Porque é que a computação das funcionalidades de casa inteligente se torna mais importante à medida que aumenta o número de sensores à mesma taxa de amostragem?
O cálculo de funcionalidades torna-se mais importante com sensores adicionais, porque os fluxos a taxa fixa multiplicam o trabalho por amostra e criam relações extra de sincronização e fusão.
A uma amostra por segundo, 20 sensores produzem 1,7 milhões de observações por dia; 200 sensores produzem 17,3 milhões. A filtragem de cada fluxo aumenta aproximadamente com o número de sensores, enquanto as correlações ao nível da divisão, a fusão de ocupação e as janelas sobrepostas acrescentam trabalho de alinhamento e aos pares. A taxa de amostragem manteve-se fixa, mas a superfície total de eventos não se manteve durante o período de automação mais movimentado.
O Trabalho por Sensor Aumenta com os Fluxos e as Amostras
Uma funcionalidade como a média móvel, a variância, a inclinação ou o estado de um limiar processa cada valor recebido e armazena o estado da janela. Com N sensores à frequência f, o trabalho básico e o tráfego de eventos aumentam aproximadamente com N vezes f quando o número de funcionalidades se mantém constante.
Uma análise do processamento de dados de sensores descreve a filtragem, a agregação, a extração de funcionalidades e a fusão como etapas distintas. Cada etapa pode ser distribuída entre dispositivos, nós periféricos e servidores.
As gravações na base de dados, a análise de mensagens e os carimbos temporais podem dominar a aritmética simples. Dez vezes mais sensores podem, portanto, criar dez vezes mais sobrecarga de agendamento e armazenamento, mesmo quando cada fórmula é económica.
As Funcionalidades Entre Sensores Podem Crescer Mais do que Linearmente
Os modelos de ocupação ou anomalias podem comparar vários sensores na mesma janela temporal. A correlação entre todos os pares cria aproximadamente N ao quadrado de relações; a fusão agrupada aumenta com o número de sensores por divisão e com a duração da janela. A discrepância dos relógios e as amostras em falta acrescentam junções e interpolação.
A investigação sobre a extração de funcionalidades na periferia considera a extração local de funcionalidades uma forma de reduzir em várias ordens de grandeza o volume de dados enviado para montante. O cálculo não desaparece; aproxima-se da origem.
A sobreposição das janelas também é importante. Recalcular uma estatística de 60 amostras a cada segundo custa mais do que manter um estado incremental. A mesma taxa de amostragem não significa o mesmo trabalho algorítmico quando o número de sensores altera o número de relações.
Quando o Número de Sensores Não é o Gargalo
Mais dispositivos podem acrescentar pouco custo quando comunicam raramente, as funcionalidades são orientadas por eventos e os cálculos são independentes e incrementais. Uma única câmara ou um sensor de áudio de alta taxa pode superar centenas de sondas de temperatura.
Uma análise das cargas de trabalho de análise periférica salienta que a distribuição da carga de trabalho e o tipo de dados determinam a pressão sobre os recursos periféricos. Contar dispositivos sem contabilizar bytes e operações é insuficiente.
O mecanismo também deixa de se aplicar quando o atraso da automação resulta de novas tentativas de comunicação rádio, bloqueios da base de dados ou rondas de comunicação com a nuvem, e não das funcionalidades. Mais capacidade de cálculo não é automaticamente a solução. Meça a idade da fila e a execução das funcionalidades antes de atribuir o atraso à escala dos sensores.
Reproduza a Escala dos Sensores Antes de as Automações se Atrasarem
Faça o inventário da taxa de amostragem ou de eventos de cada sensor, dos bytes da carga útil, do número de funcionalidades, da duração da janela e do grupo de fusão. Reproduza uma, duas, cinco e dez vezes o número atual de fluxos, registando o tempo de CPU por funcionalidade, a idade da fila, a memória, as gravações na base de dados e a latência da automação.
Utilize as distinções de posicionamento do artigo sobre o contexto da medição dos sensores para evitar tratar uma divergência ambiental real como um erro de cálculo. Mantenha idêntica a normalização dos carimbos temporais nos testes de escala.
Se a CPU e a idade da fila aumentarem linearmente, reduza a sobrecarga por evento ou agrupe as gravações. Se acelerarem, inspecione as junções entre todos os pares e as janelas sobrepostas. Pré-calcule resumos incrementais, agrupe apenas sensores relacionados e conserve os dados brutos com uma cadência inferior quando estes não sustentarem uma decisão explícita.
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