Slides de Apresentação

An Energy-Aware IoT Gateway with
Continuous Processing of Sensor Data
Luis Talavera &
Markus Endler & Sergio Colcher
Departamento de Informática
Pontifícia Universidade Católica of Rio de Janeiro (PUC-Rio)
LAC
Laboratory for Advanced Collaboration
Agenda
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Introdução
Tecnologias Utilizadas
Mobile Event Processing Agent
Experimentos Realizados
Trabalhos Relacionados
Conclusão
Introdução
 Cada vez mais aparelhos (coisas inteligentes) têm
processamento embarcado e possuem capacidade de
comunicação sem fio.
 Muitos só dispõem de conectividade de curto-médio alcance,
e necessitam rotear mensagens através de Gateways
conectados à Internet.
 Atualmente, a maioria dos Gateways são fixos e específicos
para uma tecnologia sem fio: WiFi, ZigBee, Z-Wave, etc.
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Introdução
Arquitetura de 3 camadas para a Internet das Coisas
(IoT)
Serviços em nuvem
Dispositivos móveis
Coisas inteligentes
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Introdução
Por que dispositivos móveis?
 Smartphones e Tablets cada vez mais baratos e difundidos
 Possuem bastante recursos (de memória e processamento) e
conectividade com a Internet
 Vários aparelhos dispõem de interfaces wireless de curto
alcance e baixo consumo de energia (Bluetooth, NFC, ANT+)
 Podem descobrir e se conectar de forma ad hoc a coisas
inteligentes em seu entorno, e coletar dados de sensores
dessas coisas
 Podem enriquecer esses dados com outras informações
obtidas dos próprios sensores (p.ex. Informações espaçotemporais)
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Introdução
Problemas:
1. Energia é um recurso limitado em dispositivos móveis e
comunicação via 3G/4G ou WiFi é uma atividade de alto
gasto de energia
• Consumo de energia depende da frequência de
transmissão
• Para aplicações de IoT que processam grandes fluxos de
dados de sensores a coleta e transmissão de dados é
muito frequente
2. Largura de banda disponível pode não ser suficiente
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Processamento de dados de sensores em IoT
 Para ser escalável, um sistema de IoT precisa ter um
processamento descentralizado
• Pré-processamento próximo às fontes de dados de sensores (as
coisas inteligentes)
 Isto evita concentração de todo o processamento na nuvem e
sobrecarga da rede com o envio de dados brutos de sensores
para os serviços de nuvem
 Os Gateways são os candidatos naturais para realizar tal préprocessamento
Questão: Como o consumo de banda e de energia são
afetados por esse processamento em um dispositivo móvel?
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Tecnologias Utilizadas
Mobile Hub (M-Hub) é um middleware móvel (para Android) que faz um
dispositivo móvel funcionar como um Gateway IoT
• Descobre e se conecta a coisas inteligentes e se subscreve a dados de
sensores destes
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Visualização de dados de sensores
Fig.: Dois M-Hubs exibindo dados de sensores próximos
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Tecnologias Utilizadas
Complex Event Processing (CEP) é uma forma de Data Stream Processing que
permite a filtragem, agregação, correlação e transformação de fluxos de
dados através de consultas contínuas (continuous queries) descritas em uma
linguagem similar a SQL
 Permite especificar padrões de eventos e inferir eventos mais abstratos a
partir de eventos mais simples
 Devido a sua expressividade é adequada ao processamento de fluxos de
dados de sensores heterogêneos
 As consultas são aplicadas aos eventos contidos em uma janela
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Mobile Event Processing Agent (MEPA)
A fim de permitir um pré-processamento no Mobile Hub, desenvolvemos o
MEPA, uma engine de processamento CEP para Android
 um serviço que executa em background;
 executa as consultas CEP sobre o fluxo de dados brutos de sensores
recebidos do serviço S2PA e emite resultados (eventos complexos)
 pode executar um conjunto arbitrário de consultas CEP
internet
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Mobile Event Processing Agent (MEPA)
MEPA permite a implantação dinâmica de consultas CEP
Qual é a necessidade?
 M-Hubs podem ser usados em diferentes ambientes (com um
conjunto sensores e requisitos de processamento específicos)
 Mas só devem executar as consultas CEP que correspondem
aos tipos de sensores disponíveis no ambiente.
 Detecção de presença em novo ambiente através de sinal de
um beacon.
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Experimentos
Objetivo:
 Avaliar quais tipos de processamento CEP valem a pena
serem executados na MEPA
 Quais consultas CEP consomem menos energia e
largura de banda?
Set-up dos experimentos:
 Smartphone Motorola MotoX conectado à Internet via
rede WiFi (IEEE 802.11bgn)
 1, 3 e 6 SensorTags da Texas Instruments (com sensores
de temperatura, humidade, acelerômetro,
magnetômetro, giroscópio)
 Bluetooth Low Energy (BLE) como WPAN
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Experimentos
Procedimento adotado:
 Executamos diferentes tipos de consultas CEP durante 1 hora
 Medimos o tempo médio que leva para uma redução do nível
de bateria em 1%
 Medimos a quantidade de dados transmitidos
Outros parâmetros:
 Mesmas consultas CEP com os dois tipos de janela: sliding e
jumping window
 Dois tamanhos de janela (10 segundos e 1 minuto) para
avaliar o impacto do número de dados de sensores a serem
processados
 Utilizamos dois runtimes Android: Dalvik e ART
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Experimentos
As consultas CEP utilizadas:
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Teste de largura de banda com 1 SensorTag
Tráfego de Dados (KB)
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Teste de energia com 1 SensorTag
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Teste de largura de banda com 6 SensorTags
Tráfego de Dados (KB)
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Teste de energia com 6 SensorTags
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Discussão
 A natureza do processamento (consulta CEP) influi pouco no
consumo de energia e da largura de banda
 O tipo da janela utilizada na consulta influi bastante
(consultas CEP com jumping windows maiores são mais
adequadas do que sliding windows, pois geram menos
eventos de saida)
 Consumo de energia está diretamente relacionado com a
frequência de transmissões de eventos para a nuvem
 Consumo de energia depende do runtime utilizado
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Trabalhos Relacionados
Processamento CEP em IoT e seu impacto sobre consumo de
energia e largura de banda
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Conclusão
 MEPA possibilita que dispositivos móveis executem consultas
CEP para pré-processamento de dados de sensores
 Consultas CEP com a baixa frequência de eventos resultantes
são mais adequadas, pois causam menos transmissões para a
rede e consomem menos energia
 A complexidade do processamento CEP parece ter pouco
impacto no consumo de energia
Trabalhos Futuros
 Fazer testes com consultas CEP mais complexas
 Medir o consumo de energia e tráfego de dados para
implantação dinâmica de novas consultas CEP
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Obrigado!
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