Campus del Baix Llobregat
 
Projectes oferts

Projectes matriculats

Tribunals i dates de lectura

Projectes llegits
(2019-2)

DG ENG AERO/SIS TEL

DG ENG AERO/TELEMÀT

DG ENG SISTE/TELEMÀT

ENG TELEC 2NCICLE 01

ET AERO/ETT SIST 05

ET AERONÀUTICA 03

ETT SIST/ ET AERO 05

ETT SIST TELEC 00

ETT SIST TELEC 91

ETT TELEMÀTICA 00

GR ENG AERONAVEGACIÓ

GR ENG AEROPORTS

GR ENG SIS TELECOMUN

GR ENG SIST AEROESP

GR ENG TELEMÀTICA

MU AEROSPACE S&T 09

MU DRONS

MU MASTEAM 2009

MU MASTEAM 2015

Cerca projectes

Calendari TFG de dipòsit i lectura

Documentació

Web UPC


 

Projecte llegit

Títol: Remot robot control from Docker

Estudiants que han llegit aquest projecte:

Director: ZOLA, Enrica Valeria

Departament: ENTEL

Títol: Remot robot control from Docker

Data inici oferta: 29-10-2020     Data finalització oferta: 29-10-2020


Estudis d'assignació del projecte:
    GR ENG SIS TELECOMUN
Tipus: Individual
 
Lloc de realització: ERASMUS
 
Paraules clau:
IoT, Docker, MQTT
 
Descripció del contingut i pla d'activitats:
Actualmente, somos testigos de una nueva fase de digitalización que es alimentada por el desarrollo de sensores inteligentes conectados a Internet (Internet de las Cosas - IoT). También, el procesamiento de grandes volúmenes de datos que crean usando análisis de Big Data, aprovechando los recursos de computación de los sistemas basados en la Cloud y Edge-based. Para el intercambio de datos en el mundo del IoT, se utilizan protocolos de comunicación típicamente ligeros como el Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) que se basan en el patrón de comunicación editor/suscriptor en el que un intermediario media los datos entre las partes interesadas.

Con el fin de proporcionar una comunicación fiable, MQTT proporciona diferentes mecanismos de Quality of Service (QoS). Los editores, suscriptores y brokers de MQTT pueden desplegarse dentro de contenedores en una infraestructura virtualizada para facilitar marcos de computación virtualizados a gran escala desde la nube para el análisis de datos escalables. Sin embargo, cada contenedor Docker requiere una cantidad específica de recursos para proporcionar el tiempo de respuesta necesario.

En esta tesis, evaluamos el impacto de compartir recursos debido al despliegue virtualizado de los componentes MQTT en la latencia y el tiempo de respuesta de las aplicaciones de IoT. Implementamos un banco de pruebas con los dispositivos Arduino y Raspberry Pi, que albergan clientes MQTT para atraer los datos de los sensores hacia los clientes MQTT dentro de la nube. También evaluamos el impacto de los diferentes niveles de QoS en el protocolo MQTT sobre la latencia. Nuestros resultados indican que una adecuada asignación de recursos y parametrización de la QoS es importante para mantener una latencia baja y estable.
 
Overview (resum en anglès):
Currently, we witness a new phase of digitization which is fueled by the development of Internet-connected smart sensors (Internet of Things - IoT). Also, about the processing of large data volumes that they create using Big Data analytics, leveraging the compute resources from the Cloud and Edge-based systems. For data exchange in the IoT world, typically lightweight communication protocols such as Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) are used which are based on publisher/subscriber communication pattern where a broker mediates data among interested parties.

In order to provide reliable communication, MQTT provides different Quality of Service (QoS) mechanisms. MQTT publishers, subscribers and brokers can be deployed inside containers on virtualized infrastructure to facilitate large-scale virtualized compute frameworks from the cloud for scalable data analytics. However, each docker containers requires a specific amount of resources to provide the required response time.

In this thesis, we evaluate the impact of resource sharing due to the virtualized deployment of MQTT components on latency and response time of IoT applications. We deploy a testbed of Arduino and Raspberry Pi devices that host MQTT clients to pull sensor data towards MQTT clients inside the cloud. We also evaluate the impact of different QoS levels at the MQTT protocol on latency. Our results indicate that proper resource allocation and QoS parametrization is important for maintaining low and stable latency.


Data de generació 04/03/2021