| Summary: | Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-11-14T10:44:09Z
No. of bitstreams: 1
DIS_MATHEUS_CRESPI_SCHENFELD_COMPLETO.pdf: 6989470 bytes, checksum: 4a16f12e8953d43da2cb18cc63c6119a (MD5) === Approved for entry into archive by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-11-14T10:44:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1
DIS_MATHEUS_CRESPI_SCHENFELD_COMPLETO.pdf: 6989470 bytes, checksum: 4a16f12e8953d43da2cb18cc63c6119a (MD5) === Made available in DSpace on 2017-11-14T10:44:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1
DIS_MATHEUS_CRESPI_SCHENFELD_COMPLETO.pdf: 6989470 bytes, checksum: 4a16f12e8953d43da2cb18cc63c6119a (MD5)
Previous issue date: 2017-03-23 === Internet of Things (IoT) is considered a computational evolution that advocates the existence
of a large number of physical objects embedded with sensors and actuators, connected by
wireless networks and communicating through the Internet. From the beginning of the concept to
the present day, IoT is widely used in the various sectors of industry and also in academia. One of
the needs encountered in these areas was to be connected to IoT devices or subsystems throughout
the world.
Thus, cloud computing gains space in these scenarios where there is a need to be connected
and communicating with a middleware to perform the data processing of the devices. The
concept of cloud computing refers to the use of memory, storage and processing of shared resources,
interconnected by the Internet. However, IoT applications sensitive to communication latency, such
as medical emergency applications, military applications, critical security applications, among others,
are not feasible with the use of cloud computing, since for the execution of all calculations and
actions messaging between devices and the cloud is required.
Solving this limitation found in the use of cloud computing, the concept of fog computing
arises and whose main idea is to create a federated processing layer, still in the local network of
the computing devices of the ends of the network. In addition to fog computing, there is also edge
computing operating directly on the devices layer, performing some kind of processing, even with
little computational complexity, in order to further decrease the volume of communication, besides
collaborating to provide autonomy in decision making yet in the Things layer. A major challenge for
both fog and edge computing within the IoT scenario is the definition of a system architecture that
can be used in different application domains, such as health, smart cities and others.
This work presents a system architecture for IoT devices capable of enabling data processing
in the devices themselves or the closest to them, creating the edge computing layer and fog computing
layer that can be applied in different domains, improving Quality of Services (QoS) and autonomy
in decision making, even if the devices are temporarily disconnected from the network (offline). The validation of this architecture was done within two application scenarios, one of public lighting in
smart city environment and another simulating an intelligent agricultural greenhouse. The main
objectives of the tests were to verify if the use of the concepts of edge and fog computing improve
system efficiency compared to traditional IoT architectures. The tests revealed satisfactory results,
improving connection times, processing and delivery of information to applications, reducing the
volume of communication between devices and core middleware, and improving communications
security. It also presents a review of related work in both academia and industry. === Internet das Coisas (IoT) ? considerada uma evolu??o computacional que preconiza a
exist?ncia de uma grande quantidade de objetos f?sicos embarcados com sensores e atuadores,
conectados por redes sem fio e que se comunicam atrav?s da Internet. Desde o surgimento do
conceito at? os dias atuais, a IoT ? amplamente utilizada nos diversos setores da ind?stria e tamb?m
no meio acad?mico. Uma das necessidades encontradas nessas ?reas foi a de estar conectado com
dispositivos ou subsistemas de IoT espalhados por todo o mundo.
Assim, cloud computing ganha espa?o nesses cen?rios, onde existe a necessidade de estar
conectado e se comunicando com um middleware para realizar o processamento dos dados dos
dispositivos. O conceito de cloud computing refere-se ao uso de mem?ria, armazenamento e processamento
de recursos compartilhados, interligados pela Internet. No entanto, aplica??es IoT sens?veis
? lat?ncia de comunica??o, tais como, aplica??es m?dico-emergenciais, aplica??es militares, aplica??es
de seguran?a cr?tica, entre outras, s?o invi?veis com o uso de cloud computing, visto que
para a execu??o de todos os c?lculos e a??es ? necess?ria a troca de mensagens entre dispositivos
e nuvem.
Solucionando essa limita??o encontrada na utiliza??o de cloud computing, surge o conceito
de fog computing, cuja ideia principal ? criar uma camada federada de processamento ainda na rede
local dos dispositivos de computa??o das extremidades da rede. Al?m de fog computing tamb?m
surge edge computing operando diretamente na camada dos dispositivos, realizando algum tipo de
processamento, mesmo que de pouca complexidade computacional, a fim de diminuir ainda mais o
volume de comunica??o, al?m de colaborar para prover autonomia na tomada de decis?es ainda na
camada das coisas. Um grande desafio tanto para fog quanto para edge computing dentro do cen?rio
de IoT ? a defini??o de uma arquitetura de sistema que possa ser usada em diferentes dom?nios de
aplica??o, como sa?de, cidades inteligentes entre outros.
Esse trabalho apresenta uma arquitetura de sistema para dispositivos IoT capaz de habilitar
o processamento de dados nos pr?prios dispositivos ou o mais pr?ximo deles, criando a camada de edge e fog computing que podem ser aplicadas em diferentes dom?nios, melhorando a Qualidade
dos Servi?os (QoS) e autonomia na tomada de decis?o, mesmo se os dispositivos estiverem
temporariamente desconectados da rede (offline). A valida??o dessa arquitetura foi feita dentro de
dois cen?rios de aplica??o, um de ilumina??o p?blica em ambiente de IoT e outro simulando uma
estufa agr?cola inteligente. Os principais objetivos das execu??es dos testes foram verificar se a
utiliza??o dos conceitos de edge e fog computing melhoram a efici?ncia do sistema em compara??o
com arquiteturas tradicionais de IoT. Os testes revelaram resultados satisfat?rios, melhorando os
tempos de conex?o, processamento e entrega das informa??es ?s aplica??es, redu??o do volume de
comunica??o entre dispositivos e core middleware, al?m de melhorar a seguran?a nas comunica??es.
Tamb?m ? apresentada uma revis?o de trabalhos relacionados tanto no meio acad?mico como no
da ind?stria.
|
|---|
