Fog Computing en el contexto de Smart Home, asistente de voz y futuro de IoT

Palabras clave: Fog Computing, Cloud Computing, Internet de las Cosas, Computación distribuída, Casa inteligente

Resumen

Fog Computing es la capa de computación distribuida más próxima al usuario. Una arquitectura fog exitosa permite reducir el retardo o latencia y aumenta la eficiencia. En este artículo se expone el desarrollo e implementación de una arquitectura de computación distribuida, aplicada a un entorno de automatización que aprovecha el Fog Computing como intermediario con la capa de computación en la nube. El estudio utilizó una placa de desarrollo Raspberry Pi V3 conectada a elementos finales de control como servomotor y relés, indicadores y sensores térmicos. Todo controlado por un framework de automatización que recibe las órdenes de Siri, las cuales son ejecutadas por medio de instrucciones previamente determinadas. La conexión a la nube se beneficia al reducirse el envío de datos ya que ahora solo se recibe la información relevante para su análisis.

Referencias bibliográficas

Artono, B., & Susanto, F. (2017). LED control system with cayenne framework for the Internet of Things (IoT). JEECAE (Journal of Electrical, Electronics, Control, and Automotive Engineering), 2(1), 95–100.

Bakhshi, Z., Rodriguez-Navas, G., & Hansson, H. (2019). Dependable Fog Computing: A Systematic Literature Review. 2019 45th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA), 395–403. https://doi.org/10.1109/SEAA.2019.00066

Homekit. (2016). Retrieved January 2, 2017, from https://www.domoticz.com/wiki/Homekit_Siri

Iorga, M., Feldman, L., Barton, R., Martin, M. J., Goren, N. S., & Mahmoudi, C. (2018). Fog Computing Conceptual Model. Retrieved from https://www.nist.gov/publications/fog-computing-conceptual-model

IoT Eclipse. (2019). IoT Developer Survey. Retrieved from Eclipse Foundation website: https://iot.eclipse.org/resources/iot-developer-survey/iot-developer-survey-2019.pdf

Isa, I. S. M., Musa, M. O. I., El-Gorashi, T. E. H., & Elmirghani, J. M. H. (2019). Energy Efficient and Resilient Infrastructure for Fog Computing Health Monitoring Applications. 2019 21st International Conference on Transparent Optical Networks (ICTON), 1–5. https://doi.org/10.1109/ICTON.2019.8840438

Skala, K., Davidovic, D., Afgan, E., Sovic, I., & Sojat, Z. (2015). Scalable distributed computing hierarchy: Cloud, fog and dew computing. Open Journal of Cloud Computing (OJCC), 2(1), 16–24.

Tsigkanos, C., Avasalcai, C., & Dustdar, S. (2019). Architectural Considerations for Privacy on the Edge. IEEE Internet Computing, 23(4), 76–83. https://doi.org/10.1109/MIC.2019.2935800

Wang, X., Gu, B., Ren, Y., Ye, W., Yu, S., Xiang, Y., & Gao, L. (2019). A Fog-based Recommender System. IEEE Internet of Things Journal, 1–1. https://doi.org/10.1109/JIOT.2019.2949029

Wei, X., & Wu, L. (2019). A New Proposed Sensor Cloud Architecture Based on Fog Computing for Internet of Things. 2019 International Conference on Internet of Things (IThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData), 615–620. https://doi.org/10.1109/iThings/GreenCom/CPSCom/SmartData.2019.00120

Zhang, T., Jin, J., Zheng, X., & Yang, Y. (2019). Rate Adaptive Fog Service Platform for Heterogeneous IoT Applications. IEEE Internet of Things Journal, 1–1. https://doi.org/10.1109/JIOT.2019.2945328
Cómo citar
Pinzón Castellanos, J., & Cadena Carter, M. A. (2020). Fog Computing en el contexto de Smart Home, asistente de voz y futuro de IoT. Revista Colombiana De Computación, 21(1), 6–12. Recuperado a partir de https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/3894

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.
Publicado
2020-06-01
Sección
Artículo de investigación científica y tecnológica

Métricas

QR Code