Enhancing Contextual Data Through Extraction of Metadata in Real Time from MQTT Topic Names

In den letzten Jahren hat das Internet of Things (IoT) stark gewachsen, was zu immer heterogeneren Umgebungen geführt hat, in denen Geräte über unterschiedliche Protokolle und Standards miteinander kommunizieren. Bei der Kommunikation zwischen diesen Standards können Informationen in unterschiedlichen Komponenten vorhanden sein. Eini-ge Protokolle, wie das weit verbreitete MQTT, verwenden identifizierende Informationenwie Standort, Messtyp oder Einheit im Ressourcennamen. Diese Arbeit analysiert, in wie-weit sich die semantische Interoperabilität und das kontextuelle Verständnis durch die systematische Extraktion von Metadaten aus MQTT-Topic-Namen und deren Einbindung in die Nachrichten-Payloads verbessern lassen. Eine gründliche, multivokale Literaturrecherche wurde durchgeführt, um aktuelle Praktiken der Metadatenverarbeitung, der MQTT-Topic-Strukturierung und des Context-Aware Computing zu bewerten. Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse wurde ein MDE-Ansatz angewandt, um ein Artefakt zu gestalten und umzusetzen, das Metadaten auf Topic-Ebene parsen und harmonisieren kann. Dieses Artefakt wurde als Proof of Concept in die Home Assistant Plattform integriert, um seine Verwendung in einer Smart-Home-Umgebung zu zeigen. Diese Arbeit präsentiert ein strukturiertes Metadatenmodell zur Interpretation von Topic-Namen und bietet ein wiederverwendbares Framework zur Implementierung, das in verschiedenen IoT-Plattformen genutzt werden kann. Die Auswertung zeigt, dass die resultierende Nachricht mehr gebrauchsfertige Informationen für weitere Verarbeitung wie semantische Schlussfolgerungen enthält.