Internet of Things code deployment metrics

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "Internet of Things code deployment metrics"

Transcriptie

1 Internet of Things code deployment metrics Ward Schodts Xavier Goás Aguililla Abstract Wireless sensor networks zijn netwerken die bestaan uit motes: kleine, vaak van een batterij voorziene embedded apparaten uitgerust sensoren die in grote getale worden uitgezet om data over hun omgeving te vergaren waar mensen dat niet willen of kunnen. In dergelijke netwerken wordt vaak veel rekenwerk gedelegeerd aan back end computers om de rekenkracht en energievoorraad van de motes niet te taxeren. In deze paper wordt onderzocht of dit wel een goede strategie is. We stellen hiertoe een simpele vuistregel voor. Deze kan dienen om te beslissen of een bepaald stuk applicatielogica lokaal op een mote kan draaien. Dit zonder meer energie te verbruiken of een minder goede performantie te bekomen dan als het op een back end zou uitgevoerd worden. Er wordt ook een tool getoond die deze vuistregel kan toepassen. Deze gebruikt de kennis van de programmeur en een aantal basiseigenschappen van het te draaien programma om deze beslissing te maken. We geven ook een aanzet tot het breder en preciezer toepassen van de technieken waarmee de vuistregel tot stand is gekomen. 1 Situering & probleemstelling In deze sectie wordt een breder beeld gegeven van aspecten van wireless sensor networks die voor ons belangrijk zijn en wordt dieper ingegaan op de onderzoeksvraag. 1.1 Onderzoeksvraag Wireless sensor networks (kortweg WSNs) zijn netwerken bestaande uit kleine embedded apparaten (motes), die worden geplaatst op moeilijk bereikbare plekken om observaties te doen via sensoren. (Voor een breder overzicht van WSNs, zie [Akyildiz et al., 22].) Een typische mote heeft erg beperkte reken- en opslagcapaciteit, wat efficiënte multiprogrammatie verhindert. In het algemeen gaat men daarom een simpele strategie toepassen voor dataverwerking, waarbij de mote één enkele verantwoordelijkheid heeft, het zgn. sense and send. Sensordata wordt op de motes niet bewerkt, maar meteen doorgestuurd naar de back end voor verdere verwerking, waardoor de rol van de motes bij het verwerken van de data geminimaliseerd wordt. Dit is de naïefste aanpak die men kan gebruiken en steunt net op het deel van mote dat het gulzigst is met energie: de antenne. De vraag dringt zich op: is er geen manier om van de weliswaar beperkte rekenkracht van de motes gebruik te maken om efficiënter om te springen met de antenne? En is het mogelijk een simpele, algemene maatstaf te gebruiken om te beslissen of dit in een specifiek deployment scenario al dan niet kan? Energie-efficiëntie is een cruciale factor op alle niveaus bij het ontwikkelen van wireless sensor networks: een typische mote heeft geen toegang tot een onbeperkte stroombron en moet het doen met een batterij. Deze batterij kan in veel scenario s waarin WSNs worden gebruikt ook niet hernieuwd worden. Een scenario waarin deze constraint geldt, vindt men bij [Mainwaring et al., 22]: daar wordt een experiment beschreven op afgelegen vogelbroedplaatsen, waarbij motes gebruikt worden om de dieren zo weinig mogelijk te storen (batterijen gaan vervangen is dan uiteraard uit den boze). De levensduur van een mote is dus vaak afhankelijk van hoe zuinig hij omspringt met energie. Het is dan ook geen wonder dat veel research in het gebied rechtstreeks wordt beïnvloed door deze kwestie: van de ontwikkeling van besturingssystemen voor motes over netwerkprotocollen tot studies van netwerktopologieën. Daarom is het interessant om te proberen wat meer applicatielogica op de motes zelf te draaien, die dan slimmer omgaat met de data en zo probeert energie uit te sparen. Bij een eenvoudig temperatuurmetingsscenario zou men kunnen proberen om in plaats van voortdurend temperaturen door te sturen verschillende metingen te bundelen of er het gemiddelde van te nemen. Daarbij moeten we natuurlijk op onze hoede zijn dat we geen te zware berekeningen uitvoeren Het ontwikkelen van een eenvoudige metric die een programmeur toelaat om snel en efficiënt te evalueren of een bepaalde applicatie op een mote kan gedeployed worden of niet, zou interessant zijn voor het ontwikkelen van energieefficiënte IoT-systemen. Bovendien zou daarmee een waardevolle bijdrage kunnen geleverd worden aan het ontwikkelen van IoT-architecturen in het algemeen.

2 1.2 Onderzoeksopgave Een eenvoudige vuistregel, die bepaalt of een stuk applicatielogica al dan niet op een mote thuishoort en bovendien voldoet aan volgende eigenschappen: In de grote meerderheid van de gevallen een juiste beslissing maken; eenvoudig te integreren in de ontwikkelingscyclus; semi-automatisch werkt. 2 Voorgestelde oplossing De opzet is simpel: vertrek vanuit de veronderstelling dat de ontwikkelaar een stuk applicatielogica rechtstreeks op de motes wilt deployen. Vanuit deze optiek kan men abstractie maken van de low-level details van simulatie e.d. en in de plaats daarvan een eenvoudige vuistregel gebruiken (een code deployment metric). Deze geeft een makkelijke ja/neebeslissing die zegt of we kunnen deployen of niet. Beschouw een functie h (waarbij h staat voor heuristiek ) voor deze vuistregel als volgt: { 1, als C(tr(x)) C(red(x)) C(tr(red(x))) > h(x) =, in alle andere gevallen Waarbij: C de energiekostfunctie is, die de energiekost in millijoule van een operatie bepaalt; red de reductiefunctie is, die een reductie toepast op zijn input (m.a.w. zijn input transformeert van een string van n bytes naar een string van m bytes); tr de transferfunctie is, die zijn input over het netwerk verzendt. Wat deze ongelijkheid afweegt is: gegeven een reductie van de sensordata van n naar m bytes, is de som van de kost van deze reductie op een input van een bepaalde grootte en de kost van het verzenden van de output van deze reductie kleiner dan de kost van het verzenden van de originele input? De aard van deze reductie ligt niet vast. In eerste instantie zou men kunnen denken aan een louter computationeel proces dat het aantal over te dragen bytes reduceert en dan meteen overdraagt. Zo n voorbeeld is een filter: we sturen een meting pas door als die verschilt van de vorige verstuurde meting. Maar we kunnen evengoed de sensordata aggregeren in het geheugen, zodat de transferkost wanneer een meting binnenkomt nul wordt, behalve als de buffer waarin data wordt opgeslagen vol is. 1 Ook een combinatie van beide is mogelijk: men kan bijvoorbeeld de buffer comprimeren door reeksen identieke metingen samen te nemen (filter + aggregator). Dit zou theoretisch gezien een grotere winst in energie moeten opleveren. 1 Merk ook op dat de kost van het verzenden van gegevens niet lineair is er is geen garantie dat cost(trans f er(x)) + cost(trans f er(y)) = cost(trans f er(x + y)). In een keer x + y bytes versturen kan dus voordeliger uitkomen dan x en y bytes apart te verzenden. Let wel: trans f er is wel lineair in de zin dat als we de kost ervan plotten, we een rechte lijn te zien krijgen. De aandachtige lezer stelt zich meteen de vraag: hoe kan men de kost van zo n reductie in het algemeen schatten? Laat de programmeur, die zijn programma goed kent, ingrijpen. Als input voor de vuistregel is er dan niet enkel het gecompileerde programma, maar ook een aantal parameters. Deze zijn bijvoorbeeld: Sensordata. Hoe groot is de sensordata? Hoe vaak komt er sensordata binnen? Geheugenverbruik. Worden er gegevens bijgehouden in een buffer? Hoeveel? Hoe vaak wordt er naar die buffer geschreven? Nauwkeurigheid. Wat is de gewenste granulariteit van de metingen, d.w.z. hoe groot mag het interval tussen twee doorgestuurde metingen zijn? Frequentie. Hoe vaak wordt er data verzonden? Rekenkostfunctie. Hoeveel kost de reductie aan CPUtijd? Reductiefactor. Hoe sterk verkleint de reductie het aantal te verzenden bytes? 3 Methodologie De kwestie is nu om deze theorie in te vullen met empirische data: hoe berekent men de kost van het verzenden en verwerken van gegevens concreet? Men gaat dan best het kostenplaatje atomisch berekenen, door het kiezen van bepaalde kosteenheden voor de drie componenten van het energieverbruik die een programmeur kan beïnvloeden: opslag: hoeveel kost het om n bytes op te slaan in het RAM? (In heel de paper mag men geheugen interpreteren als RAM. 2 ) berekeningen: hoeveel kosten n seconden CPU-tijd? overdracht: hoeveel kost het om n bytes te verzenden; hoeveel kost het om de antenne aan en uit te zetten? Een eerste reflex is om naar de technische fiche van de motes te grijpen. Die zijn dan wel vrij betrouwbaar, maar geven metingen weer die als het ware in een vacuüm zijn gedaan: de kost van het draaien van het OS, van het op laten staan van de antenne in low power listening modus, enz. worden hierin niet meegerekend. Het is daarom beter om experimenteel uit te zoeken wat de kost is van elk van deze types operatie. 3.1 Meetopstelling en materialen Voor de metingen werd gebruik gemaakt van de AVR Zigduino. Deze werd aangesloten op een circuit met spanning 6V en stroom.4a. Op deze Zigduino draaide een kale versie van Contiki (versie 2.7, zie [Dunkels et al., 24] en De meetmethode is ontleend aan [Hughes et al., 213]. Voor het meten van het energieverbruik gedurende een bepaalde periode is gebruik gemaakt van het volgende circuit: 2 Men zou ook geneigd zijn om data op te slaan op het EEPROM. In dit onderzoek is dat echter achterwege gelaten aangezien dit een hoge kost qua energieverbruik blijkt te hebben ten opzichte van opslag in het RAM. Hetzelfde kan ook gezegd worden over oplsag naar het FLASH-geheugen.

