El progresivo aumento de las capacidades y prestaciones de los dispositivos móviles abre nuevas perspectivas de desarrollo e investigación en diversos ámbitos de las tecnologías de la información. En este contexto, en los últimos años se han desarrollado numerosas propuestas de crowdsensing que tratan de sacar partido del carácter personal y la penetración universal de estos dispositivos. No obstante, la mayoría de los trabajos en este campo parten de un planteamiento centralizado, en el que los móviles se conciben como meras entidades pasivas que recolectan y transmiten información siguiendo un modelo cliente/servidor.En este trabajo planteamos una extensión del framework Digital Avatars para crowdsensing, de forma que tanto la difusión de las tareas entre los participantes como la recolección de los resultados se realiza de forma distribuida y en varios niveles, otorgando un papel protagonista no solo a los dispositivos móviles sino también a sus usuarios. De esta manera, a partir del avatar digital de cada uno de los usuarios participantes en la actividad se van construyendo perfiles o avatares colectivos.
Autores: David Bandera / Nicolás Pozas / Manuel F. Bertoa / José María Álvarez / Carlos Canal / Ernesto Pimentel /
Palabras Clave: computación móvil - Computación social - Crowdsensing - Digital Avatars
Una de las principales características de una ciudad inteligente es la publicación de datos abiertos que monitorizan diferentes aspectos de la misma, desde sistemas de movilidad a niveles de polen. Sin embargo, esta información se ofrece a los ciudadanos de forma gen ?erica y carente de contexto. Sin el concurso de las personas en la generación y recogida de información, no es posible tener en cuenta sus preferencias y necesidades, ni el uso que hacen de los servicios. Para reducir este fenómeno y contextualizar los datos abiertos con información acerca de los ciudadanos, diseñamos anteriormente la arquitectura de referencia People as a Service, que permite recopilar información de los usuarios a partir de sus smartphones. En este trabajo vamos un paso más allá en la implementación de un motor de inferencia para esta arquitectura usando la tecnología de Procesamiento de Eventos Complejos. En particular, recopilamos información de los sensores del smartphone para analizarla, transforma ?ndola en conocimiento sobre los hábitos del usuario. La posterior combinación de este conocimiento con los datos abiertos de la ciudad, permitirá que sus servicios puedan adaptarse a cada persona.
Autores: Alejandro Pérez Vereda / David Bandera / Carlos Canal /
Palabras Clave: Ciudades Inteligentes - People as a Service - procesamiento de eventos complejos
El incremento de las capacidades de computