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[en] A REAL-TIME REASONING SERVICE FOR THE INTERNET OF THINGS / [pt] UM SERVIÇO DE RACIOCÍNIO COMPUTACIONAL EM TEMPO REAL PARA A INTERNET DAS COISASRUHAN DOS REIS MONTEIRO 17 January 2019 (has links)
[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.
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[en] CONTINUOUS SERVICE DISCOVERY IN IOT / [pt] DESCOBERTA CONTÍNUA DE SERVIÇOS EM IOTFELIPE OLIVEIRA CARVALHO 28 July 2017 (has links)
[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.
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[pt] CEP DISTRIBUÍDO PARA AQUISIÇÃO E PROCESSAMENTO DE INFORMAÇÃO ADAPTATIVOS CIENTES DE CONTEXTO / [en] DISTRIBUTED CEP FOR CONTEXT-AWARE ADAPTIVE ACQUIREMENT AND PROCESSING OF INFORMATIONFERNANDO BENEDITO VERAS MAGALHAES 07 June 2021 (has links)
[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.
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Obtenção de padrões sequenciais em data streams atendendo requisitos do Big DataCarvalho, Danilo Codeco 06 June 2016 (has links)
Submitted by Daniele Amaral (daniee_ni@hotmail.com) on 2016-10-20T18:13:56Z
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Previous issue date: 2016-06-06 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / The growing amount of data produced daily, by both businesses and individuals in the web, increased the demand for analysis and extraction of knowledge of this data. While the last two decades the solution was to store and perform data mining algorithms, currently it has become unviable even to supercomputers. In addition, the requirements of the Big Data age go far beyond the large amount of data to analyze. Response time requirements and complexity of the data acquire more weight in many areas in the real world. New models have been researched and developed, often proposing distributed computing or different ways to handle the data stream mining. Current researches shows that an alternative in the data stream mining is to join a real-time event handling mechanism with a classic mining association rules or sequential patterns algorithms. In this work is shown a data stream mining approach to meet the Big Data response time requirement, linking the event handling mechanism in real time Esper and Incremental Miner of Stretchy Time Sequences (IncMSTS) algorithm. The results show that is possible to take a static data mining algorithm for data stream environment and keep tendency
in the patterns, although not possible to continuously read all data coming into the data stream. / O crescimento da quantidade de dados produzidos diariamente, tanto por empresas como por indivíduos na web, aumentou a exigência para a análise e extração de conhecimento sobre esses dados. Enquanto nas duas últimas décadas a solução era armazenar e executar algoritmos de mineração de dados, atualmente isso se tornou inviável mesmo em super computadores. Além disso, os requisitos da chamada era do Big Data vão muito além da grande quantidade de dados a se analisar. Requisitos de tempo de resposta e complexidade dos dados adquirem maior peso em muitos domínios no mundo real. Novos modelos têm sido pesquisados e desenvolvidos, muitas vezes propondo computação distribuída ou diferentes formas de se tratar a mineração de fluxo de dados. Pesquisas atuais mostram que uma alternativa na mineração de fluxo de dados é unir um mecanismo de tratamento de eventos em tempo real com algoritmos clássicos de mineração de regras de associação ou padrões sequenciais. Neste trabalho é mostrada uma abordagem de mineração de fluxo de dados (data stream) para atender ao requisito de tempo de resposta do Big Data, que une o mecanismo de manipulação de eventos em tempo real Esper e o algoritmo Incremental Miner of Stretchy Time Sequences (IncMSTS). Os resultados mostram ser possível levar um algoritmo de mineração de dados estático para o ambiente de fluxo de dados e manter as tendências de padrões encontrados, mesmo não sendo possível ler todos os dados vindos continuamente no fluxo de dados.
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Linguagem específica de domínio para abstração de solução de processamento de eventos complexosDINIZ, Herbertt Barros Mangueira 04 March 2016 (has links)
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-10-31T12:04:21Z
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DissertacaoHerbertt_CIN_UFPE.pdf: 3162767 bytes, checksum: 3208dfce28e7404730479384c2ba99a0 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-31T12:04:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2
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Previous issue date: 2016-03-04 / Cada vez mais se evidencia uma maior escassez de recursos e uma disputa por
espaços físicos, em decorrência da crescente e demasiada concentração populacional nas
grandes cidades. Nesse âmbito, surge a necessidade de soluções que vão de encontro à
iniciativa de “Cidades Inteligentes" (Smart Cities). Essas soluções buscam centralizar o
monitoramento e controle, para auxiliar no apoio à tomada de decisão. No entanto, essas
fontes de TICs formam estruturas complexas e geram um grande volume de dados, que
apresentam enormes desafios e oportunidades.