3 / / i n i t i a l i s e e r p i n DDRE = BV ( PE6 ) ; / / p i n hoog PORTE = BV ( PE6 ) ; / / t e meten code h i e r / / p i n laag PORTE &= ( BV ( PE6 ) ) ; Figuur 3: Werken met de pin. Figuur 1: De meetopstelling De oscilloscoop meet de spanning in de circuits gaande door oscilloscoopkanalen P1 en P2. Er wordt een shuntweerstand in serie geschakeld met de stroombron van de mote (circuit aangesloten aan P1 op de oscilloscoop). Door naar de spanningsval over de weerstand te kijken, kan men de wet van Ohm gebruiken om het stroomverbruik te meten. Omdat de te meten intervallen zo klein zijn, moeten metingen met de oscilloscoop softwarematig worden gestart en gestopt. Dat wordt gedaan door middel van de digitale outputpin (D1 op de mote). Die kan men een hoog of een laag signaal (5V of V) laten uitzenden. Als een meting moet beginnen, zet men de pin op hoog, waardoor de oscilloscoop getriggerd wordt en begint met meten. Wanneer de meting moet stoppen, komt de pin terug op laag voltage, en stopt de oscilloscoop met meten. Op deze manier kan men met goede precisie meten hoeveel energie een bepaald stuk code verbruikt. Figuur 2: Output van de oscilloscoop. In het blauw: het signaal van de pin-out. In het geel: de spanningsval over de weerstand R. De punten waar de blauwe grafiek plots stijgt of daalt corresponderen aan de momenten waarop het pinoutsignaal geflipt wordt. Dit levert een CSV-bestand op dat een beschrijving geeft van de spanningsval in beide circuits gedurende een vastgelegde tijdsperiode vanaf een trigger, dat dan ingelezen en geparsed wordt. Integreren over de intervallen waar het pinoutsignaal op hoog staat, levert een nauwkeurige schatting van het stroomverbruik tijdens die intervallen. 3.2 De tool Om de toepassing van de vuistregel te vergemakkelijken, hebben we een kleine tool geschreven die toelaat om hem op efficiënte wijze toe te passen. We gaan in de volgende paragrafen wat dieper in op invoer en werking van deze tool. Input voor de tool De tool is geschreven in Python en volgt een simpel stramien: in de directory waarin het Contikiprogramma staat, moet een parameterbestand in Pythonconfiguratieformaat worden opgeslagen. Dat zal er ongeveer als volgt uitzien: sensor_data_size = <int n> sensor_data_frequency = <float f> buffer_used = <bool b> buffer_size = <int n> buffer_write_freq = <int n> [precision] interval_granularity = <float f> data_granularity = <float f> reduction_frequency = <float f> transmission_frequency = <float f> reduction_cpu_time = <int n> from = <int n> to = <int m> 3.3 Parameters schatten. Sommige van deze parameters liggen niet meteen voor de hand. Bij deze een aantal manieren die gebruikt kunnen worden om deze parameters te schatten: Kost van de reductie: CPU-tijd. Momenteel wordt er gewerkt aan een methode om bijna volledig automatisch te bepalen hoeveel CPU-tijd het uitvoeren

4 van de reductie ongeveer kost. Deze is echter nog niet volledig op punt. Een andere methode is het gebruik van een fysiek meetapparaat om op een soortgelijke wijze als bij de energiemetingen te kijken hoelang het duurt voor de reductie uitgevoerd is. Dit geeft een harde bovengrens voor de gebruikte CPU-cycli: we hoeven slechts deze tijd te vermenigvuldigen met de klokfrequentie van de CPU. Bij de Zigduino is dit 16MHz. Reductiefactor. De reductiefactor is vaak niet op het eerste zicht in te schatten. Een voorbeeld: neem dat er een temperatuur- en vochtigheidssensor aanwezig is en dat de programmeur op elk mogelijk moment wil weten of het aangenaam of niet aangenaam is waar de mote staat en die data in juist één byte past. Dan is de data met betrekking tot de temperatuur (bijv. twee bytes) en de vochtigheidsgraad (bijv. ook twee bytes) gereduceerd naar één byte. Dit kunnen we zeer gemakkelijk uitwerken. Maar als men bijvoorbeeld een filter toepast op de gegevens en enkel data verzendt wanneer een significant ander resultaat bekomen wordt dan bij de vorige meting, dan wordt de situatie complexer: dan hangt de reductiefactor af van bv. hoeveel het resultaat van de vorige metingen moet verschillen om doorgestuurd te worden, hoe vaak de temperatuur en vochtigheidsgraad schommelen op die plek (wat op zich weer afhangt van allerlei factoren in de omgeving), enzoverder. In zo n situatie is het aangewezen om een slimmere schatting te maken. Een optie is om via sense and send een steekproef te doen van de temperatuur en vochtigheidsgraad om dan hieruit af te leiden hoe sterk de temperatuur en vochtigheidsgraad zullen oscilleren. Een andere mogelijkheid is het afschatten van de reductiefactor door de worst-case reductiefactor te bekijken. Frequentie. Merk op dat in het zonet vermelde geval ook de frequentie op een gelijkaardige manier moet worden afgeleid. De frequentie waarop sensordata binnenkomt kan men makkelijk vinden, de frequentie waarmee die data verzonden wordt soms niet. Geheugenverbruik, sensoren, precisie. Deze liggen geheel in de hand van de programmeur. Er zijn echter een aantal edge cases: bijvoorbeeld, als er een combinatie van filtering en aggregatie wordt gebruikt (zie beneden); dan is het immers moeilijk op voorhand te voorspellen hoeveel geheugen zal ingenomen worden. 3.4 Een concreet stappenplan voor Contiki-programmeurs We mikken erop om het beslissingsproces zo goed mogelijk te integreren in de ontwikkelingsomgeving van Contiki. Men werkt daar voornamelijk met make-bestanden. Een typische workflow zou er als volgt moeten uitzien. 1. Schrijf het gewenste programma. 2. Maak een parameterbestand aan. Schat de parameters zoals hierboven aangegeven en verwerk ze hierin. 3. Voer het commando make eval-metric uit. Dit brengt een evaluatie van de metric op gang door middel van de gegeven parameters. 3.5 Een voorbeeldscenario: temperatuurmetingen Stel dat we een opstelling hebben waarbij de mote temperatuurmetingen moet uitvoeren. Dit gebeurt elke seconde; elke meting is twee bytes groot. De back-end hoeft echter niet in real time op de hoogte te worden gebracht van deze metingen, maar heeft genoeg aan één stuk temperatuurdata per minuut. Verschillende strategieën bieden zich aan, ze worden telkens getoond met de bijhorende parameters en voor evaluatie werd de tool gebruikt. Voor de exacte berekening hebben we onze tool gebruikt. 1. Sense and send. Van zodra een meting binnenkomt wordt hij doorgestuurd. We hanteren volgende parameters: sensor_data_size = 2 sensor_data_frequency = 6 buffer_used = False reduction_frequency = transmission_frequency = 6 reduction_cpu_time = transmit_reduction = 1 data_reduction = 1 Evaluatie metric. 1639mJ per tijdseenheid. Dit wordt gebruikt als ijkpunt voor andere strategieën. 2. Filter. Men stuurt een meting pas door als die significant verschilt van de vorige. (Wat significant verschillend inhoudt bepaalt men op voorhand.) In dit scenario gaan we ervan uit dat dit gemiddeld bij één op twee metingen gebeurt. We hanteren volgende parameters: sensor_data_size = 2 sensor_data_frequency = 6 buffer_used = True buffer_size = 1 buffer_write_frequency = 3 reduction_frequency = 6 transmission_frequency = 1 reduction_cpu_time = praktisch transmit_reduction = 2 data_reduction = 2 Evaluatie metric mJ per tijdseenheid i.p.v. 1639mJ per tijdseenheid. Beslissing: deze aanpak bespaart energie ten opzichte van de naïeve strategie. We kunnen de applicatielogica lokaal op de mote laten draaien.

