web
analytics

Li-Fi basato sul framework del cloud di sicurezza per il futuro ambiente IT - LI-FI prodotti e soluzioni di light fidelity

FOLLOW
logo della società LIFI LAB srl
Dal 2012 attivi nella consulenza e fornitura di soluzioni di LIGHT FIDELITY (LI-FI)
Vai ai contenuti

Li-Fi basato sul framework del cloud di sicurezza per il futuro ambiente IT

Nella nuova era dell'Internet of Things (IoT), tutte le informazioni relative all'ambiente, alle cose e agli esseri umani sono collegate alle reti...


ABSTRACT

Nella nuova era dell'Internet of Things (IoT), tutte le informazioni relative all'ambiente, alle cose e agli esseri umani sono collegate alle reti. Anche gli umani possono essere considerati parte integrante dell'ecosistema IoT. La crescente centralità umana delle applicazioni IoT aumenta la necessità di maggiore dinamicità, eterogeneità e scalabilità nei futuri sistemi IoT.
Recentemente, l'IoT e il cloud computing si sono evoluti come tecnologie emergenti e sono già diventati parte della nostra vita quotidiana.
Le funzionalità complementari di IoT e cloud stanno formando un nuovo paradigma IT per soddisfare le esigenze attuali e future. A causa dell'aumento della domanda e del volume di dati IoT, è diventata una sfida fondamentale trasferire i dati della rete ai data center di calcolo a causa delle limitazioni della larghezza di banda e del ritardo di latenza elevato. L'emergere del nuovo paradigma dell'informatica nell'architettura del cloud computing ha reso necessario superare i limiti intrinseci del cloud computing, come la consapevolezza della posizione, la scalabilità, l'efficienza energetica, la mobilità, i colli di bottiglia della larghezza di banda e il ritardo di latenza. Per affrontare questi problemi,

questo documento propone un'efficiente architettura ibrida basata su cloud cloud abbinata alla comunicazione Li-Fi per una rete IoT incentrata sull'uomo. Introduce inoltre l'architettura del cloud locale per ridurre il ritardo di latenza e il costo della larghezza di banda e migliorare efficienza, sicurezza, affidabilità e disponibilità, Infine, il documento discute gli schemi di modulazione della comunicazione nella tecnica Li-Fi e presenta scenari che riguardano l'applicazione del modello proposto nel mondo reale.

LE PAROLE ...

Internet of Things  - Cloud computing  - Smart city - VISIBLE LIGHT COMMUNICATION - Li-Fi

Abbreviazioni
IoT - Internet delle cose
VLC - comunicazione della luce visibile
BYOD - Portare il proprio dispositivo
SDN - Software definito in rete
SDO - Software Defined Orchestrator
OFDM - Multiplexing di divisione di frequenza ortogonale
SIM-OFDM - Modulazione dell'indice sotto-vettore OFDM
IM / DD - Rilevazione diretta modulata dall'intensità
PWM - Modulazione di ampiezza dell'impulso
PPM - Modulazione della posizione del polso
OOK - Keying On-Off
M-PAM - Modulazione dell'ampiezza del polso M-ary
RGB - rosso, verde e blu
CSK - cambiamento di colore

introduzione

In considerazione della sempre crescente gamma di applicazioni dell'Internet of Things (IoT), è essenziale che gli esseri umani e le cose lavorino insieme in modo più efficace. L'IoT ha un grande potenziale per offrire nuovi servizi all'uomo in quasi ogni area della società. Un concetto incentrato sull'uomo introdotto per supportare la vita quotidiana dei cittadini in modo discreto in base alle loro esigenze individuali è un elemento abilitante dello scenario di vita ambiente-assistito.

