[pt] O crescimento da Internet das Coisas (IoT) nos trouxe a oportunidade de criar aplicações em diversas áreas com o uso de sensores e atuadores. Um dos problemas encontrados em sistemas de IoT é a dificuldade de adicionar relações semânticas aos dados brutos produzidos por estes sensores e conseguir inferir novos fatos a partir destas relações. Além disso, devido à natureza destes sistemas, os dados produzidos por eles, conhecidos como streams, precisam ser analisados em tempo real. Streams são uma sequência de elementos de dados com variação de tempo e que não devem ser tratados como dados a serem armazenados para sempre e consultados sob demanda. Os dados em streaming precisam ser consumidos rapidamente por meio de consultas contínuas que analisam e produzem novos dados relevantes. A capacidade de inferir novas relações semânticas sobre dados em streaming é chamada de inferência sobre streams. Nesta pesquisa, propomos um modo semântico e um mecanismo para processamento e inferência sobre streams em tempo real baseados em Processamento de Eventos Complexos (CEP), RDF (Resource Description Framework) e OWL (Web Ontology Language). Apresentamos um middleware que suporta uma inferência contínua sobre dados produzidores por sensores. As principais vantagens de nossa abodagem são: (a) considerar o tempo como uma relação-chave entre a informação; (b) processamento de fluxo por ser implementado usando o CEP; (c) é geral o suficiente para ser aplicado a qualquer sistema de gerenciamento de fluxo de dados (DSMS). Foi desenvolvido no Laboratório de Colaboração Avançada (LAC) utlizando e um estudo de caso no domínio da detecção de incêndio é conduzido e implementado, elucidando o uso de inferência em tempo real sobre streams. / [en] The growth of the Internet of Things (IoT) has brought the opportunity to create applications in several areas, with the use of sensors and actuators. One of the problems encountered in IoT systems is the difficulty of adding semantic relations to the raw data produced by the sensors and being able to infer new facts from these relations. Moreover, due to the fact that many IoT applications are online and need to react instantly on sensor data collected by them, they need to be analyzed in real-time. Streams are a sequence of time-varying data elements that should not be stored forever and queried on demand. Streaming data needs to be consumed quickly through ongoing queries that continue to analyze and produce new relevant data, i.e. stream of output/result events. The ability to infer new semantic relationships over streaming data is called Stream Reasoning. We propose a semantic model and a mechanism for real-time data stream processing and reasoning based on Complex Event Processing (CEP), RDF (resource description structure) and OWL (Web Ontology Language). This work presents a middleware service that supports continuous reasoning on data produced by sensors. The main advantages of our approach are: (a) to consider time as a key relationship between information; (b) flow processing can be implemented using CEP; (c) is general enough to be applied to any data flow management system (DSMS). It was developed in the Advanced Collaboration Laboratory (LAC) and a case study in the field of fire detection is conducted and implemented, elucidating the use of real-time inference on streams.

