(Master) Untersuchung der Skalierbarkeit von MQTT Message Brokern
27.11.2019Investigation of Scalability of MQTT Message Brokers
Motivation
Für den Nachrichtenaustausch im Internet der Dinge (IoT - Internet of Things) kommen vermehrt Publish/Subscribe Kommunikationsprotokolle wie MQTT zum Einsatz. Bei diesen Protokollen werden die Nachrichten häufig nicht direkt zwischen zwei Kommunikationspartnern ausgetauscht, sondern Clients abonnieren Nachrichten zu bestimmten Topcis bei einem zentralen Message Broker (Subscriptions). Zu versendende Nachrichten werden ebenfalls unter Angabe eines Topics an den zentralen Broker gesendet (Publishing), der die Nachrichten an die Abonnenten zustellt.
Die zuverlässige und schnelle Vermittlung einer großen Anzahl von Nachrichten, auch bei vielen kommunizierenden Geräten, ist dabei wichtig. Um mit hohen Lasten umgehen zu können, können manche MQTT Message Broker über mehrere Instanzen skaliert werden.
Ziele
In dieser Arbeit soll die Skalierbarkeit von MQTT Message Brokern untersucht werden. Dabei sollen Performance Metriken für verschiedene MQTT Message Broker Implementierungen identifiziert werden. Um die Metriken zu messen, werden die Message Broker durch synthetische Workloads unter Last gesetzt. Dabei sollen sowohl einzelne Message Broker Installationen als auch skalierte, aus mehreren Instanzen bestehenden, Broker untersucht werden. Beim Austausch von Nachrichten über mehrere Broker-Instanzen soll außerdem genauer betrachtet werden, wie diese auf die Instanzen verteilt werden.
Voraussetzungen
Für die Arbeit ist ein grundlegendes Verständnis der Netzwerkkommunikation auf Basis von IP sinnvoll. Programmierkenntnisse mit Java oder Python sind wünschenswert. Erfahrungen mit MQTT sind von Vorteil, jedoch nicht zwingend erforderlich.
Wir bieten
- Interessante Arbeit in aktuellen Forschungsthemen
- Möglichkeit zur Einbringung eigener Ideen bei der Lösungsgestaltung
- Zusammenarbeit mit einem regionalen, innovativen Unternehmen
- Intensive Betreuung und Unterstützung
Dauer
6 Monate
Kontakt
Stefan Herrnleben
https://go.uniwue.de/herrnleben
Thomas Prantl
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