Per le operazioni incentrate sull'uomo, l'analisi del comportamento e delle esigenze degli utenti è essenziale, con la conseguente generazione di grandi quantità di dati personali che richiedono un'elaborazione efficace e supporto per le applicazioni in tempo reale.
Negli ultimi anni, l'IoT è diventato oggetto di vero entusiasmo tecnologico e si sta manifestando sempre più in prodotti e servizi concreti. Le attività manuali attuali possono essere automatizzate e ottimizzate e nuovi servizi possono evolversi nell'IoT collegando le cose tra loro e utilizzando potenti risorse di elaborazione e archiviazione. Tuttavia, è anche una delle tecnologie più dirompenti, che consente scenari di elaborazione pervasivi e onnipresenti.

L'IoT è tipicamente caratterizzato da piccole "cose" nel mondo reale che sono ampiamente distribuite, con capacità di calcolo e archiviazione limitate, il che solleva inevitabilmente preoccupazioni in merito a sicurezza, prestazioni e affidabilità. D'altra parte, il cloud computing, nell'ultimo decennio, ha guadagnato popolarità e ora utilizziamo i servizi basati sul cloud come una risorsa quotidiana. Per questioni tecnologiche legate all'IoT, il cloud computing è spesso pubblicizzato come una soluzione rapida.

In termini di potenza di calcolo e storage, il cloud computing ha capacità praticamente illimitate. La maggior parte dei problemi IoT può essere parzialmente risolta dal cloud computing ed è una tecnologia molto più matura. Queste complementari funzionalità cloud e IoT potrebbero costituire un nuovo paradigma IT e soddisfare i requisiti attuali e futuri.

Nella rete IoT, per raccogliere e trasferire grandi quantità di dati in tempo reale in un ambiente eterogeneo, i dispositivi "smart" sono densamente distribuiti con risorse energetiche, di calcolo e di archiviazione limitate. Tuttavia, nel cloud computing, a causa dell'elevato volume di dati, non è facile trasferire i dati dalla rete al centro di elaborazione perché è necessaria un'elevata larghezza di banda per la sua trasmissione. In futuro, nel dominio wireless, un sistema di questa complessità non è fattibile a causa delle limitazioni della larghezza di banda, dell'informatica e delle risorse energetiche.

Oltre a questi problemi, nel caso di applicazioni time-sensitive come analisi in tempo reale, servizi di emergenza e interazioni uomo-macchina, ritardi imprevedibili potrebbero rovinare l'esperienza dell'utente. Per l'utente in un nuovo paradigma dell'informatica nell'architettura del cloud computing, sarà necessario superare gli svantaggi intrinseci del cloud computing relativi a consapevolezza della posizione, scalabilità, efficienza energetica, mobilità, colli di bottiglia della larghezza di banda e ritardo di latenza.

Nel frattempo, nella rete IoT, lo spettro radio disponibile è diventato insufficiente a causa della crescente domanda di comunicazione dati wireless. Nel 2011, il professor Harald Haas dell'Università di Edimburgo, in Scozia, ha proposto per la prima volta l'idea del Li-Fi. Nella tecnica Li-Fi, possiamo trasmettere dati tramite la comunicazione a luce visibile (VLC). Recentemente, è diventato più interessante grazie alle sue caratteristiche di sicurezza, disponibilità, efficienza e velocità, che possono aiutare a risolvere molti dei problemi incontrati dalle diverse organizzazioni. Secondo le ultime previsioni di ricerche di mercato, la tecnologia Li-Fi dovrebbe raggiungere un valore di mercato di $ 8500 milioni entro il 2020. Il Li-Fi comprende un mezzo di propagazione della linea di visiblità, una sorgente di luce e un rilevatore di luce. A causa di considerazioni quali l'efficienza energetica, i costi ridotti e le norme di sicurezza ridotte, i LED sono le fonti di luce preferite per la maggior parte delle applicazioni. Come fonte primaria di illuminazione, la maggior parte degli ambienti pubblici e residenziali sostituirà le lampadine a incandescenza e la maggior parte delle nuove installazioni di illuminazione a risparmio energetico dovrebbe essere a LED entro il 2018. I diodi laser sembrano essere una scelta migliore per le distanze più lunghe e le velocità più elevate.
Pertanto, questo studio propone un'architettura cloud ibrida per affrontare i problemi sopra menzionati.

