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Desenvolvendo sistemas confiáveis de nuvem de coisas

Resumo

Este projeto visa contribuir para o Projeto Temático "Tecnologias e Soluções para Habilitar o Paradigma de Nuvens de Coisas" e foca no projeto de uma arquitetura de referência para nuvem de coisas, que tem sido liderado pela Profa. Dra. Elisa Yumi Nakagawa e é um dos principais entregáveis do Projeto Temático. Além disso, este projeto SPRINT vai além do que está previsto no Projeto Temático por também estabelecer diretrizes para a utilização da arquitetura de referência durante toda a vida útil dos sistemas de nuvem de coisas. Dessa forma, uma equipe de pesquisadores da USP e da University of Canterbury: (a) realizará trabalhos de campo para projetar e avaliar a arquitetura de referência para nuvem de coisas; (b) dará início à criação de laboratórios para o projeto de sistemas de nuvem de coisas baseado em evidências nas instituições envolvidas; (c) definirá o escopo, estabelecerá a infraestrutura e identificará o trabalho existente para uma parceria de longo prazo; e (d) estabelecerá colaborações entre pesquisadores das instituições anfitriãs e de pesquisadores regionais e nacionais atuando nas pesquisas em engenharia de software no Brasil e na Nova Zelândia. Os resultados e o impacto deste projeto e as colaborações de longo prazo poderão: (a) contribuir para os avanços do estado da arte da engenharia de software; (b) aprimorar o treinamento em engenharia de software para apoiar o desenvolvimento da capacidade dos profissionais e organizações de TIC no Brasil e na Nova Zelândia; e (c) aprimorar as práticas de desenvolvimento de software por apoiar a indústria das TIC nos dois países. Este projeto sendo proposto será relevante pelos próximos 5 a 10 anos além do Projeto Temático da FAPESP. Observa-se que os sistemas de nuvem de coisas têm sido largamente difundidos e os negócios "tradicionais" estão se transformando em negócios "digitais", com esses sistemas tornando-se distribuídos, altamente conectados, integrando diversos dispositivos que manipulam grandes quantidades de dados. Este projeto pretende contribuir para liderar essa tendência e promovê-la nas próximas décadas. (AU)