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    Model-driven Scheduling for Distributed Stream Processing Systems

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    Distributed Stream Processing frameworks are being commonly used with the evolution of Internet of Things(IoT). These frameworks are designed to adapt to the dynamic input message rate by scaling in/out.Apache Storm, originally developed by Twitter is a widely used stream processing engine while others includes Flink, Spark streaming. For running the streaming applications successfully there is need to know the optimal resource requirement, as over-estimation of resources adds extra cost.So we need some strategy to come up with the optimal resource requirement for a given streaming application. In this article, we propose a model-driven approach for scheduling streaming applications that effectively utilizes a priori knowledge of the applications to provide predictable scheduling behavior. Specifically, we use application performance models to offer reliable estimates of the resource allocation required. Further, this intuition also drives resource mapping, and helps narrow the estimated and actual dataflow performance and resource utilization. Together, this model-driven scheduling approach gives a predictable application performance and resource utilization behavior for executing a given DSPS application at a target input stream rate on distributed resources.Comment: 54 page

    Special Session on Industry 4.0

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    No abstract available

    An Open Platform for Modeling Method Conceptualization: The OMiLAB Digital Ecosystem

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    This paper motivates, describes, demonstrates in use, and evaluates the Open Models Laboratory (OMiLAB)—an open digital ecosystem designed to help one conceptualize and operationalize conceptual modeling methods. The OMiLAB ecosystem, which a generalized understanding of “model value” motivates, targets research and education stakeholders who fulfill various roles in a modeling method\u27s lifecycle. While we have many reports on novel modeling methods and tools for various domains, we lack knowledge on conceptualizing such methods via a full-fledged dedicated open ecosystem and a methodology that facilitates entry points for novices and an open innovation space for experienced stakeholders. This gap continues due to the lack of an open process and platform for 1) conducting research in the field of modeling method design, 2) developing agile modeling tools and model-driven digital products, and 3) experimenting with and disseminating such methods and related prototypes. OMiLAB incorporates principles, practices, procedures, tools, and services required to address the issues above since it focuses on being the operational deployment for a conceptualization and operationalization process built on several pillars: 1) a granularly defined “modeling method” concept whose building blocks one can customize for the domain of choice, 2) an “agile modeling method engineering” framework that helps one quickly prototype modeling tools, 3) a model-aware “digital product design lab”, and 4) dissemination channels for reaching a global community. In this paper, we demonstrate and evaluate the OMiLAB in research with two selected application cases for domain- and case-specific requirements. Besides these exemplary cases, OMiLAB has proven to effectively satisfy requirements that almost 50 modeling methods raise and, thus, to support researchers in designing novel modeling methods, developing tools, and disseminating outcomes. We also measured OMiLAB’s educational impact

    New Challenges on Web Architectures for the Homogenization of the Heterogeneity of Smart Objects in the Internet of Things