I principali contributi di questa ricerca sono i seguenti:

- Un'efficiente architettura cloud ibrida con comunicazione Li-Fi viene proposta per una rete IoT incentrata sull'uomo.

- Per risolvere problemi come la riduzione del ritardo di latenza, il costo della larghezza di banda, ecc., Viene proposta un'architettura cloud locale basata su SDN abilitata con la comunicazione Li-Fi; e vari schemi di modulazione che potrebbero essere usati nella comunicazione Li-Fi sono discussi.Per la proof-of-concept vengono presentati diversi scenari di casi reali in cui il modello proposto può integrarsi in modo efficace.

- Il resto del documento è strutturato come segue: La sezione " Lavori correlati " introduce i punti di interesse della tecnica Li-Fi, le sfide dell'architettura del cloud computing esistente e la ricerca esistente; La sezione " Architettura cloud ibrida proposta " presenta una nuova architettura cloud ibrida efficiente accoppiata con la comunicazione Li-Fi per una rete IoT incentrata sull'uomo; La sezione " Casi di studio del modello e della discussione proposti " tratta gli scenari di casi d'uso del modello proposto nel mondo reale

Lavori correlati

Punti di interesse della tecnica Li-Fi

La tecnologia wireless ha riformato l'attuale ambiente di lavoro. Con i vantaggi del WiFi, ha anche alcune limitazioni, poiché la tecnologia wireless ha notoriamente difficoltà a fare pace con il suo nemico giurato: le mura. Tuttavia, sembra che alcune di queste lacune potrebbero essere risolte con la tecnologia Li-Fi. La tecnologia Li-Fi è una tecnologia wireless bidirezionale ad alta velocità che utilizza lo spettro della luce per fornire un'esperienza utente simile a quella dei sistemi wireless tradizionali. I vantaggi della tecnica Li-Fi sono riassunti di seguito.
Efficienza energetica
Li-Fi funziona in base alla tecnologia di comunicazione a luce visibile tramite lampadine a LED. Molti anbienti interni dispongono già di lampadine a LED per l'illuminazione; la stessa fonte di luce può essere utilizzata come mezzo di comunicazione per trasmettere dati. È possibile regolare le lampadine Li-Fi in modo che la luce sia appena visibile all'occhio umano, quando non c'è bisogno di luce.

Disponibilità

Internet può essere ovunque, ovunque ci sia una fonte di luce. La trasmissione di dati ad alta velocità potrebbe essere disponibile ovunque, perché le lampadine a LED possono ora essere quasi ovunque nei locali al chiuso.

Sicurezza

A differenza del Wi-Fi, Li-Fi funziona utilizzando un sistema molto particolare e non può essere violato perché la luce non può penetrare strutture opache e solide. È disponibile solo per gli utenti in una stanza, pur rimanendo inaccessibile a chiunque all'esterno della workstation.

Velocità

Li-Fi è incredibilmente veloce, ovvero è in grado di raggiungere una velocità di 1 Gbps in un ambiente normale e 100 Gbps in un ambiente di laboratorio. Il Li-Fi è 100 volte più veloce del Wi-Fi.

Sicurezza

A differenza degli infrarossi, non vi è alcun pericolo per la salute dalla luce visibile in condizioni di illuminazione. Le condizioni di illuminazione Li-Fi soddisfano gli standard di sicurezza per la pelle e gli occhi, rendendola sicura da usare in qualsiasi ambiente o situazione.

Facilità di implementazione nell'infrastruttura esistente

Con l'aggiunta di componenti front-end relativamente semplici ed economici in esecuzione sulla baseband, Li-Fi può essere implementato nell'infrastruttura di illuminazione esistente.Grazie alla relazione simbiotica con l'illuminazione a LED a risparmio energetico, i trasmettitori Li-Fi sono ampiamente utilizzati.

