ES2947227T3 - Procesamiento distribuido de redes inteligentes - Google Patents

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Abstract

Los nodos dentro de una red de malla inalámbrica están configurados para monitorear datos de series temporales asociados con una red de servicios públicos, incluidas las fluctuaciones de voltaje, los niveles de corriente, los datos de temperatura, las mediciones de humedad y otras cantidades físicas observables. Los nodos ejecutan funciones de flujo para procesar los datos de series temporales registrados y generar flujos de datos. El nodo está configurado para transmitir flujos de datos generados a los nodos vecinos. Un nodo vecino puede ejecutar otras funciones de flujo para procesar los flujos de datos recibidos, generando así flujos de datos adicionales. Un servidor acoplado a la red de malla inalámbrica recopila y procesa los flujos de datos para identificar los eventos que ocurren dentro de la red. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Procesamiento distribuido de redes inteligentes
Referencia cruzada a solicitudes relacionadas
Esta solicitud reivindica el beneficio de la solicitud de patente provisional de los Estados Unidos titulada "Procesamiento de redes inteligentes para evaluar condiciones de redes", presentada el 10 de marzo de 2014 y que tiene el número de serie 61/950.425, solicitud de patente provisional de los Estados Unidos titulada "Procesamiento de redes inteligentes distribuidas", presentada el 3 de septiembre de 2014 y con número de serie 62/045.423, y solicitud de patente provisional de los Estados Unidos titulada "Procesamiento de redes inteligentes distribuidas", presentada el 19 de diciembre de 2014 y que tiene el número de serie 62/094.907.
Antecedentes de la invención
Campo de la invención
Las realizaciones de la presente invención se refieren en general a arquitectura de red y semántica para el procesamiento distribuido en una canalización de datos y, más específicamente, al procesamiento de redes inteligentes distribuidas.
Descripción de la técnica relacionada
Una infraestructura de distribución de electricidad convencional normalmente incluye una pluralidad de consumidores de energía, tales como casas, empresas, etc., acoplados a una red de entidades intermedias de distribución, tal como transformadores, alimentadores, subestaciones, etc. La red de entidades de distribución extrae energía de las centrales eléctricas aguas arriba y distribuye esa energía a los consumidores aguas abajo. En una moderna infraestructura de distribución de electricidad, los consumidores, así como las entidades intermedias de distribución, pueden incluir contadores inteligentes y otro hardware de monitorización acoplados para formar una red de malla. Los contadores inteligentes y otros dispositivos de medición y control recopilan datos que reflejan el estado operativo de la red, así como el consumo y la utilización de la red, y luego informar de los datos recopilados, a través de la red de malla, a una instalación de gestión de red centralizada, a menudo denominada "servicio de gestión". Tal configuración se conoce comúnmente como una "red inteligente".
El documento US 2012/0310424 A1 divulga una federación de control para redes de servicios públicos que recibe una o más señales basadas en el control de red a través de una red informática, aplicando una o más políticas de control de red de servicios públicos a una o más señales basadas en control de red y federando una o más señales y/o una o más políticas de control de red de servicios públicos en una o más señales basadas en control federadas. El dispositivo de federación luego propaga una o más señales federadas basadas en control a uno o más dispositivos relacionados con la red.
El documento WO 2012/166872 A2 divulga una arquitectura de inteligencia distribuida con una nube inversa/directa dinámica, en el que una función de aplicación de red está alojada en un dispositivo de red principal en una red de servicios públicos, que puede determinar si distribuir o no al menos una porción de la función de aplicación de red a uno o más dispositivos de red secundarios distribuidos en la red de servicios públicos. En general, el uno o más dispositivos de red secundarios distribuidos estarán asociados con un subconjunto de la red de servicios públicos que está asociado con el dispositivo de red principal (una subred).
El documento US 2014/0012524 A1 divulga un descubrimiento de tipología de red eléctrica a través de la correlación de tiempo del evento de medición pasivo, en el que se configura una red de malla inalámbrica para gestionar una red eléctrica. Cada nodo dentro de la red de malla inalámbrica está configurado para detectar y clasificar las fluctuaciones de tensión en la energía suministrada por un transformador aguas arriba acoplado a la red eléctrica. Cuando un nodo dado detecta un tipo particular de fluctuación, el nodo genera una clasificación de eventos con marca de tiempo que refleja el tipo de evento y la hora en que ocurrió. Un servidor configurado para administrar la red de malla inalámbrica recibe clasificaciones de eventos con marca de tiempo desde cada nodo dentro de la red de malla inalámbrica y luego realiza una correlación de tiempo con las clasificaciones de eventos con marca de tiempo recibidas para determinar qué nodo detectó eventos similares. Cuando dos o más nodos detectan el mismo evento en momentos similares, el servidor determina que esos nodos están acoplados al mismo transformador.
El documento EP 2651 099 A1 divulga un método y un sistema para mejorar la seguridad y la fiabilidad en un entorno de aplicación en red que maneja datos grabados.
En una red inteligente convencional, el servicio de gestión recibe multitud de datos en tiempo real de los distintos contadores inteligentes, almacena esos datos en una base de datos como datos históricos y luego realiza diferentes cálculos con los datos históricos para identificar condiciones operativas específicas asociadas con la red. Esas condiciones pueden incluir eventos eléctricos, tal como bajadas o subidas, así como eventos físicos, tal como líneas eléctricas caídas o transformadores sobrecargados, entre otras posibilidades. El servicio de gestión generalmente incluye hardware de procesamiento centralizado, tal como una sala de servidores o un centro de datos, configurado para ejecutar el procesamiento de "macrodatos" en los datos del contador inteligente almacenados en la base de datos. Dicho procesamiento de macrodatos puede incluir técnicas de procesamiento de almacén o procesamiento por lotes, entre otras técnicas.
Un problema con el enfoque descrito anteriormente es que, con la expansión de la infraestructura de redes inteligentes, la cantidad de datos que deben transmitirse al servicio de gestión, almacenados en la base de datos, y luego procesados, está creciendo rápidamente. En consecuencia, la red de malla a través de la cual los contadores inteligentes transmiten datos puede sobrecargarse con el tráfico y, por lo tanto, sufrir problemas de rendimiento. De forma adicional, el hardware de procesamiento implementado por el servicio de gestión puede volverse obsoleto rápidamente a medida que crece la cantidad de datos que deben procesarse. Como información general, la infraestructura requerida para transportar y procesar los datos generados por una red inteligente no puede escalar tan rápido como la cantidad de datos que se generan.
Como ilustra lo anterior, lo que se necesita en la técnica es un enfoque más efectivo para evaluar las condiciones históricas y en tiempo real que surgen dentro de una arquitectura de red inteligente.
Sumario de la invención
En el presente documento se divulga un método implementado por ordenador para realizar una operación de procesamiento distribuido a través de una red de nodos según la reivindicación independiente 1. Una invención está definida en las reivindicaciones adjuntas.
Al menos una ventaja de las técnicas expuestas en el presente documento es que el procesamiento de datos ocurre en los bordes de la red, es decir, lugares donde se recopilan realmente los datos. Por lo tanto, el procesamiento complejo que involucra a la red en conjunto se puede dividir en etapas de procesamiento atómico granulares que se realizan, de forma distribuida y en tiempo real, a través de la red.
Breve descripción de los dibujos
Para que la forma en que las características indicadas de la presente invención anteriormente se puedan entender en detalle, una descripción más particular de la invención, brevemente resumida anteriormente, se puede tener haciendo referencia a las realizaciones, algunos ejemplos de los que se ilustran en los dibujos adjuntos. Cabe señalar, sin embargo, que los dibujos adjuntos ilustran únicamente las realizaciones convencionales de esta invención y, por lo tanto, no deben considerarse limitantes de su ámbito, para que la invención pueda admitir otras realizaciones igualmente efectivas.
La figura 1 ilustra una red de servicios públicos configurada para implementar una infraestructura de distribución de electricidad, de acuerdo con una realización de la presente invención;
La figura 2 ilustra una red de malla que opera junto con la red de servicios públicos de la figura 1, de acuerdo con una realización de la presente invención;
La figura 3 ilustra una interfaz de red configurada para implementar la operación multicanal, de acuerdo con una realización de la presente invención;
La figura 4A ilustra un servidor acoplado a la red de malla de la figura 2, de acuerdo con una realización de la presente invención;
La figura 4B ilustra una interfaz gráfica de usuario que puede usarse para generar una función de flujo, de acuerdo con una realización de la presente invención;
La figura 5 ilustra una red de flujo configurada para operar en conjunto con la red de malla de la figura 2, de acuerdo con una realización de la presente invención;
La figura 6 ilustra un escenario a modo de ejemplo en el que un nodo de la figura 5 genera un conjunto de flujos de datos basados en datos de series temporales registrados, de acuerdo con una realización de la presente invención;
La figura 7 ilustra una arquitectura de red que incluye la red de servicios públicos de la figura 1, la red de malla de la figura 2 y la red de flujo de la figura 5, de acuerdo con una realización de la presente invención;
La figura 8 es un diagrama de flujo de las etapas del método para generar un flujo de datos basado en datos de series de tiempo registrados, de acuerdo con una realización de la presente invención;
La figura 9 es un diagrama de flujo de las etapas del método para generar uno o más flujos de datos en base a uno o más flujos de datos recibidos, de acuerdo con una realización de la presente invención;
La figura 10 es un diagrama de flujo de las etapas del método para evaluar las condiciones asociadas con la arquitectura de red de la figura 7, de acuerdo con una realización de la presente invención; y
La figura 11 es un diagrama de flujo de las etapas del método para configurar un nodo dentro de la red de flujo de la figura 5 para generar un flujo de datos, de acuerdo con una realización de la presente invención.
Descripción detallada
En la siguiente descripción, se exponen numerosos detalles específicos para proporcionar una comprensión completa de la presente invención. Sin embargo, será evidente para los expertos en la materia que la presente invención puede ponerse en práctica sin uno o más de estos detalles específicos. En otros casos, no se han descrito características bien conocidas para evitar oscurecer la presente invención.
Visión general del sistema
En la siguiente divulgación, se describe una arquitectura de red multicapa que incluye una red de servicios públicos, que se ilustra en la figura 1, una red de malla inalámbrica, que se ilustra en la figura 2, y una red de flujo, que se ilustra en la figura 5. La red de servicios públicos incluye hardware configurado para transportar y distribuir electricidad. La red de malla inalámbrica incluye nodos de hardware que residen dentro de elementos de esa red de servicios públicos, donde esos nodos están configurados para ejecutar firmware y/o software para (i) monitorizar la red de servicios públicos y (ii) establecer y mantener la red de malla inalámbrica. De forma adicional, los nodos también están configurados para ejecutar firmware y/o software para generar la red de flujo. La red de flujo incluye datos de series temporales que los nodos generan y procesan, y se comparten entre nodos a través de la red de malla inalámbrica. La red de flujo opera por encima de la red de malla inalámbrica, que, a su vez, opera por encima de la capa de distribución de electricidad.
La figura 1 ilustra una red de servicios públicos 100 configurada para implementar una infraestructura de distribución de electricidad, de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se muestra, la red de servicios públicos 100 incluye consumidores 110, transformadores 120, alimentadores 130, subestaciones 140 y servicio de gestión 150, acoplados juntos en una secuencia. Las subestaciones 140(1) a 140(T) están configuradas para extraer energía de una o más centrales eléctricas 160 y distribuir esa energía a los alimentadores 130(1) a 130(S). Los alimentadores 130, a su vez, distribuyen esa potencia a los transformadores 120(1) a 120(R). Los transformadores 120 reducen la energía de alta tensión transportada por los alimentadores 130 a una energía de baja tensión y luego transmiten la energía de baja tensión a los consumidores 110(1) a 110(Q). Los consumidores 110 incluyen casas, empresas y otros consumidores de energía.
Cada uno de los consumidores 110, transformadores 120, alimentadores 130 y subestaciones 140 pueden incluir una o más instancias de un nodo. En el contexto de esta divulgación, un "nodo" se refiere a un dispositivo informático que está acoplado a un elemento de la red de servicios públicos 100 e incluye una matriz de sensores y un transceptor inalámbrico. Un nodo a modo de ejemplo se describe a continuación junto con la figura 3. Cada uno de estos nodos está configurado para monitorear las condiciones operativas asociadas con una porción específica de la red de servicios públicos 100. Por ejemplo, el consumidor 110(1) podría incluir un nodo configurado para controlar una cantidad de kilovatios-hora consumidos por el consumidor 110(1). En otro ejemplo, el transformador 120(R-1) podría incluir un nodo configurado para monitorear los niveles de tensión o la temperatura en el transformador 120(R-1). En otro ejemplo más, el alimentador 130(S) podría incluir uno o más nodos configurados para controlar los porcentajes de humedad o las velocidades del viento en varios lugares asociados con el alimentador 130(S). Como información general, los nodos dentro de la red de servicios públicos 110 pueden ser contadores inteligentes, dispositivos de Internet de las cosas (loT) configurados para transmitir datos u otros dispositivos informáticos. Los nodos dentro de la red de servicios públicos 100 pueden configurarse para registrar cantidades físicas asociadas con la distribución y el consumo de energía a lo largo de la red de servicios públicos 100, registrar cantidades físicas asociadas con el entorno donde reside la red de servicios públicos 100, registrar datos de calidad de servicio, o registrar cualquier otro tipo de datos técnicamente factible.
