TELKOM NIKA , Vol.14, No .1, March 2 0 1 6 , pp. 326~3 3 4   ISSN: 1693-6 930,  accredited  A  by DIKTI, De cree No: 58/DIK T I/Kep/2013   DOI :  10.12928/TELKOMNIKA.v14i1.2745    326      Re cei v ed O c t ober 3, 20 15;  Revi se d Ja n uary 6, 2016;  Acce pt ed Jan uary 30, 201 6   An Autonomic Optimization Model of Multi-Layered  Dependability for Intelligent Internet of things      Zheng Ruijuan, Zhang Mi ngchua n*, Wu Qingtao, Li  Ying, Wei Wang y a ng, Bai Xiuling   Coll eg e of Information En gi ne erin g, Hena n U n iversit y   of Sci ence a nd T e chnol og y, Lu o y an g, Hena n, Chi n *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : rj w o @1 63.co     A b st r a ct   Accompa n yin g  w i th the spe e d in g up  of Internet of  thi ngs  (IOT ) construction, the d e p end abi lity   prob le ms  bec o m e  the  i m p o rt ant factors  con s traini ng  it s al l-ro u n d  de vel o pm en t. Ba sed   on  th m u l t i - l e ve and  mu ltid ime n sio nal  prop er ties of IOT  d epe nd abi lit y el ements, w i th the ov er all i m provi ng of th e   dep en dab ility i ndex  of IOT as the ulti mate g oal, the  de p e n dab ility e l e m en ts of the loc a l f i ne-tu nin g  i n  e a c h   layer, this pap e r  researches th e chan ge rul e  of inte rna l  dep end abi lity ele m ents in perce pti on lay e r, netw o rk   layer an d busi ness layer, an a dopts perc eptio l a ye a s  the  exa m p l e ,  usin g the   method  of l i n e a r   progr a m min g  t o  se ek the  b e s t  prop ortion  of  all k i n d s of  de pen da bility  el e m e n ts a nd t h e  opti m al v a lu e s  of  the el e m ents, trying to c onstr uct a feasi b le  a u tono mic  opti m i z at io n mod e l f o r de pen da bil i ty ele m e n ts of IOT   system . Firstly,  accor d ing to the function features an d dependability pr operties of   eac h layer, and c hange  rules betw e e n  the  d e p end ab il ity  in dex an d epe nd abi lity  e l ements in eac l a yer are an aly z e d .   Seco n d ly,   base d  o n  th dyna mic ch an ges ( up  or d o w n) of de pe nd abil i ty e l e m e n ts in  inter nal  e n viro nment (th a t is ,   three lay e rs  i n  IOT),  the  ratio relati ons of  d e pen da b ility  el e m e n ts i n   each   layer  are  dy na mic a lly  co ntroll e d   and  adj usted  to imple m ent  the loc a l o p ti mi z a t i o n , im pr ovin g the ov e r all a u ton o m ic  config uratio n  and   auton o m ic ad j u sting a b il ity of IOT   system. At last, examp l e an alysis re s u lts show  that the optimi z a t i o n   mo de l prop ose d  in this pa per  can rea l i z e  th substanti a l o p ti mi z a t i o n  in eac h layer of IOT   Ke y w ords :   IOT , Autonomic o p timi z a ti on, Lin e r progr a m min g , F i ne-tuni ng     Copy right  ©  2016 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion  The Intern et of things (IO T , for sho r t) i s  se en a s  th e third wave of information  indust r y,  followin g   co mputer, Inte rnet an d mo bi le commu ni cation n e two r k. Due  to its  wide  prospe ct of  indu strial app lication, IOT is bro ught to the a ttention of the govern m ents.  In the developme n t of  the IOT, beca u se entitie s in the IOT sce ne have  a ce rtain perce ption, ca lculatio n and execution   ability, these widespread percept ion equipment s will  cause new th reat to national basi s , social  and  pe rso nal  inform ation  secu rity. IOT i s  fa cing  a   lot  of inform ation  se cu rity chal lenge s. In  view  of the expo sed o r  p o tenti a l dep end abi lity threat s i n  the pe rcepti on laye r, net work l a yer  a n d   busi n e ss l a ye r of IOT, fa ci ng the  syste m  glob al   an d   overall dep e ndability  an d according   to the   multidimen sio nal and multil ayer archite c t u re, ho w to b u ild an op era t ional optimization model t o   depe ndability  eleme n ts in I O T that refle c ts gl obal   de pend ability chara c te risti c s, which be co mes  a key pro b le m to be solve d  urge ntly in this field.   The esta blish m ent of such  a model ha s im porta nt theoretical g u i dan ce and p r acti cal  signifi cance t o  the ascensi on of dependability in  IOT. We  know that the  source of any net work  system de pe ndability pro b l em can b e  divided into tw o categ o rie s , external an d internal fa ctors.   