Costo

Le lampadine LED installate potrebbero essere utilizzate per trasmettere informazioni direttamente alla destinazione senza dover percorrere un chilometro di cavo. I locali interni possono rimanere collegati tra loro utilizzando una rete point-to-point, senza utilizzare cavi aggiuntivi da un punto di accesso a un altro.

Sfide dell'architettura cloud computing esistente

Per le applicazioni in tempo reale nel cloud computing, la progettazione, l'implementazione e le operazioni presentano una serie di sfide. In termini di applicazioni in tempo reale e la necessità di migliorare i servizi di un dominio specifico, i dati vengono analizzati dinamicamente per ottenere nuove informazioni che possono essere utilizzate per fornire servizi. Nel sistema di cloud computing tradizionale, il tempo necessario per analizzare i dati in tempo reale e prendere decisioni è in genere molto lungo e può ridurre notevolmente l'efficienza e i vantaggi delle applicazioni. Le seguenti sfide devono essere soddisfatte nel cloud computing per progettare, implementare e fornire servizi per applicazioni in tempo reale.

Trasferimento di eventi in tempo reale

Che si tratti di eventi filtrati o eventi non elaborati, tutti gli eventi correnti devono essere trasferiti in tempo reale. Tutti gli eventi trasferiti sono preelaborati prima di essere trasferiti alla centralina principale. Il cloud tradizionale è efficente se la quantità di eventi generati non è troppo grande. Tuttavia, a causa del rapido aumento della domanda di dispositivi IoT e del volume sempre crescente di dati IoT, l'attuale architettura cloud non è in grado di fornire servizi per applicazioni in tempo reale a causa delle limitazioni delle risorse di rete, della larghezza di banda e del ritardo di latenza elevata .

Larghezza di banda e costo delle prestazioni

Le organizzazioni possono ridurre i costi di acquisizione, gestione e manutenzione del sistema passando al cloud; tuttavia, potrebbe essere necessario spendere di più sulla larghezza di banda della rete. Di solito, non vi è alcun problema nell'elaborare una piccola quantità di dati per una piccola applicazione; tuttavia, per le applicazioni ad alta intensità di dati, il costo può essere elevato. I dati complessi e intensi trasmessi e ricevuti attraverso la rete al cloud tradizionale richiedono una larghezza di banda sufficiente per evitare tempi di attesa e ritardi.

Sicurezza e conformità

In molte organizzazioni possono esserci dati o applicazioni con cui non si sentono mai abbastanza a proprio agio da permettere loro di uscire dalla loro vista. Dobbiamo prestare particolare attenzione a questo problema perché la domanda è così importante e perché l'architettura tradizionale del cloud non è sufficientemente in grado di fornire le misure di sicurezza necessarie al momento.

Disponibilità e affidabilità

Come per la sicurezza, la disponibilità e l'affidabilità sono un problema per i fornitori di servizi cloud. Quando l'integrazione di IoT e cloud viene adottata per applicazioni critiche, i problemi di affidabilità si presentano tipicamente nel contesto della mobilità intelligente; i veicoli sono spesso in movimento; e le reti veicolari e la comunicazione sono spesso intermittenti o meno affidabili. Ci sono una serie di problemi relativi al guasto di un dispositivo o di dispositivi che non sono sempre accessibili quando le applicazioni sono distribuite in ambienti con risorse limitate.

Integrazione con l'infrastruttura esistente

È una caratteristica essenziale per massimizzare il valore dei servizi cloud, e questo deve essere affrontato. Per molti reparti IT, questa sfida esiste già all'interno delle loro organizzazioni sotto forma di Bring Your Own Device (BYOD) e IT. Inoltre, un ambiente ben integrato può fornire servizi migliori rispetto ai guadagni incrementali derivanti dall'introduzione di servizi cloud discreti all'interno di un'organizzazione.

