Event processing in web of things

The incoming digital revolution has the potential to drastically improve our productivity, reduce operational costs and improve the quality of the products. However, the realization of these promises requires the convergence of technologies — from edge computing to cloud, artificial intelligence, and the Internet of Things — blurring the lines between the physical and digital worlds. Although these technologies evolved independently over time, they are increasingly becoming intertwined. Their convergence will create an unprecedented level of automation, achieved via massive machine-to-machine interactions whose cornerstone are event processing tasks. This thesis explores the intersection of these technologies by making an in-depth analysis of their role in the life-cycle of event processing tasks, including their creation, placement and execution. First, it surveys currently existing Web standards, Internet drafts, and design patterns that are used in the creation of cloud-based event processing. Then, it investigates the reasons for event processing to start shifting towards the edge, alongside with the standards that are necessary for a smooth transition to occur. Finally, this work proposes the use of deep reinforcement learning methods for the placement and distribution of event processing tasks at the edge. Obtained results show that the proposed neural-based event placement method is capable of obtaining (near) optimal solutions in several scenarios and provide hints about future research directions.A nova revolução digital promete melhorar drasticamente a nossa produtividade, reduzir os custos operacionais e melhorar a qualidade dos produtos. A concretizac¸ ˜ao dessas promessas requer a convergˆencia de tecnologias – desde edge computing à cloud, inteligência artificial e Internet das coisas (IoT) – atenuando a linha que separa o mundo físico do digital. Embora as quatro tecnologias mencionadas tenham evoluído de forma independente ao longo do tempo, atualmente elas estão cada vez mais interligadas. A convergência destas tecnologias irá criar um nível de automatização sem precedentes.The research published in this work was supported by the Portuguese Foundation for Science and Technology (FCT) through CEOT (Center for Electronic, Optoelectronic and Telecommunications) funding (UID/MULTI/00631/2020) and by FCT Ph.D grant to Andriy Mazayev (SFRH/BD/138836/2018)

Interoperability in IoT through the semantic profiling of objects

The emergence of smarter and broader people-oriented IoT applications and services requires interoperability at both data and knowledge levels. However, although some semantic IoT architectures have been proposed, achieving a high degree of interoperability requires dealing with a sea of non-integrated data, scattered across vertical silos. Also, these architectures do not fit into the machine-to-machine requirements, as data annotation has no knowledge on object interactions behind arriving data. This paper presents a vision of how to overcome these issues. More specifically, the semantic profiling of objects, through CoRE related standards, is envisaged as the key for data integration, allowing more powerful data annotation, validation, and reasoning. These are the key blocks for the development of intelligent applications.Portuguese Science and Technology Foundation (FCT) [UID/MULTI/00631/2013