External atta ck, lin k o r  th e device fail ure, u s e r s m i sop e ratio n virus and oth e fa ctors,  could   eventually lea d  to system functio n  de clin e or cra s h. What is impo rta n t in an IOT system is that it  need s the  wi sdom  natu r e,  that is, ba sed on th d y namic cha n ges (up or d o wn of  sy st e m   depe ndability  eleme n ts i n  i n ternal  envi r o n ment  (that  i s , the sy stem  stratifi cation),  the  system  can  dynamically control a nd a d just the  rati o rel a ti on s of  the de pend ability eleme n ts to impl e m ent     the optimi z ati on in  a l a yer. On thi s  b a sis, it  ne ed s t o  coordinate   relation am ong  ea ch l a yer,  redu cin g  the   mutual inte rf eren ce  bet we en the  layers in the  great est d egree. I n  current, m any  literatures d e v oted to anal yzing the rea s on s to net work i n terrupti on and a bno rmal inform ation in  IP backbon e  netwo rk, Internet  servi c e s , BGP  routing, and  the results sho w  that  the  config uratio n error is on e o f  the most important  cau s e s  [1]. The configuratio n errors have hu ge  impact to the  depe ndability  of the system.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       An Autonom ic Optim i zatio n  Model of M u lti-La ye red  Dep end ability for… (Zh eng  Ruijua n 327 As a  re sult,  auton omic  config uratio n   and man a g e ment  of co mplex  an d dynamic  netwo rks is  a chall engin g  probl em for netwo rk rese arche r s and de sign e r s. Such onl ine   optimizatio n of  system s can  be pe rf ormed in t w ways: (i) u s ing  a se pa rate m odel of the  sy stem  for experim e n ting new  co nfiguratio ns,  (ii) u s ing  the  system itself  for experim e n tation witho u a   sep a rate  sy stem mo del [2 ]. At the sa me time Sel f -org ani zing netwo rk, or SON,  technol ogy,   whi c h is a b le  to minimize h u man inte rve n tion in networki ng p r o c e s se s, wa s pro posed to red u ce   the operation a l co sts for  service p r ovid ers in futu re  wirel e ss sy stems [3].  The  resea r ch  on the  algo ri thm and  mod e l of auto n o m ic  config ura t ion and  opti m ization   has a c hieve d  rapid dev elopme n t. Referen c e [4]  propo se d an approa ch for improvin g  the  enterp r i s e fe m to cell net work’ s  pe rformance by  a u tomated opt imizing the f e m to cell b a se  station’ s (FB S ’s) pilot po wer a s  well as ant e nna  pattern, and  the recently prop osed mu lti- element ante nna which is  approp riate for fem to cell  is also introd uce d On the  config uration  an d o p timization  of  auton omou mode  and  fra m ewo r k, a Mi d-level   Network Services  Config urati on (MiNSC)  fram ewo r k wa creat ed to overco me the use  of  manag eme n t transl a tion m e ch ani sms, t o  su ppo rt  the  netwo rk’ s  h e t eroge neity [5]. To guarant ee  the config uration man agem ent inter op erability  a data model d e finition lang uag e, named YA NG   [6], was cre a ted. However,  the p r eviou s  pro p o s al ca nnot ma ke  th e integ r ated   manag eme n t of  hetero gen eo us  el eme n ts while promoti ng  thei ma n ageme n t auto m ation. The   Mid-level  Net w ork  Service s   Co nfiguratio n M i NSC frame w ork was  cr ea ted to overcome the limit ations  of tho s transl a tion  mech ani sm s, providing  a mid-level  manage me nt abstra c tio n  based on  the  asso ciation  o f  stand ard n e twork man a gement   interf ace s   and  sta ndard n e two r k m anag eme n informatio model s [7].  Based  on  d a ta mod e ling  lang uage,  a configu r ati on a u tomatically  gene rated  m odel fo r sem antic laye was d e si gne by YANG, El bada wi, etc,  whi c h d e fine d as  the CSM. Th e sem antic l a yer can correctly,  effecti v ely and rea s on ably de scribe the n e twork  config uratio [8]. Which m a ke s that the  config uratio n  informatio n automatically gene rated  can   be re cog n ize d  and parse d  by semantic  layer, and  then be distri b u ted to a spe c ific device. The   main ide a  of  feature  sele ct ion is to  cho o se  a su bset of input vari able s   by elim inating featu r es  with little or no predi ctive informatio n, [9] intr odu ce s two app roa c h e s in feature sele ction kno w n   as forwa r d se lection a nd b a ckward  sele ction.   