Los nodos que residen dentro de la red de servicios públicos 100 están configurados para comunicarse entre sí para formar una red de malla inalámbrica interconectada. Una red de malla inalámbrica a modo de ejemplo se describe con mayor detalle a continuación junto con la figura 2. El servicio de gestión 150 está acoplado a esta red de malla inalámbrica y configurado para coordinar el funcionamiento global de la red y los nodos correspondientes. Haciéndolo así, el servicio de gestión 150 configura nodos para registrar datos específicos y establecer comunicación con nodos vecinos. De forma adicional, el servicio de gestión 150 programa los nodos para ejecutar "funciones de flujo" para procesar datos de series de tiempo entrantes, generando así flujos de datos. En una realización, esta configuración se realiza en una nube de procesamiento distribuido. Los datos de series temporales entrantes podrían incluir datos sin procesar registrados en el nodo o flujos de datos recibidos de nodos vecinos. El servicio de gestión 150 recopila los flujos de datos generados y, al procesar esos flujos, identifica varios eventos que ocurren dentro de la red de servicios públicos 100. El servicio de gestión 150 puede entonces tomar acciones específicas en respuesta a esos eventos identificados. Parte o la totalidad del procesamiento realizado por el servicio de gestión 150 puede ocurrir dentro de la nube de procesamiento distribuido mencionada anteriormente.
La figura 2 ilustra una red de malla que funciona junto con la red de servicios públicos 100 de la figura 1, de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se muestra, un sistema de red 200 incluye una red de malla inalámbrica 202, que puede incluir un nodo de origen 210, nodos intermedios 230 y un nodo de destino 212. El nodo de origen 210 puede comunicarse con ciertos nodos intermedios 230 a través de enlaces de comunicación 232. Los nodos intermedios 230 se comunican entre ellos a través de los enlaces de comunicación 232. Los nodos intermedios 230 se comunican con el nodo de destino 212 a través de los enlaces de comunicación 232. El sistema de red 200 también puede incluir un punto de acceso 250, una red 252, un servidor 254 y un enrutador 256. La red 252 y el servidor 254 pueden acoplarse a una nube de procesamiento distribuido 260, que generalmente reside fuera del sistema de red 200. Como se ha mencionado anteriormente junto con la figura 1, un nodo dado 230 (o un nodo de origen 210 o un nodo de destino 212) puede residir dentro de cualquiera de los elementos de la red de servicios públicos 100, incluyendo los consumidores 110, transformadores 120, etc.
Puede implementarse un protocolo de descubrimiento para determinar la adyacencia del nodo a uno o más nodos adyacentes. Por ejemplo, el nodo intermedio 230-2 puede ejecutar el protocolo de descubrimiento para determinar que los nodos 210, 230-4 y 230-5 son adyacentes al nodo 230-2. Asimismo, esta adyacencia de nodo indica que los enlaces de comunicación 232-2, 232-5 y 232-6 pueden establecerse con los nodos 110, 230-4 y 230-5, respectivamente. Cualquier protocolo de descubrimiento técnicamente factible, incluyendo uno relacionado con los principios de loT, puede implementarse sin apartarse del ámbito y el espíritu de las realizaciones de la presente invención.
El protocolo de descubrimiento también se puede implementar para determinar las secuencias de salto de los nodos adyacentes, es decir, la secuencia de canales a través de los cuales los nodos reciben periódicamente datos de carga útil. Tal y como se conoce en la técnica, un "canal" puede corresponder a un rango particular de frecuencias. Una vez que se establece la adyacencia entre el nodo de origen 210 y al menos un nodo intermedio 230, el nodo de origen 210 puede generar datos de carga útil para la entrega al nodo de destino 212, suponiendo que haya una trayectoria disponible. Los datos de carga útil pueden comprender un paquete de protocolo de Internet (IP), una trama Ethernet, o cualquier otra unidad de datos técnicamente factible. De manera similar, puede implementarse cualquier técnica de direccionamiento y reenvío técnicamente factible para facilitar la entrega de los datos de carga útil desde el nodo de origen 210 al nodo de destino 212. Por ejemplo, los datos de la carga útil pueden incluir un campo de encabezado configurado para incluir una dirección de destino, como una dirección IP o una dirección de control de acceso a medios (MAC) de Ethernet.
Cada nodo intermedio 230 puede configurarse para enviar los datos de carga útil en función de la dirección de destino. Como alternativa, los datos de carga útil pueden incluir un campo de encabezado configurado para incluir al menos una etiqueta de interruptor para definir una ruta predeterminada desde el nodo de origen 210 hasta el nodo de destino 212. Cada nodo intermedio 230 puede mantener una base de datos de reenvío que indica cuál de los enlaces de comunicación 232 debe usarse y con qué prioridad transmitir los datos de carga útil para la entrega al nodo de destino 212. La base de datos de reenvío puede representar múltiples rutas a la dirección de destino, y cada una de las múltiples rutas puede incluir uno o más valores de coste. Cualquier tipo de valor de coste técnicamente factible puede caracterizar un enlace o una ruta dentro del sistema de red 200. En una realización, cada nodo dentro de la red de malla inalámbrica 202 implementa una funcionalidad sustancialmente idéntica y cada nodo puede actuar como un nodo de origen, nodo de destino o nodo intermedio.
En el sistema de red 200, el punto de acceso 250 está configurado para comunicarse con al menos un nodo dentro de la red de malla inalámbrica 202, tal como el nodo intermedio 230-4. La comunicación puede incluir la transmisión de datos de carga útil, datos de temporización, o cualquier otro dato técnicamente relevante entre el punto de acceso 250 y el al menos un nodo dentro de la red de malla inalámbrica 202. Por ejemplo, se puede establecer un enlace de comunicación entre el punto de acceso 250 y el nodo intermedio 230-4 para facilitar la transmisión de datos de carga útil entre la red de malla inalámbrica 202 y la red 252. La red 252 está acoplada al servidor 254 a través de un enlace de comunicaciones. El punto de acceso 250 está acoplado a la red 252, que puede comprender cualquier red cableada, óptica, inalámbrica o híbrida configurada para transmitir datos de carga útil entre el punto de acceso 250 y el servidor 254.
En una realización, el servidor 254 representa un destino para los datos de carga útil que se originan dentro de la red de malla inalámbrica 202 y una fuente de datos de carga útil destinados a uno o más nodos dentro de la red de malla inalámbrica 202. El servidor 254 generalmente reside dentro del servicio de gestión 150 de la figura 1 o está acoplado a la misma. Por ejemplo, el servidor 254 podría implementarse mediante un centro de datos que incluya varios dispositivos informáticos diferentes conectados en red y acoplados al servicio de gestión 150. En una realización, el servidor 254 ejecuta una aplicación para interactuar con los nodos dentro de la red de malla inalámbrica 202. Por ejemplo, los nodos dentro de la red de malla inalámbrica 202 pueden realizar mediciones para generar datos que reflejen las condiciones operativas de la red de servicios públicos 100 de la figura 1, incluyendo, por ejemplo, datos de consumo de potencia, entre otras mediciones. El servidor 254 puede ejecutar una aplicación para recopilar, procesar, y reportar esas mediciones. En una realización, el servidor 254 consulta a los nodos 230 dentro de la red de malla inalámbrica 202 para ciertos datos. Cada nodo consultado responde con los datos solicitados, tales como datos del consumo, estado del sistema, datos de salud, etc. En una realización alternativa, cada nodo dentro de la red de malla inalámbrica 202 informa de forma autónoma ciertos datos, que es recopilado por el servidor 254 a medida que los datos están disponibles a través de informes autónomos.
Como se describe con mayor detalle a continuación junto con las figuras 4-11, el servidor 254 está configurado para establecer y mantener la red de flujo antes mencionada que opera sobre la red de malla inalámbrica 202. Más específicamente, el servidor 254 configura los nodos 230 dentro de la red de malla inalámbrica 202 para implementar "funciones de flujo" para procesar datos en tiempo real y generar flujos de datos. Una función de flujo puede ser cualquier algoritmo técnicamente factible para procesar y/o monitorizar datos en tiempo real. Un flujo de datos representa datos en tiempo real que se generan mediante la ejecución de una función de flujo. La red de flujo generalmente incluye los diversos flujos de datos y los rutas a través de la red de malla 202 seguidos por esos flujos de datos. La red de flujos se describe con mayor detalle a continuación junto con la figura 5.
En una realización, el servidor 150 puede interactuar con la nube de procesamiento distribuido 260 para realizar parte o la totalidad de la configuración de la red de flujo y la ejecución de la función de flujo. La nube de procesamiento distribuido 260 puede ser una nube de procesamiento distribuido pública o privada, o alguna combinación de las mismas. La nube de procesamiento distribuido 260 puede definir una tubería de procesamiento de datos configurable que afecta una trayectoria de red de datos lógicos por encima de las trayectorias de nodos físicos dentro de la red de malla 102.
Las técnicas descritas en el presente documento son lo suficientemente flexibles para ser utilizadas dentro de cualquier entorno de red técnicamente factible, incluyendo, sin limitación, una red de área amplia (WAN) y una red de área local, (LAN). Además, pueden existir múltiples tipos de red dentro de un sistema de red 200 dado. Por ejemplo, las comunicaciones entre dos nodos 230 o entre un nodo 230 y el correspondiente punto de acceso 250 pueden realizarse a través de una red de área local de radiofrecuencia (RF LAN), mientras que las comunicaciones entre múltiples puntos de acceso 250 y la red pueden ser a través de una WAN como un servicio general de radio por paquetes (GPRS). Como se ha mencionado anteriormente, cada nodo 230 dentro de la red de malla inalámbrica 202 incluye una interfaz de red que permite que el nodo se comunique de forma inalámbrica con otros nodos. Una interfaz de red a modo de ejemplo se describe a continuación junto con la figura 3.
La figura 3 ilustra una interfaz de red 300 configurada para implementar la operación multicanal, de acuerdo con una realización de la invención. Cada nodo 210, 212, 230 dentro de la red de malla inalámbrica 202 de la figura 1 incluye al menos una instancia de interfaz de red 300. La interfaz de red 300 puede incluir, sin limitación, una unidad de microprocesador (MPU) 310, un procesador de señal digital (DSP) 314, convertidores de digital a analógico (DAC) 320 y 321, convertidores de analógico a digital (ADC) 322 y 323, mezcladores analógicos 324, 325, 326 y 327, un desplazador de fase 332, un oscilador 330, un amplificador de potencia (PA) 342, un amplificador de bajo ruido (LNA) 340, un conmutador de antena 344, y una antena 346. Se puede acoplar una memoria 312 a la MPU 310 para el almacenamiento local de programas y datos. De manera similar, se puede acoplar una memoria 316 al DSP 314 para el almacenamiento local de programas y datos. La memoria 312 y/o la memoria 316 pueden usarse para almacenar estructuras de datos tales como, por ejemplo, una base de datos de reenvío y/o tablas de enrutamiento que incluyen información de trayectoria principal y secundaria, valores de coste de trayectoria, etc.
En una realización, la MPU 310 implementa procedimientos para procesar paquetes IP transmitidos o recibidos como datos de carga útil por la interfaz de red 300. Los procedimientos para procesar los paquetes IP pueden incluir, sin limitación, enrutamiento inalámbrico, cifrado, autenticación, traducción de protocolos y enrutamiento entre diferentes puertos de red inalámbricos y cableados. En una realización, la MPU 310 implementa las técnicas realizadas por el nodo, como se ha descrito junto con la figuras 2 y 4-11, cuando la MPU 310 ejecuta programas de firmware y/o software almacenados en la memoria dentro de la interfaz de red 300.
La MPU 314 está acoplada al DAC 320 y DAC 321. Cada DAC 320, 321 está configurado para convertir un flujo de valores digitales salientes en una señal analógica correspondiente. Los valores digitales de salida se calculan mediante los procedimientos de procesamiento de señales para modular uno o más canales. La MPU 314 está también acoplada al ADC 322 y al ADC 323. Cada uno de los ADC 322 y 323 está configurado para muestrear y cuantificar una señal analógica para generar un flujo de valores digitales entrantes. Los valores digitales entrantes son procesados por los procedimientos de procesamiento de señales para demodular y extraer datos de carga útil de los valores digitales entrantes. Los expertos en la materia reconocerán que la interfaz de red 300 representa solo una posible interfaz de red que puede implementarse dentro de la red de malla inalámbrica 202 que se muestra en la figura 2, y que cualquier otro dispositivo técnicamente factible para transmitir y recibir datos puede incorporarse dentro de cualquier de los nodos dentro de la red de malla inalámbrica 202. Como información general, el servidor 254 de la figura 2 configura y gestiona el funcionamiento de cada nodo 230 donde reside la interfaz de red 300.
La figura 4A ilustra el servidor 254 que está acoplado a la red de malla inalámbrica 202 de la figura 2, de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se muestra, el servidor 254 incluye una unidad de procesamiento 400, dispositivos de entrada/salida (E/S) 410, y una unidad de memoria 420, acopladas juntas. La unidad de memoria 420 incluye el motor de red de flujo 422, funciones de flujo 424, equipo de desarrollo de software de transmisión (SvDK) 426 y base de datos 428.
