Internet Das Coisas: Adquirindo o contexto IoT

On 1 de dezembro de 2015 by Theo Lins

No post anterior Internet Das Coisas: Identificando Contexto foi definido os conceitos de IoT em base no contexto consciente e agora mostraremos como é feita a aquisição do contexto consciente.

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Ciclo de vida do contexto IoT

Um ciclo de vida dos dados mostra como os dados se movem de fase para fase em sistemas de software (por exemplo, aplicativos, middleware). Especificamente, ele explica que os dados são gerados e onde os dados são consumidos. Nesta seção, vamos considerar o movimento de contexto em sistemas sensíveis ao contexto.

A consciência do contexto não se limita mais a área de trabalho, web, ou aplicações móveis. Já se tornou um serviço: Contexto-as-a-Service (CXaaS). Em outros termos, a administração contexto tornou-se uma funcionalidade essencial em sistemas de software. Esta tendência irá crescer no paradigma IoT.

Na figura 1 mostra a forma mais simples de um ciclo de vida do contexto. Estes quatro passos são essenciais nos sistemas de gestão de contexto e soluções de middleware. Todas as outras funções que podem oferecer para o sistemas são serviços que acrescentam valores.

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Figura 1 – Ciclo de vida do contexto[1]

Aquisição do contexto

Cinco fatores precisam ser considerados no desenvolvimento de soluções de middleware para contexto do paradigma IoT. As técnicas utilizadas para adquirir contexto podem ser variadas:

  1. Responsabilidade;
  2. Freqüência;
  3. Fonte de contexto;
  4. Tipo de sensor;
  5. Processo de aquisição.

A seguir cada uma detalhada

Com base na Responsabilidade

Para a criação do contexto (por exemplo, a partir dos dados do sensor) a aquisição pode ser realizada principalmente através de dois métodos: empurrar e puxar.

  1. Puxar: O componente de software que é responsável pela aquisição de dados de sensores fazem um pedido (por exemplo, consulta) periodicamente ao hardware do sensor ou para adquirir os dados instantaneamente.
  2. Empurrar: O sensor físico ou virtual envia dados para o componente de software que é responsável pela aquisição de dados de sensores periodicamente ou instantaneamente.

 

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Com base na frequência

No paradigma IoT, o contexto pode ser gerado com base em dois tipos diferentes de eventos: eventos imediatos e eventos de intervalo

  1. Instantâneas (também conhecido como violação de limite): Estes eventos ocorrem instantaneamente. Os eventos não ocorrem por uma certa quantidade de tempo. Abrir uma porta, acender uma luz, ou animal entra campo da colheita, são alguns tipos de eventos instantâneas. A fim de detectar este tipo de evento, dados do sensor precisam adquirir quando ocorre o evento. Ambos métodos empurram e puxam podem ser empregados.
  2. Intervalo (também conhecido como periodicamente): Estes eventos abrangem um certo período de tempo. Chovendo, animal que come uma planta, ou no inverno são alguns eventos de intervalo. A fim de detectar este tipo de evento, os dados do sensor tem de ser adquirida periodicamente (por exemplo, coletar e enviar dados para o software a cada 20 segundos). Ambos métodos empurram e puxam podem ser empregados.

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Com base na Fonte

Os métodos de aquisição de contexto podem ser classificados em três categorias com base no contexto em que o veio.

  1. Adquirir diretamente a partir do hardware do sensor: Neste método, o contexto é adquirido diretamente a partir do sensor através da comunicação com o hardware do sensor e APIs relacionadas. Drivers e bibliotecas de software precisam ser instaladas localmente. Este método é geralmente usado para recuperar dados de sensores conectados localmente. A maioria dos dispositivos e sensores de hoje exigem uma certa quantidade de suporte a driver e pode ser conectado via USB, COM ou portas seriais. No entanto, as tecnologias sem fio estão se tornando populares na comunidade de sensores, que permite a transmissão de dados sem instalações de drivers. No paradigma IoT maioria dos objetos se comunicam uns com os outros através de um meio sem fios.
  2. Adquirir através de uma infra-estrutura de middleware: Neste método, os dados do sensor (contexto) é adquirido por soluções de middleware como GSN. Os aplicativos podem recuperar o sensor dados do middleware e não do hardware do sensor diretamente. Por exemplo, alguns casos GSN vão acessar diretamente o hardware do sensor e o resto das instâncias GSN irá se comunicar com outras instâncias GSN para recuperar dados.
  3. Adquirir a partir de servidores de contexto: Neste método, o contexto é adquirida de vários outros armazenamentos de contexto (por exemplo, bases de dados, RSS (Really Simple Syndication) feeds, web services), através de diferentes mecanismos, tais como chamadas de serviço web. Este mecanismo é útil quando o dispositivo que hospeda a aplicação do contexto tem os recursos de computação limitado. Servidores de contexto são ricos em recursos e podem ser utilizados para adquirir o contexto do processo.

