Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/100062
Title: An approach to the unified management of heterogeneous IoT environments
Authors: Armando, Ngombo
Orientador: Silva, Jorge Sá
Boavida, Fernando
Keywords: IoT; Management; Heterogeneity; FIWIRE; LwM2M; ISABELA; 5GOpenclasses; Heterogeneidade; Gestão
Issue Date: 3-Nov-2020
Project: info:eu-repo/grantAgreement/FCT/9471 - RIDTI/PTDC/EEI-SCR/2072/2014/PT/SOCIALITE – Social-Oriented Internet of Things Architecture, Solutions and Environment 
info:eu-repo/grantAgreement/POCI/01/0247/FEDER/024539/5G Project 
UID/CEC/00326/2020 
Place of publication or event: Coimbra
Abstract: The Internet of Things (IoT) can be defined as an extension of computer networks and the Internet, to a myriad of both smart and connected devices labelled "things". Traditionally, wireless sensors/actuators form the founding block of the IoT’s perception layer, which core functions are sensing the environment and actuate on it. Thus, IoT systems were initially developed upon hardware electronic components for data acquisition and interaction with the target environment. Later, virtual sensors (also known as Software-Based Sensors (SBSs)) entered into play, consisting of software modules that offer highlevel Application Programming Interfaces (APIs) that could be easily integrated into IoT products and services. A more recent trend in literature for massive data acquisition considers "social sensing", a type of sensing in which people are regarded as data producers, or Human-Based Sensors (HBSs), via their activities in Online Social Networks (OSNs). Having a variety of new ways of collecting data may not be effective if we cannot ensure essential and specific management capabilities of the heterogeneity, in types and forms, of the entities in the perception layer. Our definition of Device Management (DM) relies on the Y.2060 recommendation by the International Telecommunication Union - Telecommunication Standardization Sector (ITUT). DM covers all the set of operations that an Information Technologies (IT) system needs to monitor and interact with the managed entities. The aim of DM is to make sure that the applications running on a given device operate well. Hence, DM must also be extended to all types of "resources" that can be explored in the perception layer, either physical, virtual or social. It is, therefore, crucial to develop management platforms that consider such heterogeneity in "devices", in a unified way and, additionally, that are based on open standards. On the one hand, such platforms have the potential to explore the breadth in the definition of the devices that interact with both physical and virtual worlds. On the other hand, such a solution guarantees interoperability of the management solutions. Typically, the management of IoT devices mainly focuses on well-established electronic-based entities. Well, one may want to change the algorithm of a virtual sensor, on-the-fly, or prevent a social sensor from feeding the backend for a while. In our research, we tried to overcome the challenge of a unified managed for both traditional and new "devices" in the IoT. We leveraged an IoT middleware as the central component to provide the flexibility and scalability of our proposed architecture. Based on a comprehensive survey, we adopted the Future Internet - Ware (FIWARE) and Lightweight Machine-To-Machine (LwM2M), as the middleware and management protocol, respectively, for the applied case studies of the generic architecture we proposed. We also developed two use-cases, namely IoT Student Advisor and Best Lifestyle Analyzer (ISABELA) and 5GOpenclasses, through which we have shown that the management of the referred three types of sensing is feasible from both functional and performance points of view. With the help of our research team, I actively conducted the design and implementation phases of both use-cases to test the models proposed in this thesis. Thus, I will present the degree of success in achieving such a goal and will mention the research opportunities that we opened for future work.
Podemos definir a Internet das Coisas (IoT) como sendo uma extensão da Internet em geral, a um conjunto de objetos inteligentes e conectados, conhecidos genericamente por "coisas". A IoT apoia-se fundamentalmente numa camada dita de deteção/perceção, cujas funções centrais são: detetar os fenómenos no ambiente em que são aplicados e atuar no mesmo. Tradicionalmente, esta camada consiste em um conjunto de redes de sensores/atuadores sem fios. Assim sendo, os sistemas IoT foram inicialmente desenvolvidos sobre componentes eletrónicos físicos para aquisição de dados e interação com o ambiente alvo. Mais tarde, surgiram sensores virtuais (também conhecidos como Sensores Baseados em Software (SBSs)). Estes, são programas informáticos, compostos por módulos que ofereciam interfaces de programação de aplicações (API) de alto nível, e de fácil integração em produtos e serviços IoT. A tendência mais recente para aquisição massiva de dados em ambientes IoT considera o paradigma dos "sensores sociais". Trata-se de um tipo de deteção em que as seres humanos, ou Sensores Sociais Humanos (HBSs), são considerados como produtores de dados contextualizados, através das suas atividades em Redes Sociais (OSN). O aproveitamento desta variedade de formas de se recolher dados em massa não pode ser eficiente, sem a garantia de uma gestão ampla de todas as entidades que compõem esta camada de deteção. O objetivo final da gestão dos dispositivos IoT (DM) é garantir que a execução dos aplicativos e productos funcionem conforme ela foi projetada. Baseando-se na recomendação Y.2060 da União Internacional das Telecomunicações (ITU-T), a DM refere-se ao conjunto de técnicas para a monitorização tanto das atividades como do estado das entidades sob controlo, e para a interação com as mesmas. Por conseguinte, a DM deve ser alargada a todos os "recursos" da camada de perceção na "nova" IoT, sejam eles físicos, virtuais ou sociais. Neste contexto, é crucial desenvolverem-se soluções de gestão, que considerem a heterogeneidade de "recursos", de forma unificada e, adicionalmente, baseadas em padrões abertos. Estas plataformas teriam o potencial de explorar a nova definição dos dispositivos que interagem com os ambientes físicos e virtuais na IoT. Por outro lado, uma tal abordagem garante uma interoperabilidade entre as soluções de gestão. Tipicamente, a gestão de dispositivos em IoT foca-se principalmente numa visão eletrónica dos "recursos" na camada de perceção. Ora, pode haver necessidade de se alterar o algoritmo de um sensor virtual ou de se decidir, momentaneamente, que um sensor social cesse de enviar dados ao sistema de informação. Na nossa pesquisa, tentámos ultrapassar estes desafios de gestão unificada dos dispositivos na nova IoT, propondo uma arquitetura aberta e flexível, centrada em um middleware. Com base numa revisão exaustiva do estado da arte, adotámos o FIWARE e o LwM2M, como middleware e protocolo de gestão, respetivamente, nos casos de usos aplicados a nossa arquitetura genérica. O conjunto de implementações em provas de conceito, com realce as que serviram para os casos de estudos por nós denominados ISABELA e 5GOpenclasses, demonstrou que a gestão unificada dos três tipos de entidades na camada de perceção IoT, é viável, tanto do ponto de vista funcional como do ponto de vista do desempenho. Com a ajuda da nossa equipa de investigação, conduzi ativamente as fases de concepção e de implementação dos casos de uso, onde testámos os modelos propostos nesta tese. Na presente monografia, apresentarei o grau de sucesso em alcançar este objetivo de gestão unificada, e por fim, mencionarei as oportunidades de investigação que identificámos para trabalhos futuros.
Description: Tese de Doutoramento em Ciências e Tecnologias da Informação, apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra
URI: http://hdl.handle.net/10316/100062
Rights: openAccess
Appears in Collections:UC - Teses de Doutoramento
FCTUC Eng.Informática - Teses de Doutoramento

Files in This Item:
File Description SizeFormat
tese1.0.pdf6.55 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record

Page view(s)

42
checked on Aug 12, 2022

Download(s)

24
checked on Aug 12, 2022

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.