La unidad de procesamiento 400 puede ser cualquier unidad de hardware técnicamente factible o colección de unidades configuradas para procesar datos, incluyendo una unidad central de procesamiento (CPU), una unidad de procesamiento de gráficos (GPU), una unidad de procesamiento paralela (PPU), una matriz de puertas lógicas programares en campo (FPGA), un circuito integrado de aplicación específica (ASIC) o cualquier combinación de los mismos. La unidad de procesamiento 400 está configurada para realizar operaciones de E/S a través de dispositivos de E/S 410, así como para leer datos y escribir datos en la unidad de memoria 420. En particular, la unidad de procesamiento 400 está configurada para ejecutar código de programa incluido en el motor de red de flujo 400 y SvDK 426, generar y/o modificar funciones de flujo 424, y leer y/o escribir en la base de datos 428.
Los dispositivos de E/S 410 pueden incluir dispositivos configurados para recibir entradas, tal como, por ejemplo, un teclado, un ratón, una bandeja de disco versátil digital (DVD), etc. Los dispositivos de E/S 410 también pueden incluir dispositivos configurados para generar salida, tal como, por ejemplo, un dispositivo de visualización, un altavoz, una impresora, etc. Los dispositivos de E/S 410 pueden incluir además dispositivos configurados para recibir entradas y generar salidas, tal como una pantalla táctil, un puerto de datos, etc. Los dispositivos de E/S generalmente brindan conectividad a Internet y, específicamente, a la red de malla inalámbrica 202.
La unidad de memoria 420 puede ser cualquier unidad técnicamente factible configurada para almacenar datos, incluyendo un disco duro, memoria de acceso aleatorio (RAM), etc. Los datos almacenados pueden incluir conjuntos de datos estructurados, código de programa, aplicaciones de software, etc. El motor de red de flujo 422 es una aplicación de software que puede ser ejecutada por la unidad de procesamiento 400 para establecer y mantener la red de flujo discutida anteriormente junto con las figuras 1-4, y, así mismo, mostrada a continuación en la figura 5. Haciéndolo así, El motor de red de flujo 422 configura los nodos 230 dentro de la red de malla 202 para ejecutar varias funciones de flujo 424. Las funciones de flujo 424 pueden estar preconfiguradas para residir dentro de la unidad de memoria 420 del servidor 254, por ejemplo, por la gestión asociada con el servicio de gestión 150 y la red de malla 202, o puede ser especificado por los clientes de servicios públicos de la red de servicios públicos 100 a través de SvDK 426. En una realización, la funcionalidad del motor de red de flujo 422 se realiza dentro de la nube de procesamiento distribuido 260 de la figura 2. En otra realización, el servidor 150 ejecuta el motor de red de flujo 422 para configurar la nube de procesamiento distribuido 260 para administrar los nodos 230 y/o ejecutar las funciones de flujo descritas anteriormente.
SvDK 426 es una aplicación de software que, cuando se ejecuta mediante la unidad de procesamiento 400, proporciona un equipo de desarrollo a los clientes de servicios públicos que permite la creación de funciones de transmisión 424. SvDK 426 es una interfaz gráfica de usuario (GUI) que admite la construcción de funciones de flujo y/o reglas de monitoreo de nodos mediante la función de arrastrar y soltar, entre otras posibilidades. SvDK 426 está configurada para exponer un conjunto abstracto de bibliotecas al cliente que encapsula varias llamadas de interfaz de programación de aplicaciones (API). Estas bibliotecas abstractas permiten al cliente generar funciones de flujo complejas que se implementan mediante un código subyacente complejo, sin embargo, no requieren una codificación real por parte del cliente. Una GUI de ejemplo que puede ser generada por SvDK 426 se describe a continuación en la figura 4B.
La figura 4B ilustra una GUI 430 que puede usarse para generar una función de flujo, de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se muestra, la GUI 430 incluye varios elementos de GUI para hacer diferentes selecciones y proporcionar varias entradas asociadas con una función de flujo, incluyendo un selector de clientes 432, selector de entrada 434, entrada de ID de dispositivo 436, entrada de nombre 438, selector de atributos 440, entrada de intervalo 442 y botones de opciones 444. Un usuario de SvDK 426 puede interactuar con la GUI 430 para definir una nueva función de flujo para que la ejecute un nodo 230.
En la práctica, el usuario selecciona el cliente que representa a través del selector de clientes 432, y luego identifica, a través del selector de entrada 434, las entradas específicas de las que la nueva función de flujo debe recibir datos. Esas entradas podrían derivarse de dispositivos específicos, incluyendo otros nodos 230, o fuentes de datos abstractos tales como Facebook® o Twitter®. El usuario también puede ingresar una ID de dispositivo específica a través de la entrada de ID de dispositivo 436. El usuario puede entonces proporcionar un nombre a través de la entrada de nombre 438 y seleccionar la función o funciones particulares que deben ejecutarse en los datos de origen a través del selector de atributos 440. El selector de intervalo 442 permite al usuario ajustar la frecuencia con la que se ejecuta la función de flujo. Los botones de opciones 444 permiten seleccionar varias otras opciones. Una vez que el usuario ha configurado la GUI 430 para incluir varias selecciones y entradas, el usuario puede enviar la función de transmisión definida por esas selecciones y entradas al servidor 254. En respuesta, el servidor 254 luego configura la nube de procesamiento distribuido 260, nodos 230, etc., para ejecutar esa función de flujo.
Con referencia ahora en particular a la figura 4A, SvDK 426 puede incluir código del lado del servidor que se ejecuta en la unidad de procesamiento 400, así como código del lado del cliente que se ejecuta en un dispositivo informático remoto asociado con un cliente de servicios públicos, así como código que se ejecuta en la nube de procesamiento distribuido 260. En una realización, SvDK 426 puede ser una aplicación web que brinda a los usuarios acceso a una biblioteca de llamadas de función para realizar el procesamiento de datos en datos de series temporales, incluyendo datos de series de tiempo sin procesar generados por un nodo 230 así como datos de series de tiempo de flujo de datos agregados recibidos de otros nodos. El usuario puede especificar una función de flujo ensamblando varias llamadas de función a través de la GUI descrita anteriormente en cualquier forma que desee para procesar los datos de la serie temporal. La biblioteca de llamadas a funciones y otros datos utilizados por SvDK 426 pueden almacenarse en una base de datos local 428, entre otros lugares. Esas llamadas a funciones generalmente encapsulan operaciones programáticas específicas, incluyendo operaciones de bases de datos y algoritmos de procesamiento de datos, sin requerir que el usuario escriba el código real. En general, SvDK 426 permite a los clientes de servicios públicos personalizar una porción específica de la red de flujo que opera junto con la red de malla 202. La red de corrientes discutida hasta ahora se describe con mayor detalle a continuación junto con la figura 5-11.
Procesamiento de redes inteligentes
La figura 5 ilustra una red de flujo 500 configurada para operar junto con la red de malla 202 de la figura 2, de acuerdo con una realización de la presente invención. De nuevo, tal y como se ilustra en mayor detalle más adelante, la red de flujo 500 opera por encima de la red de malla 202 de la figura 2 en una arquitectura de red global. Como se muestra, los nodos 230 de la red de malla 202 ejecutan funciones de flujo 510 para generar flujos de datos 520.
Específicamente, el nodo 230-1 ejecuta funciones de flujo 510-1 para generar el flujo de datos 520-1, el nodo 230-2 ejecuta la función de flujo 510-2 para generar flujos de datos 520-2 y 520-3, el nodo 230-3 ejecuta funciones de flujo 510-3 para generar el flujo de datos 520-4, el nodo 230-4 ejecuta funciones de flujo 510-4 para generar flujos de datos 520-5 y 520-6, el nodo 230-5 ejecuta funciones de flujo 510-5 para generar flujos de datos 520-7 y 520-8, y el nodo 230-6 ejecuta funciones de flujo 510-6 para generar la función de flujo 520-9. Cada flujo de datos 520 incluye una serie temporal de elementos de datos, donde cada elemento de datos incluye un valor de datos y una marca de tiempo correspondiente que indica el momento en que se registraron o generaron los valores de datos.
Un nodo 230 dado puede ejecutar una o más funciones de flujo 510 para procesar datos de series de tiempo sin procesar generados por ese nodo 230. Una función de flujo 510 puede ser una operación booleana, tal como, por ejemplo, una comparación, o una función más compleja, de nivel más alto, tal como una operación de correlación. Los datos de series de tiempo sin procesar procesados por funciones de flujo generalmente incluyen varios tipos de datos de sensores, tal como datos de tensión, mediciones de corriente, lecturas de temperatura y otros tipos de información ambiental. Los datos de series temporales sin procesar también pueden incluir datos de sensores que reflejen las condiciones operativas del nodo 230. Además, los datos de la serie temporal sin procesar pueden incluir información sobre el estado de la red, mediciones de tráfico, etc. En una realización, cada nodo 230 está configurado para acceder a datos de series de tiempo que se derivan de varios medios de comunicación social, tal como Twitter® o Facebook®, entre otras posibilidades. El nodo 230 podría, por ejemplo, recuperar tuits en tiempo real (o casi en tiempo real) a través de una API proporcionada por Twitter®. El nodo 230 está configurado para procesar los datos de series de tiempo sin procesar para generar uno o más flujos de datos 520 y luego transmitir el flujo(s) de datos generado 520 a los nodos vecinos. Los flujos de datos generados mediante el procesamiento de datos de series temporales sin procesar pueden denominarse en el presente documento "flujos de datos nativos".
Un nodo 230 dado también puede ejecutar una o más funciones de flujo 510 para procesar los flujos de datos 520 recibidos de los nodos vecinos 230. Un flujo de datos recibido 520 podría ser generado por un nodo ascendente 230 basado en datos de series de tiempo sin procesar registrados por ese nodo, o generado en base a otros flujos de datos 520 recibidos por ese nodo ascendente. De manera similar a lo anterior, el nodo 230 está configurado para procesar los flujos de datos recibidos 520 para generar flujos de datos adicionales 520 y luego transmitir este flujo(s) de datos 520 a los nodos vecinos. Los flujos de datos generados mediante el procesamiento de otros flujos de datos pueden denominarse en el presente documento "flujos de datos abstractos".
Al generar un flujo de datos 520, el nodo 230 está configurado para transmitir el flujo de datos 520 al servicio de gestión 150 y/o a la nube de procesamiento distribuido 260, como se menciona. El servicio de gestión 150 recopila flujos de datos 520 de los nodos 230 dentro de la red de malla inalámbrica 202 y luego puede realizar varias operaciones de procesamiento adicionales con esos flujos de datos 520 para identificar eventos de red asociados con la red de servicios públicos 100 y/o la red de malla inalámbrica 202, así como los datos de consumo. Haciéndolo así, el servidor 254 puede caracterizar datos de series temporales asociados con los nodos 230, incluyendo datos de series de tiempo sin procesar y flujos de datos recibidos, y luego identifique eventos de red asociados con patrones anormales dentro de esos datos de series de tiempo. Esos eventos de red pueden incluir bajadas/subidas de tensión, líneas eléctricas caídas, mal funcionamiento de electrodomésticos, posibles incendios y fraudes, entre otros. El servidor 254 también puede procesar datos de series de tiempo para identificar patrones esperados o normales, incluyendo datos de consumo, datos de calidad de servicio, etc. El servidor 254 puede entonces analizar estos datos para calcular las predicciones de carga, estimaciones de la demanda, etc.
Por ejemplo, un nodo 230 determinado podría configurarse para participar en la identificación de subidas (o bajadas) de tensión mediante la ejecución de una función de flujo que genera un promedio móvil de los niveles de tensión asociados con el nodo 230. Cuando el nivel de tensión en un momento dado excede (o cae por debajo) del promedio móvil por una cantidad, valor de umbral, el nodo 230 podría alertar al servidor 254. El servidor 254 podría entonces identificar que se está produciendo un aumento (o caída) de tensión en la región donde reside el nodo. El servidor 254 también podría identificar subidas o bajadas de tensión correlacionando múltiples alertas recibidas de múltiples nodos 230 que residen dentro de la misma región. En general, un nodo 230 puede combinar datos asociados con otros dispositivos o flujos de datos para obtener información que refleje el consumo, calidad y uso del servicio, así como previsiones de facturación.
En otro ejemplo, un nodo dado 230 podría configurarse para ejecutar una función de flujo que genera un promedio móvil de la carga de tensión asociada con un transformador al que está acoplado el nodo 230. Cuando el promedio móvil excede un nivel de umbral, el nodo 230 podría notificar al servidor 254 que un incendio puede ser inminente. El nodo 230 también podría calcular el valor de umbral dinámicamente ejecutando una función de flujo en datos de series temporales que reflejan la temperatura ambiente asociada con el nodo 230. El nodo 230 podría entonces ajustar el umbral en función del tipo de transformador, por ejemplo, ejecutando una función de flujo para analizar los datos de la placa de identificación asociados con ese transformador y luego generar un valor de carga nominal para ese tipo particular de transformador. El nodo 230 también podría recibir el valor de umbral del servidor 254.
En otro ejemplo más, un nodo 230 dado podría configurarse para participar en la identificación del fraude ejecutando una función de flujo para caracterizar patrones de uso asociados con un consumidor al que está acoplado el nodo 230 y luego identificar patrones comúnmente asociados con el fraude. Cuando se detecta un patrón de uso comúnmente asociado con el fraude, el nodo 230 podría notificar al servidor 254. Tal patrón podría ser un consumo anormalmente alto en comparación con los consumidores vecinos, o una divergencia entre la carga medida en un transformador que acopla un conjunto de contadores y la potencia total consumida en esos contadores, entre otras posibilidades.