[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 difusão das redes sem fio IEEE 802.11 e o avanço das técnicas de posicionamento baseadas na força de sinal de rádio frequência (RF) (e.g., sensores, algoritmos de triangulação, etc.) têm motivado o desenvolvimento de aplicações e serviços sensíveis ao contexto e sua localização (Location Based Services). Essas aplicações oferecem vários benefícios para os usuários finais, por exemplo, adaptação às limitações dos dispositivos e da rede sem fio, acesso às informações de localização, ou a capacidade de enviar notificações baseadas na localização ou na proximidade entre os usuários (e.g., Geocaching). Entretanto, há dois desafios principais relacionados ao desenvolvimento e uso de aplicações sensíveis ao contexto: a complexidade em desenvolver os serviços de provisão de contexto e a necessidade de manter a privacidade da informação de contexto (e.g., localização) do usuário. Para auxiliar o desenvolvimento de aplicações sensíveis ao contexto, projetamos e implementamos alguns serviços que constituem o núcleo de uma arquitetura de provisão de contexto, chamada MoCA (Mobile Collaboration Architecture). Esses serviços implementam a coleta, o processamento e a difusão da informação de contexto através de interfaces de comunicação síncronas e baseadas em eventos. A MoCA serviu de base para o desenvolvimento da nossa pesquisa sobre privacidade na qual projetamos um serviço que auxilia o usuário no controle de privacidade das suas informações de contexto, em especial, da sua informação de localização. Como parte do nosso trabalho, definimos um modelo conceitual que serviu de base para o desenvolvimento do serviço de privacidade proposto (a ser utilizado por uma comunidade de usuários) e discutimos alguns requisitos que devem ser levados em conta no projeto de um serviço deste gênero. A maioria destes requisitos delinearam o projeto e implementação do Context Privacy Service (CoPS). Este serviço foi integrado aos serviços de provisão de contexto da arquitetura MoCA. / [en] The widespread dissemination of IEEE 802.11 networks and the enhancement of positioning techniques based on RF signal strength (e.g., sensors, positioning triangulation algorithms, etc) have fostered the development of location-based and context-aware services and applications. These applications offer several benefits to the end-users, e.g. adaptation to the device and wireless network limitations, access to location- specific information, or the ability to send location-specific notifications to other users (e.g., Geocaching). However, there are two main challenges concerning the development and use of context-aware applications: the complexity in developing context provisioning services and the need to guarantee the privacy of the users' context information (e.g., their location). In order to support the development of context-aware applications, we have designed and implemented some services that constitute the core of a context provisioning architecture called MoCA (Mobile Collaboration Architecture). These services implement the gathering, processing and diffusion of context information through synchronous and event-based communication interfaces. MoCA architecture has been used as a basis to the development of our research about privacy in which we have designed a service that aids the end-user in defining the privacy level for his/her contextual information, and in particular for his/her location information. As part of our work, we define the conceptual model underlying our privacy control service (targeted at a community of users) and discuss the most important requirements that should be conside- red in the design of such a service. Most of these requirements have guided the design and implementation of the Context Privacy Service (CoPS). This service has been integrated to the context provisioning services of the MoCA middleware.

[pt] A popularização da Internet das Coisas (IoT, Internet of Things) provocou uma crescente oportunidade para a criação de aplicações em diversas áreas, através da combinação do uso de sensores e/ou atuadores. Em ambientes de IoT, o papel de elementos chamados de gateways consiste em fornecer uma camada de comunicação intermediária entre os dispositivos de IoT e serviços de nuvem. Um fator crucial para a construção de aplicações em larga escala é que os dispositivos de IoT possam ser utilizados de maneira transparente, num paradigma orientado a serviços, onde detalhes de comunicação e configuração destes objetos são tratados pelos gateways. No modelo de serviços, as aplicações devem descobrir as interfaces de alto-nível dos dispositivos e não precisam lidar com detalhes subjacentes, que são tratados pelos gateways. Em cenários de grande dinamismo e mobilidade (com conexões e desconexões de dispositivos acontecendo a todo momento), a descoberta e configuração de objetos deve ocorrer de forma contínua. Os protocolos de descoberta de serviços tradicional, como o Universal Plug and Play (UPnP) ou o Service Location Protocol (SLP), não foram desenvolvidos levando em consideração o alto dinamismo de ambientes IoT. Nesse sentido, introduzimos o processamento de eventos complexos (CEP), que é uma tecnologia para processamento em tempo real de fluxos de eventos heterogêneos, que permite a utilização de consultas em linguagem CQL (Continuous Query Language) para a busca de eventos de interesse. Em um modelo onde os eventos relacionados à descoberta de sensores são enviados para um fluxo CEP, consultas expressivas são escritas para que uma aplicação descubra continuamente serviços de interesse. Este trabalho apresenta a extensão do MHub/CDDL para o suporte à descoberta contínua de serviços em IoT, utilizando CEP. O MHub/CDDL (Mobile Hub / Context Data Distribution Layer) é um middleware para descoberta de serviços e gerenciamento de qualidade de contexto em IoT, desenvolvido numa parceria entre o Laboratory for Advanced Collaboration (LAC) da PUC-Rio e o Laboratório de Sistemas Distribuídos Inteligentes (LSDi) da Universidade Federal do Maranhão (UFMA). A implementação deste trabalho é feita para a plataforma