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Simulador de Cidades Inteligentes (SBRC)

Apresentada no Simpósio Brasilieiro de Redes de Computadores (SBRC) em Salvador em Junho de 2016.

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Simulador de Cidades Inteligentes (SBRC)

  1. 1. SCSimulator: An Open Source, Scalable Smart City Simulator Eduardo Felipe Zambom Santana Daniel Macêdo Batista Fabio Kon Dejan Milojicic
  2. 2. Conteúdo  Introdução e Motivação  Trabalhos Relacionados  Cenários Simulados  Requisitos não Funcionais  Simulador  Arquitetura  Implementação  Avaliação de Desempenho  Conclusões e Trabalhos Futuros 2
  3. 3. Introdução  Cidades Inteligentes  Melhorar qualidade de vida da população  Uso de uma grande quantidade de dados  Diferentes domínios de aplicações  Integração entre todos os domínios  Testes e Experimentos  Testbeds  Simuladores 3
  4. 4. Introdução  Simulador  Diversos cenários de cidades inteligentes  Diferentes atores  Necessidade de um simulador de larga escala 4
  5. 5. Trabalhos Relacionados - DEUS 5
  6. 6. Trabalhos Relacionados - Siafu 6
  7. 7. Trabalhos Relacionados - Veins 7
  8. 8. Cenários Simulados  Trânsito  Saúde  Acidentes e desastres  Coleta de lixo 8
  9. 9. Atores  Veículos  Carros  Ônibus  Caminhões de coleta de lixo  Edifícios  Casas  Prédios  Terminais de ônibus 9
  10. 10. Atores  Semáforos  Pontos de ônibus  Pessoas  Sensores 10
  11. 11. Requisitos não Funcionais  Escalabilidade  Usabilidade  Extensibilidade 11
  12. 12. Arquitetura 12 Definição do Cenário Simulado Modelo de Cidades Inteligentes Veículos Pessoas Sensores Prédios Semáforos Sistemas Sim-Diasca Números Aleatórios Gerenciador de Tempo Gerenciador de Carga Modelo de Atores Geração dos Resultados Modelo de Programação Mapa Probe
  13. 13. Sim-Diasca  Simulation of Discrete Systems of All Scales  Simulador de propósito geral  Eventos Discretos  Código Aberto  Paralelo e distribuído  Larga escala  Escrito em Erlang 13 Sim-Diasca Números Aleatórios Gerenciador de Tempo Gerenciador de Carga Modelo de Atores Geração dos Resultados Modelo de Programação
  14. 14. Modelo 14 Modelo de Cidades Inteligentes Veículos Pessoas Sensores Prédios Semáforos Sistemas  Atores utilizados na implementação de cenários de cidades inteligentes
  15. 15. 15
  16. 16. Definição do Cenário Simulado class_Actor:create_initial_actor( class_TrafficLight, [ _TFNAME="traffic_light_1", _TFLAT=-23.562831, _TFLONG=-46.656866, _TFTIME=10 ] ), class_Actor:create_initial_actor( class_Sensor, [ _SName1="sensor_1", _SLat1=-23.570813, _SLong1=-46.656108, _SType1 = "temperature" ] ), 16Definição do Cenário Simulado
  17. 17. Avaliação de Desempenho  Atores  4 casas  3 terminais de ônibus  4 sensores  Carros e ônibus criados durante a simulação  Dois Testes:  500 mil ticks - 896 atores  10 milhões de ticks – 18128 atores 17
  18. 18. Avaliação de Desempenho  Máquina  AMD FX6300 – 6 cores  10 GB de memória  Fedora 21 18
  19. 19. Número de Nós 19
  20. 20. Recursos Utilizados em uma Simulação 20
  21. 21. Conclusões  Simulação pode ser importante para diversos cenários de cidades inteligentes  Vantagens:  Custos  Dificuldades com autorizações burocráticas  Testar novas ideias  Necessidade de simulações de larga-escala 21
  22. 22. Trabalhos Futuros  Levantar e Implementar mais cenários de cidades inteligentes  Testes em máquinas com mais recursos  Executar os testes de desempenho em diferentes cenários:  Cenários que exigem muitos nós  Cenários que exigem muitos eventos  Validação funcional do simulador  Comparar com dados reais  Validação com gestores da prefeitura de São Paulo 22
  23. 23. Obrigado! https://github.com/ezambomsantana/smart-city-simulator

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