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Tipo: Dissertação
Título: A self-adaptive IoT architecture to support computational resource allocation in an e-health environment
Autor(es): Nascimento, Mateus Gonçalo do
Primeiro Orientador: David, José Maria Nazar
Co-orientador: Dantas, Mario Antonio Ribeiro
Membro da banca: Braga, Regina Maria Maciel
Membro da banca: Dalpra, Gabriella Castro Barbosa Costa
Resumo: Ambientes inteligentes são espaços complexos de interação entre pessoas, sensores, dispositivos e sistemas. A Internet das Coisas (IoT) proporcionou, nos últimos anos, a exposição gradual da sociedade a esses ambientes. Porém, a Engenharia de Software requer técnicas específicas para lidar com o desenvolvimento desses sistemas. Portanto, a Engenharia de Software deve abordar características intrínsecas de dispositivos e sensores; interações complexas em ambientes inteligentes; aspectos relacionados à qualidade, como escalabilidade e interoperabilidade; e a capacidade de consolidar boas práticas de desenvolvimento. A utilização de recursos computacionais pode ajudar a apoiar a construção de sistemas IoT contemporâneos, lidando com as complexidades e requisitos de qualidade apresentados. O objetivo principal deste trabalho é apresentar uma arquitetura de IoT auto-adaptativa para alocação de recursos computacionais, com a ajuda de inteligência artificial, em um ambiente inteligente de e-health. A arquitetura aborda como diferentes módulos cooperam e interagem para permitir o desenvolvimento de aplicações de IoT. A avaliação do trabalho ocorreu através de um estudo de caso real em ambiente inteligente de e-health. A metodologia de pesquisa utilizada foi Design Science. Os resultados mostraram a eficiência da arquitetura auto-adaptativa proposta utilizando inteligência artificial. Através dos resultados obtidos por meio da avaliação conduzida: (i) foi possível observar como a arquitetura se comporta em um ambiente inteligente de e-health; (ii) como ocorre a auto-adaptação dos recursos computacionais de acordo com as necessidades do ambiente; (iii) como a inteligência artificial pode apoiar a utilização de recursos computacionais em ambientes inteligentes de e-health; (iv) como podem ser realizados estudos de caso reais em ambientes de e-saúde para ajudar as empresas a tomar decisões sobre a gestão do seu espaço físico. Ademais, os resultados obtidos demonstram como uma arquitetura auto-adaptável utilizando inteligência artificial pode apoiar a gestão de um espaço físico inteligente de e-health. Com isso, foi possível observar como pode ocorrer a coleta de dados, o monitoramento do ambiente, a previsão do uso de recursos computacionais e a otimização do gerenciamento do ambiente.
Abstract: Intelligent environments are complex interaction spaces between people, sensors, devices, and systems. The Internet of Things (IoT) has gradually exposed society to these environments in recent years. However, Software Engineering requires specific techniques to deal with the development of these systems. Therefore, Software Engineering must address intrinsic characteristics of devices and sensors, complex interactions in intelligent environments, quality aspects, scalability and interoperability, and the ability to consolidate good development practices. Using computational resources can help support the construction of contemporary IoT systems, dealing with the complexities and quality requirements presented. The main objective of this work is to define a self-adaptive IoT architecture for allocating computational resources in an intelligent e-health environment with the help of artificial intelligence. The proposal concerns how architectural modules cooperate and interact to develop new applications. The work was developed through a real case study in an e-health environment. The research methodology used was Design Science. The results showed the efficiency of the proposed self-adaptive architecture using artificial intelligence. Through the results acquired: (i) it was possible to observe how the architecture behaves in an intelligent e-health environment; (ii) how computing resources self-adapt according to the needs of the environment; (iii) how artificial intelligence can support the use of computational resources in intelligent e-health environments; (iv) how real case studies can be carried out in e-health environments to help companies make decisions about the management of their physical space. Furthermore, the results demonstrate how a self-adaptive architecture using artificial intelligence can support the management of an intelligent physical e-health space. With this, it was possible to observe how data collection, environmental monitoring, prediction of the use of computational resources, and environmental management optimization can occur.
Palavras-chave: Arquitetura auto-adaptativa
IoT
Alocação de recursos computacionais
Inteligência artificial
Ambientes de e-health
Self-adaptive architecture
Computational resource allocation
Artificial intelligence
E-health environments
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla da Instituição: UFJF
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Tipo de Acesso: Acesso Embargado
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Licenças Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17005
Data do documento: 21-Mar-2024
Aparece nas coleções:Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações)



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