INF/UFG recebe prêmio de Melhor Artigo da Trilha Principal no SBRC 2020

INF/UFG recebe prêmio de Melhor Artigo da Trilha Principal no SBRC 2020

Pesquisa propôs uma nova solução para o problema de facilitar a criação de aplicações customizadas para comunicação em tempo real na Internet.

certificado-trilha-principal-melhor-artigo

O artigo intitulado “A Model Driven Approach for Real-Time Role-Based Communication” foi resultado da dissertação de mestrado do aluno Marcelo Vieira, orientado pelo Prof. Fábio Costa (INF/UFG) e co-orientado pelo Prof. Sérgio Carvalho (INF/UFG), em colaboração com o Prof. David Bromberg (Universidade de Rennes/França). O trabalho recebeu o prêmio de Melhor Artigo da Trilha Principal do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos que neste ano de 2020 foi sediado no Rio de Janeiro e ocorreu de forma online.

Entenda a pesquisa:

  Utilizando a linguagem de modelagem proposta no trabalho, especialistas de domínio, que não precisam ser desenvolvedores de software, podem modelar a estrutura e o comportamento de sessões de comunicação para atender, de forma precisa, os requisitos de cenários que envolvam a interação remota entre usuários que desempenham diferentes papéis, com diferentes capacidades de comunicação, como em aulas on-line, julgamentos a distância, teleconsultas, defesas de tese e reuniões de negócios.

  Uma ferramenta de geração de código, também desenvolvida no trabalho, permite transformar um modelo de sessão de comunicação em uma aplicação Web, a qual, por meio da tecnologia WebRTC, controla o estabelecimento de conexões entre os diversos usuários envolvidos, respeitando as capacidades de comunicação definidas no modelo. Além do ganho de produtividade na criação de novas aplicações, a pesquisa também demonstra que o desempenho de aplicações construídas com base na linguagem de modelagem não difere significativamente daquele de aplicações semelhantes implementadas manualmente.

Categorias: SBRC RededeComputadores SistemasDistribuidos notícias

Arquivos relacionados Tamanho Assinatura digital do arquivo
Artigo Model Driven Approach to RTC SBRC 2020 573 Kb f4d0a71ae14e8684f4e792cbb774d3ae