So far  as we kno w , the r e a r e a  fe w co nvinci ng  studie s   on t he d eployme nt and   optimizatio n of  so me ce rta i net works, whi c h ca b e   fairly important in th e future communication   system s. But  most  re sea r ches focus on   the conf igu r at ion a nd  optim ization  of lo cal pe rforman c of a sp ecifi c  net work a pplication. Consi der i ng t he multidim ensi onal hi e r archi c al  system  architectu re  of IOT syste m , from the  global  eyes, to drive gl obal o p timization by mi cro   adju s tment  and e s tabli s h an  auton omic  optimization mo del  in a c corda n ce  with l a yere d   architectu re i n  IOT, has no t been rep o rt ed in literatu r es.   Autonomi c   computing  im prove s  the   servi c e perfo rman ce   by mean of a u tonomi c   adju s tment of  softwa r and  hardwa r re sou r ces,  whi c h gives  us im portant  enligh t enment. If we  can ap ply it to con s tru c t the depen dabili ty optimiz ation model, we  maybe achie v e a new trai n of  thought to implement sy stem autono m y  and solve  the pro b lem o f  system safe ty performan ce.   Many areas  have carried  out the  appli c ation  re sea r ch of auto n o m ic comp uting. Such a s  t h e   FOCALE [10]  proje c t implements the a u tonom i c  net work ma nag ement. There  ontologie s  a r use d  to a u g m ent the fa ct s rep r e s ente d  in in dep end ent informatio n and  data  m odel s ad ding   the   adeq uate se mantics  that enabl es  the  mappin g  of t heir  co mmon  voca bula r y i n to the  network  element h e terog ene ou s manag eme n t interfaces  an d data  mo del s.  T he  refe re nce  [11] p r e s ents  a virtuali z ed  sol u tion  by mea n s of  virtual  ma chi ne live  migration a p p r oa ch to  e nha n c e   availability, reso urce m a n ageme n t, po wer man age ment, and  fa ult-toleran c e.  At pre s ent,  the   method  h a s been widely use d   in  the rese arch  o n   system reli abil i ty and availa bility, and it has  become hot spot in resea r ch an d appli c ation with  mu ltidisci plina r y cro s s ch aract e risti cs. Ba se d   on a u tono mic co mputin g p r inci ple, h a ving ove r all  de pend ability a s  the  g oal, from the  lo cal f i ne- tuning of th e layers in   depe ndability  eleme n ts, t h is p ape r a dopts th e m e thod of li n ear  program m ing to implement the dependability optim iz ation in the layers  of IOT, building an   autonomi c  op timization mo del of IOT system.             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 1, March 2 016 :  326 – 3 3 4   328 2. Modeling and analy s is  2.1. Dependabilit y  Index Extraction   In each l e vel, dependabilit factor  i s  div e rse. Such  as inform ation i n  perception l a yer  will   experie nce the pro c e s s flow in cludin g  perceptio n,  acqui sition, ga thering, fusi o n , transmi ssi on,  stora ge, mini ng, deci s io n-makin g  an d control, a s  a result, pe rcept ion criterio n a ffecting this la yer  depe ndability  come from  depe ndability  of sen s ing  node,  resource rest riction  of sen s ing  and   gatheri ng poi nts,  depen dability of information  collection, priv acy  of inform ation transmi s sion, to  avoid the po ssi ble de pen dability probl em, such  as node camou f lage, leakag e of signal and   interferen ce, damag to sensi ng software and ha rd ware, un auth o rized  use, perceptio n d a ta  theft. As  the c o re data t r ans miss ion layer of  IO T, Net w ork   criterion of  network  layer need  con s id er de p enda bility and depen dabil i ty of Ne twork, dep end a b ility of data  and priva cy,  reliability of router p r oto c o l , to withstan d tr an smi ssi o n  band width  occ upie d rapid spread of  dependability  threat, message the ft, message distorting,  prot ocol damage, high energy   con s um ption,  etc. Acco rding to the diffe rence of application domain a nd mana ge ment   mech ani sm,  appli c ation  criterion  of a p p lication  la yer  are  re stri cted  by Se rvice  i ndu stry, a c ce ss  control, information sto r ag e and man a g e ment mo d e , which inclu d e servi c e type, service obj ect,  hetero gen eo us n e two r authenti c atio n, attack of   virus/ha cke r /malwa re, ille gal usage  of 3G   terminal s, etc..  