Ricerca esistente

Anche se IoT e Cloud sono due domini diversi che si sono evoluti rapidamente e indipendentemente l'uno dall'altro, le loro caratteristiche sono spesso complementari. In generale, per ottenere vantaggi in specifici scenari applicativi, le caratteristiche di complementarietà sono la ragione principale citata da molti ricercatori nell'integrazione di IoT e Cloud.
Per gestire le "cose" in modo più dinamico e distribuirle nel cloud IoT, è necessario estendere l'ambito del cloud computing introducendo il livello intermedio per ridurre la complessità del cloud. Nell'ambiente multi-cloud, sono emerse nuove sfide per quanto riguarda la raccolta, l'elaborazione e la trasmissione di informazioni.

I dispositivi IoT non consentono l'elaborazione di dati complessi sul sito a causa delle limitazioni di energia e risorse di elaborazione. Generalmente, i dati raccolti vengono trasmessi ai nodi del livello superiore, che ha più risorse computazionali e la capacità di aggregare ed elaborare i dati raccolti. Tuttavia, la scalabilità e la bassa latenza sono difficili da ottenere senza l'infrastruttura adeguata. Per l'analisi in tempo reale di dati, applicazioni sensor-centric, efficienza energetica, gestione di eventi complessi e scalabilità, l'architettura deve essere progettata correttamente.

Attualmente, Software Defined Networking (SDN) è diventato una delle tecnologie più interessanti nella ricerca di rete. Comporta la separazione del piano dati e del piano di controllo e la programmabilità della rete. Sfruttando la forza di SDN, Nguyen et al. ha proposto un'architettura progettata per consentire alle reti aziendali di risolvere in modo semplice e flessibile la rete locale virtuale. Gilani et al. ha introdotto l'approccio di selezione della rete per la gestione della mobilità utilizzando SDN e la virtualizzazione delle funzioni di rete.

D'altra parte, molti gruppi di ricerca e industrie sono molto attivi nel campo del Li-Fi. Gomez et al. ha adottato un nuovo approccio verso il networking utilizzando il Li-Fi con velocità bidirezionali di 224 Gbps. Hanno dimostrato un collegamento wireless di questo tipo con un campo visivo che fornisce una copertura pratica in un ambiente interno. Nel frattempo, EnLighting è un sistema di comunicazione proposto da Disney Research a Zurigo come mezzo per fornire comunicazioni da dispositivo a dispositivo con un basso throughput di dati.

Di recente, Ayyash et al. hanno dimostrato la coesistenza tra Li-Fi e Wi-Fi verso il 5G.Utilizzando front-end all'avanguardia Li-Fi e WiFi, hanno dimostrato attraverso risultati proof-of-concept che le due tecnologie possono combinare più del triplo del throughput per i singoli utenti e fornire una soluzione che soddisfi in modo adeguato la necessità di la copertura della casa è migliorata con la più alta velocità di trasmissione dati richiesta nelle reti mobili 5G.

Proposta di architettura cloud ibrida

La crescita di eterogenee reti IoT umane-centric richiede un'architettura di servizio più veloce e più efficiente dal punto di vista energetico in grado di soddisfare i requisiti in tempo reale. La tradizionale architettura cloud centralizzata non è riuscita a fornire servizi energetici a basso costo e a bassa latenza per applicazioni in tempo reale. È nata l'esigenza di progettare una nuova architettura che soddisfi le sfide per le applicazioni in tempo reale.

Questa sezione descrive l'efficiente architettura cloud ibrida accoppiata con la comunicazione Li-Fi per una rete IoT incentrata sull'uomo.

