Schleicher, J. M. (2017). Engineering and management of heterogenous smart city application ecosystems [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2017.36351
Das Konzept intelligenter Städte und dessen rasanter Erfolg haben dazu geführt, dass immer mehr Städte weltweit dieses Konzept aufnehmen und in ihre Ökosysteme integrieren. Unter dem Mantel internationaler Forschungsinitiativen werden immer mehr bedeutende Aspekte dieser Städte intelligenter. Dies eröffnet einerseits eine Vielzahl neuer Anwendungsmöglichkeiten, bringt aber andererseits auch zahlreiche neue Herausforderungen mit sich. Immer mehr Bereiche, wie Infrastruktur, Industrie, Regierung und vor allem die Bürger, einer intelligenten Stadt erzeugen große Datenmengen und schaffen anspruchsvolle komplizierte Interaktionen, die zu einem immer komplexer werdenden System führen. Akteure im Umfeld von intelligenten Städten stehen nicht nur vor der Herausforderung, diese komplexen Systeme selbst zu verwalten, sondern müssen auch fundierte Entscheidungen treffen können, die auf den massiven Datenmengen basieren, die intelligente Städte erzeugen. Damit sie sich in diesem dynamischen Umfeld den komplexen Herausforderungen stellen können und dabei immer noch den Überblick behalten, ist es unerlässlich ihnen eine ganzheitliche interdisziplinäre Sicht auf die Stadt zu ermöglichen. Um Akteuren die Möglichkeit zu geben Anwendungen zu erstellen die eine solche Sicht ermöglichen, müssen sie sich auf ihr jeweiliges Fachgebiet konzentrieren können, ohne dabei auf zugrunde liegende Details der komplexen Smart City Struktur achten zu müssen. Dies erfordert sinnvolle Abstraktionen, die die Komplexität des Betriebs, der Verwaltung und der Ausführung komplexer Smart City Anwendungen in ähnlicher Weise verbergen wie heutige mobile Anwendungsökosysteme. In dieser Arbeit stellen wir eine Reihe von neuen Ansätzen für Infrastruktur, Betriebs- und Datenmanagement vor, um so die Schaffung von Ökosystemen für Smart City Anwendungen zu ermöglichen. Zunächst präsentieren wir einen Ansatz zur infrastruktur-agnostischen Bereitstellung von Artefakten, der eine einfache Integration heterogener physischer Smart City Infrastrukturen, sowie die unabhängige Weiterentwicklung von Smart City Anwendungen und solcher physischer Infrastrukturen ermöglicht. Dies erlaubt eine breitere Integration von Infrastrukturen, sowie die einfache Migration von Smart City Anwendungen zwischen unterschiedlichen physischen Infrastrukturen. Um die zentrale Herausforderung des Datenmanagements zu lösen, stellen wir einen Ansatz zur Modellierung und Verwaltung von Datenquellen in intelligenten Städten vor. Unser Ansatz ermöglicht effiziente, verteilte Datenzugriffe für Smart City Anwendungen und führt eine einfache technologie-agnostische Beschreibung von Datenquellen für Akteure ein. Durch diesen Mechanismus ermöglichen wir die einfache Bereitstellung von relevanten Datenquellen nicht nur für andere Akteure in der gleichen Stadt, sondern auch in anderen intelligenten Städten rund um den Globus, wodurch sich das Anwendungsspektrum von Smart City Anwendungen deutlich erweitert. Weiters stellen wir Lösungen vor, die den Betrieb und die Entwicklung von Smart City Anwendungen, unter Beachtung der komplexen Sicherheitseinschränkungen sowie in Übereinstimmung mit generellen Richtlinien, ermöglichen und verbessern. Wir stellen einen Ansatz zur Servicemobiliät vor, der die Ausführung von sogenannten verteilten analytischen Umgebungen ermöglicht und deren Ergebnisse deutlich verbessern kann. Darüber hinaus präsentieren wir ein Verfahren zur kontinuierlichen Weiterentwicklung von Containeranwendungen unter Berücksichtigung von Sicherheitsstandards und allgemeiner Richtlinien. Dadurch ermöglichen wir den Einsatz von Software-Containern für die Entwicklung von Smart City Anwendungen, was zu einer deutlichen Steigerung der Flexibilität für Entwickler und Betriebsteams führt. Wir integrieren diese Ansätze in einem umfassenden Middleware-Toolkit, dem ``Smart City Operating System`` (SCOS), das als zentrales Element für ein ``Smart City Application Ecosystem`` (SCALE) dient. Wir diskutieren die URBEM Smart City Anwendung als Beispiel für eine Smart City Anwendung die auf dem SCOS basiert, um ein ganzheitliches interdisziplinäres System zur Entscheidungsunterstützung für intelligente Städte zu realisieren. Schließlich evaluieren wir unsere Ansätze im Rahmen mehrerer Szenarien und zeigen, dass die Beiträge dieser Arbeit die Infrastruktur, den Betrieb und das Datenmanagement in Ökosystemen für Smart City Anwendungen deutlich verbessern.
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The recent advent and rapid success of the smart city paradigm has led to its widespread adoption in cities and their supporting ecosystems around the globe. Spear headed by multiple international research initiatives more and more vital aspects of cities are becoming smart. This opens up a vast array of new application possibilities, but also brings along several novel challenges. Various areas like infrastructure, industry, government and most importantly citizens, of a smart city generate large amounts of data and create sophisticated tangled interactions leading to ever increasing complexity. Stakeholders in the smart city domain not only face the challenges of managing these complex systems themselves, they also need to be able to make informed decisions based on the massive amounts of data smart cities generate. In order for stakeholders to stay on top of this emerging complexity, while still seeing the big picture in this dynamic environment, it is essential to provide a holistic interdisciplinary view on the city. To enable stakeholders to build applications that enable such a view, they need to be able to focus on their respective area of expertise without the burden of dealing with underlying complexities that arise from the large scale nature of smart cities. This calls for sensible abstractions that hide the complexities of operating, managing, and running complex smart city applications in a similar way as today¿s mobile application ecosystems do. In this thesis we present novel approaches for infrastructure, operations, and data management for enabling such smart city applications ecosystems. First, we present an approach for infrastructure-agnostic artifact deployment that allows easy integration of heterogenous smart city infrastructures as well as the independent evolution of smart city applications and infrastructures. This enables a broader integration of, as well as an easy migration between, infrastructures for smart city applications. To address the key challenge of data management, we present an approach for modeling and management of data sources in the smart city domain. Our approach allows for efficient, distributed data access for applications and introduces a simple technology-agnostic description of data sources for stakeholders. This mechanism enables the exposure of relevant data sources not only for other stakeholders in the same city, but also in other smart cities around the globe significantly extending the application spectrum of smart city applications. In the context of operation management, we present solutions to enable and improve the operation as well as evolution of smart city applications, while respecting the complex security and compliance constraints. We introduce a service mobility approach that can enable the execution, as well as significantly improve the results of, distributed analytical environments. Additionally, we present a method for continuous evolution of container application deployments, capable of integrating security and compliance constraints. By doing so, we further enable the use of software containers for building smart city applications, leading to a substantial increase in flexibility for developers and operations teams alike. We integrate these approaches into a comprehensive middleware toolkit, the Smart City Operating System (SCOS) that serves as the central element for a Smart City Application Ecosystem (SCALE). We discuss the URBEM Smart City Application as an example of such an smart city application utilizing SCOS to realize a holistic interdisciplinary decision support system for smart cities. Finally, we evaluate our approach in the context of multiple scenarios and show that the contributions of this thesis significantly improve infrastructure, operations and, data management in smart city application ecosystems.