Universidad de Zaragoza, Prensas de la Universidad
Abstract
En los últimos años, el uso de dispositivos interconectados ha aumentado notablemente, tanto que el término Internet de las Cosas (o Internet of Things) se emplea para reconocer este nuevo paradigma tecnológico. En términos generales, consiste en la interconexión digital de todos los dispositivos que nos rodean con el objetivo de que se comuniquen entre ellos, haciéndolos más inteligentes e independientes. Según estudios del pasado año 2017, se vaticinaba que, a finales de 2017, serían aproximadamente 8,4 miles de millones los dispositivos interconectados, llegando a ser 11,2 miles de millones en 2018. Según sus predicciones estas cifras se duplicarían para 2020, alcanzando los 20,5 miles de millones de dispositivos interconectados.Internet de las Cosas se basa en las redes inalámbricas de sensores (Wireless Sensor Networks - WSNs), compuestas por un elevado número de dispositivos de bajo coste y bajo consumo capaces tanto de monitorizar su entorno como de procesar datos y comunicarse entre sí de un modo cooperativo. Tal y como ha demostrado su desarrollo durante los últimos años, estas redes tienen cada vez mayor importancia en nuestra sociedad, dado el considerable número de aplicaciones a las que puede dar servicio. Internet de las Cosas no solo está ganando fuerza en el sector tecnológico, sino que también se está asentando cada vez más en nuestra sociedad. Da servicio a la gestión de casas inteligentes (Smart Homes), o incluso ciudades (Smart Cities), la monitorización médica domiciliaria, la automatización industrial y/o agrícola, y un largo etcétera.Actualmente, el despliegue habitual en el caso de las redes de sensores se centra en una aplicación determinada. Es decir, se despliegan sensores específicos que crean una red concreta para monitorizar cierta información, independientemente de que en esa zona geográfica existan otras redes desplegadas para otros usos, produciéndose así una superposición de infraestructuras de red. Esta metodología no resulta eficiente, más aun teniendo en cuenta que en la mayoría de los casos de uso, los sensores suelen estar inactivos la mayor parte del tiempo. Por otra parte, el desarrollo tecnológico de los sensores puede permitir también el despliegue de nodos multi-propósito capaces de monitorizar diversos parámetros con un único dispositivo. En estos nuevos escenarios, parece razonable plantear mecanismos que permitan que aplicaciones compartan los recursos físicos disponibles (sensores y redes) en una determinada zona, independientemente de su heterogeneidad. En este contexto surge el concepto de redes virtuales de sensores (Virtual Sensor Networks- VSNs). Estas redes tratan de desacoplar el despliegue físico de sensores de las aplicaciones que funcionan sobre ellos. De este modo, es posible reutilizar redes de sensores más allá de su intención original, para dar servicio a nuevas aplicaciones, con las consiguientes mejoras en cuanto a flexibilidad, eficiencia, reducción de costes, etc. Por lo tanto, las VSNs tienen un gran potencial para mejorar el rendimiento y la escalabilidad en el despliegue de las redes inalámbricas de sensores, facilitando la reutilización de recursos. En este contexto, esta tesis pretende abordar algunos de los múltiples retos de investigación que supone llevar efectivamente a la práctica esta nueva realidad.Como primer paso, se ha propuesto un análisis matemático formal que plantea, desde varias perspectivas, un problema de optimización para la asignación de recursos en una red virtual de sensores. Inicialmente se plantea el problema desde una perspectiva estática, en la que la red debe satisfacer durante todo su tiempo de vida los requisitos de las aplicaciones demandantes. El problema se ha analizado mediante la evaluación detallada de los parámetros que lo modelan, lo que ha permitido su validación. Tras esta, se ha procedido al diseño de un algoritmo heurístico, basado en la resolución iterativa de problemas lineales relajados y simplificados, capaz de aproximarse a la solución óptima en menor tiempo computacional. En segundo lugar, se ha ampliado el problema considerando en este caso un escenario dinámico, donde distintas aplicaciones llegan al sistema en diferentes instantes de tiempo y los nodos pueden quedarse sin batería, por lo que la red tiene que ser reconfigurada. Es decir, hay una reasignación de recursos. Debido a que la asignación se realiza a medida que llegan las aplicaciones y no se puede tener una visión global de lo que llegará en el futuro, no son estrategias óptimas. Por ello, también se ha diseñado un algoritmo de optimización global que, asumiendo el conocimiento exacto de cuándo llegarán las aplicaciones, los recursos que se van a necesitar y sus tiempos de vida, selecciona cuáles van a poder ser desplegadas en el sistema y en qué nodos. Aunque no es un diseño implementable desde un punto de vista práctico, simplemente trata de proporcionar una cota superior para evaluar las estrategias diseñadas. La gran complejidad computacional de esta propuesta ha hecho necesaria la búsqueda de escenarios donde poder analizar su comportamiento en tiempo razonable. Finalmente, y como prueba de concepto, se ha diseñado una arquitectura para la implementación de una solución real para la asignación dinámica de recursos en redes de sensores compartidas. Gracias al método OTA (Over The Air programming), que consiste en la programación y configuración remota de los dispositivos de la red de sensores, se ha podido comprobar que las propuestas matemáticas diseñadas durante la tesis podrían ser implementables en dispositivos reales. Específicamente, el diseño contempla diversas configuraciones de red en las que los dispositivos finales son capaces de monitorizar ciertos parámetros (temperatura, humedad, luminosidad y presencia) y enviar las medidas a través de la red multisalto a un controlador central. Dicho controlador, de acuerdo a las mismas, decide la reconfiguración de la red, materializable mediante la reprogramación de los dispositivos según los diversos programas de sensado que se han diseñado.En definitiva, este trabajo presenta distintos algoritmos matemáticos para la asignación eficiente de recursos en redes virtuales de sensores y muestra su implementabilidad gracias un diseño en dispositivos reales.<br /
