Cloudbasierte Lösungsstrategien für das IoT im Smart City Umfeld

Black and white smart city with network connections, communication technology concept
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Ausgangssituation:

Das E|Home-Center ist eine interdisziplinäre Forschungsgruppe an der FAU Erlangen-Nürnberg. Themengebiete wie nachhaltiges und intelligentes Wohnen aber auch Megatrends wie Smart City werden adressiert. Zusammen mit dem jungen Startup Sentinum werden auf Basis neuster Technologien anwendungsbezogene IoT-Bausteine entwickelt, um die Vernetzung und die damit verbundene Einbettung des IoT im städtischen Umfeld voranzutreiben. Daraus ergibt sich ein fächerübergreifendes  Arbeitsumfeld von „smarten“ Sensoren über cloudbasierte Datenzugriffsmöglichkeiten bis hin zur intelligenten Datenverarbeitung und Prognoseerstellung. Entstehende Systeme generieren nicht nur Prozessoptimierungsmöglichkeiten, sondern erzeugen zudem einen weitreichenden positiven Einfluss auf Mensch und Umwelt.

Aufgabenstellung:

Die Auswertung immer größerer anfallender Datenmengen und die damit verbundene Generierung eines direkten Mehrwerts sind zentrale Herausforderungen des kommenden Jahrzehnts. Dazu bieten die führenden Cloud-Anbieter immer leistungsfähigere Werkzeuge an, um Daten auf skalierbaren Infrastrukturen effizient zu Verarbeiten. Im Rahmen dieser Arbeit soll für Daten aus der Smart-City Branche (z.B. diverse Füllstände) eine cloudbasierte Anwendung entwickelt werden. Es sollen Zustände erfasst, Prognosen erstellt und Optimierungsvorschläge abgeleitet werden. Für einen angenommenen Kunden soll das System mittels einer für mobile Endgeräte geeigneten Browseranwendung gesteuert und visualisiert werden.

Inhaltliche Schwerpunkte: 

  • Stand der Technik im Bereich AWS Cloud Computing
  • Handlungsbedarf zur Umsetzung der Datenverarbeitung bei skalierbarer Infrastruktur
  • Entwicklung einer Lösungsstrategie zur Umsetzung einer anwendungsspezifischen Cloudanwendung
  • Diskussion und Evaluation der Ergebnisse

Vorteilhafte Voraussetzungen:

  • Erfahrungen in der Webentwicklung
  • Grundkenntnisse in Angular hilfreich
  • Gute Kenntnisse in Python und JavaScript sowie einer API für das maschinelle Lernen wünschenswert

Weitere Infos auf Anfrage, der Arbeitsumfang kann entsprechend der Arbeit angepasst werden.

Kategorien:

Fachbereich:

Hausautomatisierung

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Projektarbeit

Studiengang:

Informatik, Maschinenbau, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen

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