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Com base nos tipos de sensores

Existem diferentes tipos de sensores que podem ser utilizados para adquirir o contexto. No uso geral, o termo ‘Sensor’ é usado para se referir a dispositivos de hardware. No entanto, entre a comunidade técnica, os sensores se referem como qualquer fonte de dados que fornece contexto relevante. Portanto, os sensores podem ser divididos em três categorias: físicos, virtuais, e lógicos.

  1. Sensores físicos: Estes são o tipo mais comumente usado de sensores e eles são tangíveis. Estes sensores geram dados do sensor por si só. A maior parte dos dispositivos que usam hoje são equipados com uma grande variedade de sensores (por exemplo, temperatura, humidade, microfone, touch). Os dados obtidos a partir de sensores físicos é chamado contexto de baixo nível. Eles são menos significativos, triviais, e vulneráveis a pequenas mudanças. As soluções IoT precisam entender o mundo físico usando dados imperfeitos, contraditórios e imprecisos.
  2. Sensores virtuais: Estes sensores não necessariamente geram dados do sensor por si mesmos. Sensores virtuais recuperam dados de muitas fontes e publicam como dados de sensores (por exemplo, calendário, número de contato, status do twitter, e-mail e aplicativos de bate-papo). Estes sensores não têm uma presença física. Eles geralmente usam tecnologia de serviços web para enviar e receber dados.
  3. Sensores lógicos (também chamados de sensores de software): Eles combinam sensores físicos e sensores virtuais, a fim de produzir informações mais significativa. Um serviço de web dedicado ao fornecimento de informações sobre o tempo, pode ser chamado de um sensor de lógica. Estações meteorológicas usam milhares de sensores físicos para coletar informações sobre o tempo. Eles também coletam informações provenientes de sensores virtuais, tais como mapas, calendários e dados históricos. Finalmente, informações sobre o tempo é produzida para atender os dois sensores físicos e virtuais. Além disso, o sistema operacional móvel Android, consiste de um número de sensores de software tais como a gravidade, acelerômetro linear, vetor de rotação, e sensores de orientação.

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Com base no processo de aquisição:

Existem três maneiras de adquirir contexto: sensoriamento, derivado, e manualmente.

  1. Sensoriamento: Os dados são detectados através de sensores, incluindo os dados de sensoriamento armazenados em bancos de dados (por exemplo, recuperar a partir de um sensor de temperatura, recuperar compromissos detalhes de um calendário).
  2. Derivado: A informação é gerado através da realização de operações sobre os dados do sensor computacionais. Estas operações podem ser tão simples como chamadas de serviço web ou tão complexo como funções matemáticas rodando nos sensoriamento de dados (por exemplo, calcular a distância entre dois sensores usando coordenadas GPS). Os dados necessários devem estar disponíveis para aplicar qualquer técnica numérica ou lógica de raciocínio.
  3. Manualmente: Os usuários fornecem informações de contexto manualmente através de opções de configurações predefinidas, como preferências (por exemplo, compreender que o usuário não gosta de receber notificações de eventos entre 22h00 e 06h00). Este método pode ser usado para recuperar qualquer tipo de informação.

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Referências

[1] Charith Perera, Arkady Zaslavsky, Peter Christen, and Dimitrios Georgakopoulos. Context aware computing for the internet of things: A survey. Communications Surveys
& Tutorials, IEEE, 16(1):414–454, 2014.

 

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