PhisioStream : um sistema de monitorização fisiológica baseado em ferramentas de processamento de streams

The on-going VR2Market research project emerged from a consortium composed of several partners from technology to psychology, including Carnegie Mellow University, United States under the CMU-Portugal program funded by FCT. The VR2Market main objective is to provide a team-wide monitoring solution over context, environmental aspects, and physiology of operating in hazardous professions, First Responders. However, the current solution is not cloud-enabled and relies on custommade components within a centralized design which hinders future evolutions towards more distributed situations. The objective of this work consists in refactoring VR2Market in order to provide cloud support with a more extensible architecture while allowing flexible data handling and visualization without compromising the existing functionalities. The key architectural option relies on the adoption of a streaming processing approach, applying off-the-shelf log monitoring and management solutions. Apache Kafka was used to handle and process data flows, both for integrating legacy data sources and to deploy simple trigger alarms. The later can be easily extended to more complex analytics, namely by using Apache Spark or Storm, without any refactoring of the data flow pipeline. The proposed solution handles simultaneously the processing of data and flexible visualization over both historical and live data. Services are modeled under a container-oriented approach, using Docker, to fully harness cloud-enabled deployments. Using the VR2Market context as the starting point, we managed to define and implement a new architecture that leverages on off-the-shelf tools to address the system needs. However, due to their general-purpose nature, they can easily be adapted to other scenarios. In addition, the system should support the integration of new types of sensors which can now be made with low effort.O projeto VR2Market surgiu a partir de um consórcio composto por vários parceiros desde a área da tecnologia à psicologia, incluindo a Universidade de Carnegie Mellow, Estados Unidos, sob o programa CMU-Portugal financiado pelo FCT. O principal objetivo deste projeto é fornecer uma solução de monitorização de equipas de operacionais em profissões de risco, First Responders, em relação a aspetos tanto ambientais como fisiológicos. Contudo, a presente solução não oferece suporte à cloud e é composta maioritariamente por componentes ad hoc, o que dificulta o processo de evolução para soluções mais distribuídas. O objetivo do presente trabalho consiste no refactoring do VR2Market no sentido de oferecer suporte à cloud, a partir de uma arquitetura mais expansível e que possibilite o processamento e visualização de dados sem comprometer as funcionalidades existentes no momento. As opções tomadas recaem sobre o uso de processamento de streams e soluções off-the-shelf, tipicamente mais usadas para tarefas de gestão e monitorização de logs. O processamento de streams assente sobre Apache Kafka revelou ser uma boa abordagem para garantir o tratamento e processamento de dados pré-existentes bem como para criar alarmes simples sobre alguns parâmetros. Esta capacidade de processamento poderá ser elevada a níveis mais complexos de analytics, nomeadamente através de ferramentas como o Apache Spark ou Storm, sem comprometer o funcionamento da restante arquitetura. O tratamento dos dados como uma stream possibilitou ainda a integração de ferramentas off-the-shelf que possibilitaram a visualização dos dados de forma contínua ao longo do tempo. Ao combinar estas duas abordagens, foi possível garantir a visualização e processamento de dados de uma forma dinâmica e flexível – tanto sobre dados pré-existentes como os que chegam ao sistema. Foi adotada uma abordagem baseada em Docker containers que possibilitou não só uma forma mais simples de instalar o sistema como também chegar a uma solução totalmente cloud-enabled. Apesar de estar diretamente relacionado com o contexto do VR2Market, pela sua natureza, a nossa arquitetura pode ser facilmente adaptada a outro tipo de cenários. Além disso, a integração de novos tipos de sensores pode ser agora feita de forma mais fácil.Mestrado em Engenharia de Computadores e Telemátic

Hardware synthesis from high-level scenario specifications

PhD ThesisThe behaviour of many systems can be partitioned into scenarios. These facilitate engineers’ understanding of the specifications, and can be composed into efficient implementations via a form of high-level synthesis. In this work, we focus on highly concurrent systems, whose scenarios are typically described using concurrency models such as partial orders, Petri nets and data-flow structures. In this thesis, we study different aspects of hardware synthesis from high-level scenario specifications. We propose new formal models to simplify the specification of concurrent systems, and algorithms for hardware synthesis and verification of the scenario-based models of such systems. We also propose solutions for mapping scenariobased systems on silicon and evaluate their efficiency. Our experiments show that the proposed approaches improve the design of concurrent systems. The new formalisms can break down complex specifications into significantly simpler scenarios automatically, and can be used to fully model the dataflow of operations of reconfigurable event-driven systems. The proposed heuristics for mapping the scenarios of a system to a digital circuit supports encoding constraints, unlike existing methods, and can cope with specifications comprising hundreds of scenarios at the cost of only 5% of area overhead compared to exact algorithms. These experiments are driven by three case studies: (1) hardware synthesis of control architectures, e.g. microprocessor control units; (2) acceleration of the ordinal pattern encoding, i.e. an algorithm for detecting repetitive patterns within data streams; (3) and acceleration of computational drug discovery, i.e. computation of shortest paths in large protein-interaction networks. Our findings are employed to design two prototypes, which have a practical value for the considered case studies. The ordinal pattern encoding accelerator is asynchronous, highly resilient to unstable voltage supply, and designed to perform a range of computations via runtime reconfiguration. The drug discovery accelerator is synchronous, and up to three orders of magnitude faster than conventional software implementations