| Summary: | Orientador : Luis Carlos Erpen de Bona === Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 14/09/2017 === Inclui referências : p. 73-80 === Resumo: O avanço das tecnologias de comunicação e a redução dos dispositivos computacionais estão propiciando o desenvolvimento da Internet das Coisas (IoT). Esta rede integra desde geladeiras, relógios, bicicletas até dispositivos computacionais, promovendo a interação entre os objetos e os seres humanos em ambientes como domiciliares e industriais. Com a integração da comunicação entre os objetos, dispositivos computacionais e seres humanos, vários serviços personalizados poderão ser prestados em tempo real, tais como o monitoramento das funções vitais, operações de gerenciamento de emergências e mensuração da temperatura. Contudo, a grande quantidade de objetos inseridos nos ambientes produzem em velocidades elevadas um enorme volume de dados. Esta gama de informações geradas coloca a IoT como um ponto chave no desenvolvimento de aplicações de análise e processamento de dados. No entanto, aspectos relacionados a processamento, encaminhamento e armazenamento dos dados precisão ser revisados e aperfeiçoados para as aplicações da IoT, pois, o tráfego dos dados para os provedores de serviços em nuvem pode degradar os canais de comunicação e aumentar a latência nos serviços. Por este motivo, o conceito emergente da computação em Névoa (Fog) surgiu no intuito de utilizar os recursos disponíveis próximo do usuário final para executar o processamento, encaminhamento e armazenamento dos dados gerados na IoT. Assim, a Fog permite manter o tráfego dos dados e o processamento na borda da rede. Este trabalho propõe uma abordagem para gerenciamento de fluxo de dados da Internet das Coisas na Fog. Essa abordagem utiliza a Fog em conjunto com uma plataforma para IoT, de modo a reduzir o tráfego de dados brutos e a latência na rede. Desta forma, os dados brutos são processados na borda da rede e encaminhados direto ao nó consumidor e/ou para a infraestrutura da Nuvem. A abordagem foi avaliado através de simulações que mostraram sua eficácia no gerenciamento dos dados na borda da rede, reduzindo a latência dos serviços. Palavras-chave: IoT, Fog, Gerenciamento de fluxo de dados, Plataforma para IoT. === Abstract: The advancement of communication technologies and the reduction of computing devices are enabling the development of the Internet of Things (IoT). This network integrates from refrigerator, clock, bikes to computing devices, promoting the interaction between objects and humans in environments such as home and industrial. With the integration of communication between objects, computing devices, and many custom services humans can provided in realtime as the monitoring of vital functions, emergency management operations, measurement of temperature. However, the large amount of inserted objects in the environments at high speeds produce a huge volume of data. This range of information generated puts the IoT as a key point in the development of analysis and data processing applications. However, aspects related to data processing, routing, and storage need to be reviewed and improved for IoT applications because data traffic to cloud service providers can degrade communication channels and increase service latency. For this reason, the emergent concept of Fog Computing has appeared to use the available resources near the end-user to do the processing, routing and storage of the data generated in IoT. Fog allows you to keep data traffic and processing at the edge of the network. This paper proposes an approach to data flow management the Internet of Things in Fog. This approach uses Fog with an IoT platform to cut raw data traffic and latency on the network. In this way, the raw data is process at the edge of the network and send directly to the consumer node and/or to the cloud infrastructure. The approach was test through simulations that showed its effectiveness in data management at the edge of the network, reducing service latency. Keywords: IoT, Fog, Data flow management, Platform for IoT.
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