DEPLOYMENT DINÂMICO DE REGRAS CEP EM UM AMBIENTE IoT COM PROCESSAMENTO CLOUD- MOBILE 09/12/2015 Felipe Oliveira Carvalho Introdução a Computação Móvel.

Apresentação em tema: "DEPLOYMENT DINÂMICO DE REGRAS CEP EM UM AMBIENTE IoT COM PROCESSAMENTO CLOUD- MOBILE 09/12/2015 Felipe Oliveira Carvalho Introdução a Computação Móvel."— Transcrição da apresentação:

1 DEPLOYMENT DINÂMICO DE REGRAS CEP EM UM AMBIENTE IoT COM PROCESSAMENTO CLOUD- MOBILE 09/12/2015 Felipe Oliveira Carvalho Introdução a Computação Móvel e Ubíqua PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA

2 Roteiro  Introdução  Requisitos de uma solução ideal  Trabalhos Relacionados  Solução  Referências

3 Introdução  Aplicações de IoT demandam análise em tempo real de um grande fluxo de eventos.  Exemplo: Uma rede de usinas nucleares.  Temperatura.  Nível de radiação.  Sensores de Vazamento  Etc...

4 Introdução  Análises e detecções mais rápidas permitem tomadas de decisão mais rápidas.  Popularização do uso de CEP e outras Rule Engines.  Uso tradicional de CEP em IoT:  Centralizado.  Dispositivos de borda são fontes/coletores de eventos.

5 Introdução  Limitações do uso tradicional de CEP em IoT:  Dispositivos de borda são apenas fontes de eventos.  Overhead de comunicação.  Limitações de banda e conectividade em dispositivos móveis.  Sobrecarga dos servidores núcleo que rodam o CEP.

6 Introdução  Uso de CEP em dispositivos móveis.  Limitações:  Energia.  Capacidade de processamento.  Conectividade.  Largura de Banda.

7 Requisitos de uma solução ideal  Proposta:  Permitir a composição de sistemas para IoT com uso de CEP distribuído entre nuvem e dispositivos móveis.  Definição de regras de QoS.  Deployment dinâmico das regras CEP baseado nas primitivas de QoS.  Verificação em tempo real de gargalos de processamento.  Balanceamento em runtime das regras CEP ao detectar gargalos de processamento e falhas, além de parâmetros de QoS.

8 Trabalhos Relacionados  CHEN et al (2014):  Propõem um sistema com interface web que permite a criação e armazenamento de regras para a composição de aplicações de IoT.  Introduzem o conceito de uma arquitetura CEP cliente-servidor: CEP Cliente faz pré-processamento em cima dos dados brutos. CEP Servidor faz a tomada de decisão semântica.  Exemplo: Aplicação que dentre outras funções detecta um ar- condicionado ligado num horário fora de expediente. CEP cliente só envia eventos de warning em caso de ar ligado + horário fora de expediente.

9 Trabalhos Relacionados  CHEN et al (2014):

10 Trabalhos Relacionados  GOVINDARAJAN et al (2014):  Propõem dois algoritmos (por força bruta e por programação dinâmica) para criar uma pipeline de execução de queries num ambiente Cloud-Mobile.  Implementam uma engine CEP leve para Android, complementada por uma engine para nuvem com funcionalidades completas.  Lidam com aspectos de segurança dos dados ao movê-los para a nuvem.

11 Trabalhos Relacionados  GOVINDARAJAN et al (2014):

12 Trabalhos Relacionados  SKORIN-KAPOV et al (2014):  Desenvolvem um middleware para IoT que possui todo o processamento de eventos na nuvem.  Focam o trabalho na eficiência energética através da redução de atividades redundantes de leitura dos sensores, feito através de um módulo de gerenciamento baseado em políticas de QoS.

13 Trabalhos Relacionados  SKORIN-KAPOV et al (2014):

14 Trabalhos Relacionados  CHERNIACK et al (2003):  Propõem o balanceamento de carga em sistemas de processamentos de eventos através do uso de um processo escalonador, alimentado por um monitor de QoS.

15 Trabalhos Relacionados  STOJANOVIC et al (2014):  Propõem uma infraestrutura CEP Cloud-Mobile com balanceamento do fluxo de eventos obedecendo as limitações e restrições da parte mobile em tempo real.