5 3. Aggregator. We houden de metingen bij in een buffer en sturen elke minuut alles in één keer door. We hanteren volgende parameters: sensor_data_size = 2 sensor_data_frequency = 6 buffer_used = True buffer_size = 12 buffer_write_frequency = 6 reduction_frequency = 6 transmission_frequency = 1 reduction_cpu_time = praktisch transmit_reduction = 6 data_reduction = 1 Evaluatie metric mJ per tijdseenheid i.p.v. 1639mJ per tijdseenheid. Beslissing: deze aanpak bespaart energie ten opzichte van de naïeve strategie. We kunnen de applicatielogica lokaal op de mote laten draaien. 4. Gemiddelde. Houd de metingen bij in een buffer en bereken het gemiddelde hiervan elke minuut. We hanteren volgende parameters: sensor_data_size = 2 sensor_data_frequency = 6 buffer_used = True buffer_size = 12 buffer_write_frequency = 6 reduction_frequency = 6 transmission_frequency = 1 reduction_cpu_time = max. 12 cycli transmit_reduction = 6 data_reduction = 6 Evaluatie metric mJ per tijdseenheid i.p.v. 1639mJ per tijdseenheid. Beslissing: deze aanpak bespaart energie ten opzichte van de naïeve strategie. We kunnen de applicatielogica lokaal op de mote laten draaien. Merk op dat in veel praktische scenario s er niet de mogelijkheid bestaat om 6 keer minder vaak uit te zenden zoals hier het geval is. 4 Resultaten 4.1 Kostmetingen Voor kostmetingen werd er als volgt te werk gegaan: 1. Een ruwe meting: schrijf een programma dat beroep doet op een deel van de mote waarvan we het energieverbruik willen berekenen. Bijvoorbeeld: een pro Energie in functie van bytes 2, 4, 6, 8, Bytes Figuur 4: Energieverbruik schrijven naar RAM gramma dat herhaaldelijk bytes naar een buffer in het RAM wil schrijven. 2. De meting wordt door een speciaal script verwerkt, dat ons het stroomverbruik geeft voor de stukken afgebakende code. 3. Maak een inferentie, zodat we de atomische kost kunnen berekenen. Die extrapoleren we vervolgens. Schrijven naar RAM Schrijven naar RAM is haast gratis en is daarom een zeer goede reductiestrategie. De resultaten zijn te zien op figuur 4. De reden hiervoor is de aard van RAM. Het is volatiel geheugen, dat voortdurend moet worden gerefreshed. Schrijfoperaties worden in deze refresh-cycli geïntegreerd zodat ze haast gratis zijn. Als bewijs hiervan hebben we het energieverbruik vergeleken met dat van het in low-power listening. De vergelijking kan gezien worden op figuur 6. De x-as geeft aan hoelang dat de mote idle is of hoelang er bytes geschreven worden naar het RAM geheugen. Aan de hand van figuur 5 hebben we kunnen berekenen hoeveel bytes er in een bepaalde tijdsduur worden weggeschreven. Voor 1ms is dit ongeveer al 3 bytes. Vandaar dat, hoewel het misschien lijkt dat naar RAM schrijven een kost heeft, deze kost nooit wordt gehaald aangezien er nooit zoveel bytes ineens worden geschreven. Het grote aantal bytes dat zou geschreven worden staat op de tweede x-as bovenaan op figuur 6. Low-power listening Dit is de staat waarin de mote zich het meeste bevindt. Hier gaat hij aan 8Hz kijken of er niet gecommuniceerd moet worden met andere motes - en elke keer wordt de antenne aangezet. Om deze toestand te meten heeft men dus enkel een lege component nodig die de pin aan en uit zet op een vast interval.

6 1 3 Tijd in functie van bytes Bytes geschreven Tijd (s) , 4, 6, 8, Bytes Figuur 5: Tijdsduur schrijven naar RAM Tijd (ms) Schrijven naar RAM Idle Voor het verbruik in deze toestand werd 224.2mJ gevonden. Dit kan ook geverifieerd worden in figuur 9. Verzenden en ontvangen De kost van het verzenden en ontvangen via het netwerk is relatief groot. Dit is vooral te wijten aan het aanzetten van de antenne, dat enorm veel energie opslorpt ten opzichte van al het andere. Het eigenlijke verzenden kost ook meer dan bijv. CPU of RAM (stroomverbruik 18 á 22 ma voor verzenden vs. 13 á 2 ma voor ontvangen, zie [Atmel Corporation, 214]), maar als we de overhead van het opstarten buiten beschouwing laten, is het nog redelijk. Daardoor is het interessant om de antenne zo min mogelijk aan te zetten, en te proberen zoveel mogelijk data te bundelen voor verzending om de overhead tot een minimum te beperken. Een ander aandachtspunt is dat het niet evenveel kost om te zenden als om te ontvangen. Hierover moeten nog een aantal experimenten op punt worden gesteld. Basisverbruik Het complete basisverbruik is makkelijk te meten. De component op de mote hoeft niets doen, net zoals bij low-power listening. Het enige verschil nu is dat er expliciet moet gezegd worden dat de antenne uit staat. De metingen voor dit verbruik zijn te vinden op figuur 7. CPU-cycli Onze eerste aanpak was het gebruiken van de AVR-simulator Avrora [Titzer et al., 25] om het aantal CPU-cycli exact te meten en te vermenigvuldigen met de kost voor CPU-cycli zoals vermeld in de technische fiche. Dit is technisch echter lastiger dan het op het eerste zicht lijkt. Om dit op te lossen gebruiken we een bovengrens op de CPU kost. We gaan de uitvoertijd van de component Figuur 6: Energieverbruik idle vs. verbruik RAM meten en daarna voor de gegeven duur de maximale CPU kracht aanrekenen. Met deze bovengrens wordt er nooit te weinig energie aangerekend, maar ook niet excessief veel. Dit komt doordat het verbruik van de microcontroller op zich relatief laag is. Vanaf dat we de duur van de component hebben, kunnen we theoretisch aan de hand van de datasheet afleiden wat het verbruik van de CPU is, dit is zoals te verwachten ook linear (zie figuur 8). Merk op dat het praktisch niet mogelijk is om dit verbruik met de oscilloscoop te meten. Dit komt doordat een component bijna nooit zuiver alleen CPU gaat gebruiken maar ook nog geheugentoegang, pins, etc. 4.2 Toetsing van de metric Om de juistheid van onze metric te controleren hebben we het scenario van de temperatuurmetingen bestudeerd. Dit scenario hebben we door de tool laten berekenen om te kijken of het resultaat hiervan overeen kwam met het energieverbruik volgens de oscilloscoop. Wat hier wel buiten beschouwing wordt gelaten is het verbruik door de antenne, dit omdat het door tijdsgebrek niet op punt kon worden gesteld. In volgende tabel tonen we het temperatuurscenario waarbij het gemiddelde wordt berekend voor een bepaalde hoeveelheid metingen. De twee daarop volgende kolommen tonen respectievelijk het verbruik gemeten door de oscilloscoop en de hoeveelheid energie die geschat zou worden door de tool. Zoals eerder gezegd toont dit niet de hoeveelheid energie verbruikt door de antenne. Hiervan is er abstractie gemaakt.

7 3 Energie in functie van tijd 1 3 Energie in functie van tijd Tijd (ms) Figuur 7: Energieverbruik met antenne volledig uit Aantal bytes Oscilloscoop Metric Overschatting mJ.261mJ.6283% mJ.5113mJ 2.832% 3.766mJ.7642mJ.4739% mJ 1.17mJ 1.252% Figuur 11: Toetsing van de metric De laatste kolom geeft de afwijking van onze metric weer. Ze toont dus een lichte overschatting van de hoeveelheid energie die verbruikt wordt. Dit is geenszins een probleem, aangezien onze metric dan nooit te snel gaat voorspellen dat een bepaalde berekening beter kan worden uitgevoerd op de mote. 5 Verder werk. Er zijn al een aantal fundamentele zaken behandeld in deze paper. Er kan echter nog verder gegaan worden. Volledige netwerktopologieën. Stel dat de vuistregel voor een bepaald stuk applicatielogica beslist dat het best niet op een mote wordt gedeployed. Dan kan het zijn dat deze beslissing met een krappe marge is genomen. Bijvoorbeeld: we zitten met sensordata van telkens twintig bytes, sturen met dezelfde frequentie als sense and send data door, maar passen telkens een reductie toe waardoor we 1B winnen. De reductie is betrekkelijk duur, duurder dan het verzenden van 1B, waardoor de heuristiek aangeeft dat dit stuk applicatielogica op de mote draaien geen goed idee is. Als we echter kennis hebben van de topologie van het netwerk, kunnen we verder redeneren. Die twintig bytes die we verzenden als we het advies van de metric volgen moeten immers via een aantal hops de back end bereiken en bij elke hop moeten die twintig bytes opnieuw doorgestuurd worden. Dat betekent dat we als we globaal over heel het netwerk kijken, het kleine energieverlies dat we boeken bij het reduceren van Tijd (ms) Figuur 8: Energieverbruik CPU-cycli twintig bytes naar tien bytes mogelijk gecompenseerd wordt door wat men wint aan verzendkosten over alle hops. Wat zich hier aanbiedt is een manier om uit onze eenvoudige metric een nieuwe metric te induceren die de topologie exploiteert om lokale energieverliezen om te zetten in globale energiewinst. Verdere formalisatie van deze intuïtie en experimenten zijn aangewezen. Een pessimistische metric. Zoals het er nu voor staat hebben we een metric die erg eenvoudig is. Daarin berust zijn nut, maar stelt hij de zaak niet te simpel voor? Kunnen we de metric verfijnen en onverwachte overhead in rekening brengen? De sweet spot vinden met behulp van kostfuncties. Het is eenvoudig in te zien dat in het algemeen er een trade-off optreedt bij het reduceren van data: verzenden wordt goedkoper, maar we betalen een kost in de vorm van CPU-cycli. Een interessante vraag is dan: kunnen we een sweet spot vinden, waar de gecombineerde kost van verzending en datareductie minimaal is? In volgende grafiek (figuur 12) tonen we een hypothetische verloop van deze trade-off. Op de x-as staat de hoeveelheid data die nog verzonden moet worden na de bewerking ervan (bijvoorbeeld door compressie). Dit wordt weergeven door n x waarbij n de orginele hoeveelheid data is en x de factor waarmee deze verminderd wordt. Op de y-as staat de hoeveelheid energie die nodig is om een bepaalde actie uit te voeren. De oranje lijn staat voor de energie die nodig is om het aantal bytes na reductie te verzenden. Deze is dalend aangezien een kleinere hoeveelheid bytes om te verzenden natuurlijk minder energie vergt. Ze convergeert niet naar nul maar naar de vaste kost die nodig is om de antenne aan te zetten. De blauwe lijn staat voor de energiekost van de reductie. In deze hypothese wordt er van