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    Aquesta tesi tracta de dues de les noves tecnologies relacionades amb la Internet of Things (IoT) i la seva integració amb el camp de les Smart Grids (SGs); aquestes tecnologies son la Web of Things (WoT) i la Social Internet of Things (SIoT). La WoT és una tecnologia que s’espera que proveeixi d’un entorn escalable i interoperable a la IoT usant la infraestructura web existent, els protocols web y la web semàntica. També s’espera que la SIoT contribueixi a solucionar els reptes d’escalabilitat i capacitat de descobriment creant una xarxa social d’agents (objectes i humans). Per explorar la sinergia entre aquestes tecnologies, l’objectiu és el de proporcionar evidència pràctica i empírica, generalment en forma de prototips d’implementació i experimentació empírica. En relació amb la WoT i les SGs, s’ha creat un prototip per al Web of Energy (WoE) que té com a objectiu abordar els desafiaments presents en el domini les SGs. El prototip és capaç de proporcionar interoperabilitat i homogeneïtat entre diversos protocols. El disseny d’implementació es basa en el Model d’Actors, que també proporciona escalabilitat del prototip. L’experimentació mostra que el prototip pot gestionar la transmissió de missatges per a aplicacions de les SGs que requereixen que la comunicació es realitzi sota llindars de temps crítics. També es pren una altra direcció d’investigació similar, menys centrada en les SGs, però per a una gamma més àmplia de dominis d’aplicació. S’integra la descripció dels fluxos d’execució com a màquines d’estats finits utilitzant ontologies web (Resource Description Framework (RDF)) i metodologies de la WoT (les accions es realitzen basant-se en peticions Hyper-Text Transfer Protocol/Secure (HTTP/S) a Uniform Resource Locators (URLs)). Aquest flux d’execució, que també pot ser un plantilla per a permetre una configuració flexible en temps d’execució, s’implementa i interpreta com si fos (i mitjançant) un Virtual Object (VO). L’objectiu de la plantilla és ser reutilitzable i poder-se compartir entre múltiples desplegaments de la IoT dins el mateix domini d’aplicació. A causa de les tecnologies utilitzades, la solució no és adequada per a aplicacions de temps crític (llindar de temps relativament baix i rígid). No obstant això, és adequat per a aplicacions que no demanden resposta en un temps crític i que requereixen el desplegament de VOs similars en el que fa referència al flux d’execució. Finalment, el treball s’enfoca en una altra tecnologia destinada a millorar l’escalabilitat i la capacitat de descobriment en la IoT. La SIoT està sorgint com una nova estructura de la IoT que uneix els nodes a través de relacions significatives. Aquestes relacions tenen com a objectiu millorar la capacitat de descobriment; en conseqüència, millora la escalabilitat d’una xarxa de la IoT. En aquest treball s’aplica aquest nou paradigma per optimitzar la gestió de l’energia en el costat de la demanda a les SGs. L’objectiu és aprofitar les característiques de la SIoT per ajudar a la creació de Prosumer Community Groups (PCGs) (grups d’usuaris que consumeixen o produeixen energia) amb el mateix objectiu d’optimització en l’ús de l’energia. La sinergia entre la SIoT i les SGs s’ha anomenat Social Internet of Energy (SIoE). Per tant, amb la SIoE i amb el focus en un desafiament específic, s’estableix la base conceptual per a la integració entre la SIoT i les SGs. Els experiments inicials mostren resultats prometedors i aplanen el camí per a futures investigacions i avaluacions de la proposta. Es conclou que el WoT i la SIoT són dos paradigmes complementaris que nodreixen l’evolució de la propera generació de la IoT. S’espera que la propera generació de la IoT sigui un Multi-Agent System (MAS) generalitzat. Alguns investigadors ja estan apuntant a la Web i les seves tecnologies (per exemple, Web Semàntica, HTTP/S)—i més concretamente a la WoT — com a l’entorn que nodreixi a aquests agents. La SIoT pot millorar tant l’entorn com les relacions entre els agents en aquesta fusió. Les SGs també poden beneficiar-se dels avenços de la IoT, ja que es poden considerar com una aplicació específica d’aquesta última.  Esta tesis trata de dos de las novedosas tecnologías relacionadas con la Internet of Things (IoT) y su integración con el campo de las Smart Grids (SGs); estas tecnologías son laWeb of Things (WoT) y la Social Internet of Things (SIoT). La WoT es una tecnología que se espera que provea de un entorno escalable e interoperable a la IoT usando la infraestructura web existente, los protocolos web y la web semántica. También se espera que la SIoT contribuya a solucionar los retos de escalabilidad y capacidad de descubrimiento creando una red social de agentes (objetos y humanos). Para explorar la sinergia entre estas tecnologías, el objetivo es el de proporcionar evidencia práctica y empírica, generalmente en forma de prototipos de implementación y experimentación empírica. En relación con la WoT y las SGs, se ha creado un prototipo para la Web of Energy (WoE) que tiene como objetivo abordar los desafíos presentes en el dominio las SGs. El prototipo es capaz de proporcionar interoperabilidad y homogeneidad entre diversos protocolos. El diseño de implementación se basa en el Modelo de Actores, que también proporciona escalabilidad del prototipo. La experimentación muestra que el prototipo puede manejar la transmisión de mensajes para aplicaciones de las SGs que requieran que la comunicación se realice bajo umbrales de tiempo críticos. También se toma otra dirección de investigación similar, menos centrada en las SGs, pero para una gama más amplia de dominios de aplicación. Se integra la descripción de los flujos de ejecución como máquinas de estados finitos utilizando ontologías web (Resource Description Framework (RDF)) y metodologías de la WoT (las acciones se realizan basándose en peticiones Hyper-Text Transfer Protocol/Secure (HTTP/S) a Uniform Resource