A Management Architecture for IoT Smart Solutions: Design and Implementation

Silva, Dener; Heideker, Alexandre; Zyrianoff, Ivan; Kleinschmidt, João Henrique; Roffia, Luca; Soininen, Juha-Pekka; Kamienski, Carlos

doi:10.1007/s10922-022-09648-6

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“…Quando aplicadas à IoT, ferramentas de monitoramento deverão ainda considerar os seguintes aspectos [Recommendation ITU-T Y.4702 2016] [Silva et al 2022] :…”

Section: Ferramentas De Monitoramentounclassified

“…o dispositivo para que mudanc ¸as e atualizac ¸ões sejam repassadas para o ambiente. A descric ¸ão completa do ambiente de criac ¸ão é apresentada em [Silva et al 2022], onde toda a arquitetura e funcionamento do sistema de gerenciamento para IoT é apresentado. Neste trabalho, apresentamos na sessão 4 de que maneira o IoTMan Agent atende aos requisitos de uma aplicac ¸ão de monitoramento de ambientes IoT.…”

Section: Análise Qualitativa De Ferramentas De Monitoramentounclassified

“…O IoTMan Agent é uma extensão de trabalhos realizados em [Heideker et al 2019], que apresenta um modelo inicial de ferramenta de monitoramento, e [Silva et al 2022] onde uma proposta de arquitetura de gerenciamento desenvolvida especificamente para sistemas IoT é apresentada e denominada IoTManA (IoT Management Architecture). A IoTManA propõe um modelo multicamadas que pode ser aplicada em diferentes ambientes de IoT, independente da infraestrutura ou plataforma adotada, devido a sua característica genérica.…”

Section: Introduc ¸ãOunclassified

“…A implementac ¸ão da IoTManA é apresentada em [Silva et al 2022] denominada IoTManS (IoT Management System), um sistema desenvolvido com o propósito de demonstrar como a IoTManA pode ser implementada para gerenciar ambientes de IoT. o IoTManS visa garantir a disponibilidade de dados coletados pelos sensores, a correta operac ¸ão da infraestrutura -componentes de hardware e software, comunicac ¸ão entre diferentes componentes, sendo também capaz de analisar fluxos de dados e qualidade de dados.…”

Section: Introduc ¸ãOunclassified

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IoTMan Agent: Avaliação Qualitativa e Comparação de Ferramentas de Monitoramento para IoT

Ottolini

Heideker

Kamienski

2022

Anais Do XXVII Workshop De Gerência E Operação De Redes E Serviços (WGRS 2022)

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Ambientes de IoT são complexos, com muitas partes móveis e quantidades significativas de dados. Abordagens de monitoramento tradicionais ou domésticas podem não ser escaláveis, ou fornecer entendimento destes ambientes, não provendo observabilidade do sistema. Neste artigo analisamos qualitativamente ferramentas de monitoramento bem conhecidas e estabelecidas em termos de suporte à IoT. Este artigo também propõe uma nova ferramenta de monitoramento de IoT denominada IoTMan Agent, explicando como a ferramenta pode atender demandas específicas de IoT e fornecer o entendimento necessário para gerenciar a complexidade de uma solução de IoT considerando a heterogeneidade e natureza distribuída de tais sistemas.

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“…Quando aplicadas à IoT, ferramentas de monitoramento deverão ainda considerar os seguintes aspectos [Recommendation ITU-T Y.4702 2016] [Silva et al 2022] :…”

Section: Ferramentas De Monitoramentounclassified

Section: Análise Qualitativa De Ferramentas De Monitoramentounclassified

Section: Introduc ¸ãOunclassified

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IoTMan Agent: Avaliação Qualitativa e Comparação de Ferramentas de Monitoramento para IoT

Ottolini

Heideker

Kamienski

2022

Anais Do XXVII Workshop De Gerência E Operação De Redes E Serviços (WGRS 2022)

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“…e Internet of ings (IoT) is an intelligent network. It makes all devices connected to the network, and related communication is carried out through the network [1]. After the concept of IoT was proposed, scholars started to use IoT technology in different fields.…”

Section: Introductionmentioning

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Construction of a Smart Supply Chain for Sand Factory Using the Edge-Computing-Based Deep Learning Algorithm

Zhang

Ban

et al. 2022

Scientific Programming

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The diminishing natural sand has facilitated the booming of the sand manufacturing industry, and intelligent management of sand factories, in a time- and cost-efficient way, has become a growing tendency for the future. A role has been played in achieving intelligent management by constructing a smart supply chain. However, the smart sand factories are hardly involved in previously reported studies, which is inconsistent with related studies on smart factories and the Industrial Internet of Things (IIoT). In this paper, a smart supply chain management system (SSCMS) is constructed to realize the intelligence and automatization of the management of sand factories, using edge-computing and deep learning techniques. Along the supply chain, the deep learning model is used to realize the automatic identification of sand, avoiding the disadvantages of human identification, while improving the quality of sand factory operations. In order to relieve the pressure of network bandwidth, reduce system delay, and improve system operation efficiency, we use edge-computing technology to process data at the edge. To verify the performance of the constructed system, a sand factory simulation platform is established. Experiments show that the most critical indicator in the system, the accuracy rate of sand type identification, is above 98%, and the sand type identification time is only 0.022 s. In general, compared with traditional supply chain management, the constructed smart supply chain improves the quality and efficiency of sand factory operations, and all indicators of the designed system have achieved satisfactory results.

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CACHE-IT: A distributed architecture for proactive edge caching in heterogeneous IoT scenarios

Zyrianoff,

Gigli,

Montori

et al. 2024

Ad Hoc Networks

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A Management Architecture for IoT Smart Solutions: Design and Implementation

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IoTMan Agent: Avaliação Qualitativa e Comparação de Ferramentas de Monitoramento para IoT

IoTMan Agent: Avaliação Qualitativa e Comparação de Ferramentas de Monitoramento para IoT

Construction of a Smart Supply Chain for Sand Factory Using the Edge-Computing-Based Deep Learning Algorithm

CACHE-IT: A distributed architecture for proactive edge caching in heterogeneous IoT scenarios

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