A Proposal for Classifying IoT Resources Exploring the Treatment of Uncertainty in Multicriteria Decision.

The Internet of things (IoT) is characterized by networked resources, most of which offer more than one service. The classification process for selecting the resource whose services best meet a client’s request constitutes a research front with several current and internationally relevant challenges. Among the challenges we highlight the high scalability, the dynamism with which the resources enter and leave the environment, as well as the client’s uncertainties when specifying their preferences. Thus, due to this high scalability of the IoT, a client request can return hundreds, or even thousands of resources that meet the specifications of the request considering its functional parameters. In turn, the literature review made in this Thesis identified the evaluation of non-functional parameters as a recurring technique in the various proposals for classification of resources. Considering this scenario, this Thesis has as main objective to present a proposal for classification of discovered resources in an autonomous way, called EXEHDA-RR, which is based on conception: (i) a decision approach that considers multiple criteria; and (ii) the treatment of uncertainty when defining the different parameters considered. Another aspect contemplated in this Thesis, is related to the minimization of the computational costs involved in the procedure of classification of resources in dynamic environments such as IoT, where the entry and/or exit of resources in the computing environment can occur at all times. The EXEHDA-RR evaluation was performed using usage scenarios and the resource specification was extracted from the QWS dataset, which considers real resources made available on the Internet. The results obtained show that it is possible to offer clients the most suitable resources, according to the specified preference. The use of Fuzzy Logic, among other aspects, made it possible for clients to specify their preferences more comfortably, using linguistic terms such as low, medium and high, minimizing uncertainties. The results achieved with the usage scenarios validate the proposal and point to the continuity of the research in future works.Sem bolsaA Internet das coisas (IoT) é caracterizada por recursos conectados em rede, a maioria destes disponibilizando mais de um serviço. O processo de classificação para selecionar o recurso cujos serviços melhor atendem a requisição de um cliente constitui uma frente de pesquisa com diversos desafios atuais e de relevância internacional. Dentre os desafios destaca-se a elevada escalabilidade, a dinamicidade com que os recursos entram e saem do ambiente, bem como as incertezas do cliente no momento de especificar suas preferências. Assim, devido a esta elevada escalabilidade da IoT, uma requisição de cliente pode retornar centenas, ou até milhares de recursos que atendem as especificações da requisição considerando seus parâmetros funcionais. Por sua vez, a revisão de literatura feita nesta Tese identificou a avaliação de parâmetros não funcionais como técnica recorrente nas diversas propostas para classificação de recursos. Considerando este cenário, esta Tese tem por objetivo central apresentar uma proposta para classificação de recursos descobertos de forma autônoma, denominado EXEHDA-RR, que tem por base de concepção: (i) uma abordagem de decisão que pondera múltiplos critérios; e (ii) o tratamento da incerteza quando da definição dos diferentes parâmetros considerados. Outro aspecto contemplado nesta Tese, está relacionado a minimização dos custos computacionais envolvidos no procedimento de classificação de recursos em ambientes dinâmicos como a IoT, onde a entrada e/ou a saída de recursos no ambiente computacional podem ocorrer a todo momento. A avaliação do EXEHDA-RR foi realizada por meio de cenários de uso e a especificação dos recursos foi extraída do dataset QWS, que considera recursos reais disponibilizados na Internet. Os resultados obtidos mostram que é possível oferecer aos clientes os recursos mais adequados, de acordo com a preferência especificada. O emprego da Lógica Fuzzy dentre outros aspectos, possibilitou que a especificação das preferências por parte do cliente possa ser feita, de modo mais confortável, por meio de termos linguísticos, tais como, baixo, médio e alto, minimizando incertezas. Os resultados alcançados com os cenários de uso validam a proposta e apontam para a continuidade da pesquisa em trabalhos futuros