Uma abordagem de Fog Computing para o subsistema de reconhecimento de contexto e adaptação do Middleware EXEHDA - CARDOSO, Anderson Afonso (2017)
Pesquisas recentes apontam que em um futuro próximo bilhões de dispositivos inteligentes estarão interconectados através da Internet, atraindo assim a atenção da Indústria e direcionando as pesquisas da comunidade acadêmica. Esta sinergia de investimentos vem contribuindo para a materialização do cenário conhecido como Internet of Things (IoT). Na perspectiva da IoT a computação provê informação de todas as "coisas", a todo o momento, independente de localização, constituindo um ambiente altamente distribuído, heterogêneo, dinâmico e com forte interação entre homem e máquina. Para tal, os dispositivos da IoT necessitam ter ciência dos dados contextuais que lhe interessam e quando for o caso reagirem aos mesmos, interoperando de forma autônoma e com o mínimo de intervenção humana possível nos aspectos de gerenciamento. Para o processamento de dados contextuais na IoT tem sido empregadas estratégias baseadas em Cloud, as quais tem se provado eficientes no tratamento de aspectos importantes para a IoT, como a facilidade de acesso e disponibilidade. Estas estratégias porém mostramse vulneráveis para sistemas que possuem limitações nos seus canais com a Internet, assim como para sistemas que necessitam de baixa latência nas respostas ou ainda apresentem chances de desconexão elevadas. Considerando esta motivação, o objetivo central desta dissertação é a concepção de uma arquitetura capaz de prover a aquisição e o processamento de eventos contextuais distribuídos. Para tanto, esta arquitetura, denominada EXEHDA-FOG capacita o middleware Execution Environment for Highly Distributed Applications (EXEHDA) o suporte à Fog Computing, empregando o processamento distribuído de eventos nas bordas como estraté- gia de extensão da Cloud Computing. Os resultados obtidos com o estudo de caso desenvolvido se mostraram promissores, apontando para continuidade dos esforços de estudo e pesquisa.