htw saar Piktogramm QR-encoded URL
Zurück zur Hauptseite Version des Moduls auswählen:
Lernziele hervorheben XML-Code

flag

Future Internet and Smart City with OpenFlow and Machine Learning

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Future Internet and Smart City with OpenFlow and Machine Learning
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Mechatronik/Sensortechnik, Master, ASPO 01.04.2016
Code: MST.FIS
SAP-Submodul-Nr.:
Die Prüfungsverwaltung mittels SAP-SLCM vergibt für jede Prüfungsart in einem Modul eine SAP-Submodul-Nr (= P-Nummer). Gleiche Module in unterschiedlichen Studiengängen haben bei gleicher Prüfungsart die gleiche SAP-Submodul-Nr..
P222-0089
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
4V (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
5
Studiensemester: 1
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur

[letzte Änderung 04.11.2019]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

E2928 (P222-0089) Elektro- und Informationstechnik, Master, ASPO 01.04.2019 , 1. Semester, Wahlpflichtfach, technisch
KIM-FISC (P222-0089) Kommunikationsinformatik, Master, ASPO 01.10.2017 , 1. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch
MST.FIS (P222-0089) Mechatronik/Sensortechnik, Master, ASPO 01.04.2016 , 1. Semester, Wahlpflichtfach
PIM-FISC (P222-0089) Praktische Informatik, Master, ASPO 01.10.2017 , 1. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch

geeignet für Austauschstudenten mit learning agreement
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Joberto Martins
Dozent/innen: Prof. Joberto Martins

[letzte Änderung 04.11.2019]
Lernziele:
Internet and networks are evolving and expanding their utilization dramatically.
 
The students will be able to explain new paradigms, new protocols, new intelligent solutions and large scale complex systems and apply these concepts to various areas of our daily life. They understand the current network evolution trends and know the relevant new technologies involved.
 
The students are able to analyze the network evolution scenario and apply the new SDN/OpenFlow ideas in the context of the actual and challenging Smart City scenario. They can distinguish certain development challenges with respect to Smart City characteristics, furthermore solve project issues by establishing underlying concepts. They use SDN/OpenFlow architecture and apply basic Machine Learning tools to Smart City project issues.


[letzte Änderung 04.11.2019]
Inhalt:
1) Evolutionary Networking Architecture approaches and SDN
- Networking evolution scenario
- Software-Defined Networking (SDN)
- Networks evolutionary architectural issues: virtualization, cognitive management, autonomy, naming, addressing, mobility, scalability
- SDN standardization
 
2) SDN/ OpenFlow Protocol Ecosystem
 
- OpenFlow (OF) Architecture and EcoSystem
- OpenFlow and Virtualization
- OpenFlow Protocol Messages and Flow Diagram
- OpenFlow Use Cases: virtual router, level 2 virtualization, other
- OpenFlow hands on with MiniNet
  * MiniNet and basic OpenFlow operation
  * Virtualization with FlowVisor
 
3) Smart City Project - Characteristics, Requirements and Solutions
 
- Smart City – Definition, Characteristics and Requirements
- Smart City Framework
- Smart City - Use Cases
 
4) Smart City Project Use Case
 
- Smart City model for network communication
- Data and Internet of Things (IoT) in Smart Cities
- Cognitive Management with Machine Learning (ML)
- Other Smart City technological approaches


[letzte Änderung 04.11.2019]
Literatur:
[1] F. Theoleyre, T. Watteyne, G. Bianchi, G. Tuna, V. Cagri Gungor, and Ai-Chun Pang. Networking and
Communications for Smart Cities Special Issue Editorial. Computer Communications, 58:1–3, March 2015.
[2] R. Bezerra, F. Maristela, and Joberto Martins. On Computational Infraestruture Requirements to Smart and
Autonomic Cities Framework. In IEEE Int. Smart Cities Conference - ISC2-2015, pages 1–6. IEEE, January 2015.
[3] Joberto S. B. Martins. Towards Smart City Innovation Under the Perspective of Software-Defined Networking,
Artificial Intelligence and Big Data. Revista de Tecnologia da Informação e Comunicação, 8(2):1–7, October 2018.
[4] D. Kreutz, F. M. V. Ramos, P. E. Veríssimo, C. E. Rothenberg, S. Azodolmolky, and S. Uhlig. Software-Defined
Networking: A Comprehensive Survey. Proceedings of the IEEE, 103(1):14–76, January 2015.
[5] Subharthi Paul, Jianli Pan, and Raj Jain. Architectures for the Future Networks and the Next Generation
Internet: A Survey. Computer Communications, 34(1):2–42, January 2011.
[6] A. Gharaibeh, M. A. Salahuddin, S. J. Hussini, A. Khreishah, I. Khalil, M. Guizani, and A. Al-Fuqaha. Smart
Cities: A Survey on Data Management, Security, and Enabling Technologies. IEEE Communications Surveys
Tutorials, 19(4):2456–2501, 2017.
[7] R. Jalali, K. El-khatib, and C. McGregor. Smart City Architecture for Community Level Services Through the
Internet of Things. In 2015 18th Int. Conf. on Intel. in Next Generation Networks, pages 108–113, February 2015.

[letzte Änderung 04.11.2019]
 
[Sat Nov 23 11:11:51 CET 2024, CKEY=kfiascw, BKEY=mstm2, CID=MST.FIS, LANGUAGE=de, DATE=23.11.2024]