Comparing semantics based and not semantics based Information Flow Processing in a case of drone-driven agricultural irrigation

Device connessi come termostati intelligenti e sistemi d’illuminazione automatica stanno entrando nelle case, ma un’altra grande opportunità per l’Internet of Things si trova all’aperto, nel settore agricolo. L’obiettivo di questo lavoro di tesi è studiare il modo migliore di implementare l’infrastruttura di comunicazione Machine-to-Machine (M2M) per il progetto Agri-Eagle sviluppato alla VTT Technical Research Centre of Finland. In particolare, questo lavoro si focalizza sulla comunicazione M2M che segue il modello publish/subscribe, e l’obiettivo è analizzare come Smart-M3 e MQTT con JSON-LD sono in grado di soddisfare i requisiti del sistema Agri-Eagle. Per valutare la fattibilità di questi due soluzioni, sono state fatte implementazioni di riferimento dell'infrastruttura di comunicazione M2M con entrambe le tecnologie. Queste implementazioni di riferimento sono state poi valutate nelle seguenti aree: prestazioni e scalabilità, facilità di sviluppo e progettazione sforzi, l'interoperabilità, espressività ed estensibilità. Grazie all’implementazione in due fasi differenti, basate sui differenti requisiti del progetto, e l'analisi e test degli aspetti sopra citati, l'autore è stato in grado di capire che sia Smart-M3 e MQTT con JSON-LD soddisfano i requisiti del progetto.