Bachelor Thesis BCLR-2023-16

BibliographyFischer, Linus: Aggregation von Sensordaten in modellgetriebenen IoT-Anwendungen.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Bachelor Thesis No. 16 (2023).
84 pages, german.
Abstract

In vielen Internet-of-Things (IoT) Anwendungen werden Daten von Sensoren generiert und in einem zentralen System verarbeitet, um mit diesen Daten Reaktionen in der realen Welt automatisch anzustoßen. Die Verarbeitung, Aggregation und Filterung der Daten nahe an den Datenquellen durchzuführen spart Zeit und nutzt besser die verfügbaren Ressourcen der IoT-Geräte. Das IoT Application Modeling Tool (IAMT) ist eine Software, um IoT-Anwendungen zur Verarbeitung von Sensordaten mit einem grafischen Interface zu modellieren und auf IoT-Geräten bereitzustellen. Es wurde an der Universität Stuttgart entwickelt und ist abhängig von der, ebenfalls an der Universität Stuttgart entwickelten Multi-purpose Binding and Provisioning Platform (MBP). Um die im IAMT erstellten Anwendungsmodelle dynamisch ausführen zu können, kann die Messaging Engine (ME2) verwendet werden. Diese wird auf den beteiligten IoT-Geräten installiert und realisiert dann die Anwendungslogik des erstellten Modells. In dieser Arbeit wird die ME2 in ihrer Funktionalität so erweitert, dass es ihr ermöglicht wird, auch komplexere Modelle von IoT-Anwendungen zu realisieren. Zusätzlich werden ausgewählte Aggregationsmethoden implementiert, mit welchen die ME2 Nachrichten in der IoT-Anwendung im Sinne des Complex-Event-Processings verarbeiten kann. Um diese Aggregationsmethoden über das IAMT konfigurierbar zu machen, wird auf Basis von JSON ein Verarbeitungsmodell erstellt. Diese neuen Funktionen werden in einem Anwendungsszenario vorgeführt. Außerdem wird ein Vorschlag und erste Ansätze geliefert, wie sich die ME2 mit ihren erweiterten Funktionen in das IAMT integrieren lässt.

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Volltext
Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Applications of Parallel and Distributed Systems
Superviser(s)Schwarz, Prof. Holger; Del Gaudio, Daniel
Entry dateJune 20, 2023
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