Uma das principais ferramentas tecnológicas utilizadas nesse contexto é o Complex
Event Processing (CEP), o qual pode ser considerado uma boa solução, para lidar com o
aumento da disponibilidade de grandes volumes de dados, em tempo real. CEPs realizam
captação de eventos de maneira simplificada, utilizando linguagem de expressão, para
definir e executar regras de processamento. No entanto, apesar da eficiência comprovada
dessas ferramentas, o fato das regras serem expressas em baixo nível, torna o seu uso
exclusivo para usuários especialistas, dificultando a criação de soluções.
Com intuito de diminuir a complexidade das ferramentas de CEP, em algumas
soluções, tem-se utilizado uma abordagem de modelos Model-Driven Development (MDD),
a fim de se produzir uma camada de abstração, que possibilite criar regras, sem que
necessariamente seja um usuário especialista em linguagem de CEP. No entanto, muitas
dessas soluções acabam tornando-se mais complexas no seu manuseio do que o uso
convencional da linguagem de baixo nível.
Este trabalho tem por objetivo a construção de uma Graphic User Interface (GUI)
para criação de regras de CEP, utilizando MDD, a fim de tornar o desenvolvimento mais
intuitivo, através de um modelo adaptado as necessidades do usuário não especialista. / Nowadays is Increasingly evident a greater resources scarcity and competition for
physical space, in result of growing up and large population concentration into large cities.
In this context, comes up the necessity of solutions that are in compliance with initiative of
smart cities. Those solutions seek concentrate monitoring and control, for help to make
decisions. Although, this sources of information technology and communications (ITCs)
forming complex structures and generates a huge quantity of data that represents biggest
challenges and opportunities.
One of the main technological tools used in this context is the Complex Event
Processing (CEP), which may be considered a good solution to deal with increase of the
availability and large volume of data, in real time. The CEPs realizes captation of events in
a simple way, using expressive languages, to define and execute processing rules. Although
the efficient use of this tools, the fact of the rules being expressed in low level, becomes
your use exclusive for specialists, difficulting the creation of solutions.
With the aim of reduce the complexity of the CEPs tools, solutions has used an
approach of models Model-Driven Development (MDD), in order to produce an abstraction
layer, that allows to create rules, without necessarily being a specialist in CEP languages.
however, many this tools become more complex than the conventional low level language
approach.
This work aims to build a Graphic User Interface (GUI) for the creation of CEP rules,
using MDD, in order to a more intuitive development, across of the adapted model how
necessities of the non specialist users.
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[en] A MOBILE AND ONLINE OUTLIER DETECTION OVER MULTIPLE DATA STREAMS: A COMPLEX EVENT PROCESSING APPROACH FOR DRIVING BEHAVIOR DETECTION / [pt] DETECÇÃO MÓVEL E ONLINE DE ANOMALIA EM MÚLTIPLOS FLUXOS DE DADOS: UMA ABORDAGEM BASEADA EM PROCESSAMENTO DE EVENTOS COMPLEXOS PARA DETECÇÃO DE COMPORTAMENTO DE CONDUÇÃOIGOR OLIVEIRA VASCONCELOS 24 July 2017 (has links)
[pt] Dirigir é uma tarefa diária que permite uma locomoção mais rápida e mais confortável, no entanto, mais da metade dos acidentes fatais estão relacionados à imprudência. Manobras imprudentes podem ser detectadas com boa precisão, analisando dados relativos à interação motorista-veículo, por exemplo, curvas, aceleração e desaceleração abruptas. Embora existam algoritmos para detecção online de anomalias, estes normalmente são projetados para serem executados em computadores com grande poder computacional. Além disso, geralmente visam escala através da computação paralela, computação em grid ou computação em nuvem. Esta tese apresenta uma abordagem baseada em complex event processing para a detecção online de anomalias e classificação do comportamento de condução. Além disso, objetivamos identificar se dispositivos móveis com poder computacional limitado, como os smartphones, podem ser usados para uma detecção online do comportamento de condução. Para isso, modelamos e avaliamos três algoritmos de detecção online de anomalia no paradigma de processamento de fluxos de dados, que recebem os dados dos sensores do smartphone e dos sensores à bordo do veículo como entrada. As vantagens que o processamento de fluxos de dados proporciona reside no fato de que este reduz a quantidade de dados transmitidos do dispositivo móvel para servidores/nuvem, bem como se reduz o consumo de energia/bateria devido à transmissão de dados dos sensores e possibilidade de operação mesmo se o dispositivo móvel estiver desconectado. Para classificar os motoristas, um mecanismo estatístico utilizado na mineração de documentos que avalia a importância de uma palavra em uma coleção de documentos, denominada frequência de documento inversa, foi adaptado para identificar a importância de uma anomalia