A complex event processing framework implementation using heterogeneous devices in smart environments

Abstract

Mikroişlemci ve algılayıcı teknolojisindeki önemli gelişmeler kablosuz bağlantılı küçük bilişim cihazlarının kolayca bulunabilmesine imkan sağladı; bu yüzden bir ortamdan veri toplanması için bu cihazlar sıklıkla kullanılmaya başlandı. Bu çalışmada, bu tip yaygın bilişim cihazlarının bulunduğu bir ortamdan yüksek seviye bilgi çıkarımı yapmak için bir uygulama çatısı geliştiriyoruz. Bu uygulama çatısında, kablosuz algılayıcıların elde ettiği ham veri olay tetikli bir sistem ile toplanıyor ve bir ağ üzerinden merkezi işleme birimine gönderilmek üzere basit olaylara çevriliyor. Ayrıca bu basit olaylardan yüksek seviyede bilgi çıkartmak için zamansal kısıtlamalar, kümeleme ve olayların sıralanması gibi özellikleri içeren karmaşık olay işleme yaklaşımını kullanıyoruz. Kolayca erişilebilen donanımı kullanarak bir prototip geliştiriyoruz ve onu üniversitemiz içerisinde bir sınıfa yerleştiriyoruz. Sonuçlar yaklaşımımızın yapılabilirliğini, kolay konumlandırılmasını ve karmaşık olay işleme uygulama çatısının başarıyla uygulandığını göstermektedir.

Significant developments in microprocessor and sensor technology make wirelessly connected small computing devices widely available; hence they are being used frequently to collect data from the environment. In this study, we construct a framework in order to extract high level information in an environment containing such pervasive computing devices. In the framework, raw data originating from wireless sensors are collected using an event driven system and converted to simple events for transmission over a network to a central processing unit. We also utilize complex event processing approach incorporating temporal constraints, aggregation and sequencing of events in order to define complex events for extracting high level information from the collected simple events. We develop a prototype using easily accessible hardware and set it up in a classroom within our university. The results demonstrate the feasibility of our approach, ease of deployment and successful application of the complex event processing framework.