Locators (URLs)). Este flujo de ejecución, que también puede ser una plantilla para permitir una configuración flexible en tiempo de ejecución, se implementa e interpreta como si fuera (y a través de) un Virtual Object (VO). El objetivo de la plantilla es que sea reutilizable y se pueda compartir entre múltiples despliegues de la IoT dentro del mismo dominio de aplicación. Debido a las tecnologías utilizadas, la solución no es adecuada para aplicaciones de tiempo crítico (umbral de tiempo relativamente bajo y rígido). Sin embargo, es adecuado para aplicaciones que no demandan respuesta en un tiempo crítico y que requieren el despliegue de VOs similares en cuanto al flujo de ejecución. Finalmente, el trabajo se enfoca en otra tecnología destinada a mejorar la escalabilidad y la capacidad de descubrimiento en la IoT. La SIoT está emergiendo como una nueva estructura de la IoT que une los nodos a través de relaciones significativas. Estas relaciones tienen como objetivo mejorar la capacidad de descubrimiento; en consecuencia, mejora la escalabilidad de una red de la IoT. En este trabajo se aplica este nuevo paradigma para optimizar la gestión de la energía en el lado de la demanda en las SGs. El objetivo es aprovechar las características de la SIoT para ayudar en la creación de Prosumer Community Groups (PCGs) (grupos de usuarios que consumen o producen energía) con el mismo objetivo de optimización en el uso de la energía. La sinergia entre la SIoT y las SGs ha sido denominada Social Internet of Energy (SIoE). Por lo tanto, con la SIoE y con el foco en un desafío específico, se establece la base conceptual para la integración entre la SIoT y las SG. Los experimentos iniciales muestran resultados prometedores y allanan el camino para futuras investigaciones y evaluaciones de la propuesta. Se concluye que la WoT y la SIoT son dos paradigmas complementarios que nutren la evolución de la próxima generación de la IoT. Se espera que la próxima generación de la IoT sea un Multi-Agent System (MAS) generalizado. Algunos investigadores ya están apuntando a la Web y sus tecnologías (por ejemplo,Web Semántica, HTTP/S)—y más concretamente a la WoT — como el entorno que nutra a estos agentes. La SIoT puede mejorar tanto el entorno como las relaciones entre los agentes en esta fusión. Como un campo específico de la IoT, las SGs también pueden beneficiarse de los avances de la IoT.This thesis deals with two novel Internet of Things (IoT) technologies and their integration to the field of the Smart Grid (SG); these technologies are the Web of Things (WoT) and the Social Internet of Things (SIoT). The WoT is an enabling technology expected to provide a scalable and interoperable environment to the IoT using the existing web infrastructure, web protocols and the semantic web. The SIoT is expected to expand further and contribute to scalability and discoverability challenges by creating a social network of agents (objects and humans). When exploring the synergy between those technologies, we aim at providing practical and empirical evidence, usually in the form of prototype implementations and empirical experimentation. In relation to the WoT and SG, we create a prototype for the Web of Energy (WoE), that aims at addressing challenges present in the SG domain. The prototype is capable of providing interoperability and homogeneity among diverse protocols. The implementation design is based on the Actor Model, which also provides scalability in regards to the prototype. Experimentation shows that the prototype can handle the transmission of messages for time-critical SG applications. We also take another similar research direction less focused on the SG, but for a broader range of application domains. We integrate the description of flows of execution as Finite-State Machines (FSMs) using web ontologies (Resource Description Framework (RDF)) and WoT methodologies (actions are performed on the basis of calls Hyper Text Transfer Protocol/ Secure (HTTP/S) to a Uniform Resource Locator (URL)). This execution flow, which can also be a template to allow flexible configuration at runtime, is deployed and interpreted as (and through) a Virtual Object (VO). The template aims to be reusable and shareable among multiple IoT deployments within the same application domain. Due to the technologies used, the solution is not suitable for time-critical applications. Nevertheless, it is suitable for non-time-critical applications that require the deployment of similar VOs. Finally, we focus on another technology aimed at improving scalability and discoverability in IoT. The SIoT is emerging as a new IoT structure that links nodes through meaningful relationships. These relationships aim at improving discoverability; consequently, improving the scalability of an IoT network. We apply this new paradigm to optimize energy management at the demand side in a SG. Our objective is to harness the features of the SIoT to aid in the creation of Prosumer Community Group (PCG) (groups of energy users that consume or produce energy) with the same Demand Side Management (DSM) goal. We refer to the synergy between SIoT and SG as Social Internet of Energy (SIoE). Therefore, with the SIoE and focusing on a specific challenge, we set the conceptual basis for the integration between SIoT and SG. Initial experiments show promising results and pave the way for further research and evaluation of the proposal. We conclude that the WoT and the SIoT are two complementary paradigms that nourish the evolution of the next generation IoT. The next generation IoT is expected to be a pervasive Multi-Agent System (MAS). Some researchers are already pointing at the Web and its technologies (e.g. Semantic Web, HTTP/S) — and more concretely at the WoT — as the environment nourishing the agents. The SIoT can enhance both the environment and the relationships between agents in this fusion. As a specific field of the IoT, the SG can also benefit from IoT advancements

