Monitorando Dados e Gerenciando Alertas em um Sistema para Controle de Aparelhos de Ar Condicionado

  • Alan Fernandes UFRN
  • Felipe Rocha UFRN
  • Bruna Soares UFRN
  • Bruno Matias UFRN
  • Oswaldo de Oliveira UFRN
  • Sâmela Ferreira UFRN
  • Thais Batista UFRN
  • Everton Cavalcante UFRN

Resumo


Sistemas de Internet das Coisas (IoT) são tipicamente compostos por vários dispositivos que podem apresentar falhas de hardware, falta de bateria, indisponibilidade de conexão à rede, etc. Além disso, os dados coletados por esses dispositivos podem se tornar imprecisos ou sofrer anomalias, como indicativos de potenciais falhas ou má calibração de sensores. Para evitar indisponibilidade ou comportamento indesejável para o sistema, é essencial monitorar o estado dos dispositivos, detectar anomalias e emitir alertas que permitam rápidas correções. Este artigo apresenta um módulo de alertas para um sistema real que realiza o controle automatizado de aparelhos de ar condicionado com vistas a contribuir com a redução do consumo de energia elétrica em uma universidade. A arquitetura desse módulo tem como base o modelo de referência MAPE-K para identificar anomalias através das etapas de monitoramento dos dados, análise, planejamento e execução, todas fazendo uso de uma base de conhecimento constituída de regras configuráveis. Experimentos computacionais realizados com o intuito de avaliar a eficácia do módulo de alertas desenvolvido apontaram uma elevada precisão de 91,96% na detecção das anomalias.

Palavras-chave: internet das coisas (IoT), módulo de alertas, controle automatizado de arcondicionados, MAPE-K

Referências

Alekseev, A., Korchuganova, T., Padolski, S. (2018). The BigPanDA self-monitoring alarm system for ATLAS. In Proceedings of the VIII International Conference “Dis- tributed Computing and Grid-technologies in Science and Education”, volume 2267 of CEUR Workshop Proceedings, páginas 86–90.

Chen, Z. et al. (2016). A Cloud Computing based network monitoring and threat detection system for critical infrastructures. Big Data Research, 3:10–23.

IBM (2003). An architectural blueprint for Autonomic Computing. Technical report, IBM.

Renita, J. Edna Elizabeth, N. (2017). Network’s server monitoring and analysis using Nagios. In Proceedings of the 2017 International Conference on Wireless Communi- cations, Signal Processing and Networking, páginas 1904–1909, USA. IEEE.

Rocha, F. et al. (2020). Energy efficiency in smart buildings: An IoT-based air conditi- oning control system. In Casaca, A., Katkoori, S., Ray, S., Strous, L., editors, Pro- ceedings of the Second IFIP International Cross-Domain Conference on Internet of Things, volume 574 of IFIP Advances in Information and Communication Technology, páginas 21–35. Springer, Switzerland.

Rocha, F., Santos, L. F., Gameleira Neto, J., Fernandes, A., Batista, T., Cavalcante, E. (2019). Um sistema de gerenciamento e automação de climatização para eficiência energética. In Anais do XLVI Seminário Integrado de Software e Hardware, páginas 81–92, Brasil. SBC.

Stiawan, D., Idris, M. Y., Malik, R. F., Nurmaini, S., Budiarto, R. (2016). Anomaly detection and monitoring in Internet of Things communication. In Proceedings of the 8th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering, USA. IEEE.

Yamnual, K., Phunchongharn, P., Achalakul, T. (2017). Failure detection through moni- toring of the scientific distributed system. In Proceedings of the 2017 International Conference on Applied System Innovation, páginas 568–571, USA. IEEE.
Publicado
30/06/2020
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FERNANDES, Alan; ROCHA, Felipe; SOARES, Bruna; MATIAS, Bruno ; DE OLIVEIRA, Oswaldo; FERREIRA, Sâmela; BATISTA, Thais; CAVALCANTE, Everton. Monitorando Dados e Gerenciando Alertas em um Sistema para Controle de Aparelhos de Ar Condicionado. In: SEMINÁRIO INTEGRADO DE SOFTWARE E HARDWARE (SEMISH), 47. , 2020, Cuiabá. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 139-150. ISSN 2595-6205. DOI: https://doi.org/10.5753/semish.2020.11324.