Internet Das Coisas: Visão prática e estado da arte
No post anterior Internet Das Coisas: Adquirindo O Contexto foi abordado a aquisição do contexto consciente no IoT, agora uma visão prática e estado da arte.
Lições aprendidas: Internet das Coisas
Práticas de Desenvolvimento
Kits de ferramentas em geral são adequados para aplicação em escala limitada. Gerenciamento de contexto no paradigma IoT requer soluções de middleware que podem fornecer mais funcionalidades para a gestão de dados. Aplicações devem ser capazes de serem construídas em cima do middleware para que eles possam solicitar contexto do middleware.
Mobilidade, validação e compartilhamento:
Continuidade no monitoramento, que é também chamado de mobilidade, é uma tarefa importante na IoT.
As pessoas se movem de uma situação para outra e soluções da Internet das coisas precisa controlar os movimentos do usuário e facilitar funcionalidades sensíveis ao contexto nas diferentes formas de dispositivos.
Modelagem de dados On-Demand:
Devido à imprevisibilidade e abrangência da Internet das coisas, modelos de dados precisam ser extensível sob demanda. Por exemplo, soluções IoT podem precisar de expandir a sua base de conhecimentos em relação domínios diferentes.
Raciocínio Híbrido:
Os autores destacam a importância da utilização de várias técnicas de raciocínio, tais como redes Bayesianas, lógica probabilística e fuzzy, onde cada técnica funciona bem em situações diferentes. Incorporação de múltiplas técnicas de modelagem e de raciocínio pode mitigar as fraquezas individuais usando os pontos fortes de cada um. A combinação de raciocínio estatístico e técnicas de raciocínio ontológicas podem alcançar resultados mais precisos.
Camada de suporte ao hardware:
Autores mostram a importância de incorporar capacidades sensíveis ao contexto no nível mais baixo (hardware) camada de comunicação. Contexto consciente permite os sensores de agirem de forma mais inteligente e economizar energia. No IoT a maioria das comunicações espera-se que ocorra entre máquinas.Em tais situações, sensibilidade ao contexto torna-se crítica para cada objeto individual para otimizar as suas ações. Além disso, a fim de construir uma solução totalmente sensível ao contexto, temos de incorporar capacidades sensíveis ao contexto, tanto nas camadas de software, como nas camadas de hardware. Em um ambiente como a Internet das coisas, onde milhares de milhões de objetos se comunicam uns com os outros, um montante significativo de energia pode ser salvo, seguindo técnicas de otimização bastante simples.
Configuração dinâmica e extensões:
Um dos primeiros esforços na construção do middleware IoT que incide sobre a comunicação dos dispositivos aos aplicativos. A modelagem de contexto precisa ser feito a fim de modelar as informações do dispositivo. A importância das regras de conexão que permitem inserções quando necessário, pois é um requisito importante em aplicações de middleware da Internet das coisas, onde os domínios e os conhecimentos necessários não podem ser previstos durante a fase de desenvolvimento.
Processamento Distribuído:
Esta é uma das tarefas mais comuns que precisam ser executadas pelas soluções da Internet das coisas. O trabalho mostra como o tempo real do processamento de uma consulta pode ser feito incorporando dados de streaming ao vivo e contexto histórico em repositórios.
Outros Aspectos:
A computação em nuvem oferece uma quantidade significativa de recursos de processamento e armazenamento. Com os três modelos de serviços, Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) e Software-as-a-Service (SaaS), gerenciamento de contexto podem se beneficiar em grande parte de computação em nuvem em muitas maneiras no paradigma IoT.
Fonte[2]
Sensores serão anexados a quase todos os objetos ao nosso redor. Além disso, esses sensores serão implantados por usuários comuns, governos ou organizações empresariais. A computação em nuvem permite que todas as partes para compartilhar dados do sensor baseado em um modelo financeiro. Proprietários de sensores irá anunciar seus sensores na nuvem. Os consumidores que desejam acessar os sensores vão pagar os proprietários e adquirir as leituras dos sensores. Portanto, o modelo de nuvem combina perfeitamente com o paradigma IoT. Além disso, recursos de nuvem pode ser usado para raciocinar e armazenar grandes volumes de contexto em que são necessárias quantidades significativas de capacidade de processamento e armazenamento.
Protótipos e Sistemas de Pesquisas Existentes
Apresentamos a tabela de avaliação na qual são mostrados alguns dos projetos de pesquisa mais significativos, destacando sua importância. Foi identificado as lições que podemos aprender a partir deles para o desenvolvimento do contexto consciente no paradigma IoT. Os projetos são discutidos na mesma ordem que no tabela 2 e 3.
A taxonomia está resumida no Tabela 1.
Tabela 1 – Taxonomia[1]
Tabela 2 – Projetos[1]
Tabela 3 – Projetos [1]
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.
[2] http://blog.atmel.com/2015/04/07/it-cloud-vs-iot-cloud/