Android (Java) e um estudo de caso no domínio de estacionamentos inteligentes é conduzido e implementado, elucidando o uso do mecanismo de descoberta contínuo. / [en] The popularization of the Internet of Things sparked a growing opportunity for the creation of applications in various areas, by combining the use of sensors and/or actuators. In IoT environments, the role of elements called gateways is to provide an intermediate communication layer between IoT devices and cloud services. A crucial factor for the construction of large-scale applications is to allow the use of IoT devices in a transparent manner, in a service-oriented paradigm, where details of communication and configuration are handled by the gateways. In service model, applications must discover the high-level interfaces of the devices and do not have to deal with underlying details that are handled by gateways. In scenarios of high dynamism and mobility (with connections and disconnections of devices occuring all the time), this discovery and configuration must occur continuously. Traditional service discovery protocols, such as Universal Plug and Play (UPnP) or Service Location Protocol (SLP), have not been developed taking into consideration the high dinamicity of IoT environments. In this sense, we introduce complex event processing (CEP), which is a technology for real-time processing of heterogeneous event flows, which allows the use of CQL (Continuous Query Language for the search of events of interest. In a model where events related to sensor discovery are sent to a CEP flow, expressive queries are written for an application to continuously discover services of interest. This work presents the extension of MHub / CDDL to support continuous service discovery in IoT, using CEP. The MHub / CDDL (Mobile Hub / Context Data Distribution Layer) is a middleware for service discovery and quality context management in IoT, developed in a partnership between the Laboratory for Advanced Collaboration (LAC) from PUC-Rio and the Laboratório de Sistemas Distribuídos Inteligentes (LSDi) from Universidade Federal do Maranhão (UFMA). The implementation of this work is done in Android (Java) platform and a case study in the domain of smart parking is conducted and implemented, elucidating the use of the continuous discovery mechanism.

[pt] Sistemas de Software fatalmente necessitam passar por modificações ao longo de sua existência para que sejam efetuadas tanto correções de erros quanto alterações evolutivas que contemplem novos requisitos. Processos de manutenção desse tipo normalmente exigem que os sistemas sejam interrompidos por algum período de tempo, que varia de acordo com a complexidade da modificação e com a tecnologia utilizada. Essa interrupção pode ser inaceitável no caso de aplicações que exijam um alto grau de disponibilidade. Nesse caso, qualquer tipo de alteração precisa ser feita de maneira dinâmica, sem interromper a aplicação. No caso de sistemas distribuídos, essa dificuldade é significantemente agravada em decorrência do número naturalmente maior de usuários atendidos e da própria distribuição de seus módulos. A implementação de mecanismos que permitem substituir ou introduzir novas funcionalidades em aplicações de maneira dinâmica foge de escopo da maioria das aplicações, por se tratar de um desenvolvimento de elevada complexidade. Acreditamos que a crescente demanda por mecanismo deste tipo justifica que eles sejam oferecidos sob a forma de serviços pela camada de middleware. Neste trabalho, avaliamos a implementação de mecanismos de adaptação dinâmica em um sistema de componentes desenvolvido em Java. Estes mecanismos devem permitir efetuar alterações nas aplicações de maneira simples e estruturada, sem que seja necessário interromper o seu funcionamento. Posteriormente, comparamos a solução obtida com uma solução similar implementada com a linguagem Lua para avaliar as vantagens e desvantagens apresentadas por dois tipos de linguagem para sistemas dinamicamente adaptáveis. Avaliamos também o desempenho da solução, comparando o tempo de execução de aplicação desenvolvidas sobre ela com similares desenvolvidas sem ela, medindo assim a sobrecarga de desempenho imposto pela solução proposta. / [en] Software systems will inevitably need to suffler modifications during its existence, in order to receive both error corrections and evolutionary changes that address new requirements. This kind of maintenance processes typically involves the interruption of the systems for an amount of time that varies with the complexity of the change and with the used technology. This interruption may be unacceptable in the case of applications that demand a high degree of availability. In this case, any modification must be made dynamically, without interrupting the application. In the case of distributed systems, this difficulty is significantly increased due to the typical greater number of users and to the distribution of their modules. Replacement or addition of features dynamically in applications developed with the major middleware platforms , such as CORBA or RMI, is a fairly complex process, which requires both the replaced modules and those that interact with the implementation of dynamic adaptation mechanisms that circumvent these limitations of dynamic adaptation mechanisms that circumvent these limitations is beynd of the scope of most applications, due to its highly complex nature. We believe that the increasing demand for such mechanisms justifies that they should be offered as services on the middleware layer. In this dissertation we evaluete the implementation of dynamic adaptation mechanisms in a component system developed using the Java programming language. These mechanisms should allow changing applications in simple and structured way, without the need to interrupt its operation. We compare the developed solution with a similar solution developed using the Lua proramming Language, in order to evaluate the advantages and disadvantages presented by this two types of languages in the implementation of dynamically adaptable sustems. We also evaluate the performance of the proposed.

