uma nova arquitetura para internet das coisas com análise e reconhecimento de padrões e ...

120 Pages·2015·10.3 MB·Portuguese

ALBERTOMESSIASDACOSTASOUZA
UMA NOVA ARQUITETURA PARA INTERNET DAS COISAS COM
ANÁLISE E RECONHECIMENTO DE PADRÕES E PROCESSAMENTO
COM BIG DATA
SãoPaulo
2015
ALBERTOMESSIASDACOSTASOUZA
UMA NOVA ARQUITETURA PARA INTERNET DAS COISAS COM
ANÁLISE E RECONHECIMENTO DE PADRÕES E PROCESSAMENTO
COM BIG DATA
TesedeDoutorado
Orientador: Prof. Dr. JoséRobertodeAlmeidaAmazonas
UNIVERSIDADEDESÃOPAULO
ESCOLAPOLITÉCNICA
SãoPaulo
2015
ALBERTOMESSIASDACOSTASOUZA
UMA NOVA ARQUITETURA PARA INTERNET DAS COISAS COM
ANÁLISE E RECONHECIMENTO DE PADRÕES E PROCESSAMENTO
COM BIG DATA
TeseapresentadaàEscola
PolitécnicadaUniversidadedeSão
Pauloparaobtençãodotítulode
DoutoremCiências.
Áreadeconcentração:
SistemasEletrônicos
Orientador:
Prof. Dr. JoséRobertodeAlmeidaAmazonas
SãoPaulo
2015
Catalogação-na-publicação
Souza,Alberto
UmanovaarquiteturaparaInternetdasCoisascomanálisee
reconhecimentodepadrõeseprocessamentocomBigData/
Souza,A.M.C.--SãoPaulo,2015.
118p.
Tese(Doutorado)-EscolaPolitécnicadaUniversidadedeSão
Paulo. DepartamentodeEngenhariadeSistemasEletrônicos.
1. InternetdasCoisas2. RedesdeComunicação3.
ReconhecimentodePadrões4. ModelodeReferência5. Big
DataI.UniversidadedeSãoPaulo. EscolaPolitécnica.
DepartamentodeEngenhariadeSistemasEletrônicosII.t.
DedicoaoArthur,àAlice,àEvelyn,àminha
mãeSaleteeaomeupaiGeraldo.
AGRADECIMENTOS
AgradeçoprimeiramenteaDeuspelaforçadevontade,oportunidadeemotivaçãonestalonga
caminhada. Gostaria de agradecer em especial aos meus filhos, Arthur e Alice e à esposa
Evelyn, aos meus pais Salete e Geraldo, meu irmão Sandro e sua família Marcia, Vitória e
Davi,queporvezes,aomeausentaresouberammecompreendererespeitar.
Agradeço ao professor Dr. Clovis Torres Fernandes por acreditar em mim, ao professor
Dr. IvanCarlosAlcântaradeOliveiraquemeauxiliounoiníciodestapesquisae,sobretudo,
ao meu orientador professor Dr. José Roberto de Almeida Amazonas, que foi fundamental
nestapesquisa,quesoubemeconduzirecobrar.
Agradeçoainda,aosamigosquememotivaramemeacompanharamnesteperíodo.
Nãopodemhaverbarreirasparaoempenho
humano. Nãoimportaoquãoruimavida
pareçaestar,sempreexistealgoquevocê
podefazeretriunfar,ondehávida,há
esperança.
(StephenHawking)
RESUMO
A Internet das Coisas é um novo paradigma de comunicação que estende o mundo vir-
tual (Internet) para o mundo real com a interface e interação entre objetos. Ela possuirá um
grande número de dispositivos heteregôneos interconectados, que deverá gerar um grande
volume de dados. Um dos importantes desafios para seu desenvolvimento é se guardar e
processar esse grande volume de dados em aceitáveis intervalos de tempo. Esta pesquisa
endereçaessedesafio,comaintroduçãodeserviçosdeanáliseereconhecimentodepadrões
nas camadas inferiores do modelo de para Internet das Coisas, que procura reduzir o pro-
cessamentonascamadassuperiores. Napesquisaforamanalisadososmodelosdereferência
para Internet das Coisas e plataformas para desenvolvimento de aplicações nesse contexto.
AnovaarquiteturadeimplementadaestendeoLinkSmartMiddewarepelaintroduçãodeum
módulo parareconhecimento de padrões,implementa algoritmos paraestimação devalores,
detecção de outliers e descoberta de grupos nos dados brutos, oriundos de origens de dados.