Extraction  an d ab stra ct th e critical  ele m ents  of the  system  de p enda bility fro m  the  multiple de pe ndability ele m ents a nd m appin g  them  i n to the de pe ndability inde x of system  is the   first step  of the work.  This p ape sele cts the  system dep e ndability ind e x and the  key  depe ndability  elements a s   follows.  (1) Su rvivabil i ty describe s   the relia bility of t he syste m  in the  ca se  of  rando m failure  of  comp one nts.  Survivability  depe nd s n o only on  the t opolo g ical  structure of  the system,  but a l so  on the fa ult p r oba bility of system compo nents,  exte rn al fault an d repair strategi es. It is m a in ly  affected  by t he topologi cal connectivity, fault  tolerance degree,  network  equilibrium  degree,  coh e si on, en d-to-end  relia bility,  K  terminal reliability, all termi nal  reliability, rout e coverage and  busi n e ss p e rf orma nce.  (2)  De pen d ability inclu d e s p h ysi c al   depe nda bility, data depend ability, netwo rk  depe ndability  and  ap plication d epe nda bi lity, which  in cl ude s the  sy stem a b ility to  anti sea r ch, a n ti   interception,  anti dire ction a l analysi s , a n ti cheatin g a nd anti extern al invasio n (3)  Completion refers  to the s y s t em ability  to acco mp lish the  syste m  se rvice  req uest b y   norm a l op era t ion or deg ra ded  se rvice  a t  any mome n t  of a spe c ified  task, whe n  the ta sk st arts  and the  avail ability is ce rt ain. It is mai n ly reflec te in the thro ug hput, pa cket loss rate, d e l a y,  band width util ization, re sp o n se time an d resou r ce utilization.   (4) Availabilit y is the ability of  the system to  maintain workable st ate at any ti me within  the pre s cribe d  perio d an d unde r sp e c ified conditi ons. The m a in ba sic  pa rameters in cl ude  informatio n c o llectio n rate,  erro r rate, bl oc ki ng rate, tran smi ssi on delay, throug hput, the number  of con c urre nt use r s,  softwa r e fault tolera nce, etc.     2.2. Optimization Model   The d epe nd ability factor of IOT h a obviou s  multilayer  and m u ltidi m ensi onal   characteri stics, which make th e abilit y to self  configuratio n and self adj ustment of I O depe ndability  is limited. Therefore, in  this  ca se,  depe ndability  regul ation i n  one  step  is   impossibl e. Base d on t he  depe ndability  index of IOT  system, a u to nomic compu t ing is fu se d i n to  singl e-layer collaborative fine- tuning process of users th at will direct ly decide the  comp re hen si ve depe nda bility of system, to  i m pleme n t the si ngle - la yer configu r ation  optimizatio n. On this ba sis, multi-layer syst em de pe ndability adju s tment is imp l emented. From   microsco pic to glo bal  pe rspe ctive, the  auton om i c   config uratio n  and  a d just ment, from   single  layer to mul t i layer, can  achieve th e self -ren ew and optimi z ation of th e whol e system  depe ndability  configu r ation .   This paper researches the dep endabilit y insurance  method fr om   the perspective of the  optimal  re sou r ce s configu r ation. By the  key  point  or the  wea k  lin k fo the  syst em  comp ositi on  stru cture, we   use li nea r p r o g rammi ng  an d multid ime n s ion a l un co nstrained  optimi z ation  pri n cipl to co nsid er si ngle-l a yer  an d glob al d e p enda bility pro b lem of th e system; then  we  ca rry o n  t h e   optimizatio n of system confi guration  and a c hieve  the final pur po se to pro t ect the syst em  depe ndability  through  con f iguring the d epen dability fa ctors of intra layer and i n ter layer. T he  system o p timization mo del  is sh own in Figure 1.