[pt] O objetivo deste trabalho é avaliar um sistema de componentes de software que oferece em seu modelo uma abstração de componentes compostos. O sistema de componentes estudado é o SCS, que define um conjunto de regras de aninhamento, encapsulamento e compartilhamento para reger o comportamento de seus componentes compostos. O foco deste estudo está na avaliação da eficácia dessas regras de composição para auxiliar o desenvolvedor de aplicações. Para realizar esta avaliação, adaptamos o sistema de Captura e Acesso CAS, construído com o middleware SCS, para utilizar componentes compostos, e criamos um cenário para analisar o modelo e a implementação do middleware. / [en] The aim of this work is to evaluate a software component system that provides in its model an abstraction of composite components. We chose for this study SCS as the components system, which defines a set of rules for nesting, encapsulation and sharing to manage the behavior of its composite components. The main focus of this study is to evaluate the effectiveness of these composition rules to assist application developers. To conduct this evaluation, we adapted the Capture and Access system CAS, developed via the middleware SCS in order to employ the composite components, and created a scenario to analyze the model and implementation of the middleware.

[pt] A Internet das Coisas (do inglês, IoT) está se popularizando cada dia mais, se expandindo para aplicações em quase todos os setores de nossa socidade, impactando a economia e a vida cotidiana dos cidadãos. Com o crescimento das aplicações IoT, também ocorre uma expansão na demanda por novos dispositivos com capacidades de atuação, como lâmpadas inteligentes, fechaduras inteligentes, aparelhos de climatização (HVAC), máquinas industriais com capacidade de comunicação, robôs, drones, etc. Muitas plataformas de middleware estão sendo desenvolvidas para suportar o desenvolvimento de aplicativos de IoT distribuídos e facilitar a comunicação de sensores para a nuvem e recursos de edge processing. Mas surpreendentemente, muito pouco foi feito para fornecer mecanismos de suporte genéricos e em nível de middleware para detectar dispositivos controláveis e executar comandos de atuação, ou seja, transferi-los para o dispositivo. Este trabalho apresenta uma extensão ao middleware ContextNet que provê suporte à atuação remota e genérica sobre dispositivos inteligentes conectados pela Internet das Coisas. / [en] The Internet of Things (IoT) is becoming increasingly popular, expanding into applications in almost every sector of our society, impacting the economy and daily life of citizens. As IoT applications grow, so does the demand for new devices with actuation capabilities, such as smart light bulbs, HVAC devices, smart locks, communication-capable industrial machines, robots, drones, and so on. Many software platforms are being developed to support the development of distributed IoT applications and to facilitate cloud sensor communication and edge processing capabilities. But surprisingly, very little has been done to provide middleware-level support and generic mechanisms for discovering devices and their interfaces, and executing activation commands, i.e. transferring them to the device. This work presents an extension to the ContextNet Middleware to support generic and remote actuation on devices connected by the Internet of Things.