8 Energie in functie van tijd Energie in functie van hoeveelheid bytes Tijd (ms) Figuur 9: Energieverbruik low-power listening uitgegaan dat de moeilijkheid om een grotere reductie te krijgen telkens stijgt (wat ook meestal het geval is bij compressie). Dit brengt ook een steeds stijgende energiekost met zich mee, vandaar het stijgend verloop. De groene lijn stelt dan de som voor van de blauwe en oranje lijn. Het minimum van deze kromme is aangeduid in het rood en is de zogenaamde sweet spot Bytes Figuur 1: Energieverbruik verzenden data (bytes) allemaal geïntegreerd in een tool. We hebben ook aangetoond dat het vaak mogelijk is om energiewinst te boeken ten opzichte van sense and send en dat deze winst enigszins kwantificeerbaar is met behulp van de metric. We ontwikkelden een eenvoudig formalisme om de winstpunten ten opzichte van sense and send te duiden, dit in de vorm van de parametrisatie die we hebben aangewend voor het configureren van de tool. Tenslotte hebben we een aanzet gegeven tot verdere ontwikkeling van de ideeën die in deze paper zijn voorgesteld. We beschouwen onze oorspronkelijke opzet als geslaagd, maar werken nog naarstig door aan verfijningen. Voor alle datasets, code en presentaties kan men terecht op: 7 Dankwoord We zouden graag onze begeleiders prof. Danny Hughes en Klaas Thoelen bedanken voor hun uitstekende begeleiding, en ook Gowri Sankar Ramachandran en Wilfried Daniëls voor hun technische hulp. 6 Conclusie Figuur 12: Een sweet spot vinden We hebben een metric voorgesteld die voldoet aan onze eisen; we hebben ook een overzicht gegeven van manieren om de kosten die we in de metric gebruiken te berekenen. Dit wordt Referenties [Akyildiz et al., 22] Ian F. Akyildiz, Weilian Su, Yogesh Sankarasubramaniam, and Erdal Cayirci. Wireless sensor networks: a survey. Computer networks, 38(4): , 22. [Atmel Corporation, 214] Atmel Corporation. Atmega128rfa1 datasheet. atmel.com/images/atmel-8266-mcu_ Wireless-ATmega128RFA1_Datasheet.pdf, 214. [Dunkels et al., 24] Adam Dunkels, Bjorn Gronvall, and Thiemo Voigt. Contiki-a lightweight and flexible operating system for tiny networked sensors. In Local Computer Networks, th Annual IEEE International Conference on, pages IEEE, 24.

9 [Hughes et al., 213] Danny Hughes, Eduardo Canete, Wilfried Daniels, R Gowri Sankar, James Meneghello, Nelson Matthys, Jef Maerien, Sam Michiels, Christophe Huygens, Wouter Joosen, et al. Energy aware software evolution for wireless sensor networks. In World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM), 213 IEEE 14th International Symposium and Workshops on a, pages 1 9. IEEE, 213. [Mainwaring et al., 22] Alan Mainwaring, David Culler, Joseph Polastre, Robert Szewczyk, and John Anderson. Wireless sensor networks for habitat monitoring. In Proceedings of the 1st ACM international workshop on Wireless sensor networks and applications, pages ACM, 22. [Titzer et al., 25] Ben L Titzer, Daniel K Lee, and Jens Palsberg. Avrora: Scalable sensor network simulation with precise timing. In Proceedings of the 4th international symposium on Information processing in sensor networks, page 67. IEEE Press, 25.

Vermogen snelheid van de NXT

Vermogen snelheid van de NXT Vermogen snelheid van de NXT Inleiding In deze meting gaan we op zoek naar een duidelijk verband tussen de vermogens die je kunt instellen op de LEGO NXT en de snelheid van het standaardwagentje uit het

Nadere informatie

Netwerkdiagram voor een project. AOA: Activities On Arrows - activiteiten op de pijlen.

Netwerkdiagram voor een project. AOA: Activities On Arrows - activiteiten op de pijlen. Netwerkdiagram voor een project. AOA: Activities On Arrows - activiteiten op de pijlen. Opmerking vooraf. Een netwerk is een structuur die is opgebouwd met pijlen en knooppunten. Bij het opstellen van

Nadere informatie

HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE

HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE 1 DOEL VAN REGRESSIE ANALYSE De relatie te bestuderen tussen een response variabele en een verzameling verklarende variabelen 1. LINEAIRE REGRESSIE Veronderstel dat gegevens

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN FACULTEIT DER TECHNISCHE NATUURKUNDE

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN FACULTEIT DER TECHNISCHE NATUURKUNDE TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN FACULTEIT DER TECHNISCHE NATUURKUNDE Tentamen Computers bij fysische experimenten (3BB20) op dinsdag 25 oktober 2005 Het tentamen duurt 90 minuten en wordt gemaakt zonder

Nadere informatie

Harmonischen: een virus op het net? FOCUS

Harmonischen: een virus op het net? FOCUS Amplitude Harmonischen: een virus op het net? FOCUS In het kader van rationale energieverbruik (REG) wordt steeds gezocht om verbruikers energie efficiënter te maken. Hierdoor gaan verbruikers steeds meer

Nadere informatie

De bisectie methode uitgelegd met een makkelijk voorbeeld

De bisectie methode uitgelegd met een makkelijk voorbeeld De Bisectie methode De bisectie methode uitgelegd met een makkelijk voorbeeld De bisectie methode is een recursieve methode om punten van een functie te gaan afschatten. Hierbij gaat men de functiewaarde

Nadere informatie

Samenvatting. Het gebruik van ultrafiltratie (UF) membranen als oppervlakte water zuiveringstechnologie

Samenvatting. Het gebruik van ultrafiltratie (UF) membranen als oppervlakte water zuiveringstechnologie Samenvatting Het gebruik van ultrafiltratie (UF) membranen als oppervlakte water zuiveringstechnologie is in de laatste vijftien jaar enorm toe genomen. Ultrafiltratie membranen zijn gemakkelijk op te

Nadere informatie

AirQuality Monitor. Handleiding. ATAL B.V. Ampèrestraat 35-37 NL-1446 TR PURMEREND. Postbus 783 NL-1440 AT PURMEREND

AirQuality Monitor. Handleiding. ATAL B.V. Ampèrestraat 35-37 NL-1446 TR PURMEREND. Postbus 783 NL-1440 AT PURMEREND AirQuality Monitor Handleiding ATAL B.V. Ampèrestraat 35-37 NL-1446 TR PURMEREND Postbus 783 NL-1440 AT PURMEREND T (+31) 0299 630 610 F (+31) 0299 630 611 E info@atal.nl I www.atal.nl Inhoud Inhoud...

Nadere informatie

STROOMSENSOR BT21i Gebruikershandleiding

STROOMSENSOR BT21i Gebruikershandleiding STROOMSENSOR BT21i Gebruikershandleiding CENTRUM VOOR MICROCOMPUTER APPLICATIES http://www.cma-science.nl Korte beschrijving De Stroomsensor BT21i is een veelzijdige sensor, die de stroomsterkte kan meten

Nadere informatie

math inside Model orde reductie

math inside Model orde reductie math inside Model orde reductie Model orde reductie Met het voortschrijden van de rekenkracht van computers en numerieke algoritmen is het mogelijk om steeds complexere problemen op te lossen. Was het

Nadere informatie

Toegang tot HiSPARC gegevens jsparc bibliotheek Data retrieval 3.1 Downloaden van data

Toegang tot HiSPARC gegevens jsparc bibliotheek Data retrieval 3.1 Downloaden van data Data analyse HiSPARC Data retrieval A.P.L.S. de Laat 1 Toegang tot HiSPARC gegevens De data opslag van HiSPARC meetgegevens gebeurt op het Nikhef en bestaat uit een paar databases. Als eerst is er de ruwe

Nadere informatie

ES1 Project 1: Microcontrollers

ES1 Project 1: Microcontrollers ES1 Project 1: Microcontrollers Les 3: Eenvoudige externe hardware & hardware programmeren in C Hardware programmeren in C Inmiddels ben je al aardig op gang gekomen met het programmeren van microcontrollers.

Nadere informatie

ES1 Project 1: Microcontrollers

ES1 Project 1: Microcontrollers ES1 Project 1: Microcontrollers Les 5: Timers/counters & Interrupts Timers/counters Hardware timers/counters worden in microcontrollers gebruikt om onafhankelijk van de CPU te tellen. Hierdoor kunnen andere

Nadere informatie

OPDRACHTKAART. Thema: Multimedia/IT. Audio 4. Digitaliseren MM-02-10-01

OPDRACHTKAART. Thema: Multimedia/IT. Audio 4. Digitaliseren MM-02-10-01 OPDRACHTKAART MM-02-10-01 Digitaliseren Voorkennis: Je hebt Multimedia-opdrachten 1 tot en met 3 en audio-opdracht 1 t/m 3 (MM-02-03 t/m MM-02-09) afgerond. Intro: Geluid dat wij horen is een analoog signaal.