Los expertos en la materia reconocerán que las funciones de flujo diseñadas para realizar cálculos relacionados con cualquier utilidad consumible también pueden aplicarse a cualquier otra utilidad consumible. Por ejemplo, las técnicas de detección de fraude descritas anteriormente pueden aplicarse para identificar pérdidas en el contexto del consumo de agua. SvDK 426 de las figuras 4A-4B está configurado para permitir que las funciones de flujo generadas para una utilidad se apliquen para realizar cálculos análogos con otra utilidad.
Un nodo 230 dado puede identificar eventos de red basados en el análisis de flujos de datos recopilados de un medio de comunicación social (como la API de Twitter®, entre otras). Por ejemplo, un flujo de datos recopilado de un medio de comunicación social podría reflejar descripciones de líneas eléctricas caídas, árboles caídos y otros eventos que pueden afectar la funcionalidad de la red de malla inalámbrica 202 y la red de servicios públicos 100. El nodo 230 podría ejecutar una función de flujo para buscar en ese flujo de datos referencias específicas a tales eventos. Los usuarios que contribuyen al medio de comunicación social mencionado anteriormente generalmente crean las descripciones incluidas en el flujo de datos en forma de publicaciones, tuits, etc. El nodo 230 podría asignar un factor de credibilidad o valor de confianza a cada usuario para validar esas descripciones. De esta manera, el nodo 230 y la red de flujo 500 en conjunto, puede incorporar datos cualitativos proporcionados por seres humanos con cierto nivel de confianza.
En general, la red de flujo 500 puede configurarse para realizar una amplia variedad de operaciones de procesamiento distribuidas para identificar eventos que ocurren dentro de las redes subyacentes, incluyendo la red de malla inalámbrica 202 y la red de servicios públicos 100. La red de flujo 500 también puede configurarse para realizar operaciones generales de procesamiento (es decir, más allá de la identificación de eventos). En una realización, el servidor 254 dentro del servicio de gestión 150 y/o la nube de procesamiento distribuido 260 puede implementar una funcionalidad de tipo de reducción de mapa asignando funciones de flujo a nodos y luego reduciendo los flujos de datos generados por la ejecución de las funciones de flujo asignadas al recopilar y procesar esos flujos de datos. De esta manera, el servidor 254 es capaz de configurar la red de flujo 500 para operar como un sistema genérico, informático distribuido. Los expertos en la materia reconocerán que el servidor 254 puede configurar la red de flujo 500 para implementar cualquier forma técnicamente factible de procesamiento distribuido, más allá de reducción de mapa. En general, la red de flujo 500 refleja un sistema informático distribuido que combina el procesamiento, extrapolación, interpolación y análisis de flujos de datos utilizando flujos históricos y en tiempo real a través del procesamiento por lotes en línea y en paralelo.
En una realización, el servidor 254 y/o la nube de procesamiento distribuido 260 están configurados para orquestar la distribución de tareas de procesamiento y/o almacenamiento de datos a través de los diversos nodos 230 dentro de la red de flujo 500 de manera centralizada. Haciéndolo así, el servidor 254 y/o la nube de procesamiento distribuido 260 pueden asignar operaciones de procesamiento específicas a diferentes nodos, asignar cantidades particulares de almacenamiento de datos a diferentes nodos y, en general, dictar algunas o todas las operaciones de configuración a esos nodos.
En otra realización, los nodos 230 realizan un procedimiento de autoorquestación que ocurre de una manera relativamente distribuida, es decir, sin la participación de una unidad centralizada como el servidor 254 o la nube de procesamiento distribuido 260. Haciéndolo así, cada nodo 230 puede ejecutar una función de flujo para negociar responsabilidades de procesamiento y/o almacenamiento de datos con nodos vecinos. Los nodos 230 pueden realizar tales negociaciones para optimizar el uso de energía, rendimiento de procesamiento, ancho de banda, tasas de datos, etc. Por ejemplo, los nodos 230 podrían negociar una distribución de tareas de procesamiento que aproveche las capacidades de procesamiento de los nodos alimentados por energía solar durante las horas del día, y luego redistribuya esas operaciones a los nodos alimentados por la red de servicios públicos 100 durante las horas no diurnas. En otro ejemplo, un grupo de nodos 230 podría negociar comunicaciones coordinadas utilizando una velocidad de datos específica para optimizar el consumo de energía. En cualquier momento dado, el servidor 254 y/o la nube de procesamiento distribuido 260 pueden asumir el control directo sobre los nodos 230, provocando así que los nodos 230 pasen de la autoorquestación a la orquestación centralizada. En una realización adicional, uno o más nodos 130 pueden realizar algunas o todas las funciones asociadas con el servidor 154, realizando así diversas actividades relacionadas con la gestión de la red desde dentro de la red de malla inalámbrica 202.
Los nodos 230 pueden iniciar acciones específicas basadas en la ejecución de una o más funciones de flujo 510. Por ejemplo, un nodo dado 230 podría ejecutar una función de flujo 510 que compara los valores de temperatura y humedad con los valores umbral de temperatura y humedad. El nodo 230 podría entonces determinar que tanto la temperatura como la humedad han excedido los valores umbral respectivos durante un período de tiempo específico, y luego determinar que es probable que crezca moho en la ubicación ocupada por el nodo. El nodo 230 podría entonces tomar medidas específicas para contrarrestar dicho crecimiento, incluida la activación de un dispositivo de ventilación, o simplemente notificar al servicio de gestión 150. En general, cada nodo 230 está configurado para procesar y responder a datos de series de tiempo registrados, flujos de datos recibidos y flujos de datos generados y para generar información y/o alertas basadas en dicha monitorización.
Al ejecutar una función de flujo 510, un nodo 230 dado puede recibir parámetros de control 530 del servicio de gestión 150 que influyen en la ejecución de esas funciones de flujo 510. Por ejemplo, el nodo 230-1 podría recibir los parámetros de control 530-1 que reflejan una carga de tensión esperada promedio en el nodo 230-1. El nodo 230-1 podría registrar la carga de tensión real, comparar ese valor registrado con los parámetros de control 530-1, y luego realizar una acción específica basada en el resultado, tal como, por ejemplo, informar al servicio de gestión 150 un valor binario que indica si se excedió la carga de tensión promedio esperada, entre otras posibilidades. En el ejemplo anterior, una de las funciones de flujo 510-1 ejecutada por el nodo 230-1 reflejaría la operación de comparación entre las cargas de tensión reales y esperadas.
En una realización, el servidor 254 puede configurar los nodos 230 para operar de acuerdo con una política que indica pautas para interactuar con los nodos de otras redes. Cada nodo 230 configurado según la política puede compartir recursos de red, enrutar paquetes de acuerdo con esos otros nodos y, en general, interoperar con ellos en función de la política. Por ejemplo, el nodo 230 podría configurarse de acuerdo con una política que indica que el 40 % del tráfico recibido de una red adyacente a la red de malla inalámbrica 202 debe aceptarse y enrutarse a través de la red de malla inalámbrica 202 en nombre de la red adyacente. En otro ejemplo, el nodo 230 podría configurarse de acuerdo con otra política que indica que el tráfico de una primera red adyacente debe enrutarse de acuerdo con un primer conjunto de pautas, mientras que el tráfico asociado con una segunda red adyacente debe enrutarse de acuerdo con el segundo conjunto de pautas. En otro ejemplo más, el nodo 230 podría configurarse de acuerdo con una política que especifica cómo debe enrutarse el tráfico recibido de una red adyacente a través de la red de malla inalámbrica 202 para llegar a otra red adyacente. La técnica descrita en el presente documento permite agregar nuevos nodos 230 a la red de malla inalámbrica y luego configurarlos de acuerdo con la misma política o políticas ya asociadas con otros nodos 230 preexistentes en la red de malla inalámbrica 202. De forma adicional, esta técnica permite que la red de malla inalámbrica 202 opere de manera relativamente consistente a través de los nodos 230 sin requerir una consulta continua del servidor 254 con respecto a las decisiones de enrutamiento. En su lugar, los nodos 230 solo necesitan operar de acuerdo con la política configurada.
Como información general, diferentes nodos 230 dentro de la red de flujo 500 pueden recibir diferentes parámetros de control 530. Cada uno de estos nodos 230 puede ejecutar funciones de flujo 510, basado en los parámetros de control recibidos 530, para procesar datos de series de tiempo sin procesar y/o flujos de datos recibidos 520. Al procesar datos de series de tiempo sin procesar, un nodo 230 puede realizar la detección y/o corrección de errores para modificar los datos de la serie de tiempo, y también puede dividir una serie de tiempo dada en dos o más series de tiempo separadas, como se describe con mayor detalle a continuación junto con la figura 6.
La figura 6 ilustra un escenario a modo de ejemplo en el que un nodo de la figura 5 genera un conjunto de flujos de datos basados en datos de series temporales registrados, de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se muestra, el nodo 230 registra las series temporales 600, 610 y 620 y recibe el parámetro de control 630. El nodo 230 ejecuta las funciones de flujo 602, 612 y 622 con la serie temporal recibida y, potencialmente, parámetros de control 630, para generar flujos de datos 604, 606, 614 y 624.
Las series de tiempo 600, 610 y 620 generalmente incluyen una serie de pares ordenados, donde cada par ordenado incluye un dato y una marca de tiempo. El dato en un par ordenado dado podría ser, por ejemplo, una lectura específica del sensor, o, como alternativa, una colección de lecturas del sensor. La marca de tiempo refleja una hora específica en la que se registró o calculó el dato. Ocasionalmente, porciones de una serie temporal determinada pueden estar dañadas o faltar. Por ejemplo, la serie temporal 620 incluye un par ordenado corrupto, como se muestra. El nodo 230 está configurado para detectar datos perdidos y/o dañados y para tomar medidas específicas para mitigar tales problemas. Por ejemplo, el nodo 230 podría ejecutar la función de flujo 612 para sustituir un par ordenado válido en la serie temporal 610 en lugar del par ordenado que falta. La operación de sustitución podría ser, por ejemplo, una operación de relleno hacia adelante, entre otros. Como alternativa, el nodo 230 podría incorporar un par ordenado de marcador de posición que indica que no hay datos disponibles para el tiempo correspondiente. En otras situaciones, el nodo 230 podría ejecutar una función de flujo para realizar la corrección de errores, reparando así pares ordenados sujetos a formas recuperables de corrupción de datos. Con este enfoque, el tráfico de red puede reducirse porque no es necesario transmitir los datos corruptos al servidor 254 para su reparación. En su lugar, los datos se reparan antes de la transmisión. En algunos casos, solo se puede transmitir un subconjunto mucho más pequeño de las salidas calculadas de los flujos de datos para reducir aún más las necesidades de ancho de banda de la red y la latencia de los datos.
El nodo 230 también está configurado para separar series de tiempo individuales en múltiples, series temporales diferenciadas. Por ejemplo, el nodo 230 podría ejecutar la función de flujo 602 para separar la serie de tiempo 600 en flujos de datos 604 y 606. Como se muestra, cada par ordenado de series de tiempo 600 incluye un valor de tensión y un valor de corriente registrados en un momento particular. El nodo 230 podría ejecutar la función de flujo 602 para generar el flujo de datos 604 que refleja solo los valores de tensión de la serie de tiempo 600 en función del tiempo, así como el flujo de datos 606 que refleja solo los valores actuales de la serie temporal 600 en función del tiempo.
En una realización, flujos de datos asociados con porciones relacionadas de la red de flujo 500, la red de malla inalámbrica 202 y/o la red de servicios públicos 100 pueden agruparse de forma lógica para crear "estructuras de flujo". Por ejemplo, una estructura de flujo podría incluir un flujo de datos asociado con un transformador que refleje la carga asociada con el transformador. La estructura de flujo también podría incluir uno o más flujos de datos asociados con contadores inteligentes acoplados aguas abajo de ese transformador y configurados para medir el consumo aguas abajo. Un nodo dado 230 puede configurarse para agrupar flujos de datos en una estructura de flujo, o el servidor 254 puede ser responsable de realizar esa agrupación. La agrupación de flujos de datos de esta manera permite a los clientes de servicios públicos generar funciones de flujo que realizan cálculos en una estructura de flujo completa, haciendo que ciertos tipos de cálculos sean más simples de manejar.
Los expertos en la materia comprenderán que el nodo 230 puede realizar cualquier forma técnicamente factible de procesamiento de datos en tiempo real para convertir una serie temporal recibida en un flujo de datos. De forma adicional, el nodo 230 puede procesar los datos recibidos para identificar eventos asociados con esos datos y luego generar un flujo de datos que refleje esos eventos. De esta forma, el nodo 230 puede configurarse para generar un informe de estado en tiempo real. Dicho informe puede reflejar el estado del nodo 230 o el entorno de red asociado con el nodo 230. La arquitectura de red general donde reside el nodo 230, incluyendo la red de servicios públicos 100, la red de malla inalámbrica 202 y la red de transmisión 500, se describe con mayor detalle a continuación junto con la figura 7.
La figura 7 ilustra una arquitectura de red 700 que incluye la red de servicios públicos 100 de la figura 1, la red de malla inalámbrica 202 de la figura 2, y la red de flujo 500 de la figura 5, de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se muestra, la red de flujo 500 reside por encima de la red de malla inalámbrica 202, que, a su vez, reside por encima de la red de servicios públicos 100. La red de servicios públicos 100 incluye los diversos elementos de red que se muestran en la figura 1, y la red de malla inalámbrica incluye los diversos nodos 230 que se analizaron anteriormente junto con las figuras 2-3 y 5. Como también se muestra, la red de flujo 500 se subdivide en una nube privada 710 y una nube pública 720. Cada nube privada 710 y nube pública 720 incluye un conjunto diferente de subredes de clientes 500-1 a 500-4. Las subredes de clientes 500-1 a 500-4 generalmente reflejan diferentes partes de la red de flujo 500 que pueden configurarse de forma independiente.
