DEPLOYMENT DINÂMICO DE REGRAS CEP EM UM AMBIENTE IoT COM PROCESSAMENTO

CLOUD-MOBILE

09/12/2015

Felipe Oliveira CarvalhoIntrodução a Computação Móvel e Ubíqua

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO

DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA

Roteiro Introdução Requisitos de uma solução ideal Trabalhos Relacionados Solução Referências

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...

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.

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.

Introdução Uso de CEP em dispositivos móveis.

Limitações: Energia. Capacidade de processamento. Conectividade. Largura de Banda.

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.

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.

Trabalhos Relacionados CHEN et al (2014):

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.

Trabalhos Relacionados GOVINDARAJAN et al (2014):

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.

Trabalhos Relacionados SKORIN-KAPOV et al (2014):

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.

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.

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.

Trabalhos Relacionados STOJANOVIC et al (2014):

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.

Trabalhos Relacionados (Comparação)

Cloud-Mobile

CEP Balanceamento de carga

Eficiência Energética

Balanceamento Intra-

Query

Balanceamento em

runtime de regras CEP

CHEN et al (2014)

x x Estático

GOVINDARAJAN et al (2014)

x x Estático

SKORIN-KAPOV et al (2014)

x

CHERNIACK et al (2003)

Dinâmico

STOJANOVIC et al (2014)

x x Dinâmico x

GULISANO et al (2010)

Dinâmico x

Solução Ideal

x x Dinâmico x x x

Abordagem da Solução Elaboração de um sistema para IoT

distribuído com suporte a CEP na nuvem e nos dispositivos móveis.

MANAGER MOBILE

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 REFLECTIO

N

RULES EDITOR

ENERGY MANAGE

R

QoS REFLECTI

ON

LOAD BALANCE

R

DAEMON CLOUD

DAEMON MOBILE

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.

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.

Conclusão Desempenho em IoT com CEP.

Desafios de Implementação.

Atender exigências dinâmicas (em tempo de execução) das aplicações.

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.