em um fluxo de dados, e avaliar quantitativamente o grau de prudência ou imprudência das manobras dos motoristas. Finalmente, uma avaliação da abordagem (usando o algoritmo que obteve melhor resultado na primeira etapa) foi realizada através de um estudo de caso do comportamento de condução de 25 motoristas em cenário real. Os resultados mostram uma acurácia de classificação de 84 por cento e um tempo médio de processamento de 100 milissegundos. / [en] Driving is a daily task that allows individuals to travel faster and more comfortably, however, more than half of fatal crashes are related to recklessness driving behaviors. Reckless maneuvers can be detected with accuracy by analyzing data related to driver-vehicle interactions, abrupt turns, acceleration, and deceleration, for instance. Although there are algorithms for online anomaly detection, they are usually designed to run on computers with high computational power. In addition, they typically target scale through parallel computing, grid computing, or cloud computing. This thesis presents an online anomaly detection approach based on complex event processing to enable driving behavior classification. In addition, we investigate if mobile devices with limited computational power, such as smartphones, can be used for online detection of driving behavior. To do so, we first model and evaluate three online anomaly detection algorithms in the data stream processing paradigm, which receive data from the smartphone and the in-vehicle embedded sensors as input. The advantages that stream processing provides lies in the fact that reduce the amount of data transmitted from the mobile device to servers/the cloud, as well as reduce the energy/battery usage due to transmission of sensor data and possibility to operate even if the mobile device is disconnected. To classify the drivers, a statistical mechanism used in document mining that evaluates the importance of a word in a collection of documents, called inverse document frequency, has been adapted to identify the importance of an anomaly in a data stream, and then quantitatively evaluate how cautious or reckless drivers maneuvers are. Finally, an evaluation of the approach (using the algorithm that achieved better result in the first step) was carried out through a case study of the 25 drivers driving
behavior. The results show an accuracy of 84 percent and an average processing time of 100 milliseconds.
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[en] DSCEP: AN INFRASTRUCTURE FOR DECENTRALIZED SEMANTIC COMPLEX EVENT PROCESSING / [pt] DSCEP: UMA INFRESTRUTURA DISTRIBUÍDA PARA PROCESSAMENTO DE EVENTOS COMPLEXOS SEMÂNTICOSVITOR PINHEIRO DE ALMEIDA 28 October 2021 (has links)
[pt] Muitas aplicações necessitam do processamento de eventos de streeams de
fontes diferentes em combinação com grandes quantidades de dados de bases de
conhecimento. CEP Semântico é um paradigma especificamente designado
para isso, ele extende o processamento complexo de eventos (CEP) para
adicionar o suporte para a linguagem RDF e utiliza uma rede de operadores
para processar streams RDF em combinação com bases de conhecimento em
RDF. Outra classe popular de sistemas projetados para um proposito similar
são os processadores de stream RDF (RSPs). Estes são sistemas que extendem a
linguagem SPARQL (a linguaguem de query padrão para RDF) para adicionar
a capacidade de fazer queries em stream. CEP Semântico e RSPs possuem
propositos similares porém focam em objetivos diferentes. O CEP Semântico,
foca na scalabilidade e processamento distribuido enquanto os RSPs focam nos
desafios do processamento de streams RDF. Nesta tese, propomos o uso de
RSPs como unidades para processamento de streams RDF dentro do contexto
de CEP Semântico. Apresentamos uma infraestrutura, chamada DSCEP, que
permite o encapsulamento de RSPs existentes em operadores do estilo CEP,
de maneira que estes RSPs possam ser interconectados formando uma rede
de operadores distribuída e descentralizada. DSCEP lida com os desafios e
obstáculos desta interconexão, como comunicação confiável, divisão e agregação
de streams, identificação de eventos e time-stamping, etc., permitindo que os
usuários se concentrem nas consultas. Também discutimos nesta tese como o
DSCEP pode ser usado para diminuir o tempo de processamento de consultas
SPARQL monolíticas, seja dividindo-as em subconsultas e operando-as em
paralelo através do uso de operadores ou seja dividingo a stream de entrada
em multiplos operadores que possuem a mesma query e são executados em
paralelo. Além disso também é avaliado o impacto que a base de conhecimento
possui no tempo de processamento de queires contínuas. / [en] Many applications require the processing of event streams from different
sources in combination with large amounts of background knowledge. Semantic
CEP is a paradigm explicitly designed for that. It extends complex event
processing (CEP) with RDF support and uses a network of operators to process
RDF streams combined with RDF knowledge bases. Another popular class of
systems designed for a similar purpose is the RDF stream processors (RSPs).