    New Challenges on Web Architectures for the Homogenization of the Heterogeneity of Smart Objects in the Internet of Things

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    Aquesta tesi tracta de dues de les noves tecnologies relacionades amb la Internet of Things (IoT) i la seva integració amb el camp de les Smart Grids (SGs); aquestes tecnologies son la Web of Things (WoT) i la Social Internet of Things (SIoT). La WoT és una tecnologia que s’espera que proveeixi d’un entorn escalable i interoperable a la IoT usant la infraestructura web existent, els protocols web y la web semàntica. També s’espera que la SIoT contribueixi a solucionar els reptes d’escalabilitat i capacitat de descobriment creant una xarxa social d’agents (objectes i humans). Per explorar la sinergia entre aquestes tecnologies, l’objectiu és el de proporcionar evidència pràctica i empírica, generalment en forma de prototips d’implementació i experimentació empírica. En relació amb la WoT i les SGs, s’ha creat un prototip per al Web of Energy (WoE) que té com a objectiu abordar els desafiaments presents en el domini les SGs. El prototip és capaç de proporcionar interoperabilitat i homogeneïtat entre diversos protocols. El disseny d’implementació es basa en el Model d’Actors, que també proporciona escalabilitat del prototip. L’experimentació mostra que el prototip pot gestionar la transmissió de missatges per a aplicacions de les SGs que requereixen que la comunicació es realitzi sota llindars de temps crítics. També es pren una altra direcció d’investigació similar, menys centrada en les SGs, però per a una gamma més àmplia de dominis d’aplicació. S’integra la descripció dels fluxos d’execució com a màquines d’estats finits utilitzant ontologies web (Resource Description Framework (RDF)) i metodologies de la WoT (les accions es realitzen basant-se en peticions Hyper-Text Transfer Protocol/Secure (HTTP/S) a Uniform Resource Locators (URLs)). Aquest flux d’execució, que també pot ser un plantilla per a permetre una configuració flexible en temps d’execució, s’implementa i interpreta com si fos (i mitjançant) un Virtual Object (VO). L’objectiu de la plantilla és ser reutilitzable i poder-se compartir entre múltiples desplegaments de la IoT dins el mateix domini d’aplicació. A causa de les tecnologies utilitzades, la solució no és adequada per a aplicacions de temps crític (llindar de temps relativament baix i rígid). No obstant això, és adequat per a aplicacions que no demanden resposta en un temps crític i que requereixen el desplegament de VOs similars en el que fa referència al flux d’execució. Finalment, el treball s’enfoca en una altra tecnologia destinada a millorar l’escalabilitat i la capacitat de descobriment en la IoT. La SIoT està sorgint com una nova estructura de la IoT que uneix els nodes a través de relacions significatives. Aquestes relacions tenen com a objectiu millorar la capacitat de descobriment; en conseqüència, millora la escalabilitat d’una xarxa de la IoT. En aquest treball s’aplica aquest nou paradigma per optimitzar la gestió de l’energia en el costat de la demanda a les SGs. L’objectiu és aprofitar les característiques de la SIoT per ajudar a la creació de Prosumer Community Groups (PCGs) (grups d’usuaris que consumeixen o produeixen energia) amb el mateix objectiu d’optimització en l’ús de l’energia. La sinergia entre la SIoT i les SGs s’ha anomenat Social Internet of Energy (SIoE). Per tant, amb la SIoE i amb el focus en un desafiament específic, s’estableix la base conceptual per a la integració entre la SIoT i les SGs. Els experiments inicials mostren resultats prometedors i aplanen el camí per a futures investigacions i avaluacions de la proposta. Es conclou que el WoT i la SIoT són dos paradigmes complementaris que nodreixen l’evolució de la propera generació de la IoT. S’espera que la propera generació de la IoT sigui un Multi-Agent System (MAS) generalitzat. Alguns investigadors ja estan apuntant a la Web i les seves tecnologies (per exemple, Web Semàntica, HTTP/S)—i més concretamente a la WoT — com a l’entorn que nodreixi a aquests agents. La SIoT pot millorar tant l’entorn com les relacions entre els agents en aquesta fusió. Les SGs també poden beneficiar-se dels avenços de la IoT, ja que es poden considerar com una aplicació específica d’aquesta última.  