2018.1 - DCC091 - IoT

Horários

Dia Inicio Fim

Segunda 19:00 21:00 Lab DCC 04

Atendimento: Segundas de 17h às 18h e a combinar

Ementa:

IoT (Internet das Coisas) é uma tecnologia realmente em alta no mundo todo. Tanto a academia quanto o governo e a indústria estão envolvidos em diferentes aspectos da pesquisa, implementação e modelo de negócios em IoT. Atualmente já é possível realizar previsões de conectividade, armazenamento e análises de forma generalizadas, o que, por sua vez, cria possibilidades de construção de diferentes soluções IoT. Aplicações baseadas em IoT, como sistemas de compras inovadoras, gerenciamento de infra-estrutura de áreas urbanas e rurais, sistemas remotos de monitoramento de saúde e sistemas de transporte, dependem gradualmente de sistemas baseados em IoT e sua tecnologia envolvida. Neste curso serão vistos princípios fundamentais e possibilidades desta tecnologia emergente. Seu conteúdo passa desde seus conceitos elementares em Redes de Computadores, protocolos de comunicação, sensores, Cloud Computing, SDN (Redes Definidas por Software), Fog Computing, implementações e uma introdução à análise de dados.

Cronograma

Calendário DCC091 2018.1

Avaliações

T1 (Trabalho 1) = 100

T2 (Trabalho 2) = 100

PS (Práticas com Sensores) = 100

T1 T2 PS

.----^-----. .----^-----. .----^-----.

(100 * 0.4) + (100 * 0.4) + (100 * 0.2) = NF

If NF >= 60 Then

Aprovado

Else

Reprovado

Material Complementar

Aula 01:

Aula 02:

Aula 03:

Aula 04:

Aula 05:

Aula 06:

Aula 07:

Aula 08:

  • Slides Aula 08

    • Broker MQTT mosquitto interno - NRC: 200.131.219.102

      • Socket TCP: 1883 (default)

      • WebSocket: 1884

      • Arquivos Práticas:

        • Para sensor de temperatura analógico Ky-13 (atenção para a ligação dos 3 pinos para leitura): sketch.ino

        • Para sensor de temperatura digital DHT11: instale a biblioteca no Arduino IDE e utilize um dos exemplos que a biblioteca trás

Aula 09:

Aula 10:

    • Finalização das Práticas de Sensores das aulas anteriores

Aula 11:

Grupos

DCC091 2018.1 Grupos

Enunciados dos Trabalhos

T1: Simuladores

  • Enunciado: 06/04

  • Entrega: 20/04

  • Utilizar os simuladores Cooja do Contiki-OS ou o LoRaSim, vistos em aula.

  • Enunciado para Cooja:

    • Criar e executar uma simulação com MQTT-SN no Cooja.

      • Você deve ser guiar pelo tutorial do site: https://blog.aignacio.com/2017/06/25/6lowpan-mqtt-and-contiki-os/

      • O resultado do seu experimento deve ser entregue ao professor como um vídeo mais um documento com a tradução do roteiro apresentado no site, além de um parágrafo final com sua conclusão pessoal sobre as características da aplicação do MQTT-SN no ambiente IoT.

  • Enunciado para LoRaSim:

      • Criar e executar uma simulação no LoRaSim.

        • Você deve executar simulações no LoRaSim utilizando o loraDirMulBS.py para variar a quantidade de base stations do cenário. Nossa intenção é verificar a escalabilidade da relação entre o número de nós LoRaWAN (número fixo) e o incremento no número de base stations.

      • Os slides da Aula 05 auxiliam muito na execução deste script.

          • A execução do script se dá seguindo a linha de exemplo:

          • ./loraDirMulBS.py <nodes> <avgsend> <experiment> <simtime> <basestation> [collision]

          • Os parâmetros da simulação devem ser:

            • número de nós <nodes>: 200

            • médio de envio <avgsend>: 60000

            • tipo de experimento <experiment>: 4

            • tempo de simulação <simtime>: 600000

            • base stations <basestation>: 1, 2, 4, 8 e 24 (com 24 não sendo obrigatório)

            • colisão habilitada ? [collision]: 1

      • O resultado do seu experimento deve ser entregue ao professor como um documento com os parâmetros utilizados nas simulações, além de 1 parágrafo sobre LoRa e LoRaWAN, e também 1 gráfico com os resultados. Você deve escrever 1 parágrafo sobre o que se conclui pelo gráfico.

        • Para gerar o gráfico você pode usar o gnuplot, como visto em aula. Plote um gráfico com 2 eixos conforme as colunas dos arquivos de saída do LoRaSim, sendo eles:

          • Eixo X: número de base stations

          • Eixo Y: DER

  • Baixe Aqui o Template do Relatório

T2: Trabalho Final

    • Enunciado: 04/06

  • Entrega: 02/07

Vídeo com explicação:

Enunciado:

Template:

Notas

DCC091 - IoT - Notas