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O paper discute a nova geração do SWE, trazendo os  desenvolvimentos recentes e disucssão das principais mudanças conceituais. Mas também traz novos conceitos em discussão ou considerados como melhores práticas, porém ainda sem aprovação para fazer parte dos padrões OGC.

O SWE teve seu início quando o OGC iniciou o grupo de trabalho para sua discussão em 2003, sendo que a primeira geração (SWE 1.0) dos padrões foi aprovada entre 2006 e 2007. O framework atual oferece as seguintes funcionalidades:

- Descrição dos dados de sensor para possibilitar futuro processamento

- Descrição dos metadados do sensor, incluindo propriedades e comportamento dos sensores, assim como correlacionando a confiabilidade e acurácia das medições coletadas

- Acesso as observações e metadados dos sensores baseada em formatos de dados padronizadados e mecanismos apropriados de busca e filtros.

- Requisição de sensores para aquisição dos dados de medições

A nova geração SWE adiciona as seguintes funcionalidades às existentes:

- Mecanismos de “eventualidade” que avançam as funcionalidades básicas de alerta da primeira geração

- Descoberta de recursos de sensores e suas observáveis (variáveis medidas)

Uma outra mudança formal, que se refere a todos padrões novos ou candidatos do OGC, é o novo modelo modular de especificações, que torna mais restrita a compatibilidade, mas facilita os testes de conformidade de componentes compatíveis com as especificações.

A Fig. 1 ilustra as mudanças na nova geração SWE. SWE Common se refere aos tipos comuns e básicos de dados dentro do framework SWE. O&M define um padrão independente de domínio, um modelo conceitual para a representação de medições de dados (espaçotemporais), baseado em GML (Geography Markup Language, um padrão de dados espaciais do OGC). SensorML descreve os metados dos sensores, incluindo os processos relacionados aos mesmos (seja a coleta de dados ou até mesmo um pós-processamento de dados previamente coletados). Através dssa linguagem de metados pode-se permitir a descoberta de sensores via web, fornecer informações suficientes para se entender e analisar os dados produzidos pelos sensores, além de permitir o entendimento dos processamentos realizados, para que se possa reconstruir  como os dados foram construídos. Já o EventPaternML permite o reconhecimento de padrões de resultados relevantes, que designam uma “eventualidade”, permitindo envios de alerta quando esses acontecem (e.g.: ocorrência de valores acima do permitido).

Fig 1: New generation of SWE

No próximo post, o último dessa série, veremos o futuro dessa nova geração de SWE, seu impacto, mas também seus desafios.

Por: Rodrigo Sperb