Panoramica dell'architettura di design

La Figura 1 mostra la panoramica dell'architettura proposta. L'architettura proposta è raggruppata in tre diversi livelli: cloud pubblico, cloud privato e livelli infrastruttura. Lo strato di cloud pubblico è il cloud computing tradizionale, utilizzato per fornire il riconoscimento a lungo termine dei pattern, l'enorme analisi dei dati, il rilevamento di eventi su larga scala e così via. Qui, il nodo cloud locale è considerato un cloud privato nel livello cloud privato che viene distribuito ai margini della rete; e il livello infrastruttura è il livello fisico che consiste di produttori di dati e consumatori. In questo modello, proponiamo di utilizzare il mezzo di comunicazione Li-Fi per comunicare tra dispositivi IoT e nodi cloud locali. Poiché la velocità del Li-Fi è molto più veloce del mezzo di comunicazione RF, il cloud tradizionale non può fornire il servizio ad alta velocità. Anche se c'è un mezzo di comunicazione ad alta velocità ai margini della rete, rimarrà inutilizzabile fino a quando il nostro server non fornirà servizi ad alta velocità. Per rispondere a questa sfida, questo documento introduce il concetto di cloud locale nell'architettura del modello. Ogni organizzazione avrà il proprio cloud locale, ovvero un cloud privato, per fornire i servizi necessari e il cloud locale sarà connesso al cloud pubblico via Internet. L'architettura del cloud locale è discussa in dettaglio nella prossima sottosezione.
Architettura cloud locale

La Figura 2 mostra l'architettura del modello di cloud locale. Viene introdotto il concetto di modello cloud locale per abilitare la comunicazione Li-Fi e fornire servizi ad alta velocità. Il modello proposto può anche essere indicato come il cloud ibrido. Ogni nodo cloud locale è costituito da una memoria dati locale del controller SDN. Abbiamo sfruttato il modello di sicurezza di FS-OpenSecurity in SDN dal nostro precedente lavoro di ricerca. FS-OpenSecurity è un modello di architettura di sicurezza pragmatico composto dai livelli Software Defined Orchestrator (SDO) e SQUEAK per fornire un'architettura sicura e robusta che fornisce protezione contro diverse minacce alla sicurezza. I dispositivi IoT verranno comunicati con cloud locale tramite il punto di accesso abilitato a Li-Fi. Il punto di accesso agirà come il dispositivo di inoltro SDN, che riceve i dati dal dispositivo / utente finale attraverso il mezzo di comunicazione Li-Fi, che viene quindi inoltrato al controller all'arrivo di un nuovo pacchetto. Il cloud locale eseguirà aggiornamenti periodici tramite Internet. Qui, si presume che un dispositivo IoT incorporato con LED e fotodiodo consentirà la comunicazione Li-Fi. È possibile ottenere scalabilità, bassa latenza, sicurezza e alta disponibilità implementando il cloud locale, ovvero il "private cloud" sul bordo della rete. Nel mondo reale, la maggior parte delle organizzazioni come grandi complessi intelligenti, centri commerciali, aeroporti, ospedali, parcheggi intelligenti e entità di trasporto hanno bisogno di tale architettura per supportare le applicazioni in tempo reale in modo sicuro ad alta velocità. La sottosezione successiva discute gli schemi di modulazione in Li-Fi.
Schemi di modulazione della comunicazione in Li-Fi

In genere, Li-Fi utilizza tecniche di modulazione digitale, ma, con le modifiche necessarie, può anche utilizzare le tecniche di modulazione utilizzate nella comunicazione RF. Per supportare più utenti, Li-Fi utilizza tecniche di modulazione come OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) e OFDM (SIM-OFDM). Miscelando i colori tramite LED colorati, anche i trasmettitori Li-Fi sono progettati e realizzati. Il segnale di modulazione deve essere sia unipolare che puro, dal momento che il VLC può essere percepito solo come un sistema di rilevamento diretto modulato in base all'intensità (IM / DD). Tecniche come la modulazione di ampiezza dell'impulso (PWM), la modulazione della posizione di impulso (PPM), la codifica On-Off (OOK) e la modulazione di ampiezza di impulso M-ary monopolare (M-PAM) possono essere applicate in modo relativamente semplice. È necessaria una tecnica più resiliente come OFDM, in quanto consente il caricamento adattivo di bit ed energia di varie sottobande di frequenza. È fondamentale modulare i dati in un segnale portante per inviarli come dati multimediali tramite LED. Il segnale portante consiste di impulsi luminosi inviati ad intervalli.
Usando le intensità di colore emesse dai LED rossi, verdi e blu (RGB), viene utilizzato uno schema IM come il cambio colore (CSK), in cui i segnali sono codificati. Mantenendo un colore percepito medio costante in CSK, i bit in ingresso vengono mappati sulle cromaticità istantanee dei LED colorati. Per quanto riguarda l'effetto di sfarfallio su tutte le frequenze e l'affidabilità dei LED in CSK, viene garantito un flusso luminoso costante e il flusso luminoso costante implica una corrente di controllo LED quasi costante, che riduce la corrente di spunto possibile nella modulazione del segnale. Per uno studio, è stato sviluppato uno schema di modulazione metamorfica basato sullo schema CSK che può raggiungere una maggiore efficienza energetica. Tuttavia, lo schema di modulazione metamerica richiede un LED verde aggiuntivo e controllato indipendentemente. Per i canali ottici non ortogonali e ortogonali, viene anche proposto uno schema di modulazione dell'intensità del colore per massimizzare la capacità di comunicazione.

