< Terug naar vorige pagina

Project

Simulatie gebaseerd testen van grootschalige internet of things toepassingen.

Het doel van dit onderzoekstraject is om een methodologie te introduceren, gebaseerd op simulatie, die gebruikt zal worden om de beperkingen in schaalbaarheid van moderne IoT software test-technieken op te lossen. Meer specifiek, willen we focussen op het testen van ultra grootschalige systemen die emergent gedrag tonen. Mede doordat IoT meer mainstream aan het worden is en vanwege de stijging in de hoeveelheid toestellen die met elkaar verbonden zijn, zal ook de complexiteit en de schaal van het IoT landschap sterk toenemen. Deze interoperabiliteit tussen IoT toestellen en actuatoren zal van vitaal belang zijn voor toekomstige IoT applicaties. Vanwege deze toename in schaal en diversiteit en vanwege moderne gedecentraliseerde IoT architecturen zoals Edge computing, zien we een heel nieuw type IoT applicatie aan belang winnen. Een type applicatie waarbij lokaal gedecentraliseerde interacties tussen IoT applicaties zal leiden tot een globaal emergent gedrag. Deze term, emergent gedrag, kan best vergeleken worden met het gedrag van een zwerm vogels, waarbij lokale interacties tussen individuele vogels leiden tot een globaal geoptimaliseerd gedrag. Ditzelfde idee is ook hele relevant binnen het IoT domein, neem bijvoorbeeld een slimme verkeerslichten toepassing, waarbij lokale interacties tussen verkeerslichten eveneens kunnen leiden tot een globaal geoptimaliseerde verkeerstroom. Dit type applicatie zal echter tegelijk leiden tot grote moeilijkheden wat validatie, testen en kalibratie betreft. Dit is omdat emergent gedrag alleen kan optreden in een realistische, grootschalige en diverse omgeving. Dergelijke applicaties uitrollen in een geïsoleerde test omgeving zou onpraktisch zijn omdat de kost om een dergelijke omgeving op te zetten op een realistische schaal te groot zou zijn en te veel tijd zou vergen tijdens de vroege ontwikkelfase van een project. In plaats van beroep te doen op dure testomgevingen, stellen wij een grootschalige simulatie benadering voor in dit project. Zo'n simulatie-gebaseerd systeem zal bestaan uit honderdduizenden virtuele sensoren die met elkaar en met de omgeving interageren. Dit leidt echter tot bijkomende technische uitdagingen. De benodigde schaal van een dergelijk simulatie gebaseerd systeem moet zeer groot zijn alvorens emergent gedrag waargenomen kan worden. Daarbij, dienen alle virtuele sensoren in het systeem continu actief te zijn om in real-time te kunnen interageren met andere systemen. Dit komt omdat een belangrijk deel van het gedrag van typische IoT systemen bepaald wordt door een IoT middleware, de gesimuleerde entiteiten zullen dus in staat moeten zijn om met deze middleware te interageren alsof het werkelijke IoT toestellen zijn. We verwijzen naar dit principe met de term Software-in-the-loop (SIL) simulatie. Vanwege deze real-time vereisten zal een grote hoeveelheid van de simulatie entiteiten tegelijk functioneel moeten zijn, wat de computationele complexiteit sterk zal verhogen. Enkel beroep doen op hedendaagse simulatie technieken is daardoor niet voldoende. De bijdrage van dit project is gefocust op de ontwikkeling van een methodologie voor het uitvoeren van real-time, grootschalige simulaties voor het testen en analyseren van zowel conventionele IoT systemen als IoT systemen die afhangen van het gegenereerde emergent gedrag. Wij focussen op twee grote trajecten binnen het kader van dit project, in het eerste traject willen we de computationele complexiteit verlagen door dynamisch de abstractie niveaus van simulatie modellen.
Datum:1 jan 2019  →  Heden
Trefwoorden:METAMODELING, INTERNET OF THINGS, MODELABSTRACTIE
Disciplines:Artificiële intelligentie niet elders geclassificeerd