Apollon, an Osmotic-Computing-based system for urban pollution monitoring: design and development of a prototype

Modern urban pollution monitoring systems suffer of the sole presence of fixed stations. Data gathered from such devices provide very precise information, thanks to the equipment quality and to very effective measuring encoded protocols, but these sampled data are located in very limited areas and collected with discontinuous monitoring campaigns. The spread of technologies for mobility has nowadays made possible the development of new approaches like the mobile crowd sensing, meaning the chance of using mobile devices, even personal, as sensors of urban data, which will be processed on specific Cloud platforms. Nevertheless, one of the open problems is the management of the integration of data flows heterogenous by typology, technical specifications (e.g. diverse transmission protocols) and semantics. This thesis focuses on the design and development of an integration system for data coming from mobile and IoT devices specifically deployed in urban contexts using the Osmotic Computing paradigm, which provides an integration layer between IoT devices, edge, and Cloud Computing. Specifically, a component of the osmotic membrane has been developed for access profiling and the approach has been validated in the context of smart cities.

Apollon, un sistema per il monitoraggio dell'inquinamento urbano basato su Osmotic Computing: progettazione e sviluppo di un prototipo. I sistemi odierni di monitoraggio dell'inquinamento urbano soffrono della sola presenza di stazioni fisse. I dati raccolti da tali dispositivi forniscono informazioni molto precise grazie alla qualità della strumentazione e all'utilizzo di protocolli codificati di misurazione, ma tali dati campioni sono localizzati solo in aree circoscritte e raccolti con campagne di monitoraggio non continue. La diffusione dell'utilizzo delle tecnologie in mobilità ha reso oggi possibili lo sviluppo di approcci come il mobile crowd sensing, cioè la possibilità di utilizzare dispositivi mobili anche personali come sensori di dati urbani, che saranno elaborati su piattaforme cloud. Uno dei problemi aperti però è la gestione dell'integrazione dei flussi dati eterogenei per tipologia, caratteristiche tecniche (es. diversi protocolli di trasmissione) e per semantica. Questa tesi è incentrata sulla progettazione e lo sviluppo di un sistema di integrazione di dati provenienti da dispositivi mobili e da dispositivi IoT appositamente dislocati nell'ambiente urbano usando il paradigma dell'osmotic computing, che realizza un layer di integrazione tra i dispositivi IoT ed edge e il cloud computing. In particolare, è stato sviluppato un componente della membrana osmotica per la profilazione degli accessi e l'approccio è stato validato nel contesto delle smartcities.