Consciência do Contexto - Servidor UBIQ

Computação Ubíqua
Consciência do Contexto
Motivações
Objetivos e Resultados
Middleware EXEHDA
EXEHDA-UC: Uma contribuição para ubiquidade dos Servidores de Contexto
Projeto AMPLUS LDAS
Publicações
Cronograma
Uma Arquitetura de Software
direcionada à Consciência do Contexto
na UbiComp
Márcia Zechlinski Gusmão
Orientador
Prof. Dr. Adenauer Corrêa Yamin
Mestrado em Ciência da Computação
PPGC/UFPel
EXEHDA-UC
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1
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2
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Motivações
4
Objetivos e Resultados
5
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6
EXEHDA-UC: Uma contribuição para ubiquidade dos Servidores
de Contexto
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Computação Ubíqua
Premissa Central
Permitir ao usuário o acesso ao seu ambiente computacional a partir de
qualquer lugar, todo o tempo, a partir de qualquer dispositivo.
Aspectos Gerais
Contempla mobilidade (física e lógica);
Promove atividades colaborativas (entre usuários e entre
aplicações);
A computação é largamente distribuída;
Elevada heterogeneidade (hardware e software básico);
Automatização de aspectos no gerenciamento da infraestrutura
computacional.
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Consciência do Contexto
Computação consciente ao contexto
Refere-se à capacidade de um sistema computacional perceber
características que sejam do seu interesse.
Aspectos Gerais
Os sistemas precisam ter suporte para tomar decisões de acordo
com as mudanças no meio;
Tais sistemas reagem a ações executadas por outras entidades
(pessoas, objetos, entidades computacionais) que modifiquem o
ambiente;
Tais modificações denominam-se alterações nos estados
contextuais;
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Composição do contexto
Domínios
Contexto da computação;
Contexto físico do meio;
Contexto cronológico;
Contexto do usuário.
A qualidade dos dados de contexto é uma questão fundamental pois
pode comprometer a regularidade das operações de adaptação.
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Motivações
(1/2)
Na Computação Ubíqua (UbiComp) as aplicações precisam ter
consciência do seu contexto de interesse, e quando for o caso, se
adaptar ao mesmo;
O desenvolvimento de aplicações que possam se adaptar
continuamente, e permaneçam operacionais mesmo quando o
indivíduo se movimentar ou trocar de dispositivo, continua um
importante desafio de pesquisa;
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Motivações
(2/2)
Contextos de interesse complexos exigem a gerência de diversos
aspectos relativos as fontes de dados contextuais, dentre esses a
distribuição geográfica, a escalabilidade, a heterogeneidade de
dados e equipamentos.
Neste gerenciamento precisam ser contemplados itens para
sistematizar a escrita de regras, protocolos de comunicação, e APIs
para emprego tanto do middleware como das aplicações
desenvolvidas sobre o mesmo.
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Objetivos e Resultados
Objetivo Geral
Dotar o serviço de consciência do contexto do EXEHDA de suporte
para construção de regras em diferentes linguagens, bem como
para operação cooperativa de forma distribuída.
Objetivos Específicos
Revisar as premissas de projeto do EXEHDA, em particular do
subsistema de Adaptação e Reconhecimento de Contexto;
Conceber a API para interfaceamento do Servidor de Contexto com
as aplicações ubíquas desenvolvidas utilizando o EXEHDA,
considerando os outros subsistemas do middleware;
Desenvolver uma API para interoperabilidade dos Servidores de
Contexto existentes nas células de execução do middleware;
Desenvolver estudo de caso para servidor de contexto,
considerando as demandas do Projeto AMPLUS.
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Objetivos e Resultados
Resultados Esperados
(i) garantir que o EXEHDA-UC tenha compatibilidade com os recursos
de processamento semântico previstos no trabalho EXEHDA-SS.
(ii) oferecer para os usuários do EXEHDA um framework de
desenvolvimento que introduza facilidades para associação de
regras às diferentes informações contextuais.
(iii) dotar o mecanismo de tratamento das regras para processamento
contextual de suporte a operação com múltiplas linguagens. As
linguagens a serem contempladas serão selecionadas quando da
revisão do estado da arte.
(iv) dotar o EXEHDA de um padrão de mercado direcionado a
interoperabilidade. Este padrão seria utilizado tanto entre os
serviços distribuídos, como para comunicação com outros
middlewares;
(v) atender as demandas do Projeto AMPLUS.
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Middleware EXEHDA
(1/3)
Aspectos Gerais
Gerencia um ambiente ubíquo;
Promove a execução de aplicações ubíquas sobre este ambiente
gerenciado;
Constituído a partir de um núcleo mínimo tendo as funcionalidades
estendidas por serviços carregados sob demanda, contemplando a
seguinte organização:
Subsistema de Execução Distribuída;
Subsistema de Comunicação;
Subsistema de Adaptação e Reconhecimento de Contexto;
Subsistema de Acesso Ubíquo.
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(2/3)
Arquitetura de Software
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(3/3)
Composição do Ambiente Ubíquo
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ubiquidade dos Servidores de
Contexto
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Questão Central de Pesquisa: Interoperabilidade
Definir protocolo para
interoperabilidade entre os
servidores de contexto
celulares;
Definir protocolo para
comunicação dos servidores
de contexto e os servidores
de borda;
Definir protocolo para
comunicação dos servidores
de contexto com outros
middlewares (por exemplo,
OGSI).
