[en] A REAL-TIME REASONING SERVICE FOR THE INTERNET OF THINGS

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: RUHAN DOS REIS MONTEIRO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] TEMPO REAL; [pt] PROCESSAMENTO DE EVENTOS COMPLEXOS; [pt] INTERNET DAS COISAS - IOT; [pt] MIDDLEWARE; [pt] INFERENCIAS; [en] REAL-TIME; [en] COMPLEX EVENT PROCESSING; [en] INTERNET OF THINGS - IOT; [en] MIDDLEWARE; [en] INFERENCES
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36169&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=36169&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.36169

[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.