Intelligent Real-Time Anomaly Detection for Optimization of Water Monitoring Systems

Abstract

The growing emergence of the Internet of Things and the proliferation of smart cities have created significant challenges for software engineering. One of the key challenges in smart sustainable cities is the efficient management of water resources, which has become a global priority. Smart water meters, equipped with sensors and communication capabilities, offer a promising solution for optimizing water management. However, the successful deployment of smart water metering systems requires a robust and scalable software architecture capable of efficiently processing and analyzing large volumes of data to improve decision making. Complex event processing (CEP) has emerged as a powerful technology to address such a challenge since CEP enables real-time definition and detection of complex patterns within data streams, facilitating the iden-tification of anomalies, trends, and critical events. In this chapter we present an effective and efficient CEP-based software architecture for intelligent water management which facilitates an early detection of leaks and frauds, as well as further anomalies. In addition, we have configured and made use of an intuitive graphical user interface that allows domain experts to define custom patterns without the need for programming skills, as well as a RESTful API to manage the patterns deployed within the architecture at runtime.

La creciente aparición de la Internet de las Cosas y la proliferación de las ciudades inteligentes han planteado importantes desafíos para la ingeniería del software. Uno de los principales retos en las ciudades inteligentes sostenibles es la gestión eficiente de los recursos hídricos, que se ha convertido en una prioridad mundial. Los contadores de agua inteligentes, equipados con sensores y capacidades de comunicación, ofrecen una solución prometedora para optimizar la gestión del agua. Sin embargo, el despliegue satisfactorio de sistemas inteligentes de medición de agua requiere una arquitectura de software robusta y escalable, capaz de procesar y analizar eficientemente grandes volúmenes de datos para mejorar la toma de decisiones. El procesamiento de eventos complejos —Complex Event Processing—, CEP, ha surgido como una tecnología potente para afrontar dicho reto, ya que permite la definición y detección en tiempo real de patrones complejos dentro de flujos de datos, facilitando la identificación de anomalías, tendencias y eventos críticos. En este capítulo presentamos una arquitectura de software eficaz y eficiente basada en CEP para la gestión inteligente del agua, que facilita la detección temprana de fugas y fraudes, así como de otras anomalías. Además, hemos configurado y utilizado una interfaz gráfica de usuario intuitiva que permite a los expertos del dominio definir patrones personalizados sin necesidad de conocimientos de programación, así como una API RESTful para gestionar en tiempo de ejecución los patrones desplegados dentro de la arquitectura.