O novo módulo foi integrado à plataforma para Big Data Hadoop e usa as implementações
algorítmicas do framework Mahout. Este trabalho destaca a importância da comunicação
cross layer integrada à essa nova arquitetura. Nos experimentos desenvolvidos na pesquisa
foram utilizadas bases de dados reais, provenientes do projeto Smart Santander, de modo
a validar da nova arquitetura de IoT integrada aos serviços de análise e reconhecimento de
padrõeseacomunicaçãocross-layer.
Palavras-chave: InternetdasCoisas. RedesdeComunicação. ReconhecimentodePadrões.
ModelodeReferência. BigData.
ABSTRACT
TheInternetofThingsisanewcommunicationparadigminwhichtheInternetisextended
from the virtual world to interface and interact with objects of the physical world. The IoT
has high number of heterogeneous interconnected devices, that generate huge volume data.
ThemostimportantIoTchallengesisstoreandproccessthislargevolumedata. Thisresearch
addresses this issue by introducing pattern recognition services into the lower layers of the
Internet of Things reference model stack and reduces the processing at the higher layers.
The research analyzes the Internet of Things reference model and Middleware platforms
to develop applications in this context. The new architecture implementation extends the
LinkSmartbyintroducingapatternrecognitionmanagerthatincludesalgorithmstoestimate
parameters, detect outliers, and to perform clustering of raw data from IoT resources. The
new module is integrated with the Big Data Haddop platform and uses Mahout algorithms
implementation. This work highlights the cross-layer communication intregated in the new
IoT architecture. The experiments made in this research using the real database from Smart
Santander Framework to validate the new IoT architecture with pattern recognition services
andcross-layercommunication.
Keywords: Internet of Things. Communications Network. Pattern Recognition. Refe-
renceModel. BigData
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura1 Mapaconceitualquedestacaosconceitospertinentesàpesquisa. . 20
Figura2 Interaçãoentreasredesdecomunicação,omundofísicoeovirtual. 26
Figura3 ModeloInclusivoparaaIoT. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
Figura4 ModelodeReferênciaparaIoTpropostopeloITU-T. . . . . . . . . 28
Figura5 ModelodeEcossitemaparaIoT,propostopeloITU-T. . . . . . . . 32
Figura6 Alto nível de taxonomia, influências e dependências entre o modelo
dereferênciaparaIoTeaarquiteturadereferênciaparaIoT. . . 33
Figura7 Interaçõesentreossub-modelosdomodelodereferênciaparaIoT. . 34
Figura8 Interações entre o modelo funcional e requisitos uificados e a visão
funcional. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
Figura9 GruposdefuncionaisdoModeloFuncionalparaIoT. . . . . . . . . 36
Figura10 CategoriasqueimpactamnodesenvolvimentoparaIoT. . . . . . . 38
Figura11 EstruturaemcamadasdoLinkSmartmiddleware. . . . . . . . . . . 44
Figura12 Arquitetura ilustrativa para o desenvolvimento de serviços e apli-
caçõesbaseadasnoLinkSmart. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Figura13 FluxodedadoscomaplataformaUbidots (UBIDOTS,2014). . . . 46
Figura14 Widget criadonaplataformaUbidots. . . . . . . . . . . . . . . . . 47
Figura15 Pseudo-códigodoalgoritmok-means. . . . . . . . . . . . . . . . . 52
Figura16 ModeloemcamadasparaamineraçãodedadosparaaIoT. . . . . 55
Figura17 AplicaçãodetestecomaplataformaUbidots. . . . . . . . . . . . . 61
Figura18 AplicaçãodetestecomoLinkSmartmiddleware. . . . . . . . . . . 62
Figura19 Proposta de nova estrutura em camadas do LinkSmart middleware
comosmecanismosdeanáliseereconhecimentodepadrões. . 64
Figura20 Representação gráfica do fluxo de dados e informações na arquite-
turaproposta. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
Figura21 Diagrama de classes do Pattern Manager incluindo os pacotes, a
Interfaceeaclassequeaimplementa. . . . . . . . . . . . . . . 68
Figura22 DiagramadeClassescomaimplementaçãodoserviçodeclustering
nomóduloPatternManager. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
Figura23 Diagrama de classes do serviço de estimação de valores no módulo
PatternManager. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
Figura24 Diagrama de Classes do serviço de detecção de outlier implemen-
tadonomóduloPatternManager. . . . . . . . . . . . . . . . . 73