Uma Arquitetura de Referência para Plataforma de Crowdsensing em Smart Cities
Resumo
Em decorrência dos problemas gerados pelo crescimento populacional nas grandes cidades, surge a necessidade de soluções que apontem para a iniciativa de "Cidades Inteligentes" (Smart Cities), ou seja, que utilizam a tecnologia para oferecer recursos, que podem ajudar a solucionar ou minimizar os problemas urbanos. Essas soluções buscam a integração de diversas fontes de Tecnologias da Informação (TICs), no entanto, essas fontes de Tecnologias da Informação formam estruturas complexas e geram um grande volume de dados, que apresentam enormes desafios e oportunidades, dificultando a possibilidade de se disponibilizar programas que integrem informações de sensores e que captem o espaço físico, tirando amostras do que está acontecendo em tempo real. Com intuito de fornecer uma arquitetura de referência, a fim de confrontar questionamentos acerca desses desafios e oportunidades, neste artigo é apresentada uma abordagem, utilizando componentes off-the-shelves (componentes de prateleira), uma plataforma de Crowdsensing para solu- ção de smart cities, também foi realizado um experimento para determinar a resistência e a estabilidade do sistema. Assim, esta proposta abre caminho para que se amplie a integração de dados de fontes dos mais variados tipos de sensores e dispositivos.
Referências
D. A. Wheeler. Why open source softwarefree software (ossfs, floss, or foss)? look at the numbers! http://www.dwheeler.com/oss fs why.html. Acessado em 1 Jan de 2015.
E. Aubry, T. Silverston, A. Lahmadi, and O. Festor. Crowdout: A mobile crowdsourcing service for road safety in digital cities. In Pervasive Computing and Communications Workshops (PERCOM Workshops), 2014 IEEE International Conference on, pages 86–91. IEEE, 2014.
Espertech. http://www.espertech.com. Acessado em 1 Jan de 2015.
F. Gasperoni. Floss, cots, and safety: A business perspective. 3rd European Congress ERTS – Embedded Real Time Software, 2006.
J.-L. Maréchaux. Combining service-oriented architecture and event-driven architecture using an enterprise service bus. IBM Developer Works, pages 1269–1275, 2006.
K. Farkas, A. Z. Nagy, T. Tomás, and R. Szabo. Participatory sensing based real-time public transport information service. In Pervasive Computing and Communications Workshops (PERCOM Workshops), 2014 IEEE International Conference on, pages 141–144. IEEE, 2014.
L. Brownsword, T. Oberndorf, and C. A. Sledge. Developing new processes for cots-based systems. IEEE Software, 17(4):48–55, 2000.
L. Filipponi, A. Vitaletti, G. Landi, V. Memeo, G. Laura, and P. Pucci. Smart city: An event driven architecture for monitoring public spaces with heterogeneous sensors. In Sensor Technologies and Applications (SENSORCOMM), 2010 Fourth International Conference on, pages 281–286. IEEE, 2010.
M. Choi and B.-T. Kang. Html5 platform independent mobile application using location-based service. Life Science Journal, 11(7), 2014.
M. Naphade, G. Banavar, C. Harrison, J. Paraszczak, and R. Morris. Smarter cities and their innovation challenges. Computer, 44(6):32–39, 2011.
N. Odendaal. Information and communication technology and local governance: understanding the difference between cities in developed and emerging economies. Computers, Environment and Urban Systems, 27(6):585–607, 2003.
O. Etzion and P. Niblett. Event Processing in Action. Manning Publications Co., Greenwich, CT, USA, 1st edition, 2010.
R. Borja and K. Gama. Middleware para cidades inteligentes baseado em um barramento de serviços. In X Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI), volume 1, pages 584–590, 2014.
R. K. Ganti, F. Ye, and H. Lei. Mobile crowdsensing: current state and future challenges. Communications Magazine, IEEE, 49(11):32–39, 2011.
Rabbitmq, clustering guide. http://www.rabbitmq.com/clustering.html. Acessado em 1 Jan de 2015.
Restlet - restful web framework for java. http://www.restlet.org/. Acessado em 1 Jan de 2015.
Sencha touch - html5 mobile framework. http://www.sencha.com/products/touch/. Acessado em 1 Jan de 2015.
T. Erickson. Geocentric crowdsourcing and smarter cities: Enabling urban intelligence in cities and regions. In 1st Ubiquitous Crowdsourcing Workshop at UbiComp, 2010.
T. Nagel, M. Maitan, E. Duval, A. V. Moere, J. Klerkx, K. Kloeckl, and C. Ratti. Touching transport-a case study on visualizing metropolitan public transit on interactive tabletops. In Proceedings of the 2014 International Working Conference on Advanced Visual Interfaces, pages 281–288. ACM, 2014.
United nations. world urbanization prospects: the 2011 revision. ny. Acessado em 1 Jan de 2015.
W. Sherchan, P. P. Jayaraman, S. Krishnaswamy, A. Zaslavsky, S. Loke, and A. Sinha. Using on-the-move mining for mobile crowdsensing. In Mobile Data Management (MDM), 2012 IEEE 13th International Conference on, pages 115–124. IEEE, 2012.
