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Título : Implementação de arquitetura baseada em IoT para leitura de tags RFID de Ultra Alta Frequência
Autor : Santos, Yago Luiz dos
Orientador(es):: Canedo, Edna Dias
Assunto:: Internet das Coisas (IoT)
Identificação por Radiofrequência (RFID)
Arquitetura de software
Computação em nuvem
Fecha de publicación : 27-dic-2019
Citación : SANTOS, Yago Luiz dos. Implementação de arquitetura baseada em IoT para leitura de tags RFID de Ultra Alta Frequência. 2019. xv, 77 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumen : Internet das Coisas envolve um número crescente de dispositivos inteligentes interconectados em que sua comunicação acontece a qualquer hora e em qualquer lugar, sendo possível reduzir custos de hardware de arquiteturas complexas. A leitura de tags com Identificação por Radiofrequência utilizando Ultra Alta Frequência é uma atividade que pode gerar um grande volume de dados, devido ao leitor de tags dessa frequência. Este trabalho propõe uma arquitetura que implementa a leitura de tags com Identificação por Radiofrequência utilizando Ultra Alta Frequência com um leitor de tags de baixo custo de mercado em relação aos que utilizam essa frequência em uma infraestrutura com computação em nuvem e microsserviços. A utilização da computação em nuvem e microsserviços se fazem necessários devido à escalabilidade e flexibilidade para o grande volume de dados que podem ser gerados na leitura de tags com Identificação por Radiofrequência que utilizam Ultra Alta Frequência. A arquitetura proposta foi aplicada em um estudo de caso real para verificar a sua aderência e conformidade, além de mostrar-se adequada ao estudo de caso realizado. Os resultados obtidos demonstraram que a placa de leitura de tags com Identificação por Radiofrequência escolhida obteve desempenho satisfatório na leitura de tags, assim como as decisões arquiteturais propostas no trabalho. Em cenários onde a distância de leitura é um requisito fundamental, é necessário incluir uma antena externa para obter melhores resultados de leitura de tags. A utilização de computação em nuvem e microsserviços demonstraram ter um custo alto de desenvolvimento na arquitetura proposta, devido às suas complexidades e à quantidade de recursos criados para implementação da arquitetura.
Abstract: Internet of Things comprises an increasing number of interconnected smart devices, where communication happens anytime, anywhere, reducing hardware costs and the complexity of the architectures. Reading Radio Frequency Identification tags using Ultra High Frequency is an activity that can generate a large amount of data due to the tag reader of that frequency. This work proposes an architecture that implements the reading of Radio Frequency Identification tags using Ultra High Frequency with a low cost tag reader in relation to those that use this frequency in an infrastructure with cloud computing and microservices. The use of cloud computing and microservices is necessary because of the scalability and flexibility for the large volume of data that can be generated in the reading of Radio Frequency Identification tags using Ultra High Frequency. The proposed architecture was applied in a real case study to verify their adherence and compliance, in addition to showing up properly performed the case study. The results obtained demonstrate that the tag reading board with Radio Frequency Identification chosen obtained a satisfactory performance in the reading of tags, as well as the architectural decisions proposed in the work. In scenarios where reading distance is a fundamental requirement, it is necessary to include an external antenna for better tag reading results. The use of cloud computing and microservices have been shown to have a high development cost in the proposed architecture due to its complexities and the amount of resources created to implement the architecture.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Descripción : Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional
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