Aquisição de dados para digital twins utilizando um cluster MQTT escalado dinamicamente
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Data
2025Orientador
Nível acadêmico
Graduação
Outro título
Data acquisition for digital twins using a dynamically scaled MQTT cluster
Resumo
Digital Twins são uma tecnologia que é capaz de monitorar algum ativo em tempo real e realizar análises sobre seu estado atual e previsões sobre seu estado futuro. Para ga rantir que as análises e previsões são certeiras, é preciso garantir a saúde e segurança da aquisição de dados da parte real para a virtual. Um protocolo apontado para implementar a comunicação de dados nesse contexto é o MQTT. Este protocolo utiliza um servidor centralizado para o envio de mensagens, chamado broker MQTT, por ...
Digital Twins são uma tecnologia que é capaz de monitorar algum ativo em tempo real e realizar análises sobre seu estado atual e previsões sobre seu estado futuro. Para ga rantir que as análises e previsões são certeiras, é preciso garantir a saúde e segurança da aquisição de dados da parte real para a virtual. Um protocolo apontado para implementar a comunicação de dados nesse contexto é o MQTT. Este protocolo utiliza um servidor centralizado para o envio de mensagens, chamado broker MQTT, porém como qualquer elemento centralizador em uma arquitetura, quando sob estress ele pode se tornar um gargalo. Este trabalho avaliou o uso dessa tecnologia nesse contexto e propõe um novo elemento para aumentar dinamicamente o número de nodos em um cluster de brokers MQTT. A proposta foi avaliada por meio de experimentos que analisaram métricas de desempenho, como latência, uso de CPU, consumo de memória e de rede, em diferentes configurações de escalabilidade. Os resultados demonstram que a abordagem proposta apresenta uma melhora na qualidade da comunicação. Sem escalas apenas 51,8% das mensagens críticas atenderam seus requisitos de tempo quando utilizando uma escala ba seada em mensagens inflight se obteve um total de 90,9%. Nestes experimentos também foi determinado que a escala de novos nodos durante momentos de tráfego intenso pre judicam a qualidade da aquisição de dados atendendo os requisitos de apenas 48,8% das mensagens. ...
Abstract
Digital Twin is a technology capable of monitoring an asset in real-time and performing analyses of its current state as well as predictions about its future state. To ensure that these analyses and predictions are accurate, it is essential to maintain the reliability and security of data acquisition from the physical part to the virtual counterpart. A protocol often suggested for implementing data communication in this context is MQTT. This protocol relies on a centralized server for message e ...
Digital Twin is a technology capable of monitoring an asset in real-time and performing analyses of its current state as well as predictions about its future state. To ensure that these analyses and predictions are accurate, it is essential to maintain the reliability and security of data acquisition from the physical part to the virtual counterpart. A protocol often suggested for implementing data communication in this context is MQTT. This protocol relies on a centralized server for message exchange, known as the MQTT broker. However, like any centralizing element in an architecture, under stress, it can become a bottleneck. This work evaluated the use of this technology in such a context and proposes a new element to dynamically increase the number of nodes in an MQTT broker cluster. The proposal was evaluated through experiments analyzing performance metrics, such as latency, CPU usage, and memory consumption, under different scalability configurations. The results demonstrate that the proposed approach improves communication quality. Without scaling, only 51.8% of critical messages met their time requirements, while using scaling based on inflight messages achieved a total of 90.9%. These experiments also determined that scaling new nodes during periods of heavy traffic negatively impacts data acquisition quality, meeting the requirements of only 48.8% of the messages. ...
Instituição
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Curso de Ciência da Computação: Ênfase em Engenharia da Computação: Bacharelado.
Coleções
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TCC Ciência da Computação (1072)
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