MARCUS THOSS
Hochschule RheinMain
RheinMain University of Applied Sciences
Wiesbaden Rüsselsheim Geisenheim
Fachbereich Design, Informatik, Medien
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Selbstorganisationskonzepte in Middleware-basierten eingebetteten Systemen
Die Integration von tief eingebetteten Systemen in verteilte Architekturen stellt besondere Anforderungen an nicht-funktionale Systemeigenschaften und Kommunikation. Drahtlose Sensornetze als typischer Vertreter derartiger Problemstellungen werden zunehmend in Szenarien der Gebäudeautomatisierung, Umwelt- und Sicherheitstechnik eingesetzt.
Als Lösungsansatz wird in dieser Arbeit als Kommunikations- und Modellierungsparadigma auf der unteren Ebene des verteilten Systems eine datenzentrierte Middleware-Abstraktion mit Publish-Subscribe-Semantik (OMG DDS) verwendet.
Die Modellierung von Datenräumen aus überspannenden „Domains“ und „Topics“ als Ansatzpunkt für Abonnements der Teilnehmer erfährt eine Anreicherung mit nicht-funktionalen Attributen, die die Semantik der Daten sowie zeitliche und energetische Eigenschaften der zugrunde liegenden Datenverarbeitung wiedergeben.
Exemplarisch wird Energie als nicht-funktionales Attribut untersucht, dabei steht die Erfassung und Repräsentierung von Energieaufwand zur Erzeugung von ggf. stark abgeleiteten Größen im Vordergrund.
Auf höherer Ebene stehen diese Attribute zum Abgleich mit Anforderungen bzw. Angeboten der beteiligten Knoten zur Verfügung. Für die Betrachtung von Energie werden Verbrauchs- und Beschaffungsprofile mit dem für die Produktion gewünschter Informationen erforderlichen Aufwand abgeglichen. Dabei können neben der Grundcharakteristik auch Lokalität und zeitliche Dynamik als Einflußgrößen eine Rolle spielen. Die Abgleichsproblematik bietet vielfältige Ansätze für Planungs- und Regelalgorithmen, die selbstorganisierenden Charakter aufweisen.
Die Selbstorganisation von energetisch optimierten oder an energetischen QoS-Anforderungen orientierten verteilten Systemen wird auf Implementierungsebene wesentlich durch zur Laufzeit in das System rückgekoppelte Energiemessungen unterstützt; für die Bestimmung der Energieaufwände tritt durch diese Möglichkeit das Erlernen der tatsächlichen Verbrauchsprofile gegenüber einer Vorab-Modellierung, die bereits für moderat komplexe Systeme kaum zu leisten ist, in den Vordergrund.
Beitrag zum Doktorandenkolleg
Die Erfassung und Verarbeitung von Sensordaten steht im übergeordneten Anwendungskontext AAL bei vielen Projekten im Fokus. Darüber hinaus ist sie den jenseits von Simulationen liegenden prototypischen Umsetzungen von Konzepten etlicher Promotionsthemen im Kolleg unterlagert. Die transparente Anbindung von Sensoren unterhalb der datenzentrierten Abstraktionsschicht sowie das Angebot, Semantik und QoS-relevante nicht-funktionale Attribute zu modellieren, erleichtert das Aufsetzen höherwertiger Modellschichten und Dienste. Ebenso lassen sich Subsysteme, die ausschließlich mit Methoden dieser Arbeit operieren, als Komponenten in komplexeren Szenarien einsetzen sowie Technologien wie Messung und Modellierung des Energieverbrauch separat in andere Studien transferieren.
Tags
Datenzentrierte Middelware, OMG DDS, Wireless Sensor Networks, Semantisches Tagging, Energetische Optimierung