Verarbeitung komplexer IoT-Daten in der IoT-Plattform MBP

Abstract

Die Multi-purpose Binding and Provisioning Platform (MBP) ist eine an der Universität Stuttgart entwickelte Internet of Things (IoT)-Plattform. Sie unterstützt eine Anbindung von IoT-Objekten, die als Sensorwerte jeweils einzelne Fließkommazahlen an die Plattform senden. Diese Daten werden von der MBP hauptsächlich zur Visualisierung und der Auswertung von IoT-Regeln verwendet. In dieser Arbeit wird das bestehende Datenmodell der MBP so erweitert, dass auch komplexe Sensordaten von der Plattform unterstützt werden können. Dazu wird ein neues Datenmodell-Konzept eingeführt, das die Verschachtelung von Sensordaten mittels Objekt- und Arraystrukturen ermöglicht sowie verschiedene primitive Datentypen als Datenfelder erlaubt. Es wird gezeigt, wie dieses Konzept in die MBP integriert werden kann und wie die notwendigen Anpassungen für die verschiedenen vom Datenmodell abhängigen Funktionalitäten der Plattform umgesetzt werden. Die Änderungen betreffen dabei alle architektonischen Schichten der Plattform. Die Anwendungslogik muss sowohl Datenmodelle als auch ihre konkreten Dateninstanzen verarbeiten können, was vor allem komplexe Zugriffsmechanismen erfordert. Die Resourcenschicht muss angepasst werden, um komplexe Daten speichern zu können und die Präsentationsschicht muss in der Lage sein, komplexe Daten dem Nutzer darzustellen sowie komplexe datenbezogene Nutzereingaben zu ermöglichen. Zuletzt betreffen die Änderungen auch die Operatorenskripte der angebundenen IoT-Umgebung, die Sensordaten in datenmodellkonformer Weise der Plattform bereitstellen müssen.

The Multi-purpose Binding and Provisioning Platform (MBP) is an Internet of Things (IoT) platform developed at the University of Stuttgart. It supports the binding of IoT objects, each of which sending individual floating point values to the platform as sensor values. This data is mainly used by the MBP for visualization purposes and the evaluation of IoT rules. In this work, the existing data model of the MBP is extended so that complex sensor data can also be supported by the platform. For this purpose, a new data model concept is introduced that allows nesting of sensor data using object and array structures, as well as allowing different primitive data types as data fields. It will be shown how this concept can be integrated into the MBP and how the necessary adaptations for the various functionalities of the platform that depend on the data model are implemented. The changes affect all architectural layers of the platform. The application logic must be able to process both data models and their concrete data instances, which requires complex access mechanisms. The resource layer must be adapted to store complex data and the presentation layer must be able to present complex data to the user as well as to enable complex data-related user input. Lastly, the changes also affect the operator scripts of the connected IoT environment, which must provide sensor data to the platform in a data model-compliant manner.