16 Trabalhos Relacionados  STOJANOVIC et al (2014):  Trabalham com a ideia de uma abordagem baseada em ciência de contexto.  Padrões são descobertos pela nuvem ao analisar os dados vindos dos dispositivos móveis e então são encaminhados para os dispositivos móveis para serem detectados pela engine CEP.

17 Trabalhos Relacionados  STOJANOVIC et al (2014):

18  GULISANO et al (2010):  Propõem o balanceamento de regras CEP pela divisão intra- query, mais especificamente, pela divisão intra-operators em tempo de execução. J: Join. M: Map. Ag: Aggregate.

19 Trabalhos Relacionados (Comparação) Cloud-MobileCEPBalanceamento de carga Eficiência Energética Balanceamento Intra-Query Balanceamento em runtime de regras CEP CHEN et al (2014) xxEstático GOVINDARAJA N et al (2014) xxEstático SKORIN- KAPOV et al (2014) x CHERNIACK et al (2003) Dinâmico STOJANOVIC et al (2014) xxDinâmicox GULISANO et al (2010) Dinâmicox Solução IdealxxDinâmicoxxx

20 Abordagem da Solução  Elaboração de um sistema para IoT distribuído com suporte a CEP na nuvem e nos dispositivos móveis.

21 MANAGERMOBILE Solução: Visão da Arquitetura CEP ENGINE A CEP ENGINE B CEP ENGINE C CEP ENGINE D CLOUD SENSOR A SENSOR B DEPLOYER QoS PROFILE RUNTIME REFLECTION RULES EDITOR ENERGY MANAGER QoS REFLECTION LOAD BALANCER DAEMON CLOUD DAEMON MOBILE

22 Solução  Desenvolvimento de um módulo gerenciador:  Que permita a definição e edição de regras CEP.  Permita definir parâmetros de QoS para a aplicação, tais como privacidade e capacidade mínima de processamento para as regras.  Contenha um módulo que executa um plano de deployment de regras pré-execução.

23 Solução  Um módulo que permita a introspecção em tempo de execução (reflexão computacional) para:  Gerenciamento de Energia.  Garantia das políticas de QoS definidas.  Balanceamento de carga através do chaveamento de queries entre nuvem e mobile ou pela partição de queries em subqueries.  Execução de Daemons nos ambientes que receberão as regras (Cloud e Mobile) para implantação destas.

24 Conclusão  Desempenho em IoT com CEP.  Desafios de Implementação.  Atender exigências dinâmicas (em tempo de execução) das aplicações.

25 Referências  CHEN, Ching Yu et al. Complex event processing for the Internet of Things and its applications. In: Automation Science and Engineering (CASE), 2014 IEEE International Conference on. IEEE, 2014. p. 1144- 1149.  CHERNIACK, Mitch et al. Scalable Distributed Stream Processing. In: CIDR. 2003. p. 257-268.  GULISANO, Vincenzo et al. Streamcloud: A large scale data streaming system. In: Distributed Computing Systems (ICDCS), 2010 IEEE 30th International Conference on. IEEE, 2010. p. 126-137.  GOVINDARAJAN, Nithyashri et al. Event processing across edge and the cloud for internet of things applications. In: Proceedings of the 20th International Conference on Management of Data. Computer Society of India, 2014. p. 101-104.  SCHILLING, Björn et al. Distributed heterogeneous event processing: enhancing scalability and interoperability of CEP in an industrial context. In: Proceedings of the Fourth ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems. ACM, 2010. p. 150-159.  SCHMIDHÄUSER, Stefan. Dynamic operator splitting in mobile CEP scenarios. 2014.  SKORIN-KAPOV, Lea et al. Energy efficient and quality-driven continuous sensor management for mobile IoT applications. In: Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing (CollaborateCom), 2014 International Conference on. IEEE, 2014. p. 397-406.  STOJANOVIC, Nenad et al. Mobile CEP in real-time big data processing: challenges and opportunities. In: Proceedings of the 8th ACM International Conference on Distributed Event-Based Systems. ACM, 2014. p. 256-265.