An open Digital Twin framework based on microservices in the cloud

Abstract

Digital Twins are a concept of designing two interconnected mirrored spaces, modeling a real space with one virtual, each reflecting the other, sharing information, and making predictions based on simulations. In practice, Digital Twin platforms are often built as closed systems, limiting its operability with other applications, due to the lack of support in interconnecting these systems. An open-source approach enables interoperability and reduces the costs of design and implementation. To reflect their real counterpart, Digital Twins are composed of a large number of sensors, resulting in the need to store and analyze large amounts of data. Therefore, modern large scale Digital Twin systems rely on offloading computation towards cloud-based architectures, due to shared pools of hardware resources, but the significant large data volume can generate increased latency and slower response times. To reduce these effects, bringing processing closer to the edge devices, in a fog computing scenario, reduces the overall system latency, allowing for faster computing of the Digital Twin, and allowing for faster response times to the real physical system. This work proposes the creation of an open and expansible Digital Twin framework, built on a stack of cloud-based microservices, allowing for flexibility and reduced complexity for integrating with third-party applications. Tests performed using the framework in an emulated environment resulted in up to 64% reduction in average message transmission to the Digital Twin when deploying in fog computing nodes, compared to a cloud-only approach.

Gêmeos Digitais são um conceito de projetar dois espaços espelhados interconectados, modelando um espaço real com um virtual, cada um refletindo o outro, compartilhando informações e fazendo previsões com base em simulações. Na prática, plataforms de Gêmeos Digitais são muitas vezes construídas como sistemas fechados, limitando sua operabilidade com outras aplicações, devido à falta de suporte na interligação desses sistemas. Uma abordagem de código aberto permite a interoperabilidade e reduz os custos de planejamento e implementação. Para refletir sua contraparte real, os Gêmeos Digitais são compostos por um grande número de sensores, resultando na necessidade de armazenar e analisar grandes quantidades de dados. Para isso, sistemas baseados em Gêmeos Digitais modernos de grande escala contam com a transferência de computação para arquiteturas baseadas em nuvem, devido ao compartilhamento de recursos de hardware, mas o significativo volume de dados pode gerar latência aumentada e tempos de resposta mais lentos. Para reduzir esses efeitos, aproximar o processamento aos dispositivos de borda, em um cenário de computação em névoa, reduz a latência geral do sistema, permitindo uma computação mais rápida do Gêmeo Digital e permitindo respostas mais rápidas ao sistema físico real. Este trabalho propõe a criação de um framework de Gêmeos Digitais aberto e expansível, construído sobre uma pilha de microsserviços baseados em nuvem, permitindo flexibilidade e complexidade reduzida para integração com aplicativos de terceiros. Testes executados com o framework em um ambiente emulado resultaram em uma redução de até 64% na transmissão média de mensagens para o Gêmeo Digital ao implantar em nós de computação em névoa, em comparação com uma abordagem apenas em nuvem.