Integração de Dados IoT

Introdução Referencial Teórico Revisão da Literatura Projeto de Mestrado Experimentos e Resultados Publicações Considerações Finais Referências
Uma Abordagem para a Integração de Diferentes Fontes de Dados
Provenientes de Redes de Sensores no Contexto de Internet das Coisas
Vinícius Aires Barros
Orientador: Prof. Dr. Júlio Cezar Estrella
Defesa de Mestrado
Grupo de Sistemas Distribuídos e Programação Concorrente
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
5 de Agosto 2019
Defesa de Mestrado Universidade de São Paulo (USP) 5 de Agosto 2019 1 / 45

Agenda
1 Introdução
2 Referencial Teórico
3 Revisão da Literatura
4 Projeto de Mestrado
5 Experimentos e Resultados
6 Publicações
7 Considerações Finais
8 Referências

Contextualização
Contextualização
1 Quantidade crescente de dispositivos conectados;
Aumento da capacidade de processamento;
Diminuição do custo de produção;
2 Internet das Coisas (IoT);
Interoperabilidade;
3 Projeto de Mestrado:
Facilitar a coleta de dados de sensores (Sensores
Virtuais ou Físicos);
Integração com fontes de dados heterogêneas;
Integração com protocolos de comunicação distintos;
Armazenamento e recuperação de dados de forma
facilitada.

Motivação e Objetivo
Motivação e Objetivo
1 Problemas relacionados a interoperabilidade de aplicações
IoT;
2 Diﬁculdade na aquisição de dados;
3 Integração entre diferentes fontes de dados;
4 Diﬁculdades na recuperação de informações; e
5 Estratégias complexas de armazenamento e recuperação de
dados.
Referências: [Khan et al., 2012], [Gomes et al., 2014] e [Fersi, 2015].
Objetivo
Apresentar uma abordagem para a obtenção de dados heterogêneos provenientes de sensores,
auxiliando a integração de diferentes fontes de dados e também a comunicação, armazenamento e
recuperação de dados.

Objetivos Específicos
Objetivos Específicos
1 Criar uma interface de comunicação (API RESTful) para a integração com diferente fontes de dados de
sensores heterogêneos;
2 Elaborar um repositório de dados que possibilite a recuperação de informações independente do sistema
de banco de dados utilizado (SQL ou NoSQL);
3 Definir um modelo de armazenamento para organização do repositório de dados, que possibilite a inserção,
recuperação e conversão de dados heterogêneos;
4 Apresentar uma proposta de integração multi-protocolo que permite a integração com protocolos de
comunicação distintos; e
5 Avaliar o desempenho dos mecanismos propostos.

Internet das Coisas
Internet das Coisas
Deﬁnição
Internet das Coisas refere-se à uma nova
abordagem sobre a interconexão de coisas,
tecnologias e objetos, através da Internet.
Essa abordagem proporcionou ao longo do
tempo a criação da rede global de dispositivos
[Koreshoff et al., 2013].
Exemplos de aplicações:
Fazendas Inteligentes;
Cidades Inteligentes; e
Casas Inteligentes.

Arquitetura em IoT
Arquitetura em IoT
(a) Arquitetura de 3 camadas. (b) Arquitetura de 5 camadas.
Figura 1: Estrutura Arquitetural da IoT (Adaptado de [Nunes, 2018] apud [Aazam and Huh, 2014]).

Interoperabilidade
Interoperabilidade
Definição
Segundo o Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), a interoperabilidade consiste na
capacidade de um sistema de interagir com outros sistemas ou produtos de forma simplificada, sem
nenhum esforço adicional [Tolk, 2013].
Desafios Relacionados:
Integração;
Anotações;
Gerenciamento;
Busca e Seleção;
Análise dos Dados; e
Visualização.

Middleware
Middleware
Middleware (Middle + Software):
Abstração de Recursos
Internet das Coisas:
Global Sensor Networks;
OpenIoT;
Xively; e
etc.

