MONtyPI. A model-driven middleware for the runtime management of IoT systems

The Internet of Things is a new paradigm that plays a fundamental role in the evolution of the future Internet. Daily life objects, or things, are provided with processing and communication features, possibly also with Internet connectivity, thus creating a distributed network of devices. Such devices are able to interact with humans and with each other, while generating a large amount of heterogeneous data concerning, for instance, the surrounding environment. Over the years, different approaches for processing these information items have been developed, in order to exploit new opportunities. The progress of technology has allowed the emergence of this new paradigm, but, on the other hand, there are still many challenges that have to be addressed when developing applications of this type, because of energy and computational limitations due to the kind of devices employed. The existing approaches for data and event-processing range from completely centralized solutions, including Cloud Computing, to fully-distributed ones. This thesis aims at defining and developing a model-driven middleware for supporting the creation of IoT monitoring applications. The objective is to enable event-processing, in particular by exploiting data-locality and the computational capacity of the network, by distributing the processing between the nodes, from simple ones to those that are more powerful, up to the Cloud. We defined a language that allows the developer to specify the network configuration and the rules to process information. Then, we implemented the code that can be installed on target nodes and configured at runtime with the files automatically generated by a tool, in order to make setup easy. We evaluated our framework in terms of expressive power of the language for expressing rules and in terms of CPU consumption in the most congested nodes. Finally, we modeled two examples of real-world applications.

L’Internet of Things è un nuovo paradigma che ha un ruolo fondamentale nell’evoluzione di Internet. Oggetti di uso quotidiano, detti cose, vengono dotati di capacità di elaborazione e di comunicazione, con la possibilità di essere connessi ad Internet. Si viene così a creare una rete distribuita di dispositivi che, oltre a poter interagire con noi e tra di loro, portano alla generazione di una grossa quantità di dati eterogenei riguardanti, per esempio, l’ambiente circostante. Negli anni, sono stati sviluppati diversi approcci al fine di processare questi dati, con lo scopo di sfruttare le opportunità che ne derivano. Se, da un lato, il progredire della tecnologia ha consentito la nascita di questo nuovo paradigma, dall’altro, sono ancora molte le sfide che si devono affrontare quando si sviluppano applicazioni di questo tipo a causa delle limitazioni in termini di energia e capacità di calcolo imposti dai dispositivi utilizzati. Gli approcci esistenti per fare data ed event-processing spaziano da soluzioni completamente centralizzate, tra cui anche il Cloud Computing, a quelle completamente distribuite. Questa tesi ha come obiettivo quello di definire e sviluppare un middleware model-driven con lo scopo di supportare la creazione di applicazioni di monitoraggio in ambito IoT. L’obiettivo è di consentire event-processing, sfruttando in particolare la località dei dati e le capacità computazionali della rete, distribuendo il processing tra i nodi, da quelli più semplici a quelli più potenti, fino ad arrivare al Cloud. Abbiamo quindi sviluppato un linguaggio che consente allo sviluppatore di definire la configurazione della rete e delle regole per elaborare i dati. Poi, abbiamo implementato il codice che può essere installato su nodi della rete e può essere configurato a runtime con i file generati automaticamente da un tool, in modo da semplificare il setup. Abbiamo valutato il framework proposto in termini di espressività del linguaggio per esprimere le regole e in termini di consumo di CPU nei nodi più sotto sforzo. Infine, abbiamo modellato due esempi di applicazioni reali.