En una realización, las subredes de clientes 500-1 y 500-2 incluyen conjuntos compartidos de nodos 230, mientras las subredes de clientes 500-3 y 500-4 incluyen conjuntos de nodos separados, dedicados 230. Como información general, un cliente determinado se suscribe a flujos de datos específicos generados por la subred del cliente con la que está asociado ese cliente. Cada subred de cliente 500-1 a 500-4 se puede configurar por separado y se puede mantener, utilizando las técnicas descritas anteriormente para gestionar la red de flujo 500, mediante el servicio de gestión 150.
Haciendo referencia general a las figuras 1-7, la arquitectura de red descrita hasta ahora permite el procesamiento complejo, distribuido para que ocurra en ubicaciones de borde asociadas con nodos dentro de esa arquitectura de red. Por consiguiente, los datos que de otro modo se transmitirían al servicio de gestión 150 para su procesamiento pueden, en su lugar, procesarse en o cerca del lugar donde se recopilan esos datos. Por lo tanto, el procesamiento de datos puede ocurrir en tiempo real, es decir, mientras los datos están "en vuelo", y sin aumentar sustancialmente el tráfico de red.
En una realización, la red de flujo 500 puede integrarse en un centro de datos y cada nodo 230 de esa red puede configurarse para monitorizar varias cualidades de un servidor particular dentro de ese centro de datos. Un nodo 230 dado puede medir la temperatura, la utilización, la carga de tareas, operaciones de entrada/salida (E/S), ubicación, etc., para un servidor en particular con el fin de determinar el estado operativo de ese servidor. La red de transmisión 500 como un todo puede luego agregar información de estado a través de todos los servidores en el centro de datos e identificar (i) servidores particulares que están sobrecargados y no deben asignarse nuevas tareas, y (ii) otros servidores que están infrautilizados y deben asignarse nuevas tareas. Entre otras cosas, este enfoque permite que la red de transmisión 500 optimice la velocidad de las operaciones de E/S dentro del centro de datos porque las tareas que involucran operaciones de E/S pesadas se pueden asignar a servidores de baja temperatura en lugar de servidores de alta temperatura, aumentando así la velocidad con la que se pueden realizar esas operaciones de E/S.
También se describen las técnicas descritas hasta ahora, de manera escalonada, a continuación junto con las figuras 8-11.
La figura 8 es un diagrama de flujo de las etapas del método para generar un flujo de datos basado en datos de series de tiempo registrados, de acuerdo con una realización de la presente invención. Aunque las etapas del método se describen junto con los sistemas de las figuras 1-7, los expertos en la técnica entenderán que cualquier sistema configurado para realizar las etapas del método, en cualquier orden, está dentro del alcance de la presente invención.
Como se muestra, un método 800 comienza en la etapa 802, donde un nodo 230 dentro de la red de malla inalámbrica 202 de la figura 2, configurado para implementar una porción de la red de flujo 500 de la figura 5, recibe un flujo de parámetros de control del servidor 254 dentro del servicio de gestión 150. Los parámetros de control generalmente incluyen valores para ser ingresados a las funciones de flujo ejecutadas por el nodo 230. Esos valores podrían incluir, por ejemplo, un promedio variable en el tiempo de una cantidad medida por el nodo 230, un valor umbral para tal cantidad, por encima del cual pueden surgir problemas de seguridad u otros tiempos de valores que influyen en la ejecución de una función de flujo.
En la etapa 804, el nodo 230 registra datos de series de tiempo sin procesar a través de una matriz de sensores acoplada al mismo. El nodo 230 puede registrar una amplia variedad de diferentes tipos de datos, incluyendo datos ambientales asociados con una ubicación donde reside el nodo 230, información de estado asociada con el nodo 230 o las diversas redes con las que está asociado el nodo 230, y otros datos que varían con el tiempo.
En la etapa 806, el nodo 230 ejecuta una primera función de flujo para detectar y/o corregir datos faltantes o dañados en los datos de series de tiempo sin procesar, generando así datos preprocesados. El nodo 230 podría, por ejemplo, determinar que los datos de la serie de tiempo sin procesar tienen una frecuencia particular y, por lo tanto, deben incluir datos para intervalos de tiempo específicos, y luego identificar que faltan datos para uno de esos intervalos. El nodo 230 también podría, en otro ejemplo, realizar un procedimiento de comprobación de errores para determinar que los datos de la serie temporal están dañados. En diversas realizaciones, puede omitirse la etapa 806.
En la etapa 808, el nodo 230 ejecuta una segunda función de flujo para generar uno o más flujos de datos basados en los datos preprocesados. En una realización, el nodo 230 separa los datos preprocesados en dos o más series temporales, generando así dos o más nuevos flujos de datos. Los flujos de datos creados de esta manera pueden denominarse "flujos nativos", ya que esos flujos incluyen esencialmente datos de series de tiempo sin procesar. El nodo 230 también puede ejecutar la segunda función de flujo en función de otros datos de series temporales registrados por el nodo 230. Por ejemplo, el nodo 230 podría ejecutar una función de flujo que compara los datos de series de tiempo preprocesados con otro conjunto de datos de series de tiempo, y luego generar un nuevo flujo de datos para reflejar el resultado de esa comparación.
En la etapa 810, el nodo 230 transmite los flujos de datos generados en la etapa 808 a uno o más nodos vecinos. Cada nodo 230 que recibe los flujos de datos transmitidos en la etapa 810 puede entonces, a su vez, implementar una técnica para procesar flujos de datos recibidos para generar nuevos flujos de datos, como se ha descrito junto con la figura 9. En una realización, las etapas del método 800 se implementan como una "tubería de datos" definida por SvDK 426 y ejecutada dinámicamente por la arquitectura informática subyacente de la red de flujo 500.
La figura 9 es un diagrama de flujo de las etapas del método para generar uno o más flujos de datos en base a uno o más flujos de datos recibidos, de acuerdo con una realización de la presente invención. Aunque las etapas del método se describen junto con los sistemas de las figuras 1-7, los expertos en la técnica entenderán que cualquier sistema configurado para realizar las etapas del método, en cualquier orden, está dentro del alcance de la presente invención.
Como se muestra, en la etapa 902, un nodo 230 recibe un flujo de parámetros de control del servidor 254 dentro del servicio de gestión 150, similar a la etapa 802 del método 800. En la etapa 904, el nodo 230 recibe una pluralidad de flujos de datos de nodos vecinos, aguas arriba. Los nodos ascendentes pueden haber generado esos flujos de datos basados en datos de series de tiempo registrados o, como alternativa, puede haber generado esos flujos de datos basados en otros flujos de datos recibidos. En la etapa 906, el nodo 230 ejecuta una o más funciones de flujo con la pluralidad de flujos de datos para generar uno o más flujos de datos adicionales. En la etapa 908, el nodo 230 transmite los flujos de datos adicionales a nodos vecinos, aguas abajo.
Haciendo referencia general a las figuras 8 - 9, los expertos en la materia entenderán que un nodo individual 230 puede implementar los métodos 800 y 900 simultáneamente. De forma adicional, un nodo individual 230 puede implementar ciertas etapas del método 800 junto con ciertas etapas del método 900. Por ejemplo, un nodo 230 puede ejecutar una función de flujo dada con datos de series de tiempo sin procesar registrados por el nodo 230 y, adicionalmente, con uno o más flujos de datos recibidos por ese nodo.
El servidor 254 dentro del servicio de gestión 150, o una colección de servidores asociados con un centro de datos, generalmente configura los nodos 230 dentro de la red de malla inalámbrica 202 para implementar la red de flujo 500, como se ha descrito previamente en el presente documento. El servidor 254 puede entonces identificar varios eventos que pueden ocurrir dentro de la red de servicios públicos 100 o la red de malla inalámbrica 202 implementando una técnica descrita con mayor detalle a continuación junto con la figura 10.
La figura 10 es un diagrama de flujo de las etapas del método para evaluar las condiciones asociadas con la arquitectura de red de la figura 7, de acuerdo con una realización de la presente invención. Aunque las etapas del método se describen junto con los sistemas de las figuras 1-7, los expertos en la técnica entenderán que cualquier sistema configurado para realizar las etapas del método, en cualquier orden, está dentro del alcance de la presente invención.
Como se muestra, un método 1000 comienza en la etapa 1002, donde el servidor 254 dentro de la servicio de gestión 150 recibe flujos de datos de los nodos 230 dentro de la red de malla inalámbrica 202 configurada para implementar la red de flujo 500. Cada uno de estos nodos podría configurarse, por ejemplo, para implementar uno o ambos de los métodos 800 y 900 discutidos anteriormente junto con las figuras 8-9, respectivamente.
En la etapa 1004, el servidor 254 identifica eventos a nivel de flujo asociados con los flujos de datos recibidos. Como se denomina en el presente documento, un "evento a nivel de flujo" generalmente incluye cualquier evento que sea identificable en base a un solo flujo de datos. El servidor 254 pudo identificar, por ejemplo, patrones dentro de un flujo de datos en particular, o determinar que un valor asociado con un flujo de datos en particular excede un valor preestablecido mantenido por el servidor 254, entre otras posibilidades.
En la etapa 1006, el servidor 254 identifica eventos a nivel de red correlacionando flujos de datos o eventos a nivel de flujo entre sí. Por ejemplo, el servidor 254 podría identificar un corte de energía o el inicio de un corte de energía en una región dada determinando que una colección de flujos de datos asociados con esa región se han desviado de los valores nominales respectivos en una cantidad de umbral de manera correlacionada con patrones de cortes anteriores. El servidor 254 puede implementar una amplia variedad de técnicas diferentes para correlacionar datos, identificando así una multitud de eventos diferentes dentro de la red de servicios públicos 100 y/o la red de malla inalámbrica 202. Al procesar flujos de datos de la manera descrita en el presente documento, el servidor 254 puede generar una serie temporal de resultados, donde cada elemento de la serie temporal de resultados se genera mediante el procesamiento de uno o más elementos de los flujos de datos recibidos y las marcas de tiempo correspondientes.
En la etapa 1008, el servidor 254 inicia una o más acciones en respuesta a los eventos identificados. El servidor 254 puede emitir comandos a los nodos individuales 230 o grupos de nodos 230, incluyendo comandos para modificar el estado operativo de esos nodos. El servidor 254 también puede apagar nodos específicos, activar otros nodos o ajustar trayectorias entre nodos. Cualquier tipo de acción orientada a la red cae dentro del alcance de la presente invención. El servidor 254 también puede interactuar con los clientes de la red de servicios públicos (u otros asociados con la red de servicios públicos) 100 para personalizar porciones de la red de flujo 500 para implementar funciones de flujo específicas, como se describe con mayor detalle a continuación junto con la figura 11.
La figura 11 es un diagrama de flujo de las etapas del método para configurar un nodo dentro de la red de flujo de la figura 5 para generar un flujo de datos, de acuerdo con una realización de la presente invención. Aunque las etapas del método se describen junto con los sistemas de las figuras 1-7, los expertos en la técnica entenderán que cualquier sistema configurado para realizar las etapas del método, en cualquier orden, está dentro del alcance de la presente invención.
Como se muestra, un método 1100 comienza en la etapa 1102, donde SvDK 426 dentro del servidor 254 recibe una especificación de función de flujo. SvDK 426 es una aplicación de software configurada para generar una interfaz de usuario a través de la cual un usuario puede definir una función de flujo. SvDK 426 podría ser, por ejemplo, un entorno de programación asociado con uno o más lenguajes de programación específicos, o, como alternativa, una interfaz gráfica de usuario (GUI) que admite la construcción de arrastrar y soltar de funciones de flujo, entre otras posibilidades. SvDK 426 puede incluir código del lado del servidor que se ejecuta en la unidad de procesamiento 400 así como código del lado del cliente que se ejecuta en un dispositivo informático remoto.
En la etapa 1104, SvDK 426 designa uno o más nodos específicos 230 para ejecutar la función de flujo especificada en la etapa 1102. SvDK 426 también puede recibir una designación específica del usuario de SvDK 426. En la etapa 1106, SvDK 426 empuja la función de flujo a los nodos 230 designados en la etapa 1104, configurando así esos nodos para ejecutar la función de flujo. En la etapa 1108, SvDK 426 hace que los nodos designados 230 generen nuevos flujos de datos ejecutando las funciones de flujo. Un nodo designado 230 podría ejecutar una nueva función de flujo con datos de series de tiempo sin procesar registrados por el nodo y/o con flujos de datos recibidos por el nodo. En la etapa 1110, SvDK 426 inicializa un portal que brinda acceso a los nuevos flujos de datos. El portal podría ser, por ejemplo, una dirección web que se actualiza periódicamente para reflejar uno o más valores asociados con los nuevos flujos de datos. En una realización, SvDK 426 también puede permitir al usuario especificar acciones que deben iniciarse en determinadas circunstancias en relación con los flujos de datos recién configurados, incluyendo la emisión de alertas o la realización de acciones a nivel de red.