Esta tesis trata de dos de las novedosas tecnologías relacionadas con la Internet of Things (IoT) y su integración con el campo de las Smart Grids (SGs); estas tecnologías son laWeb of Things (WoT) y la Social Internet of Things (SIoT). La WoT es una tecnología que se espera que provea de un entorno escalable e interoperable a la IoT usando la infraestructura web existente, los protocolos web y la web semántica. También se espera que la SIoT contribuya a solucionar los retos de escalabilidad y capacidad de descubrimiento creando una red social de agentes (objetos y humanos). Para explorar la sinergia entre estas tecnologías, el objetivo es el de proporcionar evidencia práctica y empírica, generalmente en forma de prototipos de implementación y experimentación empírica. En relación con la WoT y las SGs, se ha creado un prototipo para la Web of Energy (WoE) que tiene como objetivo abordar los desafíos presentes en el dominio las SGs. El prototipo es capaz de proporcionar interoperabilidad y homogeneidad entre diversos protocolos. El diseño de implementación se basa en el Modelo de Actores, que también proporciona escalabilidad del prototipo. La experimentación muestra que el prototipo puede manejar la transmisión de mensajes para aplicaciones de las SGs que requieran que la comunicación se realice bajo umbrales de tiempo críticos. También se toma otra dirección de investigación similar, menos centrada en las SGs, pero para una gama más amplia de dominios de aplicación. Se integra la descripción de los flujos de ejecución como máquinas de estados finitos utilizando ontologías web (Resource Description Framework (RDF)) y metodologías de la WoT (las acciones se realizan basándose en peticiones Hyper-Text Transfer Protocol/Secure (HTTP/S) a Uniform Resource Locators (URLs)). Este flujo de ejecución, que también puede ser una plantilla para permitir una configuración flexible en tiempo de ejecución, se implementa e interpreta como si fuera (y a través de) un Virtual Object (VO). El objetivo de la plantilla es que sea reutilizable y se pueda compartir entre múltiples despliegues de la IoT dentro del mismo dominio de aplicación. Debido a las tecnologías utilizadas, la solución no es adecuada para aplicaciones de tiempo crítico (umbral de tiempo relativamente bajo y rígido). Sin embargo, es adecuado para aplicaciones que no demandan respuesta en un tiempo crítico y que requieren el despliegue de VOs similares en cuanto al flujo de ejecución. Finalmente, el trabajo se enfoca en otra tecnología destinada a mejorar la escalabilidad y la capacidad de descubrimiento en la IoT. La SIoT está emergiendo como una nueva estructura de la IoT que une los nodos a través de relaciones significativas. Estas relaciones tienen como objetivo mejorar la capacidad de descubrimiento; en consecuencia, mejora la escalabilidad de una red de la IoT. En este trabajo se aplica este nuevo paradigma para optimizar la gestión de la energía en el lado de la demanda en las SGs. El objetivo es aprovechar las características de la SIoT para ayudar en la creación de Prosumer Community Groups (PCGs) (grupos de usuarios que consumen o producen energía) con el mismo objetivo de optimización en el uso de la energía. La sinergia entre la SIoT y las SGs ha sido denominada Social Internet of Energy (SIoE). Por lo tanto, con la SIoE y con el foco en un desafío específico, se establece la base conceptual para la integración entre la SIoT y las SG. Los experimentos iniciales muestran resultados prometedores y allanan el camino para futuras investigaciones y evaluaciones de la propuesta. Se concluye que la WoT y la SIoT son dos paradigmas complementarios que nutren la evolución de la próxima generación de la IoT. Se espera que