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Distribuição dos Dados de Contexto
Premissas
Tornar possível a injeção de dados de contexto no sistema apartir
de qualquer local, e sua entrega automática para todas as
entidades que tenham manifestado interesse nos mesmos.
Identifica-se dois tipos de distribuição:
Pub/Sub : as entidades interessadas em contexto realizam
subscrições nos provedores celulares;
Adaptativa: neste caso são consideradas trocas contextuais anteriores
para organizar o fluxo de distribuição das informações contextuais.
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Distribuição dos Dados de Contexto
Principais requisitos
Dissociação produção/consumo dos dados de contexto;
Suporte a dispositivos móveis;
Visibilidade para a camada de aplicação dos dados de contexto;
Distribuição dos dados de contexto considerando critérios de QoC; e
Gerenciamento do ciclo de vida dos dados de contexto.
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Distribuição dos dados de contexto: taxonomia
Representação
Modelos de chave-valor (Context toolkit, PACE, HiBOp, CAR);
Modelos de esquema de marcação (XML) (CARMEN, C-CAST,
ContextML, Cooltown, COPAL, COSINE, MANIP);
Modelos orientados a objetos (COSMOS, Hidrogen, RCSM,
MobiSoC, MoCA);
Modelos baseados em lógica (Mobile Gaia, Gaia, CORTEX, CASS,
EgoSpaces);
Modelos baseados em ontologias (SOCAM, CoBrA, CMF);
Modelos híbridos (Solar, SALES);
Sem modelo de dados (Pervaho, Aura, HiCon, CARISMA,
MobiPADS).
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Distribuição dos dados de contexto: taxonomia
Processamento
Responsável por todas as operações necessárias para formar
localmente os dados do contexto recuperados;
Abrange quatro principais aspectos:
História dos dados de contexto (SOCAM, CORTEX, Cooltown,
C-CAST, HiBOp, CAR, Habit, SALES, Cass, Gaia);
Agregação: técnicas
Lógica (C-CAST, Context Toolkit, COPAL, COSINE, COSMOS, HiCON,
MANIP, CoBrA, CASS, Mobile Gaia, PACE, RCSM, SOCAM, HiBOp,
Habit, CAR);
Raciocínio probabilístico (MiddleWhere, MobiSoC);
Híbridos (Gaia, CMF).
Filtragem (C-CAST, COPAL, COSMOS, Solar, HiBOp);
Segurança e Privacidade (CoBrA, Mobile Gaia, Context Toolkit,
CORTEX, CASS, SOCAM, MobiSoC, Gaia, CMF).
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Distribuição dos dados de contexto: taxonomia
Disseminação
Principais políticas adotadas:
quais dados de contexto devem ser distribuídos
quais nodos de destino irão receber os dados de contexto
Algoritmos de disseminação:
Acesso direto ao sensor (Cooltown, Context Toolkit, COSINE,
COSMOS, SOCAM, RCSM);
baseados em inundação (HiBOp, CAR, MANIP, MobEyes, ATL);
baseados em seleção (SALES, HiCon, Pervaho, Habit, EgoSpaces,
Mobile Gaia, CORTEX, COPAL, C-CAST, MobiSoc, Active Highways,
Solar, CMF, CASS, MiddleWhere, Gaia);
baseados em seleção randômica (gossip) (CAR, MANIP, MobEyes,
HiBOp, REDMAN).
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Estudo de Caso:
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Automatic Monitoring and Programable Logging Ubiquitous System
Tem por objetivo promover soluções da Computação Ubíqua para o
Laboratório Didático de Análise de Sementes (LDAS) da
FAEM/UFPEL.
Dentre os serviços a serem providos, destaca-se a consciência do
contexto em que se encontram os equipamentos do LDAS, com o
respectivo registro histórico do contexto, e uma atuação pró-ativa
quando necessário.
O Projeto vem sendo desenvolvido pelo LDAS e o LUPS, contando
com a cooperação da EMBRAPA Clima Temperado, do IFSUL e do
G3PD.
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Demandas
Construção de contexto 24h por dia, 7 dias por semana;
Contextos de interesse formados por diferentes fontes, e
processados por diferentes ferramentais matemáticos ou
estatísticos;
O mecanismo para coleta de informações contextuais precisa ter
elevada autonomia quanto a operação ininterrupta;
As aplicações para manipulação das informações coletadas devem
estar disponíveis apartir de qualquer equipamento em rede;
A coleta das informações contextuais de natureza física
(temperatura, umidade, etc.) deve utilizar uma tecnologia escalável,
e de elevada robustez operacional.
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Exemplos de relatórios do AMPLUS
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Efetivadas
ERAD 2012
SBCUP 2012
SEMISH 2012
CCEEI 2012 (Journal)
Publicações submetidas em avaliação:
Webmedia 2012
CLEI 2012
WSCAD 2012
JUCS 2012 (Journal)
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Atividades/Meses
Revisão Bibliográfica
Mar. Abr. Mai. Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez. Jan. Fev.
X
X
Estudo do EXEHDA
X
X
X
X
•
X
Seminário de Andamento
•
Concepção do EXEHDA-UC
•
Prototipação do EXEHDA-UC
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Avaliação e testes
Escrita de artigos
Escrita da dissertação
X
X
X
X
•
•
•
•
•
Defesa da dissertação
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