¿Por qué es cada vez más importante la computación de funciones del hogar inteligente a medida que aumenta la cantidad de sensores con la misma frecuencia de muestreo?
El cálculo de características cobra más importancia con sensores adicionales porque los flujos a frecuencia fija multiplican el trabajo por muestra y crean relaciones adicionales de sincronización y fusión.
A una muestra por segundo, 20 sensores producen 1,7 millones de observaciones al día; 200 sensores producen 17,3 millones. Filtrar cada flujo escala aproximadamente con la cantidad de sensores, mientras que las correlaciones a nivel de habitación, la fusión de ocupación y las ventanas superpuestas añaden trabajo de alineación y por pares. La frecuencia de muestreo se mantuvo fija, pero la superficie total de eventos no lo hizo durante la ventana de automatización más intensa.
El trabajo por sensor escala con los flujos y las muestras
Una característica como la media móvil, la varianza, la pendiente o el estado de un umbral procesa cada valor entrante y almacena el estado de la ventana. Con N sensores a una frecuencia f, el trabajo básico y el tráfico de eventos escalan aproximadamente con N multiplicado por f cuando la cantidad de características se mantiene constante.
Una revisión del procesamiento de datos de sensores describe el filtrado, la agregación, la extracción de características y la fusión como etapas diferenciadas. Cada etapa puede ejecutarse en dispositivos, nodos periféricos y servidores.
Las escrituras en la base de datos, el análisis de mensajes y las marcas de tiempo pueden dominar sobre la aritmética simple. Por tanto, diez veces más sensores pueden generar diez veces más sobrecarga de programación y almacenamiento, incluso cuando cada fórmula es sencilla.
Las características entre sensores pueden crecer más que linealmente
Los modelos de ocupación o anomalías pueden comparar varios sensores dentro de la misma ventana temporal. La correlación entre todos los pares crea aproximadamente N al cuadrado de relaciones; la fusión agrupada crece con la cantidad de sensores por habitación y la longitud de la ventana. La desviación de reloj y las muestras faltantes añaden combinaciones e interpolación.
La investigación sobre la extracción de características en el borde considera la extracción local de características una forma de reducir en varios órdenes de magnitud el volumen de datos ascendente. El cálculo no desaparece; se acerca a la fuente.
La superposición de ventanas también importa. Recalcular una estadística de 60 muestras cada segundo cuesta más que mantener un estado incremental. La misma frecuencia de muestreo no implica el mismo trabajo algorítmico cuando la cantidad de sensores cambia el número de relaciones.
Cuándo la cantidad de sensores no es el cuello de botella
Más dispositivos pueden añadir poco coste cuando informan con poca frecuencia, las características se activan por eventos y los cálculos son independientes e incrementales. Una cámara o un sensor de audio de alta frecuencia puede superar el coste de cientos de sondas de temperatura.
Una revisión de las cargas de trabajo de análisis en el borde destaca que la ubicación de la carga de trabajo y el tipo de datos determinan la presión sobre los recursos del borde. Contar dispositivos sin considerar los bytes y las operaciones es insuficiente.
El mecanismo también deja de aplicarse cuando el retraso de la automatización se debe a reintentos de radio, bloqueos de la base de datos o viajes de ida y vuelta a la nube, en lugar de a las características. Más capacidad de cálculo no es automáticamente la solución. Mide la antigüedad de la cola y la ejecución de características antes de atribuir la latencia a la escala de sensores.
Reproduce la escala de sensores antes de que las automatizaciones se retrasen
Haz un inventario de la frecuencia de muestreo o de eventos de cada sensor, los bytes de la carga útil, la cantidad de características, la longitud de la ventana y el grupo de fusión. Reproduce una, dos, cinco y diez veces la cantidad actual de flujos mientras registras el tiempo de CPU por característica, la antigüedad de la cola, la memoria, las escrituras en la base de datos y la latencia de la automatización.
Utiliza las distinciones de ubicación del artículo sobre el contexto de medición de sensores para evitar tratar las discrepancias ambientales reales como un error de cálculo. Mantén idéntica la normalización de marcas de tiempo en las pruebas de escala.
Si la CPU y la antigüedad de la cola aumentan linealmente, reduce la sobrecarga por evento o agrupa las escrituras. Si se aceleran, analiza las combinaciones entre todos los pares y las ventanas superpuestas. Calcula previamente resúmenes incrementales, agrupa solo los sensores relacionados y conserva los datos sin procesar con una cadencia menor cuando no respalden una decisión explícita.
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