Mediante la implementación del método 1100, SvDK 426 proporciona a un cliente de la red de servicios públicos la capacidad de configurar una porción de la red de flujo 500 para capturar y/o generar tipos específicos de datos en tiempo real. Por consiguiente, un cliente dado puede aprovechar el poder de cálculo de la red de flujo 500 para administrar de manera más efectiva la operación de la red de servicios públicos 100.
En suma, los nodos dentro de una red de malla inalámbrica están configurados para monitorear datos de series temporales asociados con una red de servicios públicos (o cualquier otra red de dispositivos), incluyendo fluctuaciones de tensión, niveles de corriente, datos de temperatura, mediciones de humedad y otras cantidades físicas observables. Los nodos ejecutan funciones de flujo para procesar los datos de series temporales registrados y generar flujos de datos. El nodo está configurado para transmitir flujos de datos generados a los nodos vecinos. Un nodo vecino puede ejecutar otras funciones de flujo para procesar los flujos de datos recibidos, generando así flujos de datos adicionales. Un servidor acoplado a la red de malla inalámbrica recopila y procesa los flujos de datos para identificar los eventos que ocurren dentro de la red. Las técnicas descritas en el presente documento permiten la entrega de "datos como servicio" (DaaS) que representa una interfaz entre los enfoques tradicionales de software como servicio (SaaS) y plataforma como servicio (PaaS).
Una ventaja de las técnicas expuestas aquí es que la red de flujo permite que el procesamiento de la red ocurra en los bordes de la red, es decir, ubicaciones dentro de la red de flujo donde se recopilan realmente los datos. Por lo tanto, el procesamiento complejo que involucra a la red en conjunto se puede dividir en etapas de procesamiento atómico granulares que se realizan, de una forma distribuida, a través de la red de flujos, aprovechando así de forma más eficaz la potencia de procesamiento de la red. De forma adicional, ya que los datos se registran y poco después se procesan, ese dato se puede procesar en tiempo real que no es factible con los enfoques de la técnica anterior.
Las descripciones de la diversas realizaciones se han presentado para fines de ilustración, no pretenden ser exhaustivas o limitarse a las realizaciones divulgadas. Muchas modificaciones y variaciones serán evidentes para los expertos en la técnica sin apartarse del ámbito de las realizaciones descritas.
Aspectos de las presentes realizaciones pueden realizarse como un sistema, método o producto de programa informático. Por consiguiente, aspectos de la presente divulgación pueden adoptar la forma de una realización totalmente de hardware, una realización totalmente de software (incluido firmware, software residente, microcódigo, etc.) o una realización que combina aspectos de software y hardware que generalmente pueden denominarse en el presente documento un "circuito", "módulo" o "sistema". Asimismo, aspectos de la presente divulgación pueden adoptar la forma de un producto de programa informático incorporado en uno o más medios legibles por ordenador que tienen un código de programa legible por ordenador incorporado en el mismo.
Se puede utilizar cualquier combinación de uno o más medios legibles por ordenador. El medio legible por ordenador puede ser un medio de señal legible por ordenador o un medio de almacenamiento legible por ordenador. Un medio de almacenamiento legible por ordenador puede ser, por ejemplo, aunque no están limitados a, un sistema, dispositivo o aparato electrónico, magnético, óptico, electromagnético, infrarrojo, o semiconductor, o cualquier combinación adecuada de lo anterior. Ejemplos más específicos (una lista no exhaustiva) del medio de almacenamiento legible por ordenador incluirían los siguientes: una conexión eléctrica con uno o más cables, un disquete de ordenador portátil, un disco duro, una memoria de acceso aleatorio (RAM), una memoria de solo lectura (ROM), una memoria de solo lectura programable y borrable (EPROM o memoria Flash), una fibra óptica, una memoria de solo lectura de disco compacto (CD-ROM) portátil, un dispositivo de almacenamiento óptico, un dispositivo de almacenamiento magnético, o cualquier combinación adecuada de lo anterior. En el contexto de este documento, un medio de almacenamiento legible por ordenador puede ser cualquier medio tangible que pueda contener o almacenar un programa para su uso o en conexión con un sistema, aparato o dispositivo de ejecución de instrucciones.
Aspectos de la presente divulgación se describen a continuación con referencia a ilustraciones de diagramas de flujo y/o diagramas de bloques de métodos, aparatos (sistemas) y productos de programas informáticos de acuerdo con realizaciones de la divulgación. Se entenderá que cada bloque de las ilustraciones de diagramas de flujo y/o diagramas de bloques, y las combinaciones de bloques en las ilustraciones de diagramas de flujo y/o diagramas de bloques, se pueden poner en marcha mediante instrucciones de los programas informáticos. Estas instrucciones de programas informáticos se pueden proporcionar a un procesador de un ordenador universal, ordenador especializado u otro aparato de procesamiento de datos programable para producir una máquina, de manera que las instrucciones, que se ejecutan por medio del procesador del ordenador u otro aparato de procesamiento de datos programable, permiten la implementación de las funciones/acciones especificadas en el diagrama de flujo y/o el bloque o los bloques del diagrama de bloques. Dichos procesadores pueden ser, sin limitación, procesadores de propósito general, procesadores de propósito especial, procesadores específicos de la aplicación o procesadores programables en campo.
Se pueden proporcionar realizaciones de la divulgación a los usuarios finales a través de una infraestructura informática en la nube. La computación en la nube generalmente se refiere a la provisión de recursos informáticos escalables como un servicio a través de una red. Más formalmente, la computación en la nube puede definirse como una capacidad informática que proporciona una abstracción entre el recurso informático y su arquitectura técnica subyacente (por ejemplo, servidores, almacenamiento, redes), permitiendo un conveniente acceso de red bajo demanda a un grupo compartido de recursos informáticos configurables que se pueden aprovisionar y liberar rápidamente con un mínimo esfuerzo de gestión o interacción con el proveedor de servicios. Por lo tanto, la computación en la nube permite a un usuario acceder a recursos informáticos virtuales (por ejemplo, almacenamiento, datos, aplicaciones e incluso sistemas completos de computación virtualizados) en "la nube", sin tener en cuenta los sistemas físicos subyacentes (o las ubicaciones de esos sistemas) utilizados para proporcionar los recursos informáticos.
Típicamente, los recursos de computación en la nube se proporcionan a un usuario en una base de pago por uso, donde a los usuarios se les cobra solo por los recursos informáticos realmente utilizados (por ejemplo, una cantidad de espacio de almacenamiento consumido por un usuario o una cantidad de sistemas virtualizados instanciados por el usuario). Un usuario puede acceder a cualquiera de los recursos que residen en la nube en cualquier momento y desde cualquier lugar a través de Internet. En contexto de la presente divulgación, un usuario puede acceder a aplicaciones (por ejemplo, aplicaciones de procesamiento de video y/o análisis de voz) o datos relacionados disponibles en la nube.
El diagrama de flujo y los diagramas de bloques en las Figuras ilustran la arquitectura, funcionalidad, y operación de posibles implementaciones de sistemas, métodos y productos de programa de ordenador de acuerdo con diversas realizaciones de la presente divulgación. En este sentido, cada bloque en el diagrama de flujo o en los diagramas de bloques puede representar un módulo, segmento, o porción de código, que comprende una o más instrucciones ejecutables para implementar la una o más funciones lógicas especificadas. También cabe señalar que, en algunas implementaciones alternativas, las funciones observadas en el bloque pueden producirse fuera del orden observado en las Figuras. Por ejemplo, dos bloques mostrados en sucesión pueden, de hecho, ejecutarse sustancialmente al mismo tiempo, o los bloques a veces pueden ejecutarse en el orden inverso, dependiendo de la funcionalidad involucrada. También se observará que cada bloque de los diagramas de bloques y/o la ilustración del diagrama de flujo, y las combinaciones de bloques en los diagramas de bloques y/o la ilustración del diagrama de flujo, pueden implementarse mediante sistemas basados en hardware de propósito especial que realizan las funciones o acciones especificadas, o combinaciones de hardware de propósito especial e instrucciones informáticas.

Claims (9)

REIVINDICACIONES
1. Un método implementado por ordenador (1000) para realizar una operación de procesamiento distribuido a través de una red (500, 900) de nodos dentro de una red inteligente, comprendiendo el método:
configurar un primer nodo (230-1) que reside en una primera ubicación física dentro de una primera red (500, 900) para ejecutar una función de primer flujo (510-1) en una primera serie temporal de datos generados en el primer nodo (230-1) para generar además un primer flujo de datos (520-1) que comprende una pluralidad de elementos de datos con marca de tiempo;
configurar un segundo nodo (230-2) que reside en una segunda ubicación física dentro de la primera red (500, 900) para ejecutar una segunda función de flujo (510-2) en una segunda serie temporal de datos generados en el segundo nodo (230-2) para generar además un segundo flujo de datos (520-2) que comprende una segunda pluralidad de elementos de datos con marca de tiempo;
obtener, en un tercer nodo (230-4) que reside en una tercera ubicación física dentro de la primera red de datos (500, 900), el primer flujo de datos (520-1) desde el primer nodo (230-1) a través de una o más conexiones de red; obtener, en el tercer nodo (230-4), el segundo flujo de datos (520-2) desde el segundo nodo (230-2) a través de una o más conexiones de red; y
procesar, en el tercer nodo (230-4), el primer flujo de datos (520-1) y el segundo flujo de datos (520-2) para generar una serie temporal de resultados de procesamiento,
en el que el procesamiento del primer flujo de datos y el segundo flujo de datos está determinado por el tercer nodo, basado en una negociación con el primer y segundo nodo y sin la participación de una unidad centralizada, para optimizar uno o más del uso de energía y el rendimiento de procesamiento entre el primer, segundo y tercer nodos, estando el método caracterizado por que
al menos uno del primer, segundo y tercer nodos funcionan con energía solar, por que al menos uno del primer, segundo y tercer nodos están alimentados por una red de servicios públicos, y en que la negociación comprende la distribución de tareas de procesamiento al menos un nodo alimentado por energía solar durante las horas del día y la redistribución de las tareas de procesamiento al menos un nodo alimentado por la red de servicios públicos durante las horas no diurnas.
2. El método implementado por ordenador de la reivindicación 1, en el que configurar el primer nodo (230-1) comprende transmitir una especificación de la función del primer flujo (510-1) al primer nodo (230-1), en el que la primera función de flujo (510-1) es especificada por un usuario a través de un equipo de herramientas de desarrollo de software.
3. El método implementado por ordenador de la reivindicación 1, en el que la primera serie temporal de datos comprende una serie de valores de datos registrados por una matriz de sensores acoplada al primer nodo (230-1) y una serie de marcas de tiempo correspondientes a la serie de valores de datos, y el primer nodo (230-1) ejecuta la primera función de flujo para reparar datos perdidos o dañados dentro de la primera serie temporal de datos.
4. El método implementado por ordenador de la reivindicación 1, en el que procesar el primer flujo de datos (520-1) y el segundo flujo de datos (520-2) comprende generar una serie temporal de valores de correlación entre los valores de datos en el primer flujo de datos (520-1) y los valores de datos en el segundo flujo de datos (520-2), y que comprende además identificar un evento de red dentro de una segunda red subyacente a la primera red (500, 900) en base a la serie temporal de valores de correlación.
5. El método implementado por ordenador de la reivindicación 4, en el que el primer flujo de datos (520-1) incluye un primer valor de tensión asociado con el primer nodo (230-1), el segundo flujo de datos (520-2) incluye un segundo valor de tensión asociado con el segundo nodo (230-2), y la serie temporal de valores de correlación indica que el primer valor de tensión y el segundo valor de tensión difieren de un valor de tensión nominal por un monto umbral.
6. El método implementado por ordenador de la reivindicación 5, en el que el primer valor de tensión y el segundo valor de tensión exceden el valor de tensión nominal por la cantidad de umbral, y el evento de red comprende un oleaje dentro de la segunda red, o el primer valor de tensión y el segundo valor de tensión caen por debajo del valor de tensión nominal por el cantidad de umbral, y el evento de red comprende una caída dentro de la segunda red.
7. El método implementado por ordenador de la reivindicación 4, en el que el primer flujo de datos (520-1) refleja patrones de uso asociados con un primer consumidor al que está acoplado el primer nodo (230-1), el segundo flujo de datos (520-2) refleja los patrones de uso asociados con un segundo consumidor al que está acoplado el segundo nodo (230-2), y que comprende además detectar el fraude asociado con el primer consumidor o el segundo consumidor en función de la serie temporal de valores de correlación.
8. Un medio legible por ordenador no transitorio que almacena instrucciones de programa que, cuando se ejecutan por una unidad de procesamiento (400), hacen que la unidad de procesamiento (400) realice una operación de procesamiento distribuido a través de una red (500, 900) de nodos dentro de una red inteligente de acuerdo con las etapas del método de la reivindicación 1.
9. El medio de legible por ordenador no transitorio de la reivindicación 8, que almacena, además, instrucciones de programación que, cuando se ejecutan por la unidad de procesamiento (400), hacen que la unidad de procesamiento (400) realice las etapas enumeradas en cualquiera de las reivindicaciones 2 a 7.