Nadere informatie

Power Monitor Pro. Bestnr.: 10 32 50. Omwille van het milieu 100% recyclingpapier

Power Monitor Pro. Bestnr.: 10 32 50. Omwille van het milieu 100% recyclingpapier G E B R U I K S A A N W I J Z I N G Bestnr.: 10 32 50 Power Monitor Pro Omwille van het milieu 100% recyclingpapier Impressum Alle rechten, ook vertalingen, voorbehouden. Niets uit deze uitgave mag worden

Nadere informatie

De bepaling van de positie van een. onderwatervoertuig (inleiding)

De bepaling van de positie van een. onderwatervoertuig (inleiding) De bepaling van de positie van een onderwatervoertuig (inleiding) juli 2006 Bepaling positie van een onderwatervoertuig. Inleiding: Het volgen van onderwatervoertuigen (submersibles, ROV s etc) was in

Nadere informatie

Datalogging. Introductie

Datalogging. Introductie Introductie Datalogging omvat het verzamelen, opslaan en analyseren van data. Datalogging systemen zullen gewoonlijk gedurende een bepaald tijdsbestek een gebeurtenis of proces bewaken met behulp van sensors

Nadere informatie

DEEL 6 Serieschakeling van componenten. 6.1 Doel van de oefening. 6.2 Benodigdheden

DEEL 6 Serieschakeling van componenten. 6.1 Doel van de oefening. 6.2 Benodigdheden Naam: Nr.: Groep: Klas: Datum: DEEL 6 In de vorige oefeningen heb je reeds een A-meter, die een kleine inwendige weerstand bezit, in serie leren schakelen met een gebruiker. Door de schakelstand te veranderen

Nadere informatie

Positie-aflezing. - LED of LCD-aflezing - met geïntegreerde microprocessor. Walda Impuls b.v. Delta 60 6825 MS Arnhem Tel 026-3638302 Fax 026-3638304

Positie-aflezing. - LED of LCD-aflezing - met geïntegreerde microprocessor. Walda Impuls b.v. Delta 60 6825 MS Arnhem Tel 026-3638302 Fax 026-3638304 SERIE Z-54 Positie-aflezing - LED of LCD-aflezing - met geïntegreerde microprocessor Walda Impuls b.v. Delta 60 6825 MS Arnhem Tel 026-3638302 Fax 026-3638304 ELGO - ELECTRIC GmbH D - 78239 Rielasingen,

Nadere informatie

Software Test Documentation

Software Test Documentation FACULTEIT INGENIEURSWETENSCHAPPEN & WE- TENSCHAPPEN DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE AND APPLIED COMPUTER SCIENCE Software Test Documentation Software Engineering Nicolas Carraggi, Youri Coppens, Christophe

Nadere informatie

Geluidsnelheid. 1 Inleiding. VWO Bovenbouwpracticum Natuurkunde Practicumhandleiding

Geluidsnelheid. 1 Inleiding. VWO Bovenbouwpracticum Natuurkunde Practicumhandleiding VWO Bovenbouwpracticum Natuurkunde Practicumhandleiding Geluidsnelheid 1 Inleiding De voortplantingsnelheid v van geluidgolven (of: de geluidsnelheid) in lucht is zo n 340 m/s. Deze geluidsnelheid is echter

Nadere informatie

IDAgeChecker BDX118T11xx Manual V02.00

IDAgeChecker BDX118T11xx Manual V02.00 XLN-t bvba Hoogstraat 52 B 2580 Putte-Beerzel Belgie - Belgium tel +32 (0) 15 24 92 43 fax +32 (0) 15 25 10 58 RPR Mechelen BTW BE 423 212 087 Bank 733-2011497-38 IDAgeChecker BDX118T11xx Manual V02.00

Nadere informatie

AC-239-2 ZONE ALARMCONTROLLER MET DEURBEL HANDLEIDING

AC-239-2 ZONE ALARMCONTROLLER MET DEURBEL HANDLEIDING AC-239-2 ZONE ALARMCONTROLLER MET DEURBEL HANDLEIDING Handleiding AC-239 1. Beschrijving Uw AC-239 is een economische en veelzijdige alarmcontroller uitgerust met twee beveiligingszones en ingebouwde deurbel.

Nadere informatie

spanning. * Deel het verschil daarvan en deel dat getal door de gewenste stroom om de weerstandswaarde te krijgen.

spanning. * Deel het verschil daarvan en deel dat getal door de gewenste stroom om de weerstandswaarde te krijgen. Weerstand stroombeperking voor LED s Om de stroom door een LED te beperken wordt een weerstand toegepast. Maar hoe hoog moet de waarde van zo n weerstand eigenlijk zijn? In de dagelijkse praktijk wordt

Nadere informatie

Hoofdstuk 7: METING VAN DE FREQUENTIE- NAUWKEURIGHEID

Hoofdstuk 7: METING VAN DE FREQUENTIE- NAUWKEURIGHEID Hoofdstuk 7: METING VAN DE FREQUENTIE- NAUWKEURIGHEID 7.1. Inleiding In dit hoofdstuk zullen we enkele methoden bespreken voor het bepalen van de nauwkeurigheid van de door ons te distribueren frequentiestandaard.

Nadere informatie

NETWERKEN EN DE WETTEN VAN KIRCHHOFF

NETWERKEN EN DE WETTEN VAN KIRCHHOFF NETWERKEN EN DE WETTEN VN KIRCHHOFF 1. Doelstelling van de proef Het doel van deze proef is het bepalen van de klemspanning van een spanningsbron, de waarden van de beveiligingsweerstanden en de inwendige

Nadere informatie

ANALYSER-DDS een 500Khz tot 65,536Mhz antenne-analyser Intro

ANALYSER-DDS een 500Khz tot 65,536Mhz antenne-analyser Intro ANALYSER-DDS een 500Khz tot 65,536Mhz antenne-analyser Intro Analyser-DDS is gebaseerd op hetzelfde meetprincipe als in AN EXPERIMENTAL HF AERIAL ANALYSER from Jim Tregellas VK5JST. Dit meetprincipe berust

Nadere informatie

1. Kopieer de bestanden die in de html directory staan, naar de html directory van HomeSeer.

1. Kopieer de bestanden die in de html directory staan, naar de html directory van HomeSeer. Homeseer Integratie Voor de integratie van het JeeLabs platform in Homeseer maken we gebruik van een Open Source pakket genaamd JeeLink for HomeSeer (http://sourceforge.net/projects/jeeseer/) van Tijl

Nadere informatie

Netwerkdiagram voor een project. AON: Activities On Nodes - activiteiten op knooppunten

Netwerkdiagram voor een project. AON: Activities On Nodes - activiteiten op knooppunten Netwerkdiagram voor een project. AON: Activities On Nodes - activiteiten op knooppunten Opmerking vooraf. Een netwerk is een structuur die is opgebouwd met pijlen en knooppunten. Bij het opstellen van

Nadere informatie

Mastermind met acht kleuren

Mastermind met acht kleuren Geschreven voor het vak: Wiskunde gedoceerd door H. Mommaerts Onderzoekscompetentie Mastermind met acht kleuren Auteurs: Tom Demeulemeester Pieter Van Walleghem Thibaut Winters 6LWIi 22 april 2014 1 Inleiding

Nadere informatie

QR-code op aanvoerbrief 2.xx.0: Specificaties

QR-code op aanvoerbrief 2.xx.0: Specificaties QR-code op aanvoerbrief 2.xx.0: Specificaties Door: Bert Velthuijs Datum 1e versie: 5 april 2012 (versie 0.xx) Datum laatste wijziging 20 september 2012 Huidige Versie: 2.xx.0 Wijzigingen 19 juli 2012

Nadere informatie

Praktijkinstructie Industriële automatisering 3 (ICT09.3/CREBO:53270)

Praktijkinstructie Industriële automatisering 3 (ICT09.3/CREBO:53270) instructie Industriële automatisering 3 (ICT09.3/CREBO:53270) pi.ict09.3.v1 ECABO, 1 april 2002 Alle rechten voorbehouden. Niets uit deze uitgave mag worden vermenigvuldigd, overgenomen, opgeslagen of

Nadere informatie

Maikel de Jong Dennis Wagenaar 18-05-10 v 1.0

Maikel de Jong Dennis Wagenaar 18-05-10 v 1.0 Plan van Aanpak Save Energy Leiden Maikel de Jong Dennis Wagenaar 18-05-10 v 1.0 Bijlage A, Planning.xls. Inhoudsopgave Inhoudsopgave...2 1. Inleiding...3 1.1 Projectorganisatie...3 1.2 Begrippenlijst...3

Nadere informatie

Migrerende euromunten

Migrerende euromunten Migrerende euromunten Inleiding Op 1 januari 2002 werden in vijftien Europese landen (twaalf grote en drie heel kleine) euromunten en - biljetten in omloop gebracht. Wat de munten betreft, ging het in

Nadere informatie

Vraag 1 (2 punten) (iii) Een lees-opdracht van virtueel adres 2148 seg 0, offset 2148 - idem

Vraag 1 (2 punten) (iii) Een lees-opdracht van virtueel adres 2148 seg 0, offset 2148 - idem Tentamen A2 (deel b) 24-06-2004 Geef (liefst beknopte en heldere) motivatie bij je antwoorden; dus niet enkel ja of nee antwoorden, maar ook waarom. Geef van berekeningen niet alleen het eindresultaat,

Nadere informatie

Netwerk Interfacing Data Logging.

