Dynamic interest-based system for dense -communication scenarios

Resumo

Desde el surgimiento de la denominada Internet de las Cosas (IoT, Internet of Things) [A+09], su incorporación a diferentes escenarios y ámbitos de aplicación ha sido constante [GBMP13]. Incuestionablemente, la IoT representa sistemas hetereogéneos y dinámicos que interconectan elementos tanto del mundo físico como del virtual, integrando sus atributos y los datos que proporcionan en una red de información que, rápidamente se ha expandido en el campo de las redes de sensores. Desde sus orígenes, y al amparo de su crecimiento, también han evolucionado diferentes soluciones tecnológicas [Lee15] [SV15] hasta el concepto más reciente de M2M (Machine to Machine (M2M)) que proporcionaría una solución de comunicación amplia y genérica involucrando a grupos amplios de sensores para la provisión de servicios orquestados utilizando procesos y protocolos complejos. De hecho, la utilización de los dispositivos móviles, ampliamente utilizlandos por la población actual, como elementos de interconexión [SKP+11] permite hablar de ecosistemas de objetos interactivos capaces de autogestionarse y producir datos más complejos y estructurados [WGB99]. Algunos expertos aventuran que, para el año 2020, habrá más de 26 billones de dispositivos interconectados a través de la IoT [DSS+15]. Sin embargo, esta esperable densidad de dispositivos interconectados podría conllevar un descenso en la eficiencia y eficacia de la red, pudiendo limitar la transferencia efectiva de datos entre origen y destino debido al incremento de los tiempos de entrega [RMSM01]. Este previsible problema de congestión en las redes es un aspecto de interés en la comunidad tecnológica [JGLP12], donde se han propuesto diversas alternativas que involucran las prin- cipales tecnologías de comunicación, como Bluetooth, Wi-Fi, GPS [CXL+14], en diferentes ámbitos de aplicación, como el transporte, la salud, la gestión industrial, etc. [SM11]. En lo que respecta a las soluciones de comunicación, actualmente BLE (Bluetooth Low Energy) ha surgido con mucha fuerza [GOP12], especialmente con los últimos dispositivos: los Bluetooth proximity beacons o simplemente Beacons utilizados para que los dispositivos BLE puedan difundir información entre dispositivos vecinos utilizando los denominados advertisement packets [MHG+14]. Estas soluciones de difusión permitirían al usuario recibir información diversa transmitida por los dispositivos cercanos y recogida automáticamente por sus dispositivos móviles (fundamentalmente smartphones). Esta interacción fomentaría la anteriormente mencionada sinergia entre el mundo físico y el virtual. Sin embargo, de nuevo, la sombra de la congestión en la red surge, especialmente si se tienen en cuenta algunos estudios que prevén que el número total de BLE beacons pueda exceder los 400 millones antes del año 2020 [ABI15]. Con el objetivo de atacar directamente a la sobrecarga de información en la red, surge la idea de transmitir en función del interés de los receptores, evitando la transmisión de información no relevante. De esta forma, utilizando sistemas que permitan una transmisión basada en intereses, se mejoraría la calidad del servicio, QoS (Quality of Service) [FH98], mejorando los tiempos de latencia y reduciendo la sobrecarga en la red. Esta filosofía abre diversas opciones de trabajo donde los dispositivos son conscientes de los elementos a su alrededor y, colaborativamente, son capaces de compartir información de interés en función de las necesidades puntuales de comunicación (información turística, incidencias y/o eventos en entornos urbanos, avisos puntuales, etc.) Esta es, precisamente, el enfoque de este trabajo de tesis. Intentar proporcionar una solución dinámica, basada en intereses que reduzca la cantidad de información difundida en la red por los BLE beacons. De esta forma, se reduciría la elevada cantidad de datos distribuida aliviando los previsibles problemas de congestión en la red, cuellos de botella y aspectos relacionados. Sin embargo, esta propuesta choca frontalmente con la naturaleza eminentemente estática de estos BLE beacons que normalmente se configuran manualmente para diseminar información específica y han de ser de nuevo reconfigurados manualmente para que esta información se vea modificada [Est16]. En principio, y atendiendo a esta natauraleza estática de los BLE beacons se plantearía la necesidad de proporcionar un número elevado de estos dispositivos, cada uno de ellos dedicado a difundir un subconjunto de información, lo que redundaría en un incremento del tráfico en la red. Por lo tanto, la idea de que esta información se adapte automáticamente a los intereses de los dispositivos cercanos no parece que pueda ser realizada de una forma natural, pre- sentándose un reto interesante que, en este trabajo de tesis, se ha enfocado en tres aspectos complementarios. En primer lugar, el desarrollo de algún mecanismo que permita emparejar los BLE beacons con los diferentes perfiles de usuarios circundantes y, especialmente, sus intereses. En segundo lugar, implementar un sistema dinámico basado en intereses que, efectivamente, sea capaz de difundir sólo aquella información asumida como de interés para los dispositivos circundantes, adaptándose dinámicamente al contexto. Finalmente, es preciso comprobar el rendimiento del sistema en diferentes escenarios, como prueba de concepto de la solución propuesta. La figura 1.1 esquematiza la solución propuesta, objetivo último de este trabajo de tesis, donde el sistema interactua con los dispositivos de su entorno para dinámicamente adaptar la información difundida en función de los intereses de sus propietarios. Es decir, el sistema es capaz de identificar los usuarios, y transmitir la información adecuada adaptándose en cada momento. Esta solución se basa en una taxonomía de información que se parametrizaría en función del ámbito de aplicación utilizando el soporte técnico facilitado por la especificación de la solución BLE. En la figura se representan las tres capas del sistema. En primer lugar, la capa dinámica (dynamic layer) representa la configuración dinámica en función de los intereses de los usuarios. En segundo lugar, la capa de gestión de intereses (interest-based layer) contiene los diferentes perfiles de usuario, se ocupa de reconocer dichos perfiles y de la compartición de datos. Finalmente, la capa de aplicación (application layer) se ocupa de la monitorización de la gestión de los usuarios y del uso/ocupación de los espacios, como parte de la solución propuesta. Antes de detallar las contribuciones de este trabajo, es preciso mencionar que existe una solución comercial similar denominada Virtual BLE Beacon Cisco. Utilizando hardware y software propietario Cisco Beacon Point hardware y CMX Cloud Beacon Center management [cis17], este producto oferta una solución combinada BLE y Wi-Fi para interiores. Por una parte, el sistema Connected Mobile Experiences (CMX) permite utilizar la información recolectada desde la rede Wi-Fi para monitorizar la ubicación de los usuarios y facilitar, así, información relevante que puede ser utilizada para difundir datos ad-hoc adaptados a los usuarios del entorno. Adicionalmente, esta solución comercial proporciona otras funcionalidades adicionales, como los denominados Virtual BLE Beacons que, gracias a un sistema de subscripción como cliente de un software distribuido almacenado en una arquitectura de computación en la nube, permite al administrador la difusión de información estableciendo puntos de interés, que crean zonas de consumo de información y sugerencias de navegación en interiores. Sin embargo, es preciso decir que es una solución integrada, comercial, con un elevado coste que requiere de la implementación de otros elementos del universo Cisco, como el Cisco 3365 Mobility Services Engine. Por el contrario, la solución que aquí se detalla está basada en soluciones abiertas y parametrizables que permitirán, sin duda, ser adaptadas a diferentes campos de aplicación.