Computação em Nuvem & Internet das Coisas
Computação em Nuvem & Internet das Coisas
Computação em Nuvem:
Recursos virtualizados;
Escalabilidade;
Nuvem de Coisas (Cloud of Things):
Sensor como Serviço (SenaaS);
Dados como Serviço (DaaS);
Web of Things (WoT); e
Computação em Névoa (Fog Computing).

Revisão da Literatura
Revisão da Literatura
Baseado em diretrizes de revisão sistemática
[Kitchenham et al., 2009];
Base de Busca:
IEEE Xplore
ACM Digital Library
Scopus
Formulário de Extração de Dados; e
Análise Crítica dos Trabalhos Relacionados;
String de Busca
((“Interoperability”) AND (“Internet of Things” OR “Cloud of Things”) AND (“Data” AND (“Conversion”
OR “Integration” OR “Management”)))

Tabela Comparativa dos Trabalhos Relacionados
Tabela Comparativa dos Trabalhos Relacionados
Tabela 1: Relação de Características dos Principais Trabalhos Relacionados.
Artigo Arquitetura/Comunicação Camada de Atuação (IoT) Interoperabilidade Avaliação de Desempenho
[Khan et al., 2017] RESTful API Aplicação Sim Sim
[Datta et al., 2014] RESTful API Aplicação Não Não
[Desai et al., 2015] RESTful API Middleware Sim Não
[Guinard et al., 2010] RESTful API Aplicação Sim Sim
[Gupta et al., 2010] RESTful API Aplicação Sim Não
[Nagib and Hamza, 2016] RESTful API Aplicação Sim Sim
[Orestis et al., 2012] RESTful API (HTTP e CoAP) Middleware Sim Não
[Perera et al., 2014] Cloud Computing Aplicação Sim Sim
[Petrolo et al., 2014] Cloud Computing Aplicação Sim Não
[Sandu et al., 2015] RESTful API (CoAP e MQTT) Aplicação Sim Não
Projeto de Mestrado
RESTful API (HTTP, CoAP e MQTT)
Cloud Computing
Aplicação,
Middleware e Percepção
Sim Sim
Trabalhos mais semelhantes ao projeto de mestrado

Análise Crítica dos Trabalhos Relacionados
Análise Crítica dos Trabalhos Relacionados
Cerca de 40% dos trabalhos não avaliaram o
desempenho de suas abordagens;
Aproximadamente 80% dos trabalhos utilizavam o
padrão RESTful como estratégia para
comunicação;
Apenas dois trabalhos utilizavam a Computação
em Nuvem como infraestrutura computacional; e
Cerca de 80% dos trabalhos atuavam na camada
de aplicação e 20% na camada de Middleware.

Projeto de Mestrado
Projeto de Mestrado
Metodologia de Pesquisa;
Arquitetura ViSIoT;
Módulo Repositório:
1 Internet of Things Data as Service Module (IoTDSM);
2 Internet of Things Multi-protocol Message Broker
(IoTM2
B).

Metodologia de Pesquisa
Metodologia de Pesquisa
Figura 2: Etapas de Execução do Projeto de Mestrado.

Arquitetura ViSIoT & Módulo Repositório
Arquitetura ViSIoT & Módulo Repositório
1 Visual Search for Internet of Things (ViSIoT);
2 Doutorado Luiz Henrique Nunes;
3 Arquitetura para fornecimento de IoT como
serviço;
4 Modelo de Otimização Multiobjetivo para seleção
de sensores (Módulo Seletor); e
5 Módulo Repositório: (Projeto de Mestrado)
IoTDSM + IoTM2
B.
Figura 3: Arquitetura ViSIoT (Adaptado de [Nunes, 2018]).
*Publicação: [Nunes et al., 2016].

