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Identifying Service Contexts for QoS Support in IoT Service Oriented Software Defined Networks

机译：识别面向IoT服务的软件定义网络中QoS支持的服务上下文

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An important challenge for supporting variety of applications in the Internet of Things is the network traffic engineering and virtual network technologies such as SDN (Software Defined Network). To assign virtual network, it require service context (QoS) however, identifying service context is not easy. For that reason, the proliferation of new applications use port numbers already known (e.g. HTTP = 80). In addition, the encrypted packets (e.g. HTTPS) make it difficult to identify service contexts. This paper presents an identifying scheme for service contexts from real network traffic to support service-oriented IoT network. We use statistical properties of network traffic such as mean packet length, mean interpacket arrival time, and standard deviation interpacket arrival time to identify service contexts (e.g. Video Streaming, Video Conference, File Transfer Service). The contribution of our approach is in identifying services which have not been identified by previous methods. We devise a scheme which incrementally add dimensions to separate services until all services are identified. For example, Video Streaming and FTP shows identical statistical properties when we examine by two dimensions (MPL: Mean Packet Length, MIAT: Mean Inter-Arrival Time), hence not separable. However, if we add one more dimension (SDLAT: Standard Deviation of Inter-Arrival Time), the two services can be clearly separated. Our scheme can be used to find out which traffic needs what QoS in combined traffics, which can be used for traffic engineering in SDN.
机译：支持物联网中各种应用程序的一个重要挑战是网络流量工程和虚拟网络技术，例如SDN（软件定义网络）。要分配虚拟网络，它需要服务上下文（QoS），但是识别服务上下文并不容易。因此，新应用程序的泛滥使用了已知的端口号（例如HTTP = 80）。另外，加密的分组（例如HTTPS）使得难以识别服务上下文。本文提出了一种从真实网络流量到支持面向服务的物联网网络的服务上下文识别方案。我们使用网络流量的统计属性（例如平均数据包长度，平均数据包间到达时间和标准偏差数据包间到达时间）来识别服务上下文（例如，视频流，视频会议，文件传输服务）。我们的方法的作用是识别以前的方法尚未识别的服务。我们设计了一种方案，该方案将增量地添加维度到单独的服务，直到识别出所有服务。例如，当我们从两个维度（MPL：平均数据包长度，MIAT：平均到达间隔时间）进行检查时，视频流和FTP显示相同的统计属性，因此不可分离。但是，如果再增加一个维度（SDLAT：到达间隔时间的标准差），则可以清楚地将这两个服务分开。我们的方案可用于找出哪些流量需要组合流量中的QoS，哪些可用于SDN中的流量工程。

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