| Abstract: | Durante os últimos anos, como rápido desenvolvimento e proliferação da Internet das Coisas (IoT), muitas áreas de aplicação começaram a explorar este novo paradigma de computação. O número de dispositivos computacionais ativos tem crescido em um ritmo acelerado ao redor do mundo. Consequentemente, um mecanismo para lidar com estes diferentes dispositivos tornou-se necessário. Middlewares para a IoT têm sido desenvolvidos tanto em ambientes industriais como de pesquisa para suprir esta necessidade, no entanto, a descoberta e a seleção de dispositivos, bem como o suporte a tomada de decisão baseada no fluxo de dados destes dispositivos continuam sendo um desafio crítico. Neste trabalho apresentamos o Decision Support IoT Framework, composto pelo sistema COBASEN, um motor de busca de dispositivos da IoT, e o sistema DMS, o qual atua sobre dados de dispositivo em movimento, extra indo informações valiosas para dar suporte a tomada de decisões. O sistema COBASEN opera com base nas características textuais dos perfis dos dispositivos. O sistema DMS utiliza processamento de eventos complexos para analisar e reagir sobre os dados de fluxo contínuo, permitindo, por exemplo, disparar um alerta quando um erro ou condição específica aparece no fluxo de dados do dispositivo.O objetivo principal deste trabalho é destacar a importância de um motor de busca de dispositivos para a Internet das Coisas e um sistema de apoio à tomada de decisão baseado na análise de fluxo contínuo dos dispositivos IoT. Foi desenvolvido dois sistemas que implementam conceitos COBASEN e DMS. No entanto, em testes preliminares, realizado uma avaliação funcional de ambos os sistemas em termos de desempenho. Resultados iniciais sugerem que o Decision Support IoT Framework fornece abordagens importantes que facilitam o desenvolvimento de aplicações da Internet das Coisas, podendo executar funções essenciais para melhorar os processos de ambientes que fazem uso deste paradigma.
During the past few years, with the fast development and proliferation of the Internet of Things (IoT), many application areas have started to exploit this new computing paradigm. The number of active computing devices has been growing at a rapid pace in IoT environments around the world. Consequently, a mechanism to deal with this different devices has become necessary. Middleware systems solutions for IoT have been developed in both research and industrial environments to supply this need. However, device discovery and selection, as well decision analytics remain a critical challenge. In this work we present the Decision Support IoT Framework composed of COBASEN, an IoT search engine to address the research challenge regarding the discovery and selection of IoT devices when large number of devices with over lapping and sometimes redundant functionality are available in IoT middleware systems, and DMS, which allows to setup analytic computations on device data when it is still in motion, extracting valuable information from it for decision management. COBASEN operates based on textual characteristics of devices. The DMS uses Complex Event Processing to analyze and react over streaming data, allowing for example, to triggers an alert when a specific error or condition appears in the stream. The main goal of this work is to high light the importance of an IoT search engine for devices and a decision support system for stream analytics in the IoT paradigm. We developed two systems that implements COBASEN and DMS concepts. However, for preliminarily tests, we made a functional evaluation of both systems in terms of performance. Our initial findings suggest that the Decision Support IoT Framework provides important approaches that facilitate the development of IoT applications, which may perform essential roles to improve IoT processes. |
