Monitorando Dados e Gerenciando Alertas em Sistemas de IoT
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/37911 |
Resumo: | Sistemas de Internet das Coisas (IoT - Internet of Things) são compostos por diversosobjetos conectados à rede, que estão propícios à ocorrência de falhas por diversos fato-res como, por exemplo, perda de conexão ou defeitos no próprio dispositivo. Além disso,sistemas de IoT podem coletar dados imprecisos. Visando endereçar esse problema, estetrabalho apresenta umMódulo de Alertasdesenvolvido com o propósito de detectar falhasem sistemas de IoT. Como prova de conceito, o Módulo de Alertas funciona no contextodoSmart Place, um sistema que tem como objetivo a diminuição do consumo de energiaelétrica por meio do gerenciamento automático e eficiente do uso de aparelhos de ar con-dicionado. O Smart Place está operacional em trinta (30) salas da UFRN. A arquiteturado Módulo de Alertas tem como modelo referência o MAPE-K, um modelo para o desen-volvimento de aplicações autonômicas proposto pela IBM. Tal modelo é formado pelasfases de monitoramento, análise, planejamento, execução e uma base de conhecimento. Osexperimentos realizados para comprovar a eficiência do Módulo de Alertas na detecção deanomalias apontaram um alto grau de precisão. |
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Paula, Alan Fernandes deTaniro Chacon RodriguesCavalcante, Everton Ranielly de SousaSilva, Eduardo Alexandre Ferreira daBatista, Thaís Vasconcelos2020-12-17T11:05:38Z2021-09-22T14:24:50Z2020-12-17T11:05:38Z2021-09-22T14:24:50Z2020-12-0820170063913FERNANDES, Alan Fernandes de. Monitorando Dados e Gerenciando Alertas em Sistemas de IoT. 2020. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Unidade Acadêmica Especializada em Ciências Agrárias - Escola Agrícola de Jundiaí, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Macaíba-RN, 2020.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/37911Sistemas de Internet das Coisas (IoT - Internet of Things) são compostos por diversosobjetos conectados à rede, que estão propícios à ocorrência de falhas por diversos fato-res como, por exemplo, perda de conexão ou defeitos no próprio dispositivo. Além disso,sistemas de IoT podem coletar dados imprecisos. Visando endereçar esse problema, estetrabalho apresenta umMódulo de Alertasdesenvolvido com o propósito de detectar falhasem sistemas de IoT. Como prova de conceito, o Módulo de Alertas funciona no contextodoSmart Place, um sistema que tem como objetivo a diminuição do consumo de energiaelétrica por meio do gerenciamento automático e eficiente do uso de aparelhos de ar con-dicionado. O Smart Place está operacional em trinta (30) salas da UFRN. A arquiteturado Módulo de Alertas tem como modelo referência o MAPE-K, um modelo para o desen-volvimento de aplicações autonômicas proposto pela IBM. Tal modelo é formado pelasfases de monitoramento, análise, planejamento, execução e uma base de conhecimento. Osexperimentos realizados para comprovar a eficiência do Módulo de Alertas na detecção deanomalias apontaram um alto grau de precisão.Internet of Things (IoT) systems are composed of several devices connected to the network.These devices are prone to the occurrence of failures due to several factors, such as loss ofconnection. In addition, IoT systems can collect inaccurate data. This work presents anAlert Module developed with the purpose of detecting failures in IoT systems. This moduleis used inSmart Place, an IoT system that aims to reduce the electricity consumptionby the automatic and efficient management of air conditioners usage. Smart Place is inoperation at 30 (thirty) classrooms of the Federal University of Rio Grande do Norte(UFRN). The architecture of the Alert Module is based on MAPE-K, a model for thedevelopment of autonomic applications proposed by IBM. Following this model, the alertmodule encompasses the phases ofmonitoring, analysis, planning, and executionand aknowledge base. The experiments carried out to prove the efficiency of the Alert Modulein detecting anomalies pointed out a high degree of accuracy.Universidade Federal do Rio Grande do NorteUFRNBrasilAnálise e Desenvolvimento de SistemasIoTAlertasMonitoramentoFalhasSmart PlaceMonitorando Dados e Gerenciando Alertas em Sistemas de IoTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALMonografia_UFRN_2020_Alan_Fernandes__Copy_ (44).pdfapplication/pdf2151480https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/37911/1/Monografia_UFRN_2020_Alan_Fernandes__Copy_%20%2844%29.pdfae580e13de8ca64a89c507b9900a9a2cMD51CC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream701https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/37911/2/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52LICENSElicense.txttext/plain714https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/37911/3/license.txt7278bab9c5c886812fa7d225dc807888MD53TEXTMonografia_UFRN_2020_Alan_Fernandes__Copy_ (44).pdf.txtExtracted texttext/plain58554https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/37911/4/Monografia_UFRN_2020_Alan_Fernandes__Copy_%20%2844%29.pdf.txt06e22ebe7af38979623d7dad33bf7a5bMD54123456789/379112023-03-05 10:03:21.335oai:https://repositorio.ufrn.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2023-03-05T13:03:21Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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