Êxodo Framework: uma solução para modelagem do comportamento de ambientes para Internet das Coisas - Teles Júnior, Namedin Pereira (Universidade Federal do Amazonas, 2018)
Internet das Coisas ou IoT (do Inglês, Internet of Things) é um paradigma da computação no qual dispositivos e objetos do mundo físico (e.g. televisões, geladeiras e condicionadores de ar) estão conectados por meio da Internet, provendo serviços e trocando informações entre si em uma escala global. Esse novo paradigma tem levado o mercado a apresentar soluções que cada vez mais aproxima a IoT do cotidiano das pessoas. Fabricantes como Samsung, Philips, GE e Belkin já dispõem de soluções de hardware (e.g. smartphones, smart TV, smart plugs e sensores) que permitem que os usuários interajam com ambiente, podendo ligar, desligar e até mesmo visualizar dados estatísticos do consumo de energia desses dispositivos. No entanto, as principais plataformas que permitem habilitar a IoT ainda são pouco utilizadas devido à sua complexidade, sendo restritas apenas a usuários especialistas, ou seja, a usuários que possuem conhecimento técnico em IoT. Além disso, as atuais ferramentas não permitem que usuários não especialistas possam adaptar essas soluções e criar ambientes para IoT de acordo com as suas necessidades. Nesse contexto, esse trabalho apresenta o framework Êxodo, uma nova abordagem para IoT com foco em usuário especialista e no usuário não especialista. O Êxodo é uma solução para IoT que pode ser estendida e adaptada para atender as diferentes necessidades do ambiente como a inclusão de novos dispositivo e serviços e/ou a definição de novos comportamentos ao ambiente. Para a definição dos diferentes comportamento que o ambiente poderá assumir, o Êxodo possui uma solução gráfica que faz uso de um modelo conceitual denominado BDM4IoT (Behavior Definition Model for Internet of Things Ecosystems) que possibilita que os usuários modelem o comportamento do ambiente de acordo com as suas necessidades, permitindo que esses possam criar desde modelos simples, como um esquema de iluminação de uma casa, a modelos mais complexos, como o comportamento de uma linha de produção de um ambiente industrial. Os resultados obtidos com experimentos realizados com o framework Êxodo demonstram a eficiência dessa abordagem, possibilitando a inclusão de usuários não especialistas em processos antes realizados somente por usuários especialistas em IoT.