Perché l’elaborazione delle funzionalità della casa intelligente diventa più importante all’aumentare del numero di sensori con la stessa frequenza di campionamento?
Il calcolo delle funzionalità diventa più importante con sensori aggiuntivi, perché i flussi a frequenza fissa moltiplicano il lavoro per campione e creano ulteriori relazioni di sincronizzazione e fusione.
Con un campione al secondo, 20 sensori producono 1,7 milioni di osservazioni al giorno; 200 sensori ne producono 17,3 milioni. Il filtraggio di ogni flusso cresce approssimativamente con il numero di sensori, mentre le correlazioni a livello di ambiente, la fusione dei dati sull’occupazione e le finestre sovrapposte aggiungono lavoro di allineamento e di elaborazione a coppie. La frequenza di campionamento è rimasta fissa, ma la superficie totale degli eventi non è rimasta invariata durante la finestra di automazione più intensa.
Il lavoro per sensore cresce con il numero di flussi e di campioni
Una funzionalità come la media mobile, la varianza, la pendenza o lo stato di una soglia elabora ogni valore in arrivo e memorizza lo stato della finestra. Con N sensori alla frequenza f, il lavoro di base e il traffico degli eventi crescono approssimativamente come N per f quando il numero di funzionalità rimane costante.
Una panoramica sull’elaborazione dei dati dei sensori descrive il filtraggio, l’aggregazione, l’estrazione delle funzionalità e la fusione come fasi distinte. Ogni fase può essere distribuita tra dispositivi, nodi edge e server.
Le scritture nel database, l’analisi dei messaggi e i timestamp possono avere un peso maggiore rispetto alla semplice aritmetica. Dieci volte più sensori possono quindi creare dieci volte più overhead di pianificazione e archiviazione, anche quando ogni formula è poco costosa.
Le funzionalità tra sensori possono crescere più che linearmente
I modelli di occupazione o di rilevamento delle anomalie possono confrontare diversi sensori nella stessa finestra temporale. La correlazione tra tutte le coppie crea approssimativamente N al quadrato di relazioni; la fusione raggruppata cresce in base al numero di sensori per ambiente e alla lunghezza della finestra. Gli sfasamenti degli orologi e i campioni mancanti aggiungono operazioni di unione e interpolazione.
La ricerca sull’estrazione delle funzionalità edge considera l’estrazione locale delle funzionalità un metodo per ridurre di diversi ordini di grandezza il volume dei dati a monte. Il calcolo non scompare: viene spostato più vicino alla fonte.
Anche la sovrapposizione delle finestre è importante. Ricalcolare una statistica su 60 campioni ogni secondo costa più del mantenimento di uno stato incrementale. La stessa frequenza di campionamento non implica lo stesso lavoro algoritmico quando il numero di sensori modifica il numero di relazioni.
Quando il numero di sensori non è il collo di bottiglia
Più dispositivi possono aggiungere costi ridotti quando inviano dati raramente, le funzionalità sono basate sugli eventi e i calcoli sono indipendenti e incrementali. Una singola videocamera o un sensore audio ad alta frequenza possono pesare più di centinaia di sonde di temperatura.
Una panoramica sui carichi di lavoro dell’analisi edge sottolinea che il posizionamento del carico di lavoro e il tipo di dati determinano la pressione sulle risorse edge. Contare i dispositivi senza considerare byte e operazioni non è sufficiente.
Il meccanismo inoltre non si applica quando il ritardo dell’automazione dipende da nuovi tentativi radio, blocchi del database o andata e ritorno verso il cloud anziché dalle funzionalità. Più potenza di calcolo non è automaticamente la soluzione. Misura l’anzianità della coda e l’esecuzione delle funzionalità prima di attribuire il rallentamento alla scala dei sensori.
Riproduci la scala dei sensori prima che le automazioni inizino ad arrivare in ritardo
Inventaria la frequenza di campionamento o degli eventi di ogni sensore, i byte del payload, il numero di funzionalità, la lunghezza della finestra e il gruppo di fusione. Riproduci uno, due, cinque e dieci volte il numero attuale di flussi, registrando il tempo CPU per funzionalità, l’anzianità della coda, la memoria, le scritture nel database e la latenza dell’automazione.
Usa le distinzioni sul posizionamento nell’articolo sul contesto delle misurazioni dei sensori per evitare di considerare un reale disaccordo ambientale come un errore di calcolo. Mantieni identica la normalizzazione dei timestamp in tutti i test di scalabilità.
Se la CPU e l’anzianità della coda aumentano linearmente, riduci l’overhead per evento o raggruppa le scritture. Se accelerano, analizza le unioni tra tutte le coppie e le finestre sovrapposte. Precalcola riepiloghi incrementali, raggruppa solo i sensori correlati e conserva i dati grezzi con una frequenza inferiore quando non supportano una decisione esplicita.
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