la próxima generación de la IoT sea un Multi-Agent System (MAS) generalizado. Algunos investigadores ya están apuntando a la Web y sus tecnologías (por ejemplo,Web Semántica, HTTP/S)—y más concretamente a la WoT — como el entorno que nutra a estos agentes. La SIoT puede mejorar tanto el entorno como las relaciones entre los agentes en esta fusión. Como un campo específico de la IoT, las SGs también pueden beneficiarse de los avances de la IoT.This thesis deals with two novel Internet of Things (IoT) technologies and their integration to the field of the Smart Grid (SG); these technologies are the Web of Things (WoT) and the Social Internet of Things (SIoT). The WoT is an enabling technology expected to provide a scalable and interoperable environment to the IoT using the existing web infrastructure, web protocols and the semantic web. The SIoT is expected to expand further and contribute to scalability and discoverability challenges by creating a social network of agents (objects and humans). When exploring the synergy between those technologies, we aim at providing practical and empirical evidence, usually in the form of prototype implementations and empirical experimentation. In relation to the WoT and SG, we create a prototype for the Web of Energy (WoE), that aims at addressing challenges present in the SG domain. The prototype is capable of providing interoperability and homogeneity among diverse protocols. The implementation design is based on the Actor Model, which also provides scalability in regards to the prototype. Experimentation shows that the prototype can handle the transmission of messages for time-critical SG applications. We also take another similar research direction less focused on the SG, but for a broader range of application domains. We integrate the description of flows of execution as Finite-State Machines (FSMs) using web ontologies (Resource Description Framework (RDF)) and WoT methodologies (actions are performed on the basis of calls Hyper Text Transfer Protocol/ Secure (HTTP/S) to a Uniform Resource Locator (URL)). This execution flow, which can also be a template to allow flexible configuration at runtime, is deployed and interpreted as (and through) a Virtual Object (VO). The template aims to be reusable and shareable among multiple IoT deployments within the same application domain. Due to the technologies used, the solution is not suitable for time-critical applications. Nevertheless, it is suitable for non-time-critical applications that require the deployment of similar VOs. Finally, we focus on another technology aimed at improving scalability and discoverability in IoT. The SIoT is emerging as a new IoT structure that links nodes through meaningful relationships. These relationships aim at improving discoverability; consequently, improving the scalability of an IoT network. We apply this new paradigm to optimize energy management at the demand side in a SG. Our objective is to harness the features of the SIoT to aid in the creation of Prosumer Community Group (PCG) (groups of energy users that consume or produce energy) with the same Demand Side Management (DSM) goal. We refer to the synergy between SIoT and SG as Social Internet of Energy (SIoE). Therefore, with the SIoE and focusing on a specific challenge, we set the conceptual basis for the integration between SIoT and SG. Initial experiments show promising results and pave the way for further research and evaluation of the proposal. We conclude that the WoT and the SIoT are two complementary paradigms that nourish the evolution of the next generation IoT. The next generation IoT is expected to be a pervasive Multi-Agent System (MAS). Some researchers are already pointing at the Web and its technologies (e.g. Semantic Web, HTTP/S) — and more concretely at the WoT — as the environment nourishing the agents. The SIoT can enhance both the environment and the relationships between agents in this fusion. As a specific field of the IoT, the SG can also benefit from IoT advancements