Case study del modello e della discussione proposti

Sistema di segnaletica digitale

Per facilitare il passaggio delle persone durante l'evacuazione o la circolazione in un complesso ambiente di di edifici, i sistemi di segnaletica sono ampiamente utilizzati. Un sistema di segnaletica comprende sia segnali di emergenza che di emergenza progettati per assistere la navigazione delle persone e per individuare un'uscita in una situazione di emergenza. Generalmente, gli evacuati possono tendere a spostarsi lungo percorsi familiari in caso di emergenza. Questo è legato a un problema immaginabile con l'uso di uscite di emergenza, in altre parole, c'è una marcata tendenza per gli individui a dirigersi verso l'ingresso di un edificio invece di utilizzare le uscite di emergenza. Per gli occupanti, quando non vi è un accesso visivo diretto all'uscita a causa della mancanza di punti di riferimento, l'orientamento diventa difficile. Pertanto, i sistemi di segnaletica migliorano la ricerca dell'efficienza trasmettendo informazioni per ridurre la complessità di un recinto in cui le uscite non sono sufficientemente evidenti.

La Figura 3 illustra scenari di casi d'uso per il modello proposto che potrebbero essere utilizzati in un sistema di segnaletica digitale. Il modello proposto può fornire una base ideale per soluzioni di digital signage dinamiche. I sistemi di digital signage dinamici possono essere utilizzati per la comunicazione pubblica generale, la ricerca di percorsi pedonali e per dirigere le persone in una situazione di uscita di emergenza. I sistemi di segnaletica tradizionali vengono utilizzati come aiuti per l'elusione molto meno di quanto potrebbero realmente. Utilizzando il modello proposto, è possibile migliorare l'efficacia di un sistema di segnaletica presentando la funzione di rilevabilità e prendendo decisioni in tempo reale in modo più efficiente e rapido. La natura dinamica del segnale può essere ottenuta per mezzo di una serie di luci a LED attivate e orientate verso l'uscita in funzione di una determinata situazione in tempo reale. È anche possibile che le città intelligenti diano in affitto spazi di segnaletica digitale montati su gateway sia a fini pubblicitari che per generare entrate per la città.
Sistema di trasporto intelligente

Per ridurre la congestione e aumentare l'efficienza dei sistemi di trasporto urbano, una città intelligente deve facilitare soluzioni intelligenti di ottimizzazione dei trasporti. Un rapporto del Center for Economics and Business Research prevede che nell'economia del Regno Unito il costo totale cumulativo della congestione raggiunga i 307 miliardi di sterline entro il 2030; e in un periodo simile, il costo annuale della congestione previsto aumenterebbe del 63% a £ 21,4 miliardi. Questo aumento è in gran parte attribuibile all'aumento della domanda di viaggi su strada a causa della crescita della popolazione e del PIL pro capite più elevato, poiché l'economia britannica continua a rafforzarsi. A causa della ricerca di parcheggi da parte dei conducenti, il 30% della congestione del traffico è causato nelle aree urbane, con il conseguente rilascio di incalcolabili emissioni di anidride carbonica negli ambienti urbani. Inoltre, i parcheggi scarsamente gestiti hanno ridotto il numero di visitatori nei centri urbani, con conseguenti minori ricavi per le imprese locali.

