Simulador de Cidades Inteligentes (SBRC)
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Transcript of Simulador de Cidades Inteligentes (SBRC)
SCSimulator: An Open Source, Scalable Smart City
SimulatorEduardo Felipe Zambom Santana
Daniel Macêdo BatistaFabio Kon
Dejan Milojicic
Conteúdo
Introdução e Motivação Trabalhos Relacionados Cenários Simulados Requisitos não Funcionais Simulador
Arquitetura Implementação Avaliação de Desempenho
Conclusões e Trabalhos Futuros2
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
Introdução
Simulador Diversos cenários de cidades inteligentes Diferentes atores Necessidade de um simulador de larga
escala
4
Trabalhos Relacionados - DEUS
5
Trabalhos Relacionados - Siafu
6
Trabalhos Relacionados - Veins
7
Cenários Simulados
Trânsito Saúde Acidentes e desastres Coleta de lixo
8
Atores
Veículos Carros Ônibus Caminhões de coleta de lixo
Edifícios Casas Prédios Terminais de ônibus
9
Atores
Semáforos Pontos de ônibus Pessoas Sensores
10
Requisitos não Funcionais
Escalabilidade Usabilidade Extensibilidade
11
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
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
Modelo
14
Modelo de Cidades Inteligentes
Veículos
Pessoas
Sensores Prédios
Semáforos Sistemas
Atores utilizados na implementação de cenários de cidades inteligentes
15
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
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
Avaliação de Desempenho
Máquina AMD FX6300 – 6 cores 10 GB de memória Fedora 21
18
Número de Nós
19
Recursos Utilizados em uma Simulação
20
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
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
Obrigado!https://github.com/ezambomsantana/smart-city-simulator