Erweiterung eines Logging-Frameworks zum Umgang mit Datenheterogenität

Type: Bachelorarbeit
Status: Offen
Beginn: Sofort
Student: N.N.
Tutor: Franziska Kühn
Supervisor: Prof. Dr. rer. nat. Stefan Fischer

Forschungsgebiet

Im sogenannten Internet der Dinge (IoT) werden physische Objekte mit Kleinstcomputern ausgestattet und in unsere gewohnte Umgebung eingebettet. Es wird erwartet, dass die Anzahl der vernetzten Dinge in den nächsten Jahren gewaltig ansteigen wird. Schätzungen für die nahe Zukunft bzgl. der Zahl der vernetzten Geräte reichen von 26 bis 50 Milliarden rund um das Jahr 2020 [1]; neuere Schätzungen gehen von einem weiteren starken Wachstum mit um die 125 Milliarden Geräten in 2030 aus, von denen 337 Millionen ihren Dienst in medizinischen Anwendungen versehen (siehe bspw. IoT ebook).
 
Die Dinge können oftmals (drahtlos) mit dem Internet kommunizieren und verfügen häufig über Sensorik und Aktuatorik. Dadurch wird es möglich den Zustand der realen Welt in Echtzeit der digitalen Welt zur Verfügung zu stellen und den Zustand der realen Welt über Aktuatoren direkt zu beeinflussen. IoT-Systeme können vielfältig eingesetzt werden und weitreichende, auch sicherheitskritische, Aufgaben übernehmen. Die eingesetzten Systeme in IoT-Umgebungen sind oftmals heterogen, ressourcenbeschränkt (bspw. CPU, Speicher, Energie), hochgradig verteilt und dynamisch sowie selbst häufig unzuverlässig.

Thema der Arbeit/Aufgabenstellung

Im Rahmen dieser Bachelorarbeit soll zunächst ermittelt werden, wie mit Datenheterogenität in IoT-Systemen umgegangen werden kann. Dazu sollen verschiedene (semantische) Ansätze verglichen werden. Anhand typischer IoT-Szenarien soll ein passender Ansatz für das am ITM entwickelte Logging-Framework für IoT-Systeme ausgewählt werden.

Das Logging-Framework ermöglicht es Daten von IoT-Systemen, die das CoAP-Protokoll implementieren, zu loggen, um die Daten dann später aufbereiten und weiterverwenden zu können. Der Logger ist dabei ein Dienst, der im IoT-Netz auf einem beliebigen IoT-Knoten deployed werden kann, unabhängig davon von welchen Knoten im Netz Daten geloggt werden sollen. Bisher kann das Logging-Framework nicht mit der Heterogenität von Daten umgehen. Gerade für die Aufbereitung und Weiterverwendung der gesammelten Daten ist es aber enorm wichtig, die Daten richtig zu „verstehen“.

Der im Rahmen der Arbeit ausgewählte Ansatz soll in das Logging-Framework integriert werden. Vorstellbar ist bspw. die Sensorknoten um eine passende semantische Beschreibungssprache zu erweitern. Abschließend soll das erweiterte Logging-Framework im Rahmen eines selbst gewählten Szenarios evaluiert werden.

Voraussetzungen

Begriffe wie „verteilte Systeme“ und „Internet of Things“ sollten bekannt und verstanden sein. Java-Kenntnisse und erste Programmiererfahrungen werden vorausgesetzt.

Das Kleingedruckte

Nach Einarbeitung und Umsetzung ist die geleistete Arbeit in der eigentlichen Ausarbeitung sorgfältig zu dokumentieren. Der implementierte Code ist vollständig zu kommentieren. Die Ergebnisse werden quelloffen, beispielsweise unter den Bedingungen der Apache-Lizenz 2.0, veröffentlicht. Es sind die Regeln zur Erstellung von wissenschaftlichen Arbeiten des Instituts zu beachten.

Literatur

[1] Tavis C. McCourt, Simon Leopold, Frank G. Louthan IV, Hans Mosesmann, J. Steven Smigie, Terry Tillman, Daniel Toomey, Georgios Kyriakopoulos, Eric Lemus, Brian Peterson, and Alexander Sklar. The Internet of Things - A Study in Hype, Reality, Disruption and Growth. Industry report, Raymond James & Associates, January 2014.