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       An Autonom ic Optim i zatio n  Model of M u lti-La ye red  Dep end ability for… (Zh eng  Ruijua n 329     Figure 1. System Optimiza tion Model       3 Optimal Configura t ion   3.1. Mapping bet w een Dependabilit y  I ndex and  Dependabilit y   Element  Among d epe ndability ele m ent of p e rception laye r( E P ),information coll ection rate( Cr ),  coh e siv e ne ss ( Ch ), termi n al pair  reliability( Tr and resource ut ilization( Ru will be the  key  element s affecting the surv ivability of perception  ( SV p ), safety of  pe rce p tion  ( SF p ), co mpletio n   of  perceptio n( CP p ) and  ava ilability of perception ( AB p ) of this l a yer. So, the survivability o f   perceptio SV p  is restri cted by terminal  pair reli abilit Tr  and information collection rate  Cr , a nd  the cal c ulatio n formula i s  a s  formul a (1 ).    1 1 11 12 1 1 , pi p i i ii T SE r VC r                                                                   (1)     Safety of perceptio SF p  is restri cted by terminal pai r reliability  Tr , reso urce utili zation  Ru  an d co he sivene ss  Ch and the calcu l ation formul a  is as form ula  (2).     2 2 21 22 23 2 ,1 ip i i ii p SF T r ER u C h                                            (2)     Compl e tion o f  perce ption  CP p  is re stri cted by info rmation collection rate  Cr  a nd  resource utilization  Ru , an d the cal c ulati on formul a is  as form ula (3 ).    3 3 31 32 3 1 , ip i i pi i CE PC r R u                                                                     (3)     Availability of perception  AB is rest ricted  by informatio n coll ection  rate  Cr  an coh e siv e ne ss   Ch , and the  cal c ulatio n formula i s  as fo rmula (4).     44 4 1 4 2 4 1 , ip i i pi i AE BC r C h                                                              (4)     3.2. Local Optimization   Defini tion 1.  Optimization c o s t  ( OC ).  On the  prem ise  of given  the initial val ues to  depe ndability  factors, the local optimi z ation in  lay e rs, value s   of depen dab ility factors for  depe ndability  maximizatio n  will ch ang e, and the deviation of this ch ang e is call ed  a s  the   co st  optimizat ion. For e x ample, the depend abil i ty factor set in busin ess layer is ,, {} , B E Ft Ai Nc Ir , if the initial value s  of d epe ndability facto r se parately  are 00 0 0 ,, , F tA i N c I r and the  optim al co nfiguration value s  a r e   ,, , O C OC OC OC F tA i N c I r , then the op timization  co st of this  local o p timiza tion can b e  e x presse d as:       00 0 0 (| |, | | , | | , | | ) OC OC OC OC OC Ft Ft A i Ai N c N c I r I r  .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 1, March 2 016 :  326 – 3 3 4   330 Defini tion 2.  Local  Optim i zation O b je ctive ( LO ). Aiming at the goal to maxi mize the   depe ndability  in a layer, th e maximum v a lue of t he  differen c e b e tween o p timal configuration a n d   optimizatio co st is the l o cal  opt imization o b je ctive. To b e   clea r,  duri ng th e a d justme nt in  layer, ‘imple m enting the  optimal confi guratio n with  the minimu m co st’ is th e ideal g oal  of this  adju s tment, while, b e cau s e the optimal  config uratio and o p timizat i on cost a r e b o th co nst r ain e d   by the valu of dep end abil i ty factors, th e maxi mum  d i fference b e twee n the  two  is  ch osen  as the   optimizatio n obje c tive in the pra c tical a p p licatio n.  Defini tion 3.  Varia b le el ement (0 1 ) .In addition to th e  value  of a  few  key   element s,  the remaini ng va riable s  value s  dete r minin g  depen dabilit y index are called a s  varia b le   element s (0 1 )  .The value of th e depen dabil i ty index decided by the comp re hen si ve   value  of key element s (0 1 )  and variable   elem ents is the  ide a l dep end abil i ty value 1,   that is 1   Defini tion 4.  Quota s  comp ensation.  If  when a key  ele m ent  is pa rticularly o u tstan d ing, i t   can  effective l y comp en sa te som e  a s pect s  of  the  system  de pend ability, then the  qu o t as  comp en satio n  of thi s  key  element  ca be u s e d  to m a ke  up fo promoting th depe ndability  of  sy st em.  S u c h  as  3 Tr C h or 21 Cr R u Based o n  ab ove definition s ,  the pro c e s s of  local o p timization in p e rception lay e r ca n be  cal c ulate d  by the followin g  formul as.   (1)  Con s tru c ti ng the optimi z ation o b je ctive function.     