá [45], [97], [180] có thể được mở rộng, mặc dù không thể làm việc tốt trong các ứng dụng (ví dụ, ứng dụng quan trọng) mà cần đảm bảo phát hiện tài nguyên với độ chính xác cao. Nghiên cứu thêm là cần thiết để cải thiện và độ chính xác cao mô hình xác suất cho phù hợp cho các ứng dụng đa dạng của IOT.
Quản lý tài nguyên: xung đột tài nguyên thường xuyên xảy ra trong các ứng dụng IOT rằng chia sẻ tài nguyên (ví dụ, thiết bị truyền động). Giải quyết xung đột sẽ được yêu cầu để giải quyết mâu thuẫn trong phân bổ nguồn lực giữa nhiều dịch vụ đồng thời hoặc các ứng dụng. Điều này không được xem là trong hầu hết các giải pháp trung gian hiện có, trừ ubiSOAP [94] (Bảng I và IV). Rõ ràng là phạm vi đáng kể cho công việc tương lai trong lĩnh vực này. Tiếp cận hợp tác đại lý dựa trên giải quyết xung đột [181] có thể là một điểm khởi đầu tốt cho việc quản lý xung đột tự trị.
Quản lý dữ liệu: Một số lượng lớn các dữ liệu thô tục thu thập nhu cầu được chuyển đổi thành kiến thức có thể sử dụng, trong đó hàm ý dữ liệu tổng hợp và lọc. Hầu hết các middlewares khảo sát cung cấp hỗ trợ cho các tập hợp dữ liệu, nhưng không xem xét lọc dữ liệu. Lọc dữ liệu có thể được tìm thấy trong các phương pháp ứng dụng cụ thể từ các trung gian được thiết kế cho một ứng dụng cụ thể hoặc nhóm các ứng dụng. Hơn nữa, không có phương pháp cung cấp nén dữ liệu. Điều này vẫn còn là một vấn đề quan trọng đối với nghiên cứu từ nhiều thiết bị IOT là nguồn lực hạn chế và truyền tải dữ liệu là sive expen- hơn chế biến địa phương [87].
Quản lý sự kiện: Một số lượng lớn các sự kiện được tạo ra chủ động và cách thụ trong IOT. Bởi vì điều này, đó là mong rằng thành phần trung gian có thể trở nên tắc nghẽn trong hệ thống. Hầu hết các trung khảo sát không thể xử lý hoặc chưa được thử nghiệm chống lại yêu cầu này. Ngoài ra, các sự kiện có thể là nguyên thủy (tức là, đơn giản) hoặc phức tạp. Hầu hết middlewares tĩnh trước xác định như thế nào một sự kiện được xử lý. Công việc tiếp theo cần xem xét các sự kiện phức tạp và làm thế nào để xử lý các sự kiện chưa biết. Hơn nữa, các tác phẩm thể hiện không xem xét sự khác biệt giữa rời rạc (ví dụ, một cánh cửa mở ra, bật một ánh sáng) và các sự kiện liên tục (ví dụ, lái xe).
Quản lý Mã số: Tái lập trình là một trong những thách thức lớn không chỉ trong IOT, mà còn trong phát triển phần mềm. Cập nhật hoặc thay đổi trong logic kinh doanh cần được hỗ trợ bởi bất kỳ thành phần iốt. Agent dựa trên, dựa trên máy móc và ứng dụng cụ thể middlewares ảo cung cấp hỗ trợ cho quản lý mã. Tuy nhiên, sự hỗ trợ cho cấp mã và