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