11 2 2 3 3 4 4 () , , , ) (, , ) ( , pp p p i Pp p p p p SV S F C P p ij p j k p k l p l ij k l AB ES V S f EE E E FC P A B              (5)    So, the optimization o b je ctive in percepti on layer is:     1 1 21 12 3 1 41 22 3 2 23 42 ma x ( ) ( ) () ) ( ( ) pp p p p pp p p PS V S F S V C P A B SF CP SF AB E TC Ch fr r Ru                     (6)  Q u ot as  com p ens a ti o n ,, , , . ,0 .T , Tr Cr Ru Ch Tr Cr R u Ch Tr Cr R u S Ch      Additionally,    12 3 4 , 1, 1, 1, 1, ( 0 ,, ) 1 , 1 pp p p SV SF CP A lB ij k     .     (7)    (2) Stand ardi zation   The optimi z at ion functio n  is normali ze d a s   11 21 12 31 4 1 22 32 23 42 mi n ( ) () ( ) () pp p p p pp p p SV SF SV CP A B SF C P SF AB Tr Cr z Ru Ch                             (7)    () P zf E                                                                                    (8)      4. Example Analy s is in  Percep tion L a y e r   Maintainin g the normalize d  obje c tive functi on u n cha nged, the qu otas compe n s ation in  the optimal  co ndition s ca n b e  specifie d a s )1 2) 3 Tr Ch Cr R u  (( , then th optimizatio n condition i s Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       An Autonom ic Optim i zatio n  Model of M u lti-La ye red  Dep end ability for… (Zh eng  Ruijua n 331 3 2 ,, , ,, .T . ,0 1 T r Cr R u Ch Tr C h Cr R u T r Cr R u Ch Tr C R u C S rh       In order to re flect the gene ral, the weigh t   12 3 4 ,, , , ,, , pp p p SV SF CP AB i j k l   a nd  the value  of  key factors (0 1 )  in the o b je ctive functio n  a r random  a ssi g ned. To  be  sure,   the co mpreh ensive val ue  of key facto r (0 1 ) is bigg er th an that of va riable  elem en ts  (0 1 )  , s o , in this   example 0. 5 . Based o n  ab ove  con d ition s the optimal  sol u tion of  the obj ective   function z  in  an y con d ition s  i s   cal c ulate d And the  calculation  re sult s a r e  sho w ed   in Table 1.     Table 1. Cal c ulation re sult s of the exam ple   p SV   p SF   p CP   p AB 11 12 21 22 23 31 0.532  0.167   0.221   0.08  0.674   0.326 0.846  0.1  0.054 0.579   0.315   0.256   0.12  0.309   0.258  0.742   0.289  0.543   0.168  0.426   0.567   0.023   0.125   0.285   0.563  0.437   0.659  0.232   0.109  0.349   0.257   0.367   0.313   0.063   0.736  0.264   0.159  0.101   0.74  0.601   0.359   0.063   0.213   0.365   0.144  0.856   0.265  0.507   0.228  0.389   0.467   0.174   0.222   0.137   0.289  0.711   0.164  0.058   0.778  0.689   0.356   0.251   0.066   0.327   0.678  0.322   0.013  0.165   0.822  0.156   0.369   0.222   0.101   0.308   0.103  0.897   0.749  0.111   0.14  0.365   0.746   0.116   0.105   0.033   0.819  0.181   0.722  0.022   0.256  0.356   0.458   0.259   0.036   0.247   0.568  0.432   0.322  0.368   0.31  0.643   0.583   0.211   0.046   0.16  0.458  0.542   0.268  0.253   0.479  0.364       In Table 1, whe n  the value of all wei ghts an  are arbitrarily set in the ran ge of  effective value, the fou r  key ele m en ts in p e rcept ion layer ca n se ek the  optimal  solut i on  according  to  the n eed of obje c tive  depe ndability .  Mean while,  be cau s e  th e sele cted  q uota   compensation item i s   special,  the value of dependability element   R u  i s  al way s  0,  whi c h  do es  not affect the cal c ulatio n  of local opti m ization  o b je ctive on the basi s  of the optimal sol u tion.  Based  on  the  re sults,  and   according  to  the con c eptio n of O p timiza tion Cost in  d e finition 1  an Local Optimi zation  Obje ctive in defini t ion 2, we  d e rive the  cal c ulatio form ula of the l o cal  optimizatio n obje c tive  is  as  follows :   00 O C OC 0 0 0 0 OC 0 0 O C , ,, (| 2 | , ) , , , , ; |2 | , , . OC OC ii i i i ep j j k j j j k k k jk ii i i i i ep e p Ep ep e p L o ep ep e p ep Ep e p ep ep Ep e p ep ep ep e p Ep ep ep     ; sa t i s f i e s sa t i sf i e s  sa t i s f i e s   sa t i sf i e s      (9)   32 41 42 Tr Cr R u   Ch f Quotas  compensation 0.421 0.586   0.414 0.05 0.5  0.25  0.8  0.2097   3 Tr C h    21 Cr R u    0.574  0.268  0.732   0.6178   0.3089   0.612   0.3103   0.651  0.458  0.542   0.005   0.5  0.25  0.755   0.2519   0.399  0.364  0.636   0.5342   0.2671   0.71  0.2322   0.611  0.458  0.542   0.147   0.5  0.25  0.897   0.3418   0.311  0.514  0.486   0.194   0.5  0.25  0.944   0.3599   0.844  0.898  0.102   0.245   0.5  0.25  0.995   0.3291   0.635  0.566  0.434   0.5521   0.276   0.689   0.3448   0.644  0.823  0.177   0.106   0.5  0.25  0.856   0.1823   0.357  0.589  0.411   0.018   0.5  0.25  0.768   0.2349   0.636  0.521  0.479   0.062   0.5  0.25  0.812   0.2725   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 1, March 2 016 :  326 – 3 3 4   332 Her e , 12 1 [ , , . .., , , . .., ] , [ 1 , . .. ] , [ 1 , ... ] , [ 1 , ... ] mm n E p ep ep ep ep ep i n j m k m n  The i n itial v a lue  0 ([ 1 , . . . ] ) i ep i n of opti m ization  obj ective i s  a s sign ed  ran d o mly.  