In the context of 5G networks, the concept of network slicing allows network providers to flexibly share infrastructures with mobile service providers and verticals. While this concept has been widely investigated considering mostly the network issues, in this work we focus on a slice as a service model that takes into account the data center (DC) perspective. In particular, we propose an architecture where DC slices are created over transformable (compute and storage) resources, which can be virtualized or de-virtualized on-demand. Then, on top of each slice, an on-demand VIM is instantiated to control the allocated resources. As a realization of this architecture, we introduce the DC Slice Controller, a system able to deploy and delivery full operational VIMs based on generic templates. We evaluate the effectiveness of the proposed system deploying three VIMs (VLSP, Kubernetes, and OpenStack) over commodity hardware. Experimental results show that the DC Slice Controller can timely provide a slice even when dealing with sophisticated VIMs such as OpenStack. As an example, we were able to delivery a fully functional OpenStack in four nodes in less than 10 minutes.

A agricultura 4.0 vem ganhando força no mercado brasileiro utilizando de tecnologias como Internet das Coisas, computação de borda móvel, Redes 5G, para impulsionar o desenvolvimento agropecuário e a economia do país. Com a utilização de diversas tecnologias e dispositivos interligados, cresce a grande quantidade de dados e requisitos rigorosos necessários para atender diversas demandas tais como alta velocidade, segurança, comunicação confiável, entre outros. Este artigo propõe a integração do Multi-Access Edge Computing (MEC) com a Rede 5G e propõe um serviço de Radio Network Information Service (RNIS), que será implantado na arquitetura MEC como forma de prover requisitos para aplicações da Agricultura 4.0.

Current sharing-based applications combine new computing devices with smart spaces to provide content-level ubiquity, i.e., the possibility to exchange and move content freely in a ubiquitous environment. However, due to the environment complexity and lack of infrastructure platforms, most of the work in the area is repeatedly built from scratch using raw techniques, such as socket and rpc, to express content sharing. Aiming to provide an infrastructure for the development of this kind of applications, we propose Content Sharing for Smart Spaces (C3S), a middleware that offers a high-level programming model using primitives that are based on a set of content sharing semantics. They express a set of behaviors, move, clone, and mirror, which serve as a building blocks for developers to implement sharing and content ubiquity features.

The growth and popularization of wireless connectivity and mobile devices have allowed the development of smart spaces that were previously only envisaged in the approach proposed by Mark Weiser. These environments are composed of many computational resources, such as devices and applications, along with user, who must be able to associate with and use these features. However, programming these environments is a challenging task, since smart spaces have a dynamic nature and heterogeneous resources, in addition to the requirement that interactions between users and resources are performed in a coordinated way. We present a new approach for smart spaces programming using Models@RunTime. To this end, we propose a high-level modeling language, called 2SML, through which the user can model the smart space with all elements that can be part of it. Models created by the users are interpreted and e↵ected in the physical space by a model execution engine, called 2SVM, whose development is part of this work.

No abstract

A implantação de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) como estações base aéreas é um habilitador chave para diferentes casos de uso emergentes das redes 6G. Neste contexto, este artigo apresenta uma proposição para o posicionamento de VANTs atuando como infraestrutura de redes móveis assistidas por Federated Deep Learning (FDL) e Deep Q-Network (DQN). A proposta é baseada em um paradigma de aprendizado descentralizado que melhora a sobrecarga de comunicação com foco na preservação da privacidade e adaptação dinâmica dos VANTs ao ambiente de propagação das redes móveis.

A sexta geração de redes móveis provavelmente deve incorporar diversas tecnologias e enfrentar várias dificuldades como deficiências na rede e segurança, deste modo, a integração do Multi-access Edge Computing (MEC) ao sistema 6G com a utilização de serviços como o Radio Network Information Service (RNIS) provê benefícios significativos. Portanto, este artigo discute aspectos da integração MEC e Sistema 6G, e propõem o desenvolvimento de um serviço RNIS aprimorado para a agropecuária do futuro.

Este trabalho apresenta os resultados de um estudo comparativo envolvendo a FIWARE, uma plataforma de desenvolvimento de aplicações de Internet das Coisas (IoT), e o FIWARE-Lab@RNP, um laboratório virtual e remoto para prototipação e experimentação de aplicações IoT baseadas na plataforma FIWARE. O objetivo principal do FIWARE-Lab@RNP é facilitar a criação, configuração e gerenciamento de implantações FIWARE, disponibilizando instâncias da plataforma de forma transparente e sem a necessidade de conhecer especificidades dos principais componentes e serviços da plataforma. O estudo apresenta uma visão prática e tem como objetivo mensurar o quanto um ambiente, com as características apresentadas pelo FIWARE-Lab@RNP, diminui o esforço de desenvolvimento de aplicações IoT baseadas na plataforma FIWARE. Para atingir esse objetivo, desenvolvemos uma aplicação piloto de IoT, no contexto de Escritórios Inteligentes, diretamente na plataforma, como também através dos recursos providos pelo FIWARE-Lab@RNP.