[pt] Aplicações para o monitoramento de frotas de veículos e sistemas de logística, coordenação em situações de emergência, monitoramento ambiental ou de gestão de força de trabalho móvel podem usar redes móveis como meio de comunicação, troca de informações e de coordenação entre um número possivelmente grande de nós móveis interligados por uma rede WAN. A maioria desses sistemas requer o monitoramento em tempo real das informações de contexto dos nós móveis, interação com todos os nós participantes, bem como meios de adaptação num cenário muito dinâmico, onde não é possível prever quando, onde e por quanto tempo os nós permanecerão conectados. As soluções atuais ainda não têm recursos essenciais necessários para a comunicação com os nós móveis, tais como a entrega confiável de mensagens, suporte a handover, resistência a conectividade intermitente, mudanças de endereço IP e firewall transversal. Esta tese propõe um modelo de gestão de dados que permite a implantação de uma rede de componentes de provedores de dados com disseminação e transformação rápida e confiável de informações entre milhares de nós móveis interligados através de internet sem fio. Os testes de desempenho indicam que o nosso modelo consegue escalar para milhares de nós móveis e suporta disseminação confiável, rápida e com alta taxa de transferência da informação entre milhares de provedores de contexto e consumidores de contexto móveis. / [en] Applications such as vehicle fleet monitoring and logistic systems, emergency response coordination, environmental monitoring or mobile workforce management, employ mobile networks as means of communication, information sharing and coordination among a possibly very large set of mobile nodes interconnected by a Wide Area Network (WAN). The majority of those systems thus requires real-time tracking of the mobile nodes context information, interaction with all participant nodes, as well as means of adaptability in a very dynamic scenario, where it is not possible to predict when, where and for how long the nodes will remain connected. Despite being a subject of much research, current solutions still lack essential features required for communication with mobile nodes, such as reliable message delivery, handover support, resilience to intermittent connectivity, IP address changes and firewall transversal. This thesis proposes a data management model that enables deployment of a network of Data Provider components with reliable and on-time dissemination and transformation of information among thousands of mobile nodes interconnected through wireless internet. Performance tests indicate that our model scales to thousands of mobile nodes and supports reliable, high throughput and on-time data dissemination between several thousands of mobile Data Providers and Data Consumers.

[pt] A disseminação atual da IoT aumenta a implantação de soluções de processamento de fluxo de dados para monitorar e controlar elementos do mundo real. Uma dessas soluções é o Processamento de Eventos Complexos (CEP). Inicialmente, um único computador ou cluster concentraria toda a execução do CEP. No entanto, a execução centralizada do CEP não é ideal para lidar com o alto volume, velocidade e volatilidade dos fluxos de dados dos sensores IoT. Em vez disso, as aplicações CEP devem criar e decentralizar o processamento de eventos CEP, de preferência tendo agentes CEP na nuvem e em dispositivos na borda. Além disso, tão importante quanto a descentralização, é decidir como o processamento será dividido entre esses dispositivos. Dito isso, estar ciente do contexto atual de cada dispositivo, por exemplo, sua localização e sensores disponíveis, pode ajudar a coletar e (parcialmente) processar os dados em dispositivos próximos ao local onde os dados foram produzidos. Este trabalho apresenta uma plataforma de CEP distribuído com ciência de contexto chamada Global CEP Manager (GCM). GCM é um serviço do middleware ContextNet que oferece suporte à implantação e ao rearranjo dinâmico de consultas CEP baseados em contexto para motores CEP em execução na nuvem, em dispositivos na borda estacionários e M-Hubs, que são dispositivos na borda móveis do ContextNet. O GCM usa o ContextMatcher, que também faz parte deste trabalho. ContextMatcher é um módulo para aplicações ContextNet que permite a entrega de mensagens para nós cujo contexto esteja de compatível com um determinado conjunto de características contextuais. / [en] The current dissemination of IoT increases the deployment of stream processing solutions for monitoring and controlling elements of the real world. One of those solutions is Complex Event Processing (CEP). Initially, a single computer/cluster would concentrate all the CEP execution. However, a centralized execution of CEP is not suitable for coping with the high volume, velocity, and volatility of IoT sensors’ data streams. Instead, applications using CEP should deploy a distributed CEP Event Processing Network, preferably having CEP agents both in the cloud and at edge devices. Also, deciding the arrangement used to split the processing among these tiers and their devices can be just as important. That said, being aware of each of the devices current context, for instance, their location and available sensors, can help to collect and (partially) process the data on devices close to the data s production site. This work presents a contextaware distributed CEP platform called Global CEP Manager (GCM). GCM is a service of the ContextNet middleware that supports the context-based deployment, and dynamic rearrangement of CEP queries to CEP engines executing in the cloud, stationary edge devices, and M-Hubs, which are ContextNet s mobile edge devices. GCM uses the ContextMatcher, which is also part of this work. ContextMatcher is a module for ContextNet applications that enables the delivery of messages for nodes that match a specified set of contextual requirements.