KnowSoS: A Software Architecture for Knowledge Discovery in Systems-of-Systems (2020)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, BRUNO SENA DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SSC
- DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-22072020-153547
- Subjects: ARQUITETURA DE SOFTWARE; DESCOBERTA DE CONHECIMENTO; BIG DATA; INTEROPERABILIDADE
- Keywords: Knoweldge discovery; Sistemas-de-Sistemas; Software architecture; Systems-of-Systems
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Sistemas-de-Sistemas (do inglês, Systems-of-Systems, ou SoS) têm desempenhado um papel importante na indústria e na academia como resposta à crescente complexidade dos sistemas de software. Essa classe de sistemas emerge da interoperabilidade de sistemas que são operacionalmente e gerencialmente independentes (chamados de constituintes), e que trabalham juntos para alcançar missões complexas, impossíveis de serem alcançadas por qualquer um deles individualmente. Os constituintes de um SoS geram em tempo de execução uma enorme quantidade de dados com alta velocidade e, em muitas vezes, alta variabilidade, caracterizando um cenário de big data. No entanto, muitos desses sistemas não estão utilizando o conhecimento que poderia ser descoberto a partir desses dados, o que poderia fornecer uma compreensão geral do comportamento do SoS, apoiar na realização das missões, e permitir que o sistema reagisse a tal conhecimento. Nesse cenário, a principal contribuição deste projeto de mestrado é fornecer meios para apoiar a descoberta de conhecimento em SoS, isto é, apoiar o ciclo completo dos dados em SoS, desde a coleta dos dados nos constituintes até a extração de conhecimento que poderá ser util para a operação do sistema. Para isso, é proposta KnowSoS, uma Arquitetura de Software para Descoberta de Conhecimento em SoS, que auxilia no design de um sistema que será integrado no SoS para controle do fluxo de dados e a descoberta de conhecimento. Além disso, nós propormos um conjunto deguidelines the auxiliem no entendimento do SoS e no desenvolvimento do sistema construido por meio da KnowSoS. Para avaliar essa proposta, é apresentada uma prova de conceito usando a arquitetura e as guidelines para definir e desenvolver um sistema de descoberta de conhecimento em dois domínios diferentes, o domínio de recursos humanos e gerenciamento de emergências. Como principais resultados, o protótipo melhorou a recomendação de vagas para candidatos que procuram emprego no domínio de recursos humanos e a precisão de alertas de desastres naturais para as entidades interessadas em crises (ou seja, policiais, hospitais e bombeiros) no contexto de gerenciamento de emergências. Tais resultados indicam que, mesmo como uma abordagem inicial, KnowSoS pode ser usado para trazer benefícios em diferentes domínios em que a descoberta de conhecimento é necessária para cumprir as missões de SoS. Como trabalhos futuros, espera-se aplicar essa abordagem em novos domínios e realizar estudos experimentais mais robustos.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
- Data da defesa: 23.03.2020
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
SILVA, Bruno Sena da. KnowSoS: A Software Architecture for Knowledge Discovery in Systems-of-Systems. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22072020-153547/. Acesso em: 01 maio 2024. -
APA
Silva, B. S. da. (2020). KnowSoS: A Software Architecture for Knowledge Discovery in Systems-of-Systems (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22072020-153547/ -
NLM
Silva BS da. KnowSoS: A Software Architecture for Knowledge Discovery in Systems-of-Systems [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22072020-153547/ -
Vancouver
Silva BS da. KnowSoS: A Software Architecture for Knowledge Discovery in Systems-of-Systems [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22072020-153547/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-22072020-153547 (Fonte: oaDOI API)
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