Netwerk Interfacing Data Logging. Handleiding Netwerk Interfacing Data Logging. EduTechSoft.nl 2009-2010 H.O.Boorsma. Pagina - 2 - Netwerk Interfacing Data Logging Pagina - 3 - Inhoud Inleiding.... 4 Beschrijving van het programma....

Nadere informatie

Case Simulink. Team PM 12: Joris Brankaer Arne Vanderlinden Jens Noë Carl Uydens Tom Vranckx Ben Eisenberg. 2e bac groep 11

Case Simulink. Team PM 12: Joris Brankaer Arne Vanderlinden Jens Noë Carl Uydens Tom Vranckx Ben Eisenberg. 2e bac groep 11 Case Simulink Team PM 12: Joris Brankaer Arne Vanderlinden Jens Noë Carl Uydens Tom Vranckx Ben Eisenberg 2e bac groep 11 22 maart 2013 Inleiding In deze Simulink case wordt het gedrag van onze SSV gesimuleerd

Nadere informatie

Uitleg: In de bovenstaande oefening zie je in het eerste blokje een LEES en een SCHRIJF opdracht. Dit is nog lesstof uit het tweede trimester.

Uitleg: In de bovenstaande oefening zie je in het eerste blokje een LEES en een SCHRIJF opdracht. Dit is nog lesstof uit het tweede trimester. In onderstaande oefeningen zijn kleuren gebruikt. Deze dienen aleen om de structuren makkelijker terug te kunnen herkennen. Ze worden niet standaard zo gebruikt. De dunne rood/roze balken zijn ook geen

Nadere informatie

b) Teken op de bijlage welke lampjes van het klokje branden om 19:45:52. Schrijf eronder hoe je dit bepaald/berekend hebt. (3p)

b) Teken op de bijlage welke lampjes van het klokje branden om 19:45:52. Schrijf eronder hoe je dit bepaald/berekend hebt. (3p) NATUURKUNDE KLAS 4 PW HOOFDSTUK PW HOOFDSTUK 3-23/03/2011 Totaal: 3 opgaven, 29 punten. Gebruik eigen BINAS toegestaan. Opgave 1: binair klokje Er bestaan klokjes die de tijd binair weergeven. Zie figuur

Nadere informatie

(energie) meten via Qbus

(energie) meten via Qbus (energie) meten via Qbus Voor het bijhouden van groene stroom-certificaten, het optimaliseren van verbruiken of gewoon om te weten wat waar wanneer in uw gebouw gebeurt. Op de SD-kaart van de Qbus controller

Nadere informatie

Rentabiliteitsratio s

Rentabiliteitsratio s 18 Rentabiliteitsratio s Nu we de begrippen balans, resultatenrekening en kasstromentabel onder de knie hebben, kunnen we overgaan tot het meer interessante werk, nl. het onderzoek naar de performantie

Nadere informatie

Innovative Growing Solutions. Datalogger DL-1. software-versie: 1.xx. Uitgifte datum: 01-09-2015 HANDLEIDING WWW.TECHGROW.NL

Innovative Growing Solutions. Datalogger DL-1. software-versie: 1.xx. Uitgifte datum: 01-09-2015 HANDLEIDING WWW.TECHGROW.NL Innovative Growing Solutions Datalogger DL-1 software-versie: 1.xx Uitgifte datum: 01-09-2015 HANDLEIDING WWW.TECHGROW.NL DL-1 Datalogger gebruikershandleiding Bedankt voor het aanschaffen van de TechGrow

Nadere informatie

http://techniline.sirris.be/s/p.exe/wservice=wo/webextra/prg/olarticleprint?vwebse...

http://techniline.sirris.be/s/p.exe/wservice=wo/webextra/prg/olarticleprint?vwebse... Page 1 of 5 Techniline v3 27-08-2010 Mechatronics Machines verbruiken minder energie door slimme keuze elektrische aandrijving (27-08-2010) Nr. 0 Ecologische en economische motieven, zoals nieuwe machinenormen

Nadere informatie

STROOMSENSOR 0222I GEBRUIKERSHANDLEIDING

STROOMSENSOR 0222I GEBRUIKERSHANDLEIDING STROOMSENSOR 0222I GEBRUIKERSHANDLEIDING CENTRUM VOOR MICROCOMPUTER APPLICATIES http://www.cma-science.nl Beschrijving Stroomsensor 0222i is ontworpen voor het meten van stromen tussen 500 en +500 ma in

Nadere informatie

Inleiding 3hv. Opdracht 1. Statische elektriciteit. Noem drie voorbeelden van hoe je statische elektriciteit kunt opwekken.

Inleiding 3hv. Opdracht 1. Statische elektriciteit. Noem drie voorbeelden van hoe je statische elektriciteit kunt opwekken. Inleiding hv Opdracht Statische elektriciteit Noem drie voorbeelden van hoe je statische elektriciteit kunt opwekken Opdracht Serie- en parallelschakeling Leg van elke schakeling uit ) of het een serie-

Nadere informatie

Meting zonnepaneel. Voorbeeld berekening diodefactor: ( ) Als voorbeeld wordt deze formule uitgewerkt bij een spanning van 7 V en 0,76 A:

Meting zonnepaneel. Voorbeeld berekening diodefactor: ( ) Als voorbeeld wordt deze formule uitgewerkt bij een spanning van 7 V en 0,76 A: Meting zonnepaneel Om de beste overbrengingsverhouding te berekenen, moet de diodefactor van het zonnepaneel gekend zijn. Deze wordt bepaald door het zonnepaneel te schakelen aan een weerstand. Een multimeter

Nadere informatie

Case Simulink. Team name: SolarMatic. Group:AM13

Case Simulink. Team name: SolarMatic. Group:AM13 Team name: SolarMatic Group:AM13 Team members: Thomas Deliens Michaël Op de Beeck Renaud Peeters Tom Salens Jens Sneyers Karel Winderickx Case Simulink Weerstandswaarde waarbij het paneel een maximum vermogen

Nadere informatie

Six Sigma. Wat is Six Sigma?

Six Sigma. Wat is Six Sigma? Six Sigma Wat is het, wat brengt het? Oktober 2015 Wat is Six Sigma? OVERZICHT Statistische benadering Lange termijn Continu verbeteren Streven om te voldoen aan klantwens Een business filosofie en strategie

Nadere informatie

Functieonderzoek. f(x) = x2 4 x 4 + 2. Igor Voulis. 9 december 2009. 1 De functie en haar definitiegebied 2. 2 Het tekenverloop van de functie 2

Functieonderzoek. f(x) = x2 4 x 4 + 2. Igor Voulis. 9 december 2009. 1 De functie en haar definitiegebied 2. 2 Het tekenverloop van de functie 2 Functieonderzoek f(x) = x2 4 x 4 + 2 Igor Voulis 9 december 2009 Inhoudsopgave 1 De functie en haar definitiegebied 2 2 Het tekenverloop van de functie 2 3 De asymptoten 3 4 De eerste afgeleide 3 5 De

Nadere informatie

Handleiding puntenboek-module

Handleiding puntenboek-module Handleiding puntenboek-module Inleiding Het puntenboek is een tool dat u toelaat om opdrachten (score-elementen) te definiëren, deze omschrijven informatie op de ELO die gescoord kan worden. Dit kan veel

Nadere informatie

Uitgebreid eindwerkvoorstel Lokaliseren van personen en objecten met behulp van camera s

Uitgebreid eindwerkvoorstel Lokaliseren van personen en objecten met behulp van camera s Uitgebreid eindwerkvoorstel Lokaliseren van personen en objecten met behulp van camera s Sofie De Cooman 21 December 2006 Stagebedrijf: Interne begeleider: Externe begeleider: BarcoView Koen Van De Wiele

Nadere informatie

( ) Hoofdstuk 4 Verloop van functies. 4.1 De grafiek van ( ) 4.1.1 Spiegelen t.o.v. de x-as, y-as en de oorsprong

( ) Hoofdstuk 4 Verloop van functies. 4.1 De grafiek van ( ) 4.1.1 Spiegelen t.o.v. de x-as, y-as en de oorsprong Hoofdstuk 4 Verloop van functies Met DERIVE is het mogelijk om tal van eigenschappen van functies experimenteel te ontdekken. In een eerste paragraaf onderzoeken we het verband tussen de grafieken van

Nadere informatie

Een visie op het natuurkundig practicum

Een visie op het natuurkundig practicum Een visie op het natuurkundig practicum Martijn Koops, Peter Duifhuis en Floor Pull ter Gunne; vakgroep Nastec, FE, HU Inleiding Practicum is belangrijk bij het vak natuurkunde. Het kan de theorie ondersteunen

Nadere informatie

8. Complexiteit van algoritmen:

8. Complexiteit van algoritmen: 8. Complexiteit van algoritmen: Voorbeeld: Een gevaarlijk spel 1 Spelboom voor het wespenspel 2 8.1 Complexiteit 4 8.2 NP-problemen 6 8.3 De oplossing 7 8.4 Een vuistregel 8 In dit hoofdstuk wordt het