Route planning in wireless sensor networks for data gathering purposes

Dissertação de Mestrado, Engenharia Informática, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015As redes de sensores têm vindo a ganhar importância em vários setores da nossa sociedade, sendo a aplicação mais visível a monitorização ambiental. Estas redes têm inúmeras aplicações que vão desde a detecção de fogos, medições do nível de emissões de radiação, detecções de danos estruturais e muito mais, sendo capazes de fazer medições de forma sistemática, e possibilitando desta forma, tomar decisões antecipadas e, assim, evitar acidentes que podem custar vidas humanas. O envio de dados recolhidos pelos sensores é tradicionalmente feito através de múltiplos saltos (multi hop). Este método baseia-se na passagem dos dados de dispositivo para dispositivo, através da infraestrutura da rede, permitindo que a informação viage desde a fonte até ao destino graças à passagem dos dados entre elementos vizinhos. Para encontrar a forma mais eficiente e rápida de fazer chegar a informação ao destino foram propostos, e estão disponíveis na literatura, vários algoritmos que tentam garantir o uso eficaz dos recursos da rede durante o envio dos dados. No entanto, nem mesmo os algoritmos mais eficientes são capazes de resolver um problema inerente a esta arquitectura: a entrega dos dados está dependente de vários elementos intermediários. Para além disso, o próprio meio ambiente em que as redes de sensores são utilizadas pode ser um obstáculo durante a comunicação. Possíveis acidentes tais como fogos ou desabamentos podem danificar os canais de comunicação e, desta forma, tornar uma rede de sensores inutilizável. As desvantagens presentes na abordagem clássica de recolha de dados levou os investigadores a procurarem outras alternativas. Estudos recentes têm mostrado que a utilização de elementos móveis em redes de sensores sem fio pode reduzir drasticamente o consumo de energia neste tipo de redes e, assim, prolongar o seu tempo de vida. As abordagens mais recentes no processo de recolha dos dados numa rede de sensores têm recaído sobre o veículo aéreo não tripulado, frequentemente conhecido como drone. Embora estes elementos sejam mais velozes do que os elementos móveis terrestres, e devido à sua natureza que permite a sua utilização numa vasta gama de situações, há um pequeno número de estudos sobre a eficácia da sua utilização. Ao contrário da abordagem multi salto, onde os algoritmos procuram caminhos eficientes dentro da própria infraestrutura de rede, a abordagem que envolve elementos móveis necessita de algoritmos que criem caminhos para os próprios elementos móveis. O processo de desenho e criação das rotas é conhecido por problema de recolha de dados (Data Gathering Problem). O problema de recolha de dados a ser resolvido nesta tese pode ser descrito como o processo de criação de caminhos para um conjunto de veículos aéreos não tripulados que têm de recolher dados alojados nos sensores. Terão que ser considerados os seguintes aspectos: Janelas temporais de cada sensor. Intervalo de tempo em que o drone tem que visitar o sensor em causa; Volume dos dados a serem enviados pelos sensores; Tempo de vida útil dos dados. Intervalo de tempo máximo permitido para que a informação seja entregue no destino; Conjunto de veículos aéreos. Cada veículo aéreo tem a sua capacidade de memória, isto é, limite máximo da quantidade de dados que um drone é capaz de recolher. O processo de criação dos caminhos tem que respeitar todas as restrições temporais dos sensores e, ao mesmo tempo, terá que ser minimizada a distância necessária para recolher os dados de todos os sensores. A utilização dos veículos aéreos não tripulados é uma abordagem recente e, talvez por isso, ainda não ganhou a merecida atenção. Como tal, de momento, não existem standards de medição de desempenho de diferentes algoritmos capazes de resolver este tipo de problemas. Nesta tese, tentamos preencher esta lacuna propondo um padrão de medição de desempenho que pode ser utilizado por todos. São apresentadas duas formalizações matemáticas do problema, uma genérica que pode ser utilizada em vasta gama de situações com semelhantes restrições e uma formalização estendida que representa o problema a ser resolvido nesta tese. A formalização genérica permite, identificar este problema com o do encaminhamento de veículos com janelas temporais (Vehicle Routing Problem with Time Windows). É feita ainda uma análise aprofundada de algumas classes de algoritmos já existentes que podem ser úteis na resolução deste tipo de problemas. Heurísticas construtivas, de melhoramento e meta-heurísticas são introduzidas e alguns dos seus principais métodos são discutidos. Com base estes métodos foi desenvolvida uma heurística híbrida capaz de criar caminhos eficientes não só para o problema recolha de dados numa rede de sensores mas também capaz de resolver o problema de encaminhamento de veículos. A heurística apresentada é baseada em três etapas de optimização. A primeira, pré-optimização, que com base nos dados de entrada, cria uma boa solução parcial que será utilizada nos passos seguintes. A segunda fase, designada por optimização, que recebe a solução parcial criada no passo anterior, é responsável pela construção de uma solução inicial que satisfaça todas as restrições de entrada. A última fase, pós-optimização, que recebe como dado de entrada a solução obtida durante a optimização, através de uma combinação de métodos tanto determinísticos como não determinísticos explora de forma eficiente o espaço de procura em busca da melhor solução. Para medir o desempenho da heurística híbrida desenvolvida nesta tese foi feito um extensivo conjunto de testes considerando de redes de sensores de várias dimensões, redes com 25, 50, 75 e 100 sensores, e diferentes níveis de restrições temporais. Os resultados obtidos mostram que o algoritmo proposto é capaz de resolver o problema de recolha de dados de forma bastante eficiente apresentando, para a maioria dos conjuntos de dados e para diferentes intervalos de prazos de entrega, um alto grau de certeza relativamente à qualidade da solução

Resource design in constrained networks for network lifetime increase

As constrained "things" become increasingly integrated with the Internet and accessible for interactive communication, energy efficient ways to collect, aggregate, and share data over such constrained networks are needed. In this paper, we propose the use of constrained RESTful environments interfaces to build resource collections having a network lifetime increase in mind. More specifically, based on existing atomic resources, collections are created/designed to become available as new resources, which can be observed. Such resource design should not only match client's interests, but also increase network lifetime as much as possible. For this to happen, energy consumption should be balanced/fair among nodes so that node depletion is delayed. When compared with previous approaches, results show that energy efficiency and network lifetime can be increased while reducing control/registration messages, which are used to set up or change observations