IoTDSM: Internet of Things Data as Service Module
IoTDSM: Internet of Things Data as Service Module
Processamento e conversão de diferentes formatos
de dados (JSON, XML, Outros);
Mecanismo de conversão extensível por meio do
desenvolvimento de novos conversores
(Wrappers);
Possibilidade de armazenar os dados processados
em diferentes tipos de bancos de dados (SQL ou
NoSQL); e
API RESTful que possibilita a inserção e
recuperação de dados (GET, POST, DELETE,
etc.).

Arquitetura IoTDSM & Diagrama de Sequência
Arquitetura IoTDSM & Diagrama de Sequência
Figura 4: Arquitetura do IoTDSM.
Figura 5: Diagrama de Sequência do Módulo Repositório.

IoTM2B: Internet of Things Multi-Protocol Message Broker
IoTM2B: Internet of Things Multi-Protocol Message Broker
Mecanismo Multi-Protocolo (HTTP, CoAP e
MQTT);
Integração com sistema embarcados (e.g.,
ESP8266 e Raspberry Pi);
Integração com aplicações em Computação em
Nuvem; e
Possibilidade de suporte a novos protocolos de
comunicação por meio de novos conectores.

Arquitetura IoTM2B & Diagrama de Sequência
Arquitetura IoTM2B & Diagrama de Sequência
Send
Send
Send
Sensor
Sensor
Sensor
IoTM²B
HTTP
MQTT
CoAP
Other
HTTP POST
HTTP POST
Cloud
Local
Cluster
HTTP POST
Figura 6: Arquitetura do IoTM2
B.
IoT Device or
Service
Protocol
Translator
Receiver
HTTP, CoAP,
MQTT or Other.
Request Request
HTTP
POST
ResponseResponse
Figura 7: Diagrama de Sequência do IoTM2
B.

Experimentos e Resultados
Experimentos e Resultados∗
1 Avaliação de Desempenho do Middleware GSN1;
2 Avaliação de Desempenho do IoTDSM2;
3 Avaliação de Desempenho do IoTM2B3; e
4 Avaliação de Desempenho do ENLACE4.
1
Primeiro experimento utilizado como base para os demais.
2
Mecanismo de integração de múltiplas fontes de dados.
3
Mecanismo de integração entre protocolos de comunicação.
4
Aplicação do IoTDSM em um cenário de Healthcare.
*Experimentos conduzidos em colaboração com alunos de Graduação (TCC) e Doutorado.

Avaliação de Desempenho
Avaliação de Desempenho
Deﬁnição
Segundo Jain (1990) a avaliação de desempenho é uma metodologia fundamental para aquisição de
novos sistemas computacionais. Além disso, ele também estabelece alguns termos para descrever um
planejamento de experimento [Jain, 1990].
Variável de Resposta: principal variável de saída de um experimento;
Fator: item com maior inﬂuência no valor de saída de uma variável de resposta;
Nível: valores alternativos que um fator pode assumir; e
Fatorial Completo: consiste na avaliação de todas as possibilidades de combinações entre fatores e níveis
de um experimento.

Experimento I
Experimento I
Experimento I
(1. Avaliação de Desempenho do Middleware GSN)

Avaliação de Desempenho do Middleware GSN
Avaliação de Desempenho do Middleware GSN
1 Motivação:
Avaliar a possibilidade de utilização do GSN em ambientes IoT/Fog com Raspberry Pi;
Conﬁguração de um middleware IoT a ﬁm de levantar requisitos;
2 Avaliação Fatorial Completo;
3 Raspberry Pi 1, 2 e 3;
4 Utilização de sensores virtuais (Open Weather Map - Dados Meteorológicos); e
5 Publicação dos resultados obtidos no ERAD 20191.
1
<http://www2.sbc.org.br/cradsp/eradsp/2019/>