[pt] À medida que a internet das coisas (IoT) incorpora cada vez mais dispositivos móveis e objetos, isso também demanda serviços escaláveis capazes de lidar com um número crescente de dispositivos móveis conectados simultaneamente. Como resultado, a capacidade de oferecer serviços confiáveis, que sejam adaptáveis a diferentes cenários, eficientes e de alto desempenho em um ambiente altamente móvel é crucial para atender às expectativas dos usuários e impulsionar a adoção em massa de aplicações móveis IoT (IoMT). Neste trabalho, projetamos e implementamos uma arquitetura autoescalável e configurável, de maneira que o administrador das aplicações consiga configurar parâmetros de escalabilidade de acordo com a necessidade, usando o Kubernetes no ContextNet, um middleware distribuído IoMT, e avaliamos o desempenho de nossa implementação em diferentes cenários de escalabilidade e mobilidade. / [en] As the Internet of Things (IoT) increasingly incorporates mobile devices and objects, this also calls for scalable services capable of handling a growing number of concurrently connected mobile devices. Consequently, the ability to provide reliable services that are adaptable to different scenarios, efficient, and high-performing in a highly mobile environment is crucial to meet user expectations and drive widespread adoption of IoT mobile applications (IoMT). In this work, we design and implement a self-scalable and configurable architecture, allowing application administrators to configure scalability parameters according to their needs, using Kubernetes in ContextNet, a distributed IoMT middleware, and evaluate the performance of our implementation in different scalability and mobility scenarios.

[pt] Um sistema de TV Digital (TVD) é definido por um conjunto de especificações que determinam as tecnologias envolvidas na codificação, transmissão, recepção e apresentação de conteúdos, incluindo a especificação da aplicação (programa não-linear), seus vários objetos de mídia e metadados relacionados. Nesse cenário, o suporte a aplicações é realizado por uma camada intermediária de software, ou middleware, posicionada, no ambiente de recepção, entre o código das aplicações e a infra-estrutura de execução (plataforma de hardware e sistema operacional). O projeto e implementação de um middleware para receptores de sistemas de TVD trazem uma série de desafios. Entre eles estão: a eficiência na utilização de recursos, usualmente escassos no dispositivo receptor; o suporte à evolução dinâmica das funcionalidades do middleware; o suporte à recuperação de falhas em tempo de execução; os mecanismos para gerência de localização de recursos, permitindo o uso da mesma sintaxe de autoria em ambientes distintos de recepção; o suporte a edição ao vivo de programas não lineares, ou seja, das aplicações; a definição de uma infra-estrutura de transporte assíncrono de aplicações interativas e comandos de controle e; o controle do ciclo de vida das aplicações interativas, permitindo que aplicações possam ser iniciadas, pausadas e retomadas em qualquer ponto de sua duração, sem perder o histórico de sua evolução. As soluções da maioria dessas questões presentes nos sistemas existentes apresentam algumas limitações importantes, e em alguns casos nem mesmo existem, sendo o problema apenas contornado. O presente trabalho propõe soluções alternativas para as questões levantadas, e as incorpora na especificação do middleware declarativo Ginga-NCL e em sua implementação de referência. O middleware Ginga-NCL e sua linguagem declarativa NCL foram adotados pelo SBTVD-T em 2007. No início de 2009, Ginga-NCL e NCL se tornaram parte dos padrões ISDB-TB e parte da recomendação ITU-R BT 1699. Ainda no início de 2009, Ginga-NCL e NCL tornaram-se a Recomendação ITU-T H.761 para serviços IPTV. / [en] Digital TV (DTV) systems are defined by a set of specifications that establish the technologies involved in the content encoding, transmission, reception and presentation, including the specification of applications (non-linear programs), their various related media objects and metadata. In this scenario, support to applications is accomplished through an intermediary software layer, or middleware, positioned, in the receiving environment, between the application code and the execution infrastructure (hardware platform and operating system). The middleware design and implementation bring a number of challenging issues. Among them are: efficient resource management, since resources are usually scarce in DTV receiver devices; support to dynamic evolution of the middleware functionalities; support to fault recovery at runtime; the mechanisms for resource location management, allowing using the same syntax used in the authoring environment the different receiver environments; support to live editing of nonlinear programs (i.e. applications); the infrastructure definition for the asynchronous transport of interactive applications and control commands; and the life cycle control of interactive applications, allowing applications to be started, paused and resumed at any point in their life duration, without losing their evolution history. Most of these issues are addressed in the existing systems, however with important limitations; some of them are not even addressed, being only treated with workaround tricks. This work proposes alternative solutions to the mentioned issues and incorporates these solutions in the Ginga-NCL declarative middleware specification and in its reference implementation. Ginga- NCL and its declarative NCL language were adopted by SBTVD-T in 2007. In early 2009, Ginga-NCL and NCL have become part of the ISDB-TB standard and part of the ITU-R BT 1699 Recommendation. Even in early 2009, Ginga-NCL and NCL have become the ITU-T H.761 Recommendation for IPTV services.