Becau s e  the  optimal valu e of  R u is al way s   zero, we choo se th e local optimal  objective only  con s id erin g the value ch a nge s of  Tr , Cr and  Ch .Values of the optimal obj ectives a r e showed  in Table 2.   Acco rdi ngly,  discrete  poi nt map s  of th rand om  initial  value s  a r shown in  Figu re 2. Th initial values  of discrete po ints are  widel y distributed.       Figure 2. Discrete p o int of 0 Tr , 0 Cr and  0 Ch     Table 2. Co rresp ondi ng lo cal optimal o b jective of  0 ([ 1 , . . . ] ) i ep i n   0 Tr   0 Cr   0 Ch   f 0   Tr   Cr   Ch   Lo   0.0346  0.6608   0.1265   0.282924   0.6178   0.3089   0.7359   0.2646  0.4218   0.3149   0.405561   0.6178   0.3089   0.9893   0.1285  0.5216   0.2516   0.388233   0.6178   0.3089   0.9017   0.1483  0.7683   0.3516   0.429906   0.6178   0.3089   0.8818   0.0869  0.2549   0.5726   0.296562   0.147   0.5  0.25  0.4144   0.1586  0.0346   0.3186   0.158572   0.6178   0.3089   0.4924   0.6526  0.2156   0.0542   0.433038   0.5342   0.2671   0.9224   0.0864  0.4682   0.3107   0.392218   0.6178   0.3089   0.8617       Before optimi z ation, the value dist ributi on of 0 Tr , 0 Cr  and  0 Ch is with representative   signifi can c e,  and the valu e s  of  Tr Cr  and  Ch after optimi z atio n sho u ld  con v erge the di screte   situation of the initial value to a  certain extent. The compa r ing bet wee n 0 Tr , 0 Cr , 0 Ch  and  Tr , Cr , Ch   is sho w ed in  Figure 3. Here, the values  of  Tr Cr  and  Ch co nverge the initia l value.  In 11  ca se of Table  1, t o  ea ch  set o f  assign ed v a lue s 0 ([ 1 , . . . ] ) i ep i n , the op timal  obje c tive correspon ding t o  the optimal  solu tion can  be calculate d . For exam ple, when  0 Tr =0.26 46,  0 Cr =0. 4218 a nd  0 Ch =0 .3149, the o p timal obje c tive Lo =0.98 93, then the opti m al  solut i o n Tr =0, Cr =0 .6178, Ch =0.308 9. So, the  opt imization  effe ct in  the  co nd itions  of a s sig ned  initial value is shown in Figure 4.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930       An Autonom ic Optim i zatio n  Model of M u lti-La ye red  Dep end ability for… (Zh eng  Ruijua n 333   Figure 3. Co mpari ng bet ween 0 Tr , 0 Cr , 0 Ch  and  Tr , Cr , Ch       (a)  Comp ari n g of optimizat ion effect bet wee n 0 Tr , 0 Cr , f 0  and  Tr , Cr , Lo     (b)  Comp ari n g of optimizat ion effect bet wee n 0 Cr , 0 Ch f 0  and  Cr , Ch , Lo     (c) Com p a r in g of optimizat ion effect bet wee n 0 Tr , 0 Ch f 0  and   Tr , Ch , Lo   Figure 4. Co mpari ng bet ween optimi z at ion effect in p e rception lay e     In Figure 4 ( a ) , (b), (c) se pa rately expre s the com p a r i ng of optimization effect b e twee n   0 Tr ,   0 Cr , f 0  and   Tr , Cr , Lo the compa r ing   of optimizatio n effect  between  0 Cr , 0 Ch , f 0 and   Cr , Ch , Lo ,the compa r i ng of optimization effect b e twee 0 Tr 0 Ch f and   Tr Ch Lo .  We  c an  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA   Vol. 14, No. 1, March 2 016 :  326 – 3 3 4   334 see that, wh en  0 Tr =0.1 483, 0 Cr =0.7683, 0 Ch =0.35 16, the initial  depen dabilit y is  f 0 =0.429 906,  and the  opti m ized  pe rformance rea c h e s 0.8 818, th at is to  say, the de pen dab ility in percep t ion  layer is o p timized  by 1.08 times; wh e n   0 Tr = 0.15 86, 0 Cr = 0.0346, 0 Ch = 0.3186, the ini t ial  depe ndability  is  f 0 = 0.15 85 72, an d the  o p timized  pe rf orma nce i s  0 . 4924,  whi c is in crea sed   by  2.1 times.       5. Conclusio n   Based  on l a yered th oug h t  in IOT, thi s  pa pe r ha s integrated  autonomi c   computing  con c e p t to the auton omic  optimizatio pro c e ss  of th e syste m . Ha ving perce ption layer  as t h e   example  an d u s ing  line a pro g ra m m ing m e tho d  to  re sea r ch an set  up a n  a u ton o mic  optimizatio model  orie nted to intelli g ent IO T syst em.  