Compressione adattiva di messaggi http per scenari Internet of Things

Pandolfi, Francesco (2021) Compressione adattiva di messaggi http per scenari Internet of Things. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria informatica [LM-DM270]
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Abstract

Il fenomeno noto come Internet of Things costituisce oggi il motore principale dell'espansione della rete Internet globale, essendo artefice del collegamento di miliardi di nuovi dispositivi. A causa delle limitate capacità energetiche e di elaborazione di questi dispositivi è necessario riprogettare molti dei protocolli internet standard. Un esempio lampante è costituito dalla definizione del Constrained Application Protocol (CoAP), protocollo di comunicazione client-server pensato per sostituire HTTP in reti IoT. Per consentire la compatibilità tra reti IoT e rete Internet sono state definite delle linee guida per la mappatura di messaggi CoAP in messaggi HTTP e viceversa, consentendo così l'implementazione di proxies in grado di connettere una rete IoT ad Internet. Tuttavia, questa mappatura è circoscritta ai soli campi e messaggi che permettono di implementare un'architettura REST, rendendo dunque impossibile l'uso di protocolli di livello applicazione basati su HTTP. La soluzione proposta consiste nella definizione di un protocollo di compressione adattiva dei messaggi HTTP, in modo che soluzioni valide fuori dagli scenari IoT, come ad esempio DASH per lo streaming multimediale, possano essere implementate anche in reti IoT. Le prestazioni di queste soluzioni dipenderanno dalle specifiche caratteristiche dello scenario di applicazione. I risultati ottenuti mostrano inoltre che nello scenario di riferimento la compressione adattiva di messaggi HTTP raggiunge prestazioni superiori a CoAP.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Pandolfi, Francesco
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Compressione adattiva,HTTP,Internet of Things,Codifica di Huffman
Data di discussione della Tesi
11 Marzo 2021
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