Setup Experimental & Planejamento do Experimento
Figura 8: Ambiente Experimental de avaliação do Middleware GSN.
Tabela 2: Parâmetros do Experimento.
Parâmetros do Experimentos
Número de
Requisições
10, 100 e 1.000
Distribuição Estatística Uniforme e Poisson
Número de Repetições 30
Tabela 3: Conﬁgurações do Cluster.
Conﬁgurações de Hardware
Sistema Operacional Ubuntu 16.04.2
CPU
Intel® Core™2 Quad Processor Q9400
(6M Cache, 2.66 GHz, 1333 MHz FSB)
Memória 8 GB RAM DDR3 Kingston
Switch Switch 3Com 2920-SFP Plus

Resultados
Resultados
(a) 10 Req. Uniforme (b) 100 Req. Uniforme (c) 1000 Req. Uniforme
(d) 10 Req. Poisson (e) 100 Req. Poisson (f) 1000 Req. Poisson

Experimento II
Experimento II
Experimento II
(2. Avaliação de Desempenho do IoTDSM)

Avaliação de Desempenho do IoTDSM
Avaliação de Desempenho do IoTDSM
1 Motivação:
Avaliar desempenho formatos de dados (JSON ou XML) e bancos de dados (PostgreSQL ou MongoDB);
Apresentar uma nova abordagem para integração de dados heterogêneos com foco em IoT;
2 Fatorial Completo;
3 Análise sobre o desempenho de conversores de dados e estratégias de armazenamento em bancos de
dados (SQL ou NoSQL);
4 Utilização de sensores virtuais (Open Weather Map - Dados Meteorológicos);
5 Dados meteorológicos de +200.000 cidades ao redor do mundo;
6 Desenvolveu-se um Wrapper que possibilitou a importação da base de dados no IoTDSM; e
7 Publicação dos resultados obtidos no MSWIM ’182.
2
<https://doi.org/10.1145/3242102.3242141>

Figura 9: Setup Experimental.
Tabela 4: Especiﬁcações de Hardware.
CPU Intel Core I7-4790 3.60GHZ (8 cores)
RAM 32GB DDR3
Armazenamento 1TB HDD
Rede Gigabit Ethernet
Sistema Operacional Ubuntu 16.04.3 LTS
Número de Máquinas 2
Tabela 5: Relação fatores e níveis de experimento.
Fator Nível
Formato de Dados JSON, XML
Banco de Dados PostgreSQL, MongoDB
Número de Usuários 2.000, 8.000
Distribuição Estatística Uniforme, Gaussiana

Resultado I
Resultado I
(a) Uniforme (b) Gaussiana (c) Uniforme (d) Gaussiana
Figura 10: Comparativo do Tempo de Resposta.

Experimento III
Experimento III
Experimento III
(3. Avaliação de Desempenho do IoTM2
B)

Avaliação de Desempenho do IoTM2B
Avaliação de Desempenho do IoTM2B
1 Motivação:
Avaliar um mecanismo multi-protocolo para integração de aplicações IoT;
2 Utilização de sensor físico (DHT11: sensor de temperatura e umidade);
3 Avaliação Fatorial Completo;
4 Análise do IoTM2B como mecanismo de comunicação multi-protocolo (HTTP, CoAP e MQTT);
5 Análise de Desempenho em dois tipos de ambientes (Machine-to-Mahine (M2M) e Computação em
Nuvem); e
6 Publicação dos resultados obtidos no Webmedia 20193.
3
<https://doi.org/10.1145/3323503.3349546>

Planejamento do Experimento
Planejamento do Experimento
Tabela 6: Planejamento de Experimento.
Experimentos Número de Requisições Dispositivos Comunicação
A 5, 25, 50
ESP8266
Raspberry Pi 1
802.11 N
B 5, 25, 50
Raspberry Pi 1
Raspberry Pi 3
Ethernet 10/100
C
C1: 25, 50, 75, 100, 125
C2: 150, 250, 350, 450, 550
Nuvem/Cluster Ethernet Gigabit

Setup Experimental: Experimentos A & B
Setup Experimental: Experimentos A & B
Temperature
Sensor
Temperature
Acquisition
NodeMCU
HTTP, MQTT,or
CoAP
Raspberry Pi 1
Figura 11: Fluxo de Comunicação (Experimento A).
Temperature
Sensor
Temperature
Acquisition
Raspberry
Pi 1
HTTP, MQTT,or
CoAP
Raspberry Pi 3
Figura 12: Fluxo de Comunicação (Experimento B).