Nadere informatie

slides12.pdf December 14, 2001 1

slides12.pdf December 14, 2001 1 Onderwerpen Inleiding Algemeen 12 Getallen Getallen Representaties Rekenen Problemen Piet van Oostrum 12 dec 2001 INL/Alg-12 1 X INL/Alg-12 1 X Getallen Soorten getallen Wat is een getal? Experiment: met

Nadere informatie

Windows Basics. yvan vander sanden. 22 februari 2015

Windows Basics. yvan vander sanden. 22 februari 2015 Windows Basics yvan vander sanden 22 februari 2015 Windows is nog altijd een veel gebruikt operating system. Als technicus moet je bekend zijn met het Windows operating system om gebruikers te kunnen helpen,

Nadere informatie

DATA SHEET C2-10. Besturing en bescherming van elektrische actuators. DATA SHEET C2-10 A&E Trading b.v. 1

DATA SHEET C2-10. Besturing en bescherming van elektrische actuators. DATA SHEET C2-10 A&E Trading b.v. 1 DATA SHEET C2-10 Besturing en bescherming van elektrische actuators DATA SHEET C2-10 A&E Trading b.v. 1 C2-10 C2-10 is ontwikkeld voor aansturing van Concens actuators. C2-10 heeft meerdere stroombegrenzings

Nadere informatie

Hand-out Introductieworkshop LED programmeren

Hand-out Introductieworkshop LED programmeren Hand-out Introductieworkshop LED programmeren Inleiding Deze hand-out is bedoeld als naslag voor de introductie workshop LED programmeren. In deze handout vind je de uitleg over LEDs, Arduino s en LED

Nadere informatie

Bijlage bij Eindverslag van de Nomenclatuurcommissie Wiskunde september 2007

Bijlage bij Eindverslag van de Nomenclatuurcommissie Wiskunde september 2007 Bijlage bij Eindverslag van de Nomenclatuurcommissie Wiskunde september 2007 zie havo vwo aantonen 1 aanzicht absolute waarde afgeleide (functie) notatie met accent: bijvoorbeeld f'(x), f' notatie met

Nadere informatie

Opdracht 3: Baanintegratie: Planeet in een dubbelstersysteem

Opdracht 3: Baanintegratie: Planeet in een dubbelstersysteem PLANETENSTELSELS - WERKCOLLEGE 3 EN 4 Opdracht 3: Baanintegratie: Planeet in een dubbelstersysteem In de vorige werkcolleges heb je je pythonkennis opgefrist. Je hebt een aantal fysische constanten ingelezen,

Nadere informatie

Een typisch programma in C en C++ bestaat uit een aantal onderdelen:

Een typisch programma in C en C++ bestaat uit een aantal onderdelen: Eerste stappen in C. Een typisch programma in C en C++ bestaat uit een aantal onderdelen: /* Alles wat op meerdere lijnen staat zoals hier is commentaar. */ // Dit is commentaar op 1 lijn. Geldig tot einde

Nadere informatie

Data retrieval D.B.R.A. Fokkema. Werkbladen. HiSPARC. 1 Inleiding. 2 Datasets downloaden en bekijken

Data retrieval D.B.R.A. Fokkema. Werkbladen. HiSPARC. 1 Inleiding. 2 Datasets downloaden en bekijken Werkbladen HiSPARC Data retrieval D.B.R.A. Fokkema 1 Inleiding Het HiSPARC project verzamelt al jaren data van tientallen stations in voornamelijk Nederland, Denemarken en Engeland. Het is gebruikelijk

Nadere informatie

S u b n e t t e n. t h e t r u e s t o r y 1100 0000. 1010 1000. 0000 0001. 0000 0001 1111 1111. 1111 1111. 1111 1111. 0000 0000.

S u b n e t t e n. t h e t r u e s t o r y 1100 0000. 1010 1000. 0000 0001. 0000 0001 1111 1111. 1111 1111. 1111 1111. 0000 0000. S u b n e t t e n t h e t r u e s t o r y 1100 0000. 1010 1000. 0000 0001. 0000 0001 1111 1111. 1111 1111. 1111 1111. 0000 0000 Part 1 Inhoud Wat is een subnet?... 2 Waarom?... 3 Het begin.... 3 Een voorbeeld...

Nadere informatie

High Performance Computing

High Performance Computing High Performance Computing Kristian Rietveld (krietvel@liacs.nl, kamer 138) Groep Computer Systems High-Performance Computing Optimizing compilers (generieke codes, maar ook specifieke rekenkernels). Parallel

Nadere informatie

Meervoudige Smart-Card Duplicator. Gebruiksaanwijzing

Meervoudige Smart-Card Duplicator. Gebruiksaanwijzing Meervoudige Smart-Card Duplicator Gebruiksaanwijzing Project Specificaties De Smart Card Duplicating PCB is kan zes verschillende type smartcards lezen en schrijven, die allemaal gebaseerd zijn op de microchip

Nadere informatie

1.0 Voorkennis. Voorbeeld 1: Los op: 6x + 28 = 30 10x.

1.0 Voorkennis. Voorbeeld 1: Los op: 6x + 28 = 30 10x. 1.0 Voorkennis Voorbeeld 1: Los op: 6x + 28 = 30 10x. 6x + 28 = 30 10x +10x +10x 16x + 28 = 30-28 -28 16x = 2 :16 :16 x = 2 1 16 8 Stappenplan: 1) Zorg dat alles met x links van het = teken komt te staan;

Nadere informatie

De grafiek van een lineair verband is altijd een rechte lijn.

De grafiek van een lineair verband is altijd een rechte lijn. Verbanden Als er tussen twee variabelen x en y een verband bestaat kunnen we dat op meerdere manieren vastleggen: door een vergelijking, door een grafiek of door een tabel. Stel dat het verband tussen

Nadere informatie

Data quality tracking tool

Data quality tracking tool Data quality tracking tool Stageproject Over data cleansing werk Eén van de onderdelen van werk rond datakwaliteit uitgevoerd door Kapernikov is het systematisch oplossen van gedetecteerde datafouten in

Nadere informatie

Proefstuderen Informatica

Proefstuderen Informatica Proefstuderen Informatica Raphael kena Poss Introductie 1. Open een terminal, dan vor het volgende commando uit: mkdir opdracht-jouwnaam Vervang JOUWNAAM door je naam en/of die van je werkpartner. Tip

Nadere informatie

Project Lumen. Het vermogen van licht. Auteur: Miguel Agterberg

Project Lumen. Het vermogen van licht. Auteur: Miguel Agterberg 4 Project Lumen Het vermogen van licht Auteur: Miguel Agterberg 5 Project Lumen Het vermogen van licht Auteur: Miguel Agterberg Plaats: Delft Datum: 6 februari 2013 Organisatie: Haagse Hogeschool Delft

Nadere informatie

Onderzoek rationeel energiegebruik van een computer.

Onderzoek rationeel energiegebruik van een computer. Onderzoek rationeel energiegebruik van een computer. Spring verstandig om met het elektriciteitsverbruik van uw computer. De leerlingen van de elektronica afdeling (5TEE) van het VTI onderzoeken verschillende

Nadere informatie

Agile Software Development en de veranderende rol van de projectmanager

Agile Software Development en de veranderende rol van de projectmanager Agile Software Development en de veranderende rol van de projectmanager Auteur: Arjan Vis, a.j.vis@student.vu.nl Supervisor: Prof. Dr. A. Eliens Faculteit der Exacte Wetenschappen, Vrije Universiteit Amsterdam

Nadere informatie

QUANTUMFYSICA DE EPR-PARADOX. Naam: Klas: Datum:

QUANTUMFYSICA DE EPR-PARADOX. Naam: Klas: Datum: DE EPR-PARADOX QUANTUMFYSICA DE EPR-PARADOX Naam: Klas: Datum: DE EPR-PARADOX DE EPR-PARADOX EEN GEDACHTE-EXPERIMENT Volgens de wetten van de quantummechanica kunnen bepaalde deeltjes spontaan vervallen.

Nadere informatie

Temperatuur logger synchronisatie

Temperatuur logger synchronisatie Temperatuur logger synchronisatie Juni 10, 2010 1 / 7 Temperatuur logger synchronisatie Introductie Twee of meerdere ontvangers van het Multilogger systeem kunnen met de temperature logger synchronisatie

Nadere informatie

Software Test Plan. Yannick Verschueren

Software Test Plan. Yannick Verschueren Software Test Plan Yannick Verschueren Maart 2015 Document geschiedenis Versie Datum Auteur/co-auteur Beschrijving 1 November 2014 Yannick Verschueren Eerste versie 2 December 2014 Yannick Verschueren

Nadere informatie

MANAGEMENTSAMENVATTING

MANAGEMENTSAMENVATTING MANAGEMENTSAMENVATTING Zware dieselvoertuigen hebben relatief hoge NOx- en PM-emissies. De verstrenging van de Europese emissiereglementering moet leiden tot een vermindering van deze emissies voor nieuwe

Nadere informatie

Dennis Wagenaar Dennis de la Rie 02-03-10 v 1.5

Dennis Wagenaar Dennis de la Rie 02-03-10 v 1.5 Plan van Aanpak Save Energy Leiden Dennis Wagenaar Dennis de la Rie 02-03-10 v 1.5 Bijlage A, SEL_Planning.xls. Inhoudsopgave 1. Inleiding...3 1.1 Projectorganisatie...3 1.2 Begrippenlijst...3 2. Opdrachtomschrijving...4

Nadere informatie

Onderzoeken welke onderdelen noodzakelijk zijn om een PV-installatie autonoom te laten werken.

