Technological advancements keep making machines, devices, and appliancesfaster, more capable, and more connected to each other. The network of allinterconnected smart devices is called Internet of Things (IoT). It is envisionedthat there will be billions of interconnected IoT devices producing and consumingpetabytes of data that may be needed by multiple IoT applications. This bringschallenges to store and process such a large amount of data in an efficient andeffective way. Cloud computing and its extension to the network edge, fog computing, emerge as new technology alternatives to tackle some of these challengesin transporting, storing, and processing petabytes of IoT data in an efficient andeffective manner.In this thesis, we propose a geographically distributed hierarchical cloud andfog computing based IoT storage and processing architecture, and propose techniques for placing IoT data into its components, i.e., cloud and fog data centers.Data is considered in different types and each type of data may be needed bymultiple applications. Considering this fact, we generate feasible and realisticnetwork models for a large-scale distributed storage architecture, and propose algorithms for efficient and effective placement of data generated and consumed bylarge number of geographically distributed IoT nodes. Data used by multiple applications is stored only once in a location that is easily accessed by applicationsneeding that type of data. We performed extensive simulation experiments toevaluate our proposal. The results show that our network architecture and placement techniques can be used to store IoT data efficiently while providing reducedlatency for IoT applications without increasing network bandwidth consumed.

Teknolojik gelişmeler makineleri, eşyaları ve cihazları daha hızlı, daha yeteneklive birbirleriyle daha bağlı hale getirmeye devam etmektedir. Birbirlerine bağlıbu akıllı cihazların oluşturduğu ağ yapısı Nesnelerin Interneti (IoT) olarak adlandırılmaktadır. Bu milyarlarca cihazın, birden fazla IoT uygulamasının ihtiyaç duyduğu ve duyabileceği petabaytlarca veriyi üretme ve/veya kullanma yeteneklerine sahip olacağı öngörülmektedir. Bu durum, büyük miktardaki bu verinin etkin ve verimli bir şekilde depolanması ve işlenmesi gibi zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bulut bilişim ve onun son kullanıcılara yakınlaştırılmış versiyonu olan sis bilişim, IoT verilerinin verimli ve etkili bir şekilde nasıl taşınacağı, yerleştirileceği, saklanacağı ve işleneceği ile ilgili bu zorlukların bazılarının üstesinden gelebilmek için yeni yöntemler ortaya koymaktadır.Bu tezde; coğrafi olarak dağıtık, hiyerarşik bulut ve sis bileşenlerini içeren bir IoT mimarisi ve oluşturulan büyük miktardaki IoT verisinin bu mimarinin bileşenlerine, bulut ve sis veri merkezlerine, yerleştirmek için yeni teknikler öneriyoruz. Verilerin sınıflandırılabileceği göz önünde bulundurulduğunda, birden fazla uygulama bu verileri kullanabilir. Bu bilgiye dayanarak, coğrafi olarak dağıtık IoT cihazlarının oluşturduğu ve kullandığı verileri, gerçeklenebilir ağ modellerinde etkin ve verimli şekilde veri merkezlerine yerleştirecek algoritmalar tasarlayıp, bunları tamsayı doğrusal modelleme yöntemi kullanılarak elde edilen optimum sonuçlarla karşılaştırıyoruz. Birden fazla uygulama tarafından kullanılanverileri, kopyalamadan ve o veriyi kullanan bütün uygulamalar tarafından rahatlıkla erişilebilecek bir merkezde saklıyoruz. Önerdiğimiz ağ mimarisi ve algoritmalar sayesinde; verilerin etkin ve verimli şekilde yerleştirilebileceğini, uygulamaların bu verilere bant genişliğini arttırmadan daha hızlı şekilde erişebilmesine olanak sağladığını yaptığımız kapsamlı simülasyon deneylerinin sonuçlarıyla doğruluyoruz.