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Families Citing this family (77)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8112253B2 (en) 2007-07-26 2012-02-07 Areva T&D, Inc. Energy management system that provides real time situation awareness of a potential energy management failure
US8538593B2 (en) * 2010-07-02 2013-09-17 Alstom Grid Inc. Method for integrating individual load forecasts into a composite load forecast to present a comprehensive synchronized and harmonized load forecast
US9727828B2 (en) 2010-07-02 2017-08-08 Alstom Technology Ltd. Method for evaluating operational and financial performance for dispatchers using after the fact analysis
US9558250B2 (en) 2010-07-02 2017-01-31 Alstom Technology Ltd. System tools for evaluating operational and financial performance from dispatchers using after the fact analysis
US8972070B2 (en) 2010-07-02 2015-03-03 Alstom Grid Inc. Multi-interval dispatch system tools for enabling dispatchers in power grid control centers to manage changes
US11271822B1 (en) * 2018-03-07 2022-03-08 Amdocs Development Limited System, method, and computer program for operating multi-feed of log-data in an AI-managed communication system
US10571493B2 (en) 2014-02-25 2020-02-25 Itron, Inc. Smart grid topology estimator
US11079417B2 (en) 2014-02-25 2021-08-03 Itron, Inc. Detection of electric power diversion
JP6134437B2 (ja) * 2014-03-18 2017-05-24 株式会社日立製作所 データ転送監視システム、データ転送監視方法、および拠点システム
US10859887B2 (en) 2015-09-18 2020-12-08 View, Inc. Power distribution networks for electrochromic devices
US10365532B2 (en) * 2015-09-18 2019-07-30 View, Inc. Power distribution networks for electrochromic devices
CN104092481B (zh) * 2014-07-17 2016-04-20 江苏林洋能源股份有限公司 一种通过电压特征区分台区和相别的方法
US9835662B2 (en) * 2014-12-02 2017-12-05 Itron, Inc. Electrical network topology determination
US11172273B2 (en) 2015-08-10 2021-11-09 Delta Energy & Communications, Inc. Transformer monitor, communications and data collection device
US10055869B2 (en) 2015-08-11 2018-08-21 Delta Energy & Communications, Inc. Enhanced reality system for visualizing, evaluating, diagnosing, optimizing and servicing smart grids and incorporated components
WO2017041093A1 (en) 2015-09-03 2017-03-09 Delta Energy & Communications, Inc. System and method for determination and remediation of energy diversion in a smart grid network
EP4290724A3 (en) 2015-09-18 2024-04-03 View, Inc. Power distribution networks for electrochromic devices
US11384596B2 (en) 2015-09-18 2022-07-12 View, Inc. Trunk line window controllers
WO2017058435A1 (en) * 2015-10-02 2017-04-06 Delta Energy & Communications, Inc. Supplemental and alternative digital data delivery and receipt mesh network realized through the placement of enhanced transformer mounted monitoring devices
US10419540B2 (en) * 2015-10-05 2019-09-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Architecture for internet of things
WO2017070646A1 (en) 2015-10-22 2017-04-27 Delta Energy & Communications, Inc. Data transfer facilitation across a distributed mesh network using light and optical based technology
WO2017070648A1 (en) 2015-10-22 2017-04-27 Delta Energy & Communications, Inc. Augmentation, expansion and self-healing of a geographically distributed mesh network using unmanned aerial vehicle technology
US10108480B2 (en) * 2015-11-06 2018-10-23 HomeAway.com, Inc. Data stream processor and method to counteract anomalies in data streams transiting a distributed computing system
US10419401B2 (en) * 2016-01-08 2019-09-17 Capital One Services, Llc Methods and systems for securing data in the public cloud
MX2018010238A (es) 2016-02-24 2019-06-06 Delta Energy & Communications Inc Red de malla 802.11s distribuida usando hardware de módulo de transformador para la captura y transmisión de datos.
FR3048536A1 (fr) * 2016-03-01 2017-09-08 Atos Worldgrid Utilisation d'un noeud intelligent dans un systeme intelligent et universel de supervision de processus industriels
US10935188B2 (en) 2016-03-04 2021-03-02 Aclara Technologies Llc Systems and methods for reporting pipeline pressures
US10291494B2 (en) 2016-04-20 2019-05-14 Cisco Technology, Inc. Distributing data analytics in a hierarchical network based on computational complexity
EP3446133B1 (en) * 2016-04-22 2020-05-13 DEPsys SA Method of determining mutual voltage sensitivity coefficients between a plurality of measuring nodes of an electric power network
US10430251B2 (en) * 2016-05-16 2019-10-01 Dell Products L.P. Systems and methods for load balancing based on thermal parameters
US10320689B2 (en) * 2016-05-24 2019-06-11 International Business Machines Corporation Managing data traffic according to data stream analysis
US10387198B2 (en) 2016-08-11 2019-08-20 Rescale, Inc. Integrated multi-provider compute platform
WO2018035143A1 (en) 2016-08-15 2018-02-22 Delta Energy & Communications, Inc. Integrated solution of internet of things and smart grid network
US11573965B2 (en) 2016-09-15 2023-02-07 Oracle International Corporation Data partitioning and parallelism in a distributed event processing system
US11615088B2 (en) 2016-09-15 2023-03-28 Oracle International Corporation Complex event processing for micro-batch streaming
US10627882B2 (en) 2017-02-15 2020-04-21 Dell Products, L.P. Safeguard and recovery of internet of things (IoT) devices from power anomalies
WO2018152249A1 (en) 2017-02-16 2018-08-23 View, Inc. Solar power dynamic glass for heating and cooling buildings
WO2018169429A1 (en) * 2017-03-17 2018-09-20 Oracle International Corporation Framework for the deployment of event-based applications
WO2018169430A1 (en) 2017-03-17 2018-09-20 Oracle International Corporation Integrating logic in micro batch based event processing systems
CN107194976B (zh) * 2017-03-31 2021-11-12 上海浩远智能科技有限公司 一种温度云图的处理方法和装置
US11161307B1 (en) * 2017-07-07 2021-11-02 Kemeera Inc. Data aggregation and analytics for digital manufacturing
KR101936942B1 (ko) * 2017-08-28 2019-04-09 에스케이텔레콤 주식회사 분산형 컴퓨팅 가속화 플랫폼 장치 및 분산형 컴퓨팅 가속화 플랫폼 운영 방법
US10418811B2 (en) * 2017-09-12 2019-09-17 Sas Institute Inc. Electric power grid supply and load prediction using cleansed time series data
US10503498B2 (en) * 2017-11-16 2019-12-10 Sas Institute Inc. Scalable cloud-based time series analysis
US10331490B2 (en) * 2017-11-16 2019-06-25 Sas Institute Inc. Scalable cloud-based time series analysis
EP3493349A1 (en) * 2017-12-01 2019-06-05 Telefonica Innovacion Alpha S.L Electrical energy optimal routing method between a source node and a destination node of a peer-to-peer energy network and system
CN108400586A (zh) * 2018-02-12 2018-08-14 国网山东省电力公司莱芜供电公司 一种适用于有源配电网的分布式故障自愈方法
CN110297625B (zh) * 2018-03-22 2023-08-08 阿里巴巴集团控股有限公司 应用的处理方法及装置
US10594441B2 (en) * 2018-04-23 2020-03-17 Landis+Gyr Innovations, Inc. Gap data collection for low energy devices
US10237338B1 (en) 2018-04-27 2019-03-19 Landis+Gyr Innovations, Inc. Dynamically distributing processing among nodes in a wireless mesh network
US10560313B2 (en) 2018-06-26 2020-02-11 Sas Institute Inc. Pipeline system for time-series data forecasting
US10685283B2 (en) 2018-06-26 2020-06-16 Sas Institute Inc. Demand classification based pipeline system for time-series data forecasting
EP3847548A4 (en) * 2018-09-10 2022-06-01 AVEVA Software, LLC EDGE HMI MODULE SERVER SYSTEM AND PROCEDURES
WO2020055819A1 (en) * 2018-09-10 2020-03-19 Aveva Software, Llc State edge module server system and method
WO2020089945A1 (en) * 2018-11-02 2020-05-07 Indian Institute Of Technology Delhi Multivariate data compression system and method thereof
US11212172B2 (en) * 2018-12-31 2021-12-28 Itron, Inc. Techniques for dynamically modifying operational behavior of network devices in a wireless network
US10785127B1 (en) 2019-04-05 2020-09-22 Nokia Solutions And Networks Oy Supporting services in distributed networks
CN111800443B (zh) * 2019-04-08 2022-04-29 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理系统和方法、装置以及电子设备
CN111797062B (zh) * 2019-04-09 2023-10-27 华为云计算技术有限公司 数据处理方法、装置和分布式数据库系统
US11411598B2 (en) 2019-05-29 2022-08-09 Itron Global Sarl Electrical phase computation using RF media
US20210105625A1 (en) * 2019-10-07 2021-04-08 Instant! Communications LLC Dynamic radio access mesh network
CN111082418B (zh) * 2019-12-02 2021-06-04 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 一种配电网设备拓扑关系分析系统及方法
EP4070485A4 (en) * 2019-12-05 2023-11-08 Aclara Technologies LLC WIRELESS SYNCHRONIZED MEASUREMENTS IN POWER DISTRIBUTION NETWORKS
TW202206925A (zh) 2020-03-26 2022-02-16 美商視野公司 多用戶端網路中之存取及傳訊
US11631493B2 (en) 2020-05-27 2023-04-18 View Operating Corporation Systems and methods for managing building wellness
CN111784026B (zh) * 2020-05-28 2022-08-23 国网信通亿力科技有限责任公司 基于云边端协同感知的变电站电气设备全方位体检系统
CN112615434A (zh) * 2020-06-14 2021-04-06 石霜霜 应用于边缘计算和云计算的数据管理方法及边缘计算平台
US11363094B2 (en) * 2020-07-20 2022-06-14 International Business Machines Corporation Efficient data processing in a mesh network of computing devices
CN111970342B (zh) * 2020-08-03 2024-01-30 江苏方天电力技术有限公司 一种异构网络的边缘计算系统
CN112492669A (zh) * 2020-11-06 2021-03-12 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种输变电设备物联网节点设备无线通信方法与系统
US20220190641A1 (en) * 2020-12-15 2022-06-16 Landis+Gyr Innovations, Inc. Adaptive metering in a smart grid
US11876855B2 (en) 2021-02-26 2024-01-16 TurbineOne, Inc. Discoverability and resource management of mesh-networked mobile nodes
CN114968032B (zh) * 2021-04-27 2024-02-02 广州地铁集团有限公司 一种策略编排处理方法、装置、设备、系统及存储介质
CN113315172B (zh) * 2021-05-21 2022-09-20 华中科技大学 一种电热综合能源的分布式源荷数据调度系统
US11968257B2 (en) 2022-01-14 2024-04-23 TurbineOne, Inc. Pruning a distributed database for an ad-hoc peer-to-peer (P2P) network
GB2618315A (en) * 2022-04-26 2023-11-08 Krakenflex Ltd Systems for and methods of operational metering for a distributed energy system
US20230388895A1 (en) * 2022-05-24 2023-11-30 Gigaband IP, LLC Methods and systems for providing wireless broadband using a local mesh network

Family Cites Families (118)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US872711A (en) * 1907-01-28 1907-12-03 Edwin M Case Attachment for ink-bottles.