Onderzoeken welke onderdelen noodzakelijk zijn om een PV-installatie autonoom te laten werken. Experiment 5 5 Onderdelen van een autonome PV-installatie Onderzoeken welke onderdelen noodzakelijk zijn om een PV-installatie autonoom te laten werken. grondplaat 1 zonnemodule 1 halogeenlamp 1 motor

Nadere informatie

Een model voor een lift

Een model voor een lift Een model voor een lift 2 de Leergang Wiskunde schooljaar 213/14 2 Inhoudsopgave Achtergrondinformatie... 4 Inleiding... 5 Model 1, oriëntatie... 7 Model 1... 9 Model 2, oriëntatie... 11 Model 2... 13

Nadere informatie

Klasse B versterkers

Klasse B versterkers Klasse B versterkers Jan Genoe KHLim Universitaire Campus, Gebouw B 359 Diepenbeek Belgium http://www.khlim.be/~jgenoe In dit hoofdstuk bespreken we de Klasse B en de klasse G versterker. Deze versterker

Nadere informatie

2.0 Voorkennis. Herhaling merkwaardige producten: (A + B) 2 = A 2 + 2AB + B 2 (A B) 2 = A 2 2AB + B 2 (A + B)(A B) = A 2 B 2

2.0 Voorkennis. Herhaling merkwaardige producten: (A + B) 2 = A 2 + 2AB + B 2 (A B) 2 = A 2 2AB + B 2 (A + B)(A B) = A 2 B 2 .0 Voorkennis Herhaling merkwaardige producten: (A + B) = A + AB + B (A B) = A AB + B (A + B)(A B) = A B Voorbeeld 1: (5a) (a -3b) = 5a (4a 1ab + 9b ) = 5a 4a + 1ab 9b = 1a + 1ab 9b Voorbeeld : 4(x 7)

Nadere informatie

2. Het benaderen van nulpunten

2. Het benaderen van nulpunten Het benaderen van nulpunten Benaderen van vierkantswortels Als we met een numerieke rekenmachine benadering, 7 =,64575 7 berekenen, krijgen we als resultaat een Het numeriek benaderen kan met een recursieve

Nadere informatie

Lichtsnelheid. 1 Inleiding. VWO Bovenbouwpracticum Natuurkunde Practicumhandleiding

Lichtsnelheid. 1 Inleiding. VWO Bovenbouwpracticum Natuurkunde Practicumhandleiding VWO Bovenbouwpracticum Natuurkunde Practicumhandleiding Lichtsnelheid 1 Inleiding De voortplantingsnelheid c van elektromagnetische golven (of: de lichtsnelheid) in vacuüm is internationaal vastgesteld

Nadere informatie

Enphase de slimste keus in zonne-energie.

Enphase de slimste keus in zonne-energie. de slimste keus in zonne-energie. Uw zonnepanelen uitrusten met technologie heeft minimaal drie voordelen: De hoogste betrouwbaarheid, uitstekende prestaties en het hoogste rendement op uw investering.

Nadere informatie

Eenheden. In het dagelijks leven maken we van talloze termen gebruik, waarvan we ons de werkelijke herkomst eigenlijk niet goed realiseren.

Eenheden. In het dagelijks leven maken we van talloze termen gebruik, waarvan we ons de werkelijke herkomst eigenlijk niet goed realiseren. Eenheden In het dagelijks leven maken we van talloze termen gebruik, waarvan we ons de werkelijke herkomst eigenlijk niet goed realiseren. Hoe we grote getallen klein maken Als we naar de groenteboer gaan

Nadere informatie

LogTag Recorders. Praxas B.V. www.praxas.com info@praxas.com +31 (0)76 5040 268 7

LogTag Recorders. Praxas B.V. www.praxas.com info@praxas.com +31 (0)76 5040 268 7 7 staat voor levering van hoge prestaties, hoge kwaliteit en scherpgeprijsde elektronische recorders. is ontworpen om aan de wereldwijde vraag naar hoog presterende recorders te voldoen. Het combineren

Nadere informatie

1 De essentie van escience is dat breed toepasbare ICT-systemen ontwikkeld en ingezet worden voor onderzoek in sterk verschillende vakgebieden en dat hiermee ook samenwerking binnen en tussen vakgebieden

Nadere informatie

Energie Footprint Manual

Energie Footprint Manual 1 Energie Footprint Manual 1 INLEIDING... 2 2 HET PROCES... 3 2.1 De stappen in het proces... 3 2.1.1 De Hoofdtransactie(s)... 3 2.1.2 De Scope... 3 2.1.3 De Deployment View... 3 2.1.4 De Meetperiode...

Nadere informatie

BATTERIJVOEDING & ENERGIEBEHEER

BATTERIJVOEDING & ENERGIEBEHEER H O O F D S T U K D R I E BATTERIJVOEDING & ENERGIEBEHEER In dit hoofdstuk zul je leren over de grondbeginselen van energiebeheer en hoe je deze kunt toepassen om een langer batterijleven te verkrijgen.

Nadere informatie

SenseAir psense-ii: Gebruikshandleiding

SenseAir psense-ii: Gebruikshandleiding SenseAir psense-ii: Gebruikshandleiding NETVOEDING/BATTERIJEN De psense-ii gebruikt vier oplaadbare penlite (AA) batterijen. Om de batterijen te plaatsen of te vervangen moet je met een schroevendraaier

Nadere informatie

CO2 prestatieladder Energie management plan

CO2 prestatieladder Energie management plan CO2 prestatieladder Versie: Definitief Datum: februari 2015 Eis: 2.C.3 Westgaag 42b - 3155 DG Maasland Postbus 285-3140 AG Maassluis Telefoon: 010-5922888 Fax: 010-5918621 E-mail: info@kroes.org Versie:

Nadere informatie

Als je de stabiele pilight versie draait, dan zal alleen het versie nummer te zien zijn:

Als je de stabiele pilight versie draait, dan zal alleen het versie nummer te zien zijn: Veel gestelde vragen Veel gestelde vragen...1 Algemeen... 1 De pilight versie achterhalen...1 SSDP connectie problemen oplossen...2 SSDP volledig uitschakelen...2 PHP gebruiken in de webserver...2 Ondersteuning

Nadere informatie

IDGetter BDX118 T1121 Manual V00.00.024

IDGetter BDX118 T1121 Manual V00.00.024 XLN-t bvba Hoogstraat 52 B 2580 Putte-Beerzel Belgie - Belgium tel +32 (0) 15 24 92 43 fax +32 (0) 15 25 10 58 RPR Mechelen BTW BE 423 212 087 Bank 733-2011497-38 IDGetter BDX118 T1121 Manual V00.00.024

Nadere informatie

Verslag: Case 1 Team: Hyperion

Verslag: Case 1 Team: Hyperion Verslag: Case 1 Team: Hyperion Glenn Sommerfeld Jeroen Vandebroeck Ilias viaene Christophe Vandenhoeck Jelle Smets Tom Wellens Jan Willems Gaetan Rans 1. Zonnepaneel 1.1 Meetwaarden Om de eigenschappen

Nadere informatie

ENALYZER FOR COOLING 1. TAGS

ENALYZER FOR COOLING 1. TAGS ENALYZER FOR COOLING Geschikt voor: Koelcompressoren met een geïnstalleerd vermogen vanaf 50 kw Basis koel-layout: ééntraps systeem zonder warmterecuperatie basis chiller met ijswatercircuit Afhankelijk

Nadere informatie

De onderwerpen die voor deze avond zijn aangedragen! Maskers maken. Workflow Lightroom en Photoshop. Verschil tussen werken in RGB en srgb

De onderwerpen die voor deze avond zijn aangedragen! Maskers maken. Workflow Lightroom en Photoshop. Verschil tussen werken in RGB en srgb De onderwerpen die voor deze avond zijn aangedragen! Maskers maken Workflow Lightroom en Photoshop Verschil tussen werken in RGB en srgb Werken in 16 of 8 bits Verschil tussen RAW opslaan als PSD of TIF

Nadere informatie

Sum of Us 2014: Topologische oppervlakken

Sum of Us 2014: Topologische oppervlakken Sum of Us 2014: Topologische oppervlakken Inleiding: topologische oppervlakken en origami Een topologisch oppervlak is, ruwweg gesproken, een tweedimensionaal meetkundig object. We zullen in deze tekst

Nadere informatie

InterSmart: A Twitter based quiz application for PowerPoint audiences

InterSmart: A Twitter based quiz application for PowerPoint audiences Scriptie ingediend tot het behalen van de graad van PROFESSIONELE BACHELOR IN DE ELEKTRONICA-ICT InterSmart: A Twitter based quiz application for PowerPoint audiences David De Beuckelaer bachelor elektronica-ict

Nadere informatie

SYSTEEMBEHEER AS/400

SYSTEEMBEHEER AS/400 CURSUSBOEK SYSTEEMBEHEER AS/400 ICS Opleidingen Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd en/of openbaar gemaakt door middel van druk, fotokopie, microfilm, geluidsband, elektronisch of op welke

Nadere informatie

Functionele beschrijving: scannen naar Exact Globe.

Functionele beschrijving: scannen naar Exact Globe. Functionele beschrijving: scannen naar Exact Globe. Algemeen Met de KYOCERA scannen naar Exact Globe beschikt u over een efficiënte oplossing om uw documenten te scannen naar Exact Globe. Met deze oplossing

Nadere informatie