[pt] A popularização da Internet das Coisas (IoT) abriu uma série de oportuni-dades para a geração de novas aplicações que não eram possíveis anteriormente. No cenário atual de IoT existem marketplaces que vendem soluções completas para os clientes com objetos inteligentes, gateways para a transmissão dos dados e provedores que analisam estes por uma taxa de assinatura. Partimos da visão de que no futuro deverá ocorrer uma uberização de IoT, onde cada pessoa poderá oferecer dados de sensores e acesso a atuadores para outra e que eles estarão categorizados com base no QoS dos objetos que os fornecem, similarmente como são classificadas commodities hoje. Além disso, haverá plataformas multilaterais onde essas informações poderão ser negociadas em combinação com provedores de conectividade, para transmitir os dados, e de análise. Uma plataforma que fornece esse serviço deve garantir que o fluxo de dados (e do estado) de objetos seja contínuo, sem expor para o cliente algum problema de conectividade entre eles e os provedores. Ou seja, ela deve ter mecanismos para detectá-los e rapidamente selecionar novos provedores, isso dentro de um cenário de intensa troca de dados. Este trabalho apresenta como contribuições um mecanismo de detecção contínuo de problemas de conectividade que utiliza o paradigma Publish-Subscribe para o envio de mensagens de identificação de problemas e uma solução arquitetural de uma plataforma baseada em conceitos de marketplaces para IoT, que inclui os serviços de comoditização dos provedores de serviço e o matchmaking para selecionar uma combinação destes para prestar serviços para o cliente. Um estudo de caso no domínio de marketplaces é conduzido, com a análise dos serviços da plataforma em vários cenários de testes e a avaliação do mecanismo de detecção de problemas de conectividade, com a simulação de diferentes falhas na conexão. / [en] The popularization of the Internet of Things (IoT) opened up a series of opportunities for the generation of new applications that were not previously possible. In the current scenario of IoT there are marketplaces that sell complete solutions for users with smart objects, gateways for data transmission and providers that analyze these for a subscription fee. We start from the view that in the future an uberization of IoT should occur, where each person can offer sensor data and access to actuators to another and that they will be categorized based on the QoS of the objects that provide them, similarly as commodities are classified today. In addition, there will be multilateral platforms where this information can be negotiated in combination with connectivity providers, to transmit data, and analytics. A platform that provides this service must ensure that the data (and state) flow of objects is continuous, without exposing to the user any connectivity problems between them and the providers. That is, it must have mechanisms to detect problems and quickly select new providers, all this in a scenario of intense data exchange. This work presents as contributions a continuous connectivity problem detection mechanism that uses a Publish-Subscribe paradigm to send problem identification messages and an architectural solution of a platform based on marketplaces concepts for IoT, which includes the commoditization of service providers and a matchmaking service to select a combination of these to provide services to the customer. A case study in the domain of marketplaces is conducted, with the analysis of the services of the platform with several tests scenarios and the evaluation of the mechanism of detection of connectivity problems, with the simulation of different connection failures.