US7284769B2 (en) 1995-06-07 2007-10-23 Automotive Technologies International, Inc. Method and apparatus for sensing a vehicle crash
US20020016639A1 (en) 1996-10-01 2002-02-07 Intelihome, Inc., Texas Corporation Method and apparatus for improved building automation
US7487112B2 (en) 2000-06-29 2009-02-03 Barnes Jr Melvin L System, method, and computer program product for providing location based services and mobile e-commerce
JP3730486B2 (ja) 2000-07-14 2006-01-05 株式会社東芝 気象レーダ
US20030126276A1 (en) * 2002-01-02 2003-07-03 Kime Gregory C. Automated content integrity validation for streaming data
US6930596B2 (en) 2002-07-19 2005-08-16 Ut-Battelle System for detection of hazardous events
EP1618706A4 (en) 2003-03-18 2009-04-29 Renesys Corp METHODS AND SYSTEMS FOR CONTROLLING ROUTING IN A NETWORK
US7630336B2 (en) 2004-10-27 2009-12-08 Honeywell International Inc. Event-based formalism for data management in a wireless sensor network
US7180300B2 (en) * 2004-12-10 2007-02-20 General Electric Company System and method of locating ground fault in electrical power distribution system
US7609158B2 (en) 2006-10-26 2009-10-27 Cooper Technologies Company Electrical power system control communications network
US7840377B2 (en) * 2006-12-12 2010-11-23 International Business Machines Corporation Detecting trends in real time analytics
US7853417B2 (en) 2007-01-30 2010-12-14 Silver Spring Networks, Inc. Methods and system for utility network outage detection
US7853545B2 (en) 2007-02-26 2010-12-14 International Business Machines Corporation Preserving privacy of one-dimensional data streams using dynamic correlations
US7472590B2 (en) 2007-04-30 2009-01-06 Hunter Solheim Autonomous continuous atmospheric present weather, nowcasting, and forecasting system
US7657648B2 (en) * 2007-06-21 2010-02-02 Microsoft Corporation Hybrid tree/mesh overlay for data delivery
US7969155B2 (en) * 2007-07-03 2011-06-28 Thomas & Betts International, Inc. Directional fault current indicator
US8595642B1 (en) 2007-10-04 2013-11-26 Great Northern Research, LLC Multiple shell multi faceted graphical user interface
US8005956B2 (en) 2008-01-22 2011-08-23 Raytheon Company System for allocating resources in a distributed computing system
US20110004446A1 (en) * 2008-12-15 2011-01-06 Accenture Global Services Gmbh Intelligent network
US8059541B2 (en) 2008-05-22 2011-11-15 Microsoft Corporation End-host based network management system
US20130262035A1 (en) * 2012-03-28 2013-10-03 Michael Charles Mills Updating rollup streams in response to time series of measurement data
US8271974B2 (en) * 2008-10-08 2012-09-18 Kaavo Inc. Cloud computing lifecycle management for N-tier applications
EP2377031A4 (en) 2008-12-05 2012-11-21 Social Communications Co REAL TIME CORE
US8274895B2 (en) * 2009-01-26 2012-09-25 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Dynamic management of network flows
US20100198655A1 (en) 2009-02-04 2010-08-05 Google Inc. Advertising triggers based on internet trends
EP2411888A4 (en) 2009-03-25 2014-05-14 Hewlett Packard Development Co POWER DISTRIBUTION UNIT FACILITY CORRELATION
US9218000B2 (en) * 2009-04-01 2015-12-22 Honeywell International Inc. System and method for cloud computing
CN102415064B (zh) * 2009-05-04 2015-01-21 法国电信公司 用于在通信网络中处理数据流的技术
EP2427862B1 (en) 2009-05-08 2016-07-27 Accenture Global Services Limited Building energy consumption analysis system
US9606520B2 (en) * 2009-06-22 2017-03-28 Johnson Controls Technology Company Automated fault detection and diagnostics in a building management system
US9977045B2 (en) 2009-07-29 2018-05-22 Michigan Aerospace Cororation Atmospheric measurement system
GB0913691D0 (en) 2009-08-05 2009-09-16 Ceravision Ltd Light source
US10110440B2 (en) 2009-09-30 2018-10-23 Red Hat, Inc. Detecting network conditions based on derivatives of event trending
US8417938B1 (en) 2009-10-16 2013-04-09 Verizon Patent And Licensing Inc. Environment preserving cloud migration and management
US8743198B2 (en) * 2009-12-30 2014-06-03 Infosys Limited Method and system for real time detection of conference room occupancy
US9129086B2 (en) * 2010-03-04 2015-09-08 International Business Machines Corporation Providing security services within a cloud computing environment
US8630283B1 (en) 2010-03-05 2014-01-14 Sprint Communications Company L.P. System and method for applications based on voice over internet protocol (VoIP) Communications
WO2011123104A1 (en) 2010-03-31 2011-10-06 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Cloud anomaly detection using normalization, binning and entropy determination
US20110298301A1 (en) * 2010-04-20 2011-12-08 Equal Networks, Inc. Apparatus, system, and method having a wi-fi compatible alternating current (ac) power circuit module
US8504689B2 (en) * 2010-05-28 2013-08-06 Red Hat, Inc. Methods and systems for cloud deployment analysis featuring relative cloud resource importance
US8555163B2 (en) 2010-06-09 2013-10-08 Microsoft Corporation Smooth streaming client component
WO2012006638A1 (en) 2010-07-09 2012-01-12 State Street Corporation Systems and methods for private cloud computing
US8423637B2 (en) * 2010-08-06 2013-04-16 Silver Spring Networks, Inc. System, method and program for detecting anomalous events in a utility network
WO2012031165A2 (en) * 2010-09-02 2012-03-08 Zaretsky, Howard System and method of cost oriented software profiling
US8887169B2 (en) * 2010-09-15 2014-11-11 Empire Technology Development Llc Task assignment in cloud computing environment
US8478800B1 (en) 2010-09-27 2013-07-02 Amazon Technologies, Inc. Log streaming facilities for computing applications
US9329908B2 (en) 2010-09-29 2016-05-03 International Business Machines Corporation Proactive identification of hotspots in a cloud computing environment
US8612615B2 (en) 2010-11-23 2013-12-17 Red Hat, Inc. Systems and methods for identifying usage histories for producing optimized cloud utilization
US8713147B2 (en) 2010-11-24 2014-04-29 Red Hat, Inc. Matching a usage history to a new cloud
JP2012113670A (ja) 2010-11-29 2012-06-14 Renesas Electronics Corp スマートメータ及び検針システム
KR20120066180A (ko) 2010-12-14 2012-06-22 한국전자통신연구원 시맨틱 홈 네트워크 관리 시스템, 시맨틱 홈 네트워크 관리를 위한 클라우드 추론 장치, 시맨틱 홈 네트워크, 시맨틱 홈 네트워크 접속 장치
US8863256B1 (en) * 2011-01-14 2014-10-14 Cisco Technology, Inc. System and method for enabling secure transactions using flexible identity management in a vehicular environment
US9275093B2 (en) 2011-01-28 2016-03-01 Cisco Technology, Inc. Indexing sensor data
US8774975B2 (en) * 2011-02-08 2014-07-08 Avista Corporation Outage management algorithm
US9419928B2 (en) 2011-03-11 2016-08-16 James Robert Miner Systems and methods for message collection
US20120239468A1 (en) 2011-03-18 2012-09-20 Ramana Yerneni High-performance supply forecasting using override rules in display advertising systems
US8856321B2 (en) 2011-03-31 2014-10-07 International Business Machines Corporation System to improve operation of a data center with heterogeneous computing clouds
US20120290651A1 (en) * 2011-05-13 2012-11-15 Onzo Limited Nodal data processing system and method
US9223632B2 (en) 2011-05-20 2015-12-29 Microsoft Technology Licensing, Llc Cross-cloud management and troubleshooting
US9450454B2 (en) 2011-05-31 2016-09-20 Cisco Technology, Inc. Distributed intelligence architecture with dynamic reverse/forward clouding
US9331480B2 (en) * 2011-05-31 2016-05-03 Cisco Technology, Inc. Variable topology distributed intelligence for utility grid control operation services
US8880925B2 (en) * 2011-06-30 2014-11-04 Intel Corporation Techniques for utilizing energy usage information
US20130013284A1 (en) 2011-07-05 2013-01-10 Haiqin Wang System and methods for modeling and analyzing quality of service characteristics of federated cloud services in an open eco-system
US9118219B2 (en) 2011-07-07 2015-08-25 Landis+Gyr Innovations, Inc. Methods and systems for determining an association between nodes and phases via a smart grid
JP2013033375A (ja) 2011-08-02 2013-02-14 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法、および、プログラム
US8789157B2 (en) 2011-09-06 2014-07-22 Ebay Inc. Hybrid cloud identity mapping infrastructure
US8612599B2 (en) 2011-09-07 2013-12-17 Accenture Global Services Limited Cloud service monitoring system
US20130091266A1 (en) 2011-10-05 2013-04-11 Ajit Bhave System for organizing and fast searching of massive amounts of data
US8547036B2 (en) * 2011-11-20 2013-10-01 Available For Licensing Solid state light system with broadband optical communication capability
US8826277B2 (en) 2011-11-29 2014-09-02 International Business Machines Corporation Cloud provisioning accelerator
WO2013079907A1 (en) 2011-11-30 2013-06-06 The University Of Surrey System, process and method for the detection of common content in multiple documents in an electronic system
DE102011122807B3 (de) 2011-12-31 2013-04-18 Elwe Technik Gmbh Selbstaktivierendes adaptives Messnetz und Verfahren zur Registrierung schwacher elektromagnetischer Signale, insbesondere Spherics-Burstsignale
GB2498708B (en) 2012-01-17 2020-02-12 Secure Cloudlink Ltd Security management for cloud services
US9294552B2 (en) * 2012-01-27 2016-03-22 MicroTechnologies LLC Cloud computing appliance that accesses a private cloud and a public cloud and an associated method of use
US9967159B2 (en) 2012-01-31 2018-05-08 Infosys Limited Systems and methods for providing decision time brokerage in a hybrid cloud ecosystem
US8553965B2 (en) 2012-02-14 2013-10-08 TerraRecon, Inc. Cloud-based medical image processing system with anonymous data upload and download
US9547509B2 (en) * 2012-02-23 2017-01-17 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for information acquisition of wireless sensor network data as cloud based service
US9479592B2 (en) 2012-03-30 2016-10-25 Intel Corporation Remote management for a computing device
US9027141B2 (en) 2012-04-12 2015-05-05 Netflix, Inc. Method and system for improving security and reliability in a networked application environment
US9319372B2 (en) 2012-04-13 2016-04-19 RTReporter BV Social feed trend visualization
US8862727B2 (en) 2012-05-14 2014-10-14 International Business Machines Corporation Problem determination and diagnosis in shared dynamic clouds
US20130325924A1 (en) 2012-06-05 2013-12-05 Mehran Moshfeghi Method and system for server-assisted remote probing and data collection in a cloud computing environment
US20140012574A1 (en) * 2012-06-21 2014-01-09 Maluuba Inc. Interactive timeline for presenting and organizing tasks
US9214836B2 (en) 2012-07-05 2015-12-15 Silver Spring Networks, Inc. Power grid topology discovery via time correlation of passive measurement events
US9436687B2 (en) * 2012-07-09 2016-09-06 Facebook, Inc. Acquiring structured user data using composer interface having input fields corresponding to acquired structured data
US9253054B2 (en) * 2012-08-09 2016-02-02 Rockwell Automation Technologies, Inc. Remote industrial monitoring and analytics using a cloud infrastructure
US9569804B2 (en) 2012-08-27 2017-02-14 Gridium, Inc. Systems and methods for energy consumption and energy demand management
US9288123B1 (en) 2012-08-31 2016-03-15 Sprinklr, Inc. Method and system for temporal correlation of social signals
US9983670B2 (en) * 2012-09-14 2018-05-29 Interaxon Inc. Systems and methods for collecting, analyzing, and sharing bio-signal and non-bio-signal data
US8659302B1 (en) 2012-09-21 2014-02-25 Nest Labs, Inc. Monitoring and recoverable protection of thermostat switching circuitry
US9689710B2 (en) * 2012-09-21 2017-06-27 Silver Spring Networks, Inc. Power outage notification and determination
US9264478B2 (en) 2012-10-30 2016-02-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Home cloud with virtualized input and output roaming over network
US9635033B2 (en) 2012-11-14 2017-04-25 University Of Virginia Patent Foundation Methods, systems and computer readable media for detecting command injection attacks
US9734220B2 (en) 2012-12-04 2017-08-15 Planet Os Inc. Spatio-temporal data processing systems and methods
US9674211B2 (en) 2013-01-30 2017-06-06 Skyhigh Networks, Inc. Cloud service usage risk assessment using darknet intelligence
US9558220B2 (en) * 2013-03-04 2017-01-31 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Big data in process control systems
US9519019B2 (en) * 2013-04-11 2016-12-13 Ge Aviation Systems Llc Method for detecting or predicting an electrical fault
US9330119B2 (en) 2013-04-11 2016-05-03 Oracle International Corporation Knowledge intensive data management system for business process and case management
US9438648B2 (en) 2013-05-09 2016-09-06 Rockwell Automation Technologies, Inc. Industrial data analytics in a cloud platform
US20140337274A1 (en) 2013-05-10 2014-11-13 Random Logics Llc System and method for analyzing big data in a network environment
WO2014194512A1 (en) 2013-06-07 2014-12-11 Microsoft Corporation Information sensors for sensing web dynamics
US20160239264A1 (en) 2013-06-10 2016-08-18 Ge Intelligent Platforms, Inc. Re-streaming time series data for historical data analysis
US20140366155A1 (en) 2013-06-11 2014-12-11 Cisco Technology, Inc. Method and system of providing storage services in multiple public clouds
US8706798B1 (en) * 2013-06-28 2014-04-22 Pepperdata, Inc. Systems, methods, and devices for dynamic resource monitoring and allocation in a cluster system
US20150019301A1 (en) 2013-07-12 2015-01-15 Xerox Corporation System and method for cloud capability estimation for user application in black-box environments using benchmark-based approximation
US20160216698A1 (en) 2013-07-26 2016-07-28 Empire Technology Development Llc Control of electric power consumption
US20150032464A1 (en) 2013-07-26 2015-01-29 General Electric Company Integrating theranostics into a continuum of care
US10841668B2 (en) 2013-08-09 2020-11-17 Icn Acquisition, Llc System, method and apparatus for remote monitoring
US10212207B2 (en) * 2013-08-21 2019-02-19 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for accessing devices and services
US20160239756A1 (en) 2013-10-10 2016-08-18 Ge Intelligent Platforms, Inc. Correlation and annotation of time series data sequences to extracted or existing discrete data
US10404525B2 (en) 2013-10-18 2019-09-03 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Classification of detected network anomalies using additional data
US9836502B2 (en) * 2014-01-30 2017-12-05 Splunk Inc. Panel templates for visualization of data within an interactive dashboard
US10037128B2 (en) 2014-02-04 2018-07-31 Falkonry, Inc. Operating behavior classification interface
US9436721B2 (en) 2014-02-28 2016-09-06 International Business Machines Corporation Optimization of mixed database workload scheduling and concurrency control by mining data dependency relationships via lock tracking
US9923767B2 (en) 2014-04-15 2018-03-20 Splunk Inc. Dynamic configuration of remote capture agents for network data capture
WO2016065617A1 (en) 2014-10-31 2016-05-06 Splunk Inc. Automatically adjusting timestamps from remote systems based on time zone differences
WO2016091278A1 (en) 2014-12-08 2016-06-16 Nec Europe Ltd. Method and system for filtering data series

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Lin et al. Resilient Sensing and Communication Architecture for Microgrid Management
Du Spectrum-aware Adaptive Communication for the Internet of Things
Mei et al. Routing Selection Strategy Under Reliability Constraints in Optical Network