A bounded heuristic for collection-based routing in wireless sensor networks

Wireless sensor networks are used to monitor and control physical phenomena and to provide interaction between clients and the physical environment. Clients have been typically users or user applications, but next generation wireless sensor networks will also work in machine-to-machine scenarios where some nodes can be interested in some other nodes' data. These scenarios may run the risk of becoming overloaded with messaging, a pernicious fact in particular for constrained networks where both bandwidth and power supply are limited. Resource collections can be used in wireless sensor networks to improve bandwidth usage and to reduce energy consumption, reducing the overall number of notification packets and wrapping overhead, required for the delivery of sensor data. This article proposes a heuristic algorithm for the planning of both routing and collections, in wireless sensor networks. Results show that collections are always worthwhile, and that the heuristic is able to find feasible and cost effective solutions, approaching its lower bound.FCT from Portugal within the CEOT research center [UID/MULTI/00631/2013

Cognitive load balancing approach for 6G MEC serving IoT mashups

The sixth generation (6G) of communication networks represents more of a revolution than an evolution of the previous generations, providing new directions and innovative approaches to face the network challenges of the future. A crucial aspect is to make the best use of available resources for the support of an entirely new generation of services. From this viewpoint, the Web of Things (WoT), which enables Things to become Web Things to chain, use and re-use in IoT mashups, allows interoperability among IoT platforms. At the same time, Multi-access Edge Computing (MEC) brings computing and data storage to the edge of the network, which creates the so-called distributed and collective edge intelligence. Such intelligence is created in order to deal with the huge amount of data to be collected, analyzed and processed, from real word contexts, such as smart cities, which are evolving into dynamic and networked systems of people and things. To better exploit this architecture, it is crucial to break monolithic applications into modular microservices, which can be executed independently. Here, we propose an approach based on complex network theory and two weighted and interdependent multiplex networks to address the Microservices-compliant Load Balancing (McLB) problem in MEC infrastructure. Our findings show that the multiplex network representation represents an extra dimension of analysis, allowing to capture the complexity in WoT mashup organization and its impact on the organizational aspect of MEC servers. The impact of this extracted knowledge on the cognitive organization of MEC is quantified, through the use of heuristics that are engineered to guarantee load balancing and, consequently, QoS.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

GACN: Self-clustering genetic algorithm for constrained networks

Extending the lifespan of a wireless sensor network is a complex problem that involves several factors, ranging from device hardware capacity (batteries, processing capabilities, and radio efficiency) to the chosen software stack, which is often unaccounted for by the previous approaches. This letter proposes a genetic algorithm-based clustering optimization method for constrained networks that significantly improves the previous state-of-the-art results, while accounting for the specificities of the Internet engineering task force, Constrained RESTful Environment (CoRE), standards for data transmission and specifically relying on CoRE interfaces, which fit this purpose very well.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Semantic web thing architecture

As the Internet of Things evolves and matures, the number of connected devices and the amount of generated data grows exponentially. Integrative standards and API design patterns are required to deal with this fast growth, while easing machine to machine communication and promoting ubiquitous computing. This paper discusses the W3C Web of Things model that is currently in the process of standardization, and presents our overview and implementation of this model.FCT (Foundation for Science and Technology) from Portugal [UID/MULTI/00631/2013]info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Hypermedia APIs for the Web of Things

The Web of Things is a new and emerging concept that defines how the Internet of Things can be connected using common Web technologies, by standardizing device interactions on upper-layer protocols. Even for devices that can only communicate using proprietary vendor technologies, upper-layer protocols can generally provide the necessary contact points for a high degree of interoperability. One of the major development issues for this new concept is creating efficient hypermedia-enriched application programming interfaces (APIs) that can map physical Things into virtual ones, exposing their properties and functionality to others. This paper does an in-depth comparison of the following six hypermedia APIs: 1) the JSON Hypertext Application Language from IETF; 2) the Media Types for Hypertext Sensor Markup from IETF; 3) the Constrained RESTful Application Language from IETF'; 4) the Web Thing Model from Evrythng; 5) the Web of Things Specification from W3C; and 6) the Web Thing API from Mozilla

Data gathering in wireless sensor networks using unmanned aerial vehicles

In an IoT world sensor-enabled systems are all around us and accessible for management at any time and place. Besides other technological components, small unmanned aerial vehicles are also expected to have an important role in IoT as they fly at low-altitude becoming suitable data acquisition vehicles in certain situations. In this article we focus on data gathering using unmanned aerial vehicles for applications having delivery limit constraints. The problem is to design an efficient set of paths to gather sensor data at specific places, and to deliver it at the sink node, while accomplishing the delivery limit associated with data. After formalizing the problem, a heuristic approach is developed that incorporates solution improvement mechanisms suitable for data gathering purposes. Results show that the proposed approach is suitable to solve the data gathering problem and clues on how to adjust parameters, according to the nature of the data set, are given