Implementación del paradigma de computación en la frontera en sistemas basados en IoT

Huete Sánchez, Mario (2019). Implementación del paradigma de computación en la frontera en sistemas basados en IoT. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Implementación del paradigma de computación en la frontera en sistemas basados en IoT
Author/s:
  • Huete Sánchez, Mario
Contributor/s:
  • Hernández Díaz, Vicente
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Telemática
Date: 2019
Subjects:
Freetext Keywords: Paradigma de computación en la frontera; Aplicación móvil; Biométrica; Proceso distribuido
Faculty: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Department: Ingeniería Telemática y Electrónica
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

Full text

[img]
Preview
PDF - Requires a PDF viewer, such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (2MB) | Preview

Abstract

En la actualidad existen diversos paradigmas de computación que permiten la realización de sistemas complejos en función de las necesidades técnicas, económicas y sociales sobre las que se asientan. Debido a los avances en las tecnologías de comunicación y a la alta inversión en dispositivos y componentes para la creación de sistemas de computación integrados de pequeño tamaño, el número de dispositivos conectados a la red aumentó considerablemente desde el comienzo del siglo XX hasta el día de hoy, formando lo que se conoce como la “Red de las Cosas” (IoT). Para la creación de soluciones basadas en la comunicación entre máquinas (M2M), fue necesaria la implementación de mecanismos de almacenamiento, administración y procesado robustos que permitieran gestionar la gran cantidad de datos generados por estos dispositivos, entre los que destaca el paradigma de computación en la nube, donde se aprovechan los recursos de núcleo de red para la explotación de grandes volúmenes de datos. La previsión del aumento exponencial de estos dispositivos y, por consiguiente, de los datos generados, hace pensar en la importancia y utilidad de este paradigma en los sistemas y redes del futuro. Sin embargo, según numerosos estudios, este paradigma representa una limitación para sistemas con requerimientos en tiempo real, por lo que se propone un paradigma alternativo conocido como el paradigma de computación en la frontera, el cual se basa en el traslado de funciones de computación del núcleo de la red al lugar donde se generan los datos, lo cual es posible debido al aumento de las capacidades de los dispositivos IoT, y la reducción de su coste. Este paradigma representa una mejora en términos de tiempo de latencia, consumo de ancho de banda y energético, así como en términos de seguridad. Para demostrar las ventajas del paradigma de computación en la frontera frente al paradigma de computación en la nube se ha desarrollado un prototipo basado en la utilización de un nodo frontera en el que se realizarán los cálculos necesarios para determinar posibles riesgos cardiovasculares durante la realización de una actividad física en un entorno controlado. Este prototipo está compuesto por una aplicación móvil, adaptable a un dispositivo similar a una pulsera de actividad, desde la que se enviarán cada segundo las medidas biométricas de un usuario, mediante el protocolo ligero de envío de mensajes MQTT, al nodo frontera, para determinar en tiempo real si existe algún riesgo de cardiopatía. Entre los resultados obtenidos se demuestra la importancia de una infraestructura en la nube para aquellas funciones y datos que no presentan requerimientos de tiempo real, así como los beneficios que aporta el paradigma de computación en la frontera en términos de reducción del tiempo de latencia y del volumen de datos enviados a través de la red. Abstract: At present, there are different computing paradigms that allow complex system implementation depending on the technical, economic and social need they are based on. Due to improvements in communication technologies and the large investment in devices and components for small embedded computation systems creation, the number of devices connected to the network has considerably increased from the beginning of the 20th century to the present, shaping what is known as “Internet of Things” (IoT). For the creation of Machine-to-Machine (M2M) based technological solutions, it was necessary the implementation of robust storage, management and processing mechanisms to manage the huge data amount generated by IoT devices, among which stand out Cloud Computing paradigm, where core network capabilities are exploited to big data management. The forecast of the increase in connected devices, and therefore, the generated data amount, shows the relevance of this paradigm in future networks and systems. However, related to numerous technological researches, this paradigm presents some constraints for real time-based systems, thus it is necessary new computation paradigm proposals as Edge Computing, which consists on transferring computation tasks from core network to where data is generated, which is possible due to the increased capabilities of IoT devices and its cost reduction. This edge-based paradigm represents an improvement in terms of latency time, bandwidth and energy consumption, as well as in terms of security. In order to test the benefits using Edge Computing instead of Cloud Computing, a prototype based on the use of an edge node has been carried out to detect potential cardiovascular risk during physical activity in a controlled environment. This prototype consists on a mobile application, that can be deployed in devices like an activity bracelet, from which user biometric measures are sent every second to the edge node using a lightweight messaging protocol like MQTT, to detect heart disease risk factors in real time. The results demonstrate the importance of a cloud infrastructure for those functions and data that do not have real time requirements, as well as Edge Computing benefits in terms of high latency time decrease and the reduction in volume of data sent through the network.

More information

Item ID: 62943
DC Identifier: http://oa.upm.es/62943/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:62943
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 08 Jul 2020 14:39
Last Modified: 08 Jul 2020 14:39
  • Logo InvestigaM (UPM)
  • Logo GEOUP4
  • Logo Open Access
  • Open Access
  • Logo Sherpa/Romeo
    Check whether the anglo-saxon journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo Dulcinea
    Check whether the spanish journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo de Recolecta
  • Logo del Observatorio I+D+i UPM
  • Logo de OpenCourseWare UPM