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Elcity: um modelo elástico e multinível de economia de energia para cidades inteligentes

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Autor Rostirolla, Gustavo;
Lattes do autor http://lattes.cnpq.br/9816392714066714;
Orientador Righi, Rodrigo da Rosa;
Lattes do orientador http://lattes.cnpq.br/2332604239081900;
Instituição Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
Sigla da instituição Unisinos;
País da instituição Brasil;
Instituto/Departamento Escola Politécnica;
Idioma pt_BR;
Título Elcity: um modelo elástico e multinível de economia de energia para cidades inteligentes;
Resumo Como resultado da migração rural e suburbana para as cidades, a vida urbana tornouse um desafio significativo para os cidadãos e para a gestão da cidade, impondo uma enorme preocupação na utilização sustentável de recursos como energia, água, transportes e habitação. Cidades inteligentes são a maior aposta para enfrentar estes desafios de forma eficiente através de um acompanhamento em tempo real que visa auxiliar no planejamento inteligente e desenvolvimento urbano sustentável. Entretanto, para que este acompanhamento ocorra de forma eficiente e possibilite a utilização sustentável dos recursos é necessária uma integração entre cidadãos, dispositivos da cidade, administração pública e a plataforma de computação em nuvem, onde os dados serão armazenados e processados. Para tal, propõe-se o modelo ElCity, um modelo que combina dados de cidadãos e dispositivos da cidade para permitir uma gestão elástica multinível do consumo de energia de uma cidade. Como decisão de projeto, essa gestão deve ocorrer de forma automática, sem afetar a qualidade dos serviços já oferecidos. A principal contribuição do modelo ElCity diz respeito à extensão do conceito de elasticidade em nuvem para os demais níveis (smartphones dos cidadãos, dispositivos da cidade e data center), alterando o estado dos componentes em cada nível entre ligado e desligado de acordo com a demanda. Desta forma, este trabalho apresenta o modelo ElCity, detalhando seus módulos distribuídos ao longo das três fontes de dados, além dos experimentos que utilizam dispositivos da cidade e dados de cidadãos de Roma para explorar a economia de energia. Os resultados são promissores, onde o módulo monitor de energia permite estimar o consumo de energia das aplicações elásticas baseado em traços de CPU e memória com uma precisão média e mediana de 97,15% e 97,72%. Além disso, os resultados apontam a possibilidade de redução de mais de 90% no consumo de energia relativo a iluminação pública na cidade de Roma, obtido através da análise de dados de localização de seus cidadãos.;
Abstract As a result of rural and suburban migration to the cities, urban life has become a significant challenge for citizens and, particularly, for city administrators who must manage the sustainable use of resources such as energy, water and transportation. Smart cities are the biggest vision to efficiently address these challenges through a real-time monitoring, providing an intelligent planning and a sustainable urban development. However, to accomplish them we need a tightly integration among citizens, city devices, city administrators and the data center platform where all data is stored, combined and processed. In this context, we propose ElCity, a model that combines citizens and city devices data to enable an elastic multi-level management of energy consumption for a particular city. As design decision, this management must occur automatically without affecting the quality of already offered services. The main contribution of ElCity model concerns the exploration of the cloud elasticity concept in multiple target levels (smartphones from citizens, city devices involved in the public lightning and data center nodes), turning on or off the resources on each level in accordance with their demands. In this way, this work presents the ElCity architecture, detailing its modules distributed along the three data sources, in addition to an experiment that uses city devices and citizens data from Rome to explore energy saving. The results are promising, with an Energy Monitor module that allows the estimation of the energy consumption of elastic applications based on CPU and memory traces with an average and median precision of 97.15% and 97.72%. Moreover, the results point to a reduction of more than 90% in the energy spent in public lightning in the city of Rome which was obtained thanks to an analysis of geolocation data from their citizens.;
Palavras-chave Cidades inteligentes; Consumo de energia; Planejamento urbano; Computação em nuvem; Elasticidade; Smart cities; Energy consumption; Urban planning; Cloud computing; Elasticity;
Área(s) do conhecimento ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação;
Tipo Dissertação;
Data de defesa 2016-08-26;
Agência de fomento Nenhuma;
Direitos de acesso openAccess;
URI http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/5702;
Programa Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada;


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