Master Thesis MSTR-2017-85

BibliographyNaumov, Andriy: Verteilte Situationserkennung.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Master Thesis No. 85 (2017).
71 pages, german.
Abstract

Das Interesse an Internet der Dinge (IoT) steigt durch die wachsende Anzahl der physischen Objekte (Things), die miteinander vernetzbar sind. Die dadurch entstehenden, intelligenten Netzwerke erfassen mittels Sensoren die Änderungen der dynamischen Umgebung. Durch Verarbeitung der Sensordaten können Aussagen über die Situation gemacht werden, in welcher sich ein Thing befindet. Auf diese Art kann beispielsweise ein Fehlverhalten des Objekts festgestellt werden. Sobald eine vordefinierte Situation erkannt wurde, sind entsprechende, vorgesehene Reaktionsmaßnahmen durchführbar. Das Forschungsprojekt SitOPT beschäftigt sich mit der dynamischen Adaption von situationsbezogenen Anwendungen an die Umgebung. Dafür wird ein General-Purpose-System entwickelt, in welchem die Situationserkennung eine wichtige Rolle spielt. Das Thema dieser Arbeit ist die Erweiterung der Situationserkennung im Rahmen von SitOPT durch Verteilung. Dabei wird das Ziel verfolgt, die Vorteile von Edge Computing, wie Verringerung der Latenz und des Datenverkehrs in die Cloud, zu nutzen. Die Konzeption der verteilten Situationserkennung wird entwickelt und prototypisch implementiert.

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Volltext
Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Applications of Parallel and Distributed Systems
Superviser(s)Mitschang, Prof. Bernhard; Mormul, Mathias
Entry dateJune 5, 2019
   Publ. Computer Science