Theses

@mastersthesis{amslaurea15406,
title = {Edge computing e Internet of Things per un sistema di allerta terremoti},
author = {Rossana Poli},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/15406},
year = {2018},
date = {2018-01-01},
abstract = {Al giorno d'oggi sono moltissimi i dispositivi che si collegano ad Internet, come computer, smartphone, tablet e console di giochi. A questi se ne sono aggiunti altri non convenzionali, come smartwatch, sensori biomedicali, automobili ed elettrodomestici intelligenti, in grado di interagire con gli utenti, generando e acquisendo informazioni dall'ambiente in cui sono situati. In quest'ottica si è sviluppato il concetto di Internet of Things (IoT), dove le cose comunicano direttamente o indirettamente con la rete Internet, in modo da gestire i grandi volumi di dati generati dai propri sensori e renderli accessibili mediante opportuni servizi Web e piattaforme appositamente progettate. Nell'ambito IoT, assume molta importanza l'architettura edge computing, nella quale i dati ottenuti vengono elaborati sul bordo della rete, cioè nei dispositivi, in modo da permetterne l'analisi in tempo reale. Il presente lavoro di tesi è stato sviluppato presso il CNAF (Centro Nazionale per la ricerca e lo sviluppo di tecnologie informatiche e telematiche, sito a Bologna) dell'Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN). Questo lavoro si inserisce nell'ambito del progetto COSA (Computing on SoC Architecture), che verte sullo studio delle architetture System-on-Chip low-power e delle loro
tecnologie al fine di utilizzarle nell'ambito della fisica e dell'informatica applicata. L'obiettivo di questo lavoro di tesi è quello di creare un sistema informatico che, utilizzando architetture embedded e low-power di tipo System-On-Chip dotate di sensori di accelerazione, raccoglie e analizza i dati al fine di rilevare un evento sismico e di notificarlo attraverso l'invio di una e-mail e la pubblicazione di un tweet su Twitter.},
keywords = {Edge Computing, Internet of Things, Sistemi embedded, Terremoti},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}