ProQuali - produtor de contexto consciente de qualidade: uma abordagem de filtragem para ambientes ubíquos móveis

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2013.Em ambientes ubíquos móveis a sensibilidade ao contexto exerce um papel fundamental quanto a adaptabilidade às necessidades dos usuários. Os dispositivos ubíquos estão presentes em diversos equipamentos adquiridos e utilizados pelos usuários o que os torna cada vez mais integrados às ações cotidianas. As funcionalidades e interfaces de comunicação possibilitam a esses dispositivos captar e disseminar informações sobre o ambiente de execução. Tais informações, provindas dos dispositivos ubíquos móveis, são consideradas os elementos de entrada para a sensibilidade ao contexto. Dados de contexto fornecem um conjunto de informações as aplicações e serviços para que os mesmos possam se adaptar de maneira coerente com o atual ambiente de execução. Porém, as informações fornecidas pelos dispositivos ubíquos possuem características inerentes de imprecisão devido a forma como são captadas. Dessa maneira, os dados devem possuir algumas garantias de qualidade para que a utilização dos mesmos não prejudique o correto funcionamento das aplicações e serviços sensíveis ao contexto. A qualidade de contexto (QoC), então, é um requisito necessário para que seja possível a construção de aplicações verdadeiramente sensíveis ao contexto. Nesse sentido, a proposta dessa dissertação se concentra em garantir a qualidade de contexto nos dados providos por dispositivos ubíquos móveis. Para tal, são modelados componentes para provedores ubíquos móveis de dados de contexto (ProQuali). Os componentes da abordagem ProQuali buscam inserir a qualidade nas informações de contexto desde a captura até a disseminação dos dados. As informações que não possuem a qualidade desejada são eliminadas através de um processo de filtragem de dados também previsto na proposta. Para eliminar os dados, o processo de filtragem utiliza políticas de qualidade que se baseiam tanto em parâmetros de QoC quanto em requisitos das aplicações sensíveis ao contexto. Dessa forma, possibilitando ao provedor de contexto o envio de dados de maior relevância para os consumidores de contexto. Para verificar a abordagem ProQuali, foi projetado um ambiente experimental simulado onde os dispositivos ubíquos (ProQuali) enviam dados de contexto para um servidor que processa esses dados e os envia para as aplicações. Os dispositivos enviam informações sobre a posição geográfica do usuário com o intuito de descobrir possíveis padrões nas trajetórias dos mesmos. Para qualificar as informações foram definidas políticas de qualidade baseadas tanto em parâmetros de contexto quanto em requisitos da aplicação. As políticas são utilizadas por alguns métodos que efetuam a identificação e eliminação de dados conflitantes e redundantes, compondo assim todo o processo de filtragem. Os resultados das experimentações indicaram uma redução significativa na quantidade de dados enviados pelos dispositivos, além de uma melhor garantia de qualidade de contexto. Além disso, a redução no envio dos dados proporcionou aos dispositivos uma melhor performance energética, e um aumento na escalabilidade do servidor. Corroborantemente, as implementações da abordagem exigiram uma maior demanda de processamento dos dispositivos, obtendo uma melhor distribuição do processamento dentro da infraestrutura computacional. Assim, a proposta atingiu o objetivo de garantir a qualidade de contexto em todas as fases do processo de provimento de dados por dispositivos ubíquos.<br

Towards Adaptive and Scalable Context-Aware Middleware

The diffusion of portable client devices is promoting the spreading of novel mobile services, both traditional such as email and printing, and new such as social computing applications, capable of opportunistically exploiting any computing resource and any wireless connectivity encountered by roaming users. The new requirements call for novel context-aware middlewares to support and simplify the retrieval and the usage of context data. However, existing context data dissemination infrastructures still present several limitations: they are unable to adaptively exploit impromptu any wireless communication opportunity; they are unable to scale, especially in wide/densely populated environments; and they are prone to connection/device flaws. The paper proposes a novel context-aware middleware that achieves adaptability, scalability, and dependability in context data dissemination through three main core guidelines: by using a distributed hierarchical architecture, by employing lightweight and adaptive context data dissemination solutions, and by adopting statistical context data/query replication techniques. The performance results, obtained by extensively testing the proposed solution in our wireless university campus testbed, have validated our design choices