Compreendendo o Desempenho de Gerenciadores de Contexto para Internet das Coisas - Zyrianoff, Ivan; Borelli, Fabrizio; Heideker, Alexandre; Biondi, Gabriela; Kamienski, Carlos (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2017)
Sistemas de Gerenciamento Sensíveis ao Contexto tem sido propostos para realizar a tomada de decisão automática para a Internet das Coisas. Embora escalabilidade seja uma características imprescindível nesses sistemas, não existem resultados abrangentes de desempenho disponíveis. Esse artigo apresenta resultados de avaliação de desempenho de diferentes arquiteturas sensíveis ao contexto e apresenta a ferramenta SenSE, que gera dados sintéticos de sensores. Os resultados mostram que diferentes escolhas de arquitetura impactam no desempenho e na escalabilidade do sistema e que é factível a tomada de decisão em tempo real em um ambiente com dezenas de milhares de sensores enviando dados continuamente.