O documento descreve o SCSimulator, um simulador de código aberto e escalável para cidades inteligentes. O simulador usa o Sim-Diasca para simular diversos cenários, como trânsito, saúde e desastres, com atores como veículos, pessoas e sensores. Testes demonstraram que o simulador pode lidar com centenas de milhares de atores e eventos em tempo real em máquinas multi-núcleo.

1. SCSimulator: An Open
Source, Scalable Smart City
Simulator
Eduardo Felipe Zambom Santana
Daniel Macêdo Batista
Fabio Kon
Dejan Milojicic

2. Conteúdo
 Introdução e Motivação
 Trabalhos Relacionados
 Cenários Simulados
 Requisitos não Funcionais
 Simulador
 Arquitetura
 Implementação
 Avaliação de Desempenho
 Conclusões e Trabalhos Futuros
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3. Introdução
 Cidades Inteligentes
 Melhorar qualidade de vida da população
 Uso de uma grande quantidade de dados
 Diferentes domínios de aplicações
 Integração entre todos os domínios
 Testes e Experimentos
 Testbeds
 Simuladores 3

4. Introdução
 Simulador
 Diversos cenários de cidades inteligentes
 Diferentes atores
 Necessidade de um simulador de larga
escala
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5. Trabalhos Relacionados - DEUS
5

6. Trabalhos Relacionados - Siafu
6

7. Trabalhos Relacionados - Veins
7

8. Cenários Simulados
 Trânsito
 Saúde
 Acidentes e desastres
 Coleta de lixo
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9. Atores
 Veículos
 Carros
 Ônibus
 Caminhões de coleta de lixo
 Edifícios
 Casas
 Prédios
 Terminais de ônibus
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10. Atores
 Semáforos
 Pontos de ônibus
 Pessoas
 Sensores
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11. Requisitos não Funcionais
 Escalabilidade
 Usabilidade
 Extensibilidade
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12. Arquitetura
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Definição do Cenário Simulado
Modelo de Cidades Inteligentes
Veículos
Pessoas
Sensores Prédios
Semáforos Sistemas
Sim-Diasca
Números Aleatórios
Gerenciador de
Tempo
Gerenciador de
Carga
Modelo de Atores
Geração dos
Resultados
Modelo de
Programação
Mapa
Probe

13. Sim-Diasca
 Simulation of Discrete Systems of All Scales
 Simulador de propósito geral
 Eventos Discretos
 Código Aberto
 Paralelo e distribuído
 Larga escala
 Escrito em Erlang
13
Sim-Diasca
Números
Aleatórios
Gerenciador de
Tempo
Gerenciador de
Carga
Modelo de
Atores
Geração dos
Resultados
Modelo de
Programação

14. Modelo
14
Modelo de Cidades Inteligentes
Veículos
Pessoas
Sensores Prédios
Semáforos Sistemas
 Atores utilizados na implementação de
cenários de cidades inteligentes

15. 15

16. Definição do Cenário Simulado
class_Actor:create_initial_actor( class_TrafficLight, [
_TFNAME="traffic_light_1",
_TFLAT=-23.562831,
_TFLONG=-46.656866,
_TFTIME=10 ] ),
class_Actor:create_initial_actor( class_Sensor, [
_SName1="sensor_1",
_SLat1=-23.570813,
_SLong1=-46.656108,
_SType1 = "temperature" ] ),
16Definição do Cenário Simulado

17. Avaliação de Desempenho
 Atores
 4 casas
 3 terminais de ônibus
 4 sensores
 Carros e ônibus criados durante a simulação
 Dois Testes:
 500 mil ticks - 896 atores
 10 milhões de ticks – 18128 atores
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18. Avaliação de Desempenho
 Máquina
 AMD FX6300 – 6 cores
 10 GB de memória
 Fedora 21
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19. Número de Nós
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20. Recursos Utilizados em uma Simulação
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21. Conclusões
 Simulação pode ser importante para diversos
cenários de cidades inteligentes
 Vantagens:
 Custos
 Dificuldades com autorizações burocráticas
 Testar novas ideias
 Necessidade de simulações de larga-escala
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22. Trabalhos Futuros
 Levantar e Implementar mais cenários de cidades
inteligentes
 Testes em máquinas com mais recursos
 Executar os testes de desempenho em diferentes
cenários:
 Cenários que exigem muitos nós
 Cenários que exigem muitos eventos
 Validação funcional do simulador
 Comparar com dados reais
 Validação com gestores da prefeitura de São Paulo 22

23. Obrigado!
https://github.com/ezambomsantana/smart-city-simulator