Uma arquitetura de computação pervasiva para trabalho de campo

• Main Author: Johnson, Thienne de Melo e Silva
• Other Authors: Sadok, Djamel Fawzi Hadj
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Pernambuco 2014
• Subjects: Adaptação de conteúdo; Localização física; Computação pervasiva; Roteamento por contexto
• Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2083

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:54:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7150_1.pdf: 2045255 bytes, checksum: 976ef7e84c4dd4ecc1bcdf4c41dc99f7 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 === Os ambientes de trabalho de campo possuem diversas restrições, como falta de infraestrutura e dispositivos de baixa capacidade. Trabalhos atuais sobre redes ad hoc e computação pervasiva deixam de considerar diversos aspectos que poderiam melhorar os ambientes de campo. Este trabalho de tese descreve uma arquitetura composta de serviços e um protocolo projetados para dar suporte aos requisitos do trabalho de campo. Os serviços foram projetados para dar suporte aos diversos tipos de dispositivos, com diversos padrões de mobilidade. Os dados de roteamento dentro da área de trabalho consideram aspectos dos tipos dos dispositivos, indicando ao serviço de adaptação de conteúdo os tipos de nós do ambiente. O uso de uma estratégia de atualização de informações de localização física também reduz a carga de dados que é transmitida no ambiente. Também é apresentado um protocolo de roteamento que usa informações de localização física de diversas formas. Essas informações podem gerar sub-áreas de trabalho, limitando o escopo das mensagens que trafegam na rede, sendo utilizadas apenas pelos trabalhadores de uma área. Também permitem a troca de dados entre diferentes locais, através do uso de nós que controlam a borda das áreas de trabalho. O conhecimento dos nós vizinhos permite o roteamento por localização e a troca de informações somente entre os nós próximos. Estas contribuições podem também ser utilizadas por outros sistemas de computação pervasiva que tenham interesse em melhorar seu desempenho