These are systems that extend SPARQL (the RDF query language) with stream
processing capabilities. Semantic CEP and RSPs have similar purposes but
focus on different things. The former focuses on scalability and distributed
processing, while the latter tends to focus on the intricacies of RDF stream
processing per se. In this thesis, we propose the use of RSP engines as building
blocks for Semantic CEP. We present an infrastructure, called DSCEP, that
allows the encapsulation of existing RSP engines into CEP-like operators so
that these can be seamlessly interconnected in a distributed, decentralized
operator network. DSCEP handles the hurdles of such interconnection, such
as reliable communication, stream aggregation and slicing, event identification
and time-stamping, etc., allowing users to concentrate on the queries. We also
discuss how DSCEP can be used to speed up monolithic SPARQL queries; by
splitting them into parallel subqueries that can be executed by the operator
network or even by splitting the input stream into multiple operators with the
same query running in parallel. Additionally, we evaluate the impact of the
knowledge base on the processing time of SPARQL continuous queries.
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[en] AN ENERGY-AWARE IOT GATEWAY, WITH CONTINUOUS PROCESSING OF SENSOR DATA / [pt] UM ENERGY-AWARE IOT GATEWAY, COM PROCESSAMENTO CONTÍNUO DE DADOS DE SENSORLUIS EDUARDO TALAVERA RIOS 30 August 2016 (has links)
[pt] Poucos estudos têm investigado e propôs uma solução de middleware
para a Internet das Coisas Móveis (IoMT), onde as coisas inteligentes
(Objetos Inteligente) podem ser movidos, ou podem mover-se de forma
autônoma, mas permanecem acessíveis a partir de qualquer outro computador
através da Internet. Neste contexto, existe uma necessidade de gateways
com eficiência energética para fornecer conectividade para uma grande variedade
de objetos inteligentes. As soluções propostas têm mostrado que
os dispositivos móveis (smartphones e tablets) são uma boa opção para se
tornar os intermediários universais, proporcionando um ponto de conexão
para os objetos inteligentes vizinhos com tecnologias de comunicação de
curto alcance. No entanto, eles só se preocupam apenas sobre a transmissão
de dados de sensores-primas (obtido a partir de objetos inteligentes conectados)
para a nuvem onde o processamento (e.g. agregação) é executada.
Comunicação via Internet é uma atividade de forte drenagem da bateria em
dispositivos móveis; Além disso, a largura de banda pode não ser suficiente
quando grandes quantidades de informação estão sendo recebidas dos objetos
inteligentes. Por isso, consideramos que uma parte do processamento
deve ser empurrada tão perto quanto possível das fontes. A respeito disso,
processamento de eventos complexos (CEP) é muitas vezes usado para o
processamento em tempo real de dados heterogêneos e pode ser uma tecnologia
chave para ser incluído nas Gateways. Ele permite uma maneira
de descrever o processamento como consultas expressivas que podem ser
implantados ou removidos dinamicamente no vôo. Assim, sendo adequado
para aplicações que têm de lidar com adaptação dinâmica de processamento
local. Esta dissertação descreve uma extensão de um middleware móvel com
a inclusão de processamento contínuo dos dados do sensor, a sua concepção
e implementação de um protótipo para Android. Experimentos têm mostrado
que a nossa implementação proporciona uma boa redução no consumo
de energia e largura de banda. / [en] Few studies have investigated and proposed a middleware solution for
the Internet of Mobile Things (IoMT), where the smart things (Smart Objects)
can be moved, or else can move autonomously, but remain accessible
from any other computer over the Internet. In this context, there is a need
for energy-efficient gateways to provide connectivity to a great variety of
Smart Objects. Proposed solutions have shown that mobile devices (smartphones
and tablets) are a good option to become the universal intermediates
by providing a connection point to nearby Smart Objects with short-range
communication technologies. However, they only focus on the transmission
of raw sensor data (obtained from connected Smart Objects) to the cloud
where processing (e.g. aggregation) is performed. Internet Communication
is a strong battery-draining activity for mobile devices; moreover, bandwidth
may not be sufficient when large amounts of information is being
received from the Smart Objects. Hence, we argue that some of the processing
should be pushed as close as possible to the sources. In this regard,
Complex Event Processing (CEP) is often used for real-time processing of
heterogeneous data and could be a key technology to be included in the
gateways. It allows a way to describe the processing as expressive queries
that can be dynamically deployed or removed on-the-
fly. Thus, being suitable
for applications that have to deal with dynamic adaptation of local
processing. This dissertation describes an extension of a mobile middleware
with the inclusion of continuous processing of sensor data, its design and
prototype implementation for Android. Experiments have shown that our
implementation delivers good reduction in energy and bandwidth consumption.
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