    City Data Fusion: Sensor Data Fusion in the Internet of Things

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    Internet of Things (IoT) has gained substantial attention recently and play a significant role in smart city application deployments. A number of such smart city applications depend on sensor fusion capabilities in the cloud from diverse data sources. We introduce the concept of IoT and present in detail ten different parameters that govern our sensor data fusion evaluation framework. We then evaluate the current state-of-the art in sensor data fusion against our sensor data fusion framework. Our main goal is to examine and survey different sensor data fusion research efforts based on our evaluation framework. The major open research issues related to sensor data fusion are also presented.Comment: Accepted to be published in International Journal of Distributed Systems and Technologies (IJDST), 201

    Enabling Un-/Semi-Supervised Machine Learning for MDSE of the Real-World CPS/IoT Applications

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    In this paper, we propose a novel approach to support domain-specific Model-Driven Software Engineering (MDSE) for the real-world use-case scenarios of smart Cyber-Physical Systems (CPS) and the Internet of Things (IoT). We argue that the majority of available data in the nature for Artificial Intelligence (AI), specifically Machine Learning (ML) are unlabeled. Hence, unsupervised and/or semi-supervised ML approaches are the practical choices. However, prior work in the literature of MDSE has considered supervised ML approaches, which only work with labeled training data. Our proposed approach is fully implemented and integrated with an existing state-of-the-art MDSE tool to serve the CPS/IoT domain. Moreover, we validate the proposed approach using a portion of the open data of the REFIT reference dataset for the smart energy systems domain. Our model-to-code transformations (code generators) provide the full source code of the desired IoT services out of the model instances in an automated manner. Currently, we generate the source code in Java and Python. The Python code is responsible for the ML functionalities and uses the APIs of several ML libraries and frameworks, namely Scikit-Learn, Keras and TensorFlow. For unsupervised and semi-supervised learning, the APIs of Scikit-Learn are deployed. In addition to the pure MDSE approach, where certain ML methods, e.g., K-Means, Mini-Batch K-Means, DB-SCAN, Spectral Clustering, Gaussian Mixture Model, Self-Training, Label Propagation and Label Spreading are supported, a more flexible, hybrid approach is also enabled to support the practitioner in deploying a pre-trained ML model with any arbitrary architecture and learning algorithm.Comment: Preliminary versio
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