Havin g  the  chang e of  depe nda bi lity  element s directly affectin g the depen dability of sy stem as the  internal  cau s e, based o n  the   fusion  re sult s of de pend a b ility element s, the  com p l e x multi-sou r ce  dep enda b ility param eters  variable s , co nfiguratio n variabl es of I O T and d e p enda bility environme n t variable s  have  been   abstracte d. Using the li nea r pro g rammin g  met hod to  derive the m appin g  relatio n shi p  betwee n   the de pen da bility element s a nd th e d e pend ability in   pe rception  la yer, the  opti m ization  mo d e l of  intelligent IO T ha bee obtaine d. At the  sam e   ti me of l o cal  config uratio n  optimi z ation  in  perceptio n la yer, the co mplete  syste m  co nfi guration coo r dinati on ha s b e e n  pe rform e d  to  prom ote the   overall  syste m  de pend abil i ty. The la st  analysi s  re su lts  of exampl es sh ow  that,  in   the con d ition  of rando m assignm ent to key  elem e n ts, the ave r age  optimization ra nge  of  prop osed mo del is bigg er  than 39%. Percepti on lay e r ha s impro v ed the depe ndability, and  the   optimizatio n effect is sig n i f icant. In the future  work, we will focu s o n  the global coordi nation a n d   optimizatio n.      Ackn o w l e dg ements   This work h a s  b een  supp orted  by the   Proje c t of  Na tural S c ien c e  Fou ndation   of Chi n a   (No.  U1 2046 14, 613 702 2 1 ,U14 046 11),  in pa rt by  Prog ram fo r In novative Re search T eam  (in   Scien c e and  Tech nolo g y)  in  University of  He nan  Pro v ince  (No. 1 4 I RTSTHN02 1 ) , in  part  by K e Proje c t of Science and Te chnolo g y Dep a rtm ent of He nan Provin ce  (No.1 121 022 1018 7).       Referen ces   [1]  Li F ,  Ya ng J,  W u  J, An C,  Jian g N.  Re se arch on autom atic  co nfigur ati on of  Intern et.  Jour nal  o f   Software . 2014 ; 25(1): 118-1 3 4 [2]  Gonen  B, Yuks el M.  N e tw ork config uratio n a nd mana ge me nt  via  tw o-phas e o n li ne  opti m i z a t i on.  Pr oc.  of Global T e lec o mmunic a tio n s  Confere n ce ( G LOBECOM 2011). 20 11: 1-6 .   [3]  Peng M, Lia n g  D, W e i Y,  and L i  J. Self-conf igur ation  and self-o pti m iz atio n in L T E-advanced   hetero g e neo us  net w o rks.  Co mmu n icati ons Maga z i ne . 2 0 1 3 ; 51(5): 36-4 5 .   [4]  Li Y, F e ng Z ,   Xu  D, Z h ang   Q,  T i an H.  A u tomat ed opti m al  co nfig urin of femt ocel l b a se stati ons'   para m eters in  enterpr ise fe mtoce ll n e tw ork . Proc. of Globa l T e leco mmunicati ons  Confer enc e   (GLOBECOM  201 1). 201 1: 1-5.  [5]  Lopes MC, A  Dias B.  Auto mated n e tw ork services c onfig uratio man a g e ment . Proc.  of IFIP/IEEE  Internatio na l Symp osi u m on Integrate d  Ne t w ork Mana geme n t-W o rkshops.  200 9: 140- 143.   [6]  Bjorklu nd M. YANG-A data mode lin g lan g u a ge for  the net w o rk config ura t i on protoc ol (NET CONF ),  RFC60 20. 20 1 0 [7]  Lop es M, Costa A, Dias B.  Impr ovin g netw o rk services re silie nc e thro ug h auto m atic s e rvice n o d e   config uratio n g ener ation . Pr oc eed ings  of Net w o r k Oper ation s  and M a n age ment S y mpos i u m (NOMS).   201 2: 919- 925.   [8]  Elbada w i  K, Yu J.  I m prov in g n e tw ork ser v ices c onfig ur ation   ma nag e m e n t . Proce e d i ngs  of  20t h   Internatio na l C onfere n ce o n  Comp uter  Com m unic a tions a n d  Net w orks. 20 11: 1-6.   [9]  Eissa A. F eature Sel e ctio n  Algorithms f o r W i reless S ensor N e t w ork s .  In te rn a t i o nal  Jo u r na l  of  Information &  Network Security . 2014; 3(5):1 -7.  [10]  Strassner J, A gou lmin e N,   L ehtih et E. F o c a le: A  n o vel  a u tonom ic n e t w orkin g  arc h itec ture.  ITSSA   Journ a l . 20 07; 3(1): 64-7 9 [11]  Sang eeta  S. A  Revi e w   on  Ef ficient V i rtual   Ma chi ne Liv e  Migratio n:  C h a llen ges,  r e q u ir ements an techno lo g y   of VM migratio n i n  clou d.  Intern ation a l Jour na l  of Cloud  C o mputin g an d Ser v ice Scie nce 201 4; 3(6): 1-8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.