Questi problemi potrebbero essere risolti installando sensori e telecamere ai semafori e ai lampioni stradali a LED e utilizzando l'architettura proposta per fornire connettività, prendere decisioni e fornire soluzioni di ottimizzazione in tempo reale.

Parcheggio intelligente (caso 1)

La Figura 4 illustra il caso d'uso del parcheggio intelligente utilizzando il modello proposto.Utilizzando il modello proposto, è possibile fornire informazioni sulla disponibilità di parcheggi, tariffe e regolamenti, ecc. Ai conducenti in tempo reale tramite il mezzo di comunicazione Li-Fi tra il lampione e l'auto intelligente. Gli utenti possono inoltre ricevere informazioni su aree non di parcheggio, mappe, aree di carico, aree a pagamento. Ciò si tradurrà in minori costi di carburante, meno congestione e meno tempo dedicato alla ricerca di parcheggi nelle aree urbane.
Smart semaforo (caso 2)

Utilizzando il modello proposto, è possibile fornire soluzioni di ottimizzazione del traffico installando sensori e telecamere ai semafori a LED. La Figura 5 illustra un caso di utilizzo dello scenario di semaforo intelligente. Utilizzando il modello proposto, i semafori intelligenti possono raccogliere informazioni in tempo reale tramite telecamere e sensori installati, analizzare i dati e aiutare gli utenti a prendere decisioni in tempo reale. Può fornire condizioni di traffico in tempo reale e suggerimenti ottimali di percorso ai conducenti che utilizzano il sistema di digital signage per evitare aree congestionate. Può anche utilizzare i dati raccolti per analizzare e prendere decisioni future sulla pianificazione dei trasporti. Ciò non solo ridurrà la congestione, l'inquinamento, i costi del carburante e i tempi di viaggio, ma aumenterà anche la visibilità del traffico e migliorerà la sicurezza stradale.
Per confrontare il modello proposto con altri approcci, è stata condotta un'analisi qualitativa dell'architettura proposta utilizzando approcci allo stato dell'arte. Le metriche di prestazione qualitativa parametrica comprendono scalabilità, distribuzione, flessibilità, programmabilità e facile configurabilità della rete e un servizio di rete ad alta velocità sicuro per soddisfare i requisiti della futura rete IoT sostenibile. La Tabella 1 riassume l'analisi qualitativa dell'architettura proposta basata su diverse metriche parametriche.

conclusioni

L'integrazione di IoT e cloud computing rappresenta un nuovo paradigma IT del cloud computing di prossima generazione in una rete IoT sostenibile. Questa integrazione aprirà nuove ed entusiasmanti soluzioni e una direzione per l'organizzazione e la ricerca accademica.
Questo studio ha proposto un'architettura ibrida di cloud computing stratificata per una rete IoT incentrata sull'uomo. IT ha utilizzato uno schema di comunicazione Li-Fi per ridurre i costi di larghezza di banda e il ritardo di latenza. Ha inoltre proposto un'architettura cloud locale per proteggere il cloud privato, soddisfare i requisiti di progettazione attuali e futuri e supportare un mezzo di comunicazione ad alta velocità ai margini della rete. Inoltre, presenta uno scenario di utilizzo del mondo reale in cui è possibile utilizzare il modello proposto.
Nel lavoro futuro, estenderemo il nostro modello proposto e introdurremo una tecnica di energy harvesting per costruire il cloud computing verde per il futuro internet.
Download PDF DELLO STUDIO IN LINGUA ORIGINALE
LIFI LAB srl
IT03378700128
PEC: mail@pec.lifi-lab.com

CONTATTI
LIFI LAB Srl
21025 - Comerio - VA - Italy
+39 0332  747492
info@lifi-lab.com
CONTATTI
LIFI LAB Srl
21025 - Comerio - VA - Italy
+39 0332  747492
info@lifi-lab.com
Torna ai contenuti