DistributedCL: middleware de processamento distribuído em GPU com interface da API OpenCL.

Este trabalho apresenta a proposta de um middleware, chamado DistributedCL, que torna transparente o processamento paralelo em GPUs distribuídas. Com o suporte do middleware DistributedCL uma aplicação, preparada para utilizar a API OpenCL, pode executar de forma distribuída, utilizando GPUs remotas, de forma transparente e sem necessidade de alteração ou nova compilação do seu código. A arquitetura proposta para o middleware DistributedCL é modular, com camadas bem definidas e um protótipo foi construído de acordo com a arquitetura, onde foram empregados vários pontos de otimização, incluindo o envio de dados em lotes, comunicação assíncrona via rede e chamada assíncrona da API OpenCL. O protótipo do middleware DistributedCL foi avaliado com o uso de benchmarks disponíveis e também foi desenvolvido o benchmark CLBench, para avaliação de acordo com a quantidade dos dados. O desempenho do protótipo se mostrou bom, superior às propostas semelhantes, tendo alguns resultados próximos do ideal, sendo o tamanho dos dados para transmissão através da rede o maior fator limitante.

Aspectos de segurança, persistência e nomeação em agentes de recursos para Internet das coisas

A realização da Internet das Coisas (Internet of Things, IoT) requer a integração e interação de dispositivos e serviços com protocolos de comunicação heterogêneos. Os dados gerados pelos dispositivos precisam ser analisados e interpretados em concordância com um modelo de dados em comum, o que pode ser solucionado com o uso de tecnologias de modelagem semântica, processamento, raciocínio e persistência de dados. A computação ciente de contexto possui soluções para estes desafios com mecanismos que associam os dados de contexto com dados coletados pelos dispositivos. Entretanto, a IoT precisa ir além da computação ciente de contexto, sendo simultaneamente necessário soluções para aspectos de segurança, privacidade e escalabilidade. Para integração destas tecnologias é necessário o suporte de uma infraestrutura, que pode ser implementada como um middleware. No entanto, uma solução centralizada de integração de dispositivos heterogêneos pode afetar escalabilidade. Assim esta integração é delegada para agentes de software, que são responsáveis por integrar os dispositivos e serviços, encapsulando as especificidades das suas interfaces e protocolos de comunicação. Neste trabalho são explorados os aspectos de segurança, persistência e nomeação para agentes de recursos. Para este fim foi desenvolvido o ContQuest, um framework, que facilita a integração de novos recursos e o desenvolvimento de aplicações cientes de contexto para a IoT, através de uma arquitetura de serviços e um modelo de dados. O ContQuest inclui soluções consistentes para os aspectos de persistência, segurança e controle de acesso tanto para os serviços de middleware, como para os Agentes de Recursos, que encapsulam dispositivos e serviços, e aplicações-clientes. O ContQuest utiliza OWL para a modelagem dos recursos e inclui um mecanismo de geração de identificadores únicos universais nas ontologias. Um protótipo do ContQuest foi desenvolvido e validado com a integração de três Agentes de Recurso para dispositivos reais: um dispositivo Arduino, um leitor de RFID e uma rede de sensores. Foi também realizado um experimento para avaliação de desempenho dos componentes do sistema, em que se observou o impacto do mecanismo de segurança proposto no desempenho do protótipo. Os resultados da validação e do desempenho são satisfatórios