Kiev Gama

Linhas de Pesquisa

kiev@cin.ufpe.br

@kievgama

Mestrado Profissional 2014

CIn-UFPE

Roteiro

Mini-CV

Motivação

Linhas de pesquisa

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Mini CV

• Graduação

Ciência da Computação Unicap, Recife 2004

• 7 anos atuando no mercado de TI em Recife e Manaus

• Doutorado

Informatique, Université de Grenoble, França 2011

Pesquisas nas áreas de

– “Internet das coisas”

– Sistemas distribuídos e Middleware

– Engenharia de software baseada em componentes

• Professor do CIn desde 11/2012

– Iniciando atividades de pesquisa nas áreas acima e na área que

será abordada ao longo desta apresentação

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MOTIVAÇÃO –

PROBLEMAS URBANOS

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Crescimento urbano = problemas

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Até 2050, cerca de 70% da população mundial viverá em

áreas urbanas

Até o ano de 2025 as cidades representarão 85% da

população da América Latina

Muita gente = luta por espaço e recursos naturais

Caos nas cidades.

O problema “clássico” de (grandes) cidades

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slide 7

Pode-se optar por coletivos...

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Esperar ...

... ou furar fila

Os problemas

não se resumem

a mobilidade...

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Os problemas

não se resumem

a mobilidade...

SEGURANÇA ÁGUA RESÍDUOS

ENERGIA

EDUCAÇÃO

SAÚDE

Como as TICs (Tecnologias de Informação e Comunicação)

poderiam nos ajudar a

resolver ou minimizar estes

problemas

?

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CIDADES INTELIGENTES

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TICs ajudando a criar

“Cidades Inteligentes”

Uso massivo de TICs* para monitoramento, previsões,

planejamento e apoio a decisão em centros urbanos

Novo buzzword e nova tendência de mercado (e pesquisa)

Estratégia de grandes fornecedores (IBM, Siemens, NEC,

etc)

– Smart cities

– Venda de “Sistemas operacionais” urbanos

Potencial “salvação” para (alguns) problemas de gestores

públicos

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*Uma visão menos TICs e mais sociológica acerca de cidades inteligentes é defendida por autores como Jesse Shapiro e Richard Florida

Ajudar a buscar

Respostas

Para o governo

– Visão administrativa

Para a população

– Visão de “usuário” da cidade

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Visão administrativa

Onde estão os gargalos de trânsito neste momento?

Na velocidade em que está chovendo, em quanto tempo o

nível da água do rio começará a representar ameaça de

enchente?

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Visão administrativa

Há suspeita de alguma epidemia na cidade?

– Quais os locais dos focos ?

Quais bairros tem utilizado mais eletricidade no horário de

pico de consumo?

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A água/energia elétrica disponível na cidade está limitada

– Tenho empregado boas práticas de consumo?

– Baseando-se no meu padrão de consumo, há alguma sugestão

para melhorar meus hábitos?

Tenho consulta médica na sexta às 16hrs.

– A que horas devo sair do trabalho para o consultório e qual rota

devo tomar para evitar tráfego intenso?

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Visão de usuário

Visão de usuário

Quebrei a perna

– Qual o hospital que poderá me atender mais rápido na minha

cidade?

Vou a um evento à noite na rua X.

– Baseado em estatísticas de criminalidade, onde é o local mais

seguro para deixar meu carro?

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Estratégias genéricas

Capturar dados

Espalhar sensores pela cidade

Integrar dados de sistemas de utilidade pública (ex: hospitais,

concessionárias elétricas polícia)

Construir serviços que usam esses dados para inferir

informação

“Chuva” constante de dados

Necessidade de empregar diferentes técnicas

Cloud computing

Data mining

Contexto computacional

etc slide 21

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Exemplo de várias coisas deste tipo juntas:

Centro de Operações – Rio

Arquitetura genérica de soluções

para cidades inteligentes

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Aplicativos

Data Storage + Serviços

Coisas

Conceito de Crowdsensing

As pessoas como sensores inteligentes

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Aplicativos

Data Storage + Serviços

Coisas

Cidadãos como sensores

As “coisas” como sensores

Internet das coisas (Internet of Things – IoT)

– Termo usado em inicialmente 1999 no MIT

Objetos do dia a dia, facilmente identificáveis, e com algum

tipo de conectividade

• Ex: geladeira, tênis, relógio, sensores, semáforos, câmeras, etc

Identificação + sensores + conectividade

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Um modelo de negócios para

Cidades Inteligentes

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Fatores fundamentais

para a estratégia de C.I.

• Ecossistema de Serviços e Negócios

– Geração de serviços diferenciados

– Oportunidades

– Minimizar custos da infra de TI para os mantenedores (governo)

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Plataforma de Serviços Governo

Desenvolvedores, Startups, PMEs

Universidades

Sociedade

Agências de

Fomento

Mundo exterior:

Sensores (IoT), Usuários (Crowdsensing), Dados não estuturados da Web, etc

Dados Históricos

Aplicativos

Inteligentes

Diversos

Middleware de Integração

Dados

Recentes

App 2 (IoT+Crowdsensing, etc)

Analytics Service

Layer

Speed layer

(realtime)

Batch layer

(realtime) Batch views

Realtime

views Data

Service

Data

Service

App N (IoT+Crowdsensing, etc)

En

gen

har

ia d

e S

oft

war

e

* Baseado na arquitetura lambda descrita em “Principles and best practices of scalable realtime data systems. Nathan Marz and James Warren. Manning, 2014”

App 1

API de Adaptação (IoT Stack; Crowdsensing; Dados da Web, etc)

LINHAS DE PESQUISA

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E a pesquisa nisso tudo que foi

mostrado?

Diversas áreas na computação…

– Redes de computadores

– Bancos de dados

– Sistemas distribuídos

– Inteligência artificial

– Engenharia de software

– …

E além…

– Arquitetura, urbanismo, sociologia

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Áreas específicas de Kiev

Sistemas distribuídos + Engenharia de Software

– Idealmente, aplicá-los ao contexto apresentado (IoT e Cidades

Inteligentes)

Diversas subáreas

– Middleware para mediação de dados

– Computação orientada a serviços

• Inclui: composição de serviços, arquitetura orientada a serviços

(SOA), qualidade de serviço (QoS) em SOA

– Engenharia de Software baseada em componentes

– Runtime software evolution

• Manutenção e reconfiguração de sistemas em tempo de

execução

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Exemplos de “Research questions”

dentro da temática apresentada

(e alinhadas com meus interesses)

• Como garantir a atualização correta de componentes de meu software

em ambientes remotos, sem intevenção humana?

• Como calcular o impacto de reconfigurações dinâmicas no softw. que

está na rua (literalmente) e deve estar disponível 24x7?

• Com ajuda de informação de QoS, como selecionar serviços de dados

apropriados para meus sistemas?

• Quais as melhores estratégias para integração de sistemas de coletas

de dados que lidam com tecnologias heterogêneas?

• Como definir o nível de isolamento necessário entre componentes em

ambientes de integração de soluções de terceiros?

• Como construir de forma escalonável e com tolerância a falhas uma

camada de serviços em cima de fontes de dados abertos?

• Como construir ferramentas para analisar real time os dados sendo

coletados?

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Projetos de pesquisa atuais

• Barramento de serviços para Cidades Inteligentes

– Middleware para mediação de dados e integração de aplicações

• Uso de Internet das Coisas para construção de jogos em

ambientes urbanos

– TagHunt: Caça ao tesouro com NFC e QR Code

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Obrigado!

Perguntas?

Contato

kiev@cin.ufpe.br

Sala C 112

Ramal 4470

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