Kablosuz algılayıcı ağlarda bulut bilişim ile servis kalitesinin artırılması

Abstract

Günümüzde, kablosuz algılayıcı ağlar sağlık, askeriye, çevre, endüstri gibi birçok önemli alanda kullanılmaktadır. Ancak, kablosuz algılayıcı ağların bellek, enerji, hesaplama, iletişim ve ölçeklenebilirlik açısından sahip oldukları kısıtlar, bu alanlarda elde edilen çok sayıda kablosuz algılayıcı ağ verilerinin etkin yönetilebilmesinde önemli bir sorun oluşturmaktadır. Geleneksel kablosuz algılayıcı ağlar, ağ kapsamında bulunan çevresel bilgileri algılamak, toplamak ve işlemek için kullanılır. Toplanan verinin büyük ölçekte oluşu sebebiyle, belirli zamanlarda veri tabanlarından geçmiş veriler temizlenir. Bu durum geçmişe dönük raporların alınmasını veya ileriye dönük tahmin hesaplarının tutarsız olmasına sebep olmaktadır. Bu senaryoda, bulut bilişim, düşük maliyetle ölçeklenebilir ve sanallaştırılmış şekilde esnek hesaplama, depo alanı ve yazılım altyapısı hizmeti sağlaması sebebiyle umut verici bir teknoloji olmaktadır. Tez kapsamında geliştirilen sistem ile tüm ölçüm verisi Microsoft SQL Azure bulut veri tabanı üzerinde kapasite sorunu olmadan depolanabilmektedir. Ölçüm verileri farklı uygulamalarda ve uygulama platformlarında kullanılabilmektedir. Bulutun hesaplama ve depolama avantajları ile herhangi bir akıllı cihaz ile gerçek zamanlı olarak çevresel bilgilerin her yerden izlenebilmesi sağlanmaktadır.

Nowadays, wireless sensor network (WSN) applications have been used in several important areas, such as healthcare, military, environment, and industry. However, due to the limitations of WSNs in terms of memory, energy, computation, communication, and scalability, efficient management of the large number of WSNs data in these areas is an important issue to deal with. Traditional WSNs are used to perceive, collect and process information of the environmental in the network covered areas. Because of that the data collected is very big, previous data is deleted from databases in certain periods. This situation causes forward looking estimates to be in consistent and reports looking back to be received. In this scenario, cloud computing is becoming a promising technology to provide a flexible stack of massive computing, storage, and software services in a scalable and virtualized manner at low cost. In this thesis all measuring data can be stored on Microsoft SQL Azure cloud database without having a capacity problem. Measuring data can be used in different applications and various application platforms. The benefits of this system include basic computing hardware and reasonable storage capacities making it suitable for any smart device which can monitor real-time environmental information anywhere.