Setup Experimentais: Experimento C
Setup Experimentais: Experimento C
Machine I
HTTP, MQTT,or
CoAP
Machine II POST (HTTP) Machine III
Figura 13: Fluxo de Comunicação (Experimento C).
Tabela 7: Conﬁgurações de Hardware.
Sistema Operacional Ubuntu 16.04.3 LTS
CPU Intel Core I7 4790 3.60GHZ
Memória 32 GB RAM DDR3
Número de Máquinas 3

Resultado I
Resultado I
Tabela 8: Tempo de Resposta Experimento A (Tempo µs).
PPPPPPMédia
IC
HTTP CoAP MQTT
5 Req.
XXXXXXXXXXX105996.90
71475.69
140518.11
PPPPPPPPP520.18
510.31
530.05
PPPPPPPPP637.26
630.33
644.20
25 Req.
XXXXXXXXXXX86325.93
75088.21
97563.65
PPPPPPPPP512.56
507.75
517.38
PPPPPPPPP634.63
631.80
637.46
50 Req.
XXXXXXXXXXX87428.16
77067.95
97788.37
PPPPPPPPP486.67
483.50
489.85
PPPPPPPPP628.47
626.39
630.56
MQTTHTTP CoAP MQTT
103
104
105
Time(µs)
5 Requests
HTTP CoAP
103
104
105
Time(µs)
25 Requests
HTTP CoAP MQTT
103
104
105
Time(µs)
50 Requests
Figura 14: Tempo de Resposta (Experimento A).

Resultado II
Resultado II
Tabela 9: Experimento B (Tempo µs).
PPPPPPMédia
IC
HTTP CoAP MQTT
5 Req.
XXXXXXXXXXX62180.52
61934.58
62426.45
XXXXXXXXXXX23251.45
21895.33
24607.57
XXXXXXXXXXX3417.77
3387.35
3448.19
25 Req.
XXXXXXXXXXX61608.42
61410.49
61806.35
XXXXXXXXXXX24419.46
23815.97
25022.94
XXXXXXXXXXX3441.68
3428.88
3454.48
50 Req.
XXXXXXXXXXX63272.90
63173.77
63372.03
XXXXXXXXXXX24456.78
24024.04
24889.51
XXXXXXXXXXX3426.77
3418.47
3435.08
HTTP CoAP MQTT
104
Time(µs)
5 Requests
HTTP CoAP MQTT
104
Time(µs)
25 Requests
HTTP CoAP MQTT
104
Time(µs)
50 Requests
Figura 15: Tempo de Resposta (Experimento B).

Resultado III
Resultado III
Tabela 10: Experimento C1 (Tempo µs).
PPPPPPMédia
IC
HTTP CoAP MQTT
25 Req.
XXXXXXXXXXX3110.54
2960.18
3360.89
XXXXXXXXXXX2279.03
2158.45
3156.43
XXXXXXXXXXX2590.37
2332.45
2678.57
50 Req.
XXXXXXXXXXX2214.62
2110.42
2413.72
XXXXXXXXXXX1771.29
1432.53
1921.62
XXXXXXXXXXX1969.69
1721.87
2134.67
75 Req.
XXXXXXXXXXX1996.69
1456.13
2439.24
XXXXXXXXXXX1657.57
1568.13
1832.74
XXXXXXXXXXX1834.26
1623.12
1923.87
100 Req.
XXXXXXXXXXX1785.46
1624.53
1850.92
XXXXXXXXXXX1519.48
1393.74
1519.48
XXXXXXXXXXX1755.66
1514.87
1893.45
HTTP CoAP MQTT
2400
2600
2800
3000
Microseconds(s)
25 Requests
HTTP CoAP MQTT
1800
1900
2000
2100
2200
Microseconds(s)
50 Requests
HTTP CoAP MQTT
1700
1800
1900
2000
Microseconds(s)
75 Requests
HTTP CoAP MQTT
1600
1700
1800
Microseconds(s)
100 Requests
Figura 16: Tempo de Resposta (Experimento C1).

Resultado IV
Resultado IV
Tabela 11: Experimento C2 (Tempo µs).
PPPPPPMédia
IC
HTTP CoAP MQTT
150 Req.
XXXXXXXXXXX1756.35
1575.87
1967.23
XXXXXXXXXXX1584.22
1242.93
1648.35
XXXXXXXXXXX1701.47
1571.54
1821.78
250 Req.
XXXXXXXXXXX1662.51
1342.43
1823.54
XXXXXXXXXXX1462.34
1343.54
1623.67
XXXXXXXXXXX1568.83
1423.45
1623.56
350 Req.
XXXXXXXXXXX1566.52
1445.52
1762.65
XXXXXXXXXXX1392.63
1245.23
1762.32
XXXXXXXXXXX1494.01
1323.53
1623.83
450 Req.
XXXXXXXXXXX1529.61
1431.34
1632.43
XXXXXXXXXXX1366.36
1243.45
1366.36
XXXXXXXXXXX1511.37
1343.31
1623.65
HTTP CoAP MQTT
1600
1650
1700
1750
Microseconds(s)
150 Requests
HTTP CoAP MQTT
1500
1550
1600
1650
Microseconds(s)
250 Requests
HTTP CoAP MQTT
1400
1450
1500
1550
Microseconds(s)
350 Requests
HTTP CoAP MQTT
1400
1450
1500
Microseconds(s)
450 Requests
Figura 17: Tempo de Resposta (Experimento C2).

Colaboração I
Colaboração I
Colaboração I
(4. Avaliação de Desempenho do ENLACE)

Avaliação de Desempenho do ENLACE
Avaliação de Desempenho do ENLACE
EmotioNal Level Architecture Communication
hEalthcare (ENLACE);
Projeto em parceria com aluno de doutorado:
Leandro Yukio Mano;
Arquitetura para monitoramento de emoções em
ambientes de Casas Inteligentes e Healthcare;
Utilização do IoTDSM como arquitetura de
referência;
Utilização de sensores virtuais (FACES e MIT-BIH);
Reconhecimento de emoções por meio de fotos da
face e batimentos cardíacos; e
Resultados publicado no Mobile Information
System Journal5.
5
<https://doi.org/10.1155/2019/7329187>

Publicações
Publicações
2 Artigos Completos;
1 Journal;
2 Artigos Curtos; e
2 Pôsteres.

Artigos Publicados
Artigos Publicados
BARROS, V. A.; ESTRELLA, J. C.; PRATES, L. B.; BRUSCHI, S. M. . An IoT-DaaS Approach for the Interoperability of
Heterogeneous Sensor Data Sources. 21st ACM International Conference on Modeling, Analysis and Simulation of
Wireless and Mobile Systems - MSWIM ’18, 2018 (Full Paper - Qualis B1); *Principal Publicação
BARROS, V. A.; BAPTISTA, S. A.; BRUSCHI, S. M.; ESTRELLA, J. C; MONACO, F. J . An IoT Multi-Protocol Strategy for
the Interoperability of Distinct Communication Protocols applied to Web of Things. In: Simpósio Brasileiro de Sistemas
Multimídia e Web (WebMedia), 2019, Rio de Janeiro (Full Paper - Qualis B2); *Aceito para Publicação
MANO, L. Y.; BARROS, V. A.; NUNES, L. H.; SAWADA, L. O.; ESTRELLA, J. C.; UEYAMA, J. . Combining Layer-based
Architecture and Communication for Emotion Monitoring in Healthcare. In: Mobile Information Systems (Journal - Impact
Factor: 1.635);
BARROS, V. A.; SERRA, H. M. ; ESTRELLA, J. C. . Avaliação de Desempenho do Middleware Global Sensor Network
(GSN) em execução em ambientes IoT-Fog. In: 10ª Escola Regional de Alto Desempenho, 2017, São Carlos. Erad-SP
2019 (Short Paper);
BARROS, V. A.; NUNES, L. H. ; SOUZA, P. S. L. ; ESTRELLA, J. C. . Paralelização do Algoritmo Fast Non-Dominated
Sorting para o Ranqueamento de Cidades de Acordo com Informações do Clima. In: 8ª Escola Regional de Alto
Desempenho, 2017, São Carlos. Erad-SP 2017 (Short Paper);
BARROS, V. A.; SERRA, H. M. ; ESTRELLA, J. C. . Avaliação de Desempenho do Global Sensor Network (GSN) para o
Provisionamento de Serviços em Internet das Coisas em ambientes de Computação em Névoa. In: 10 Simposio Brasileiro
de Computacao Ubiqua e Pervasiva, 2018, Natal, SBCUP 2018 (Pôster - Qualis B4); e
BARROS, V. A.; ESTRELLA, J. C. . Uma abordagem para a Integração de Diferentes Fontes de Dados Provenientes de
Redes de Sensores no Contexto de Internet das Coisas. EPPC 2017 (Pôster).

Considerações Finais
Considerações Finais
1 Resultados obtidos no mestrado:
Avaliação de desempenho do Middleware GSN;
Evidenciou a possibilidade de utilização do GSN em conjunto com Raspberry Pi como unidade de processamento IoT/Fog;
Serviu como base para os demais experimentos conduzidos;
Desenvolvimento do módulo IoTDSM:
Simpliﬁca a integração de diferentes fontes e formatos de dados (Wrappers);
Evidenciou o melhor desempenho do formato de dados JSON e banco de dados PostgreSQL;
Desenvolvimento do módulo IoTM2
B:
Um extensão do IoTDSM que possibilita a integração com diferentes protocolos de comunicação (e.g., HTTP, CoAP, MQTT);
Evidenciou o melhor desempenho dos protocolos de comunicação CoAP e MQTT;
Desenvolvimento da arquitetura ENLACE:
Utilização do IoTDSM como arquitetura de referência para aplicações IoT interoperáveis;
Aplicação focada na classiﬁcações de emoções de usuários de uma casa inteligente.

Trabalhos Futuros∗
Trabalhos Futuros∗
Instanciar novos cenários de avaliações (Cidades,
Casas ou Hospitais inteligentes); e
Avaliar a escalabilidade, segurança e qualidade
dos dados armazenados.
*Escrita de um artigo de revista abordando os resultados obtidos no mestrado.

Referências I
Aazam, M. and Huh, E.-N. (2014).
Fog computing and smart gateway based communication for cloud of things.
In Future Internet of Things and Cloud (FiCloud), 2014 International Conference on, pages 464–470. IEEE.
Datta, S. K., Bonnet, C., and Nikaein, N. (2014).
An iot gateway centric architecture to provide novel m2m services.
In Internet of Things (WF-IoT), 2014 IEEE World Forum on, pages 514–519. IEEE.
Desai, P., Sheth, A., and Anantharam, P. (2015).
Semantic gateway as a service architecture for iot interoperability.
In Mobile Services (MS), 2015 IEEE International Conference on, pages 313–319. IEEE.
Fersi, G. (2015).
Middleware for internet of things: A study.
In 2015 International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems. Institute of Electrical & Electronics Engineers (IEEE).
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Prof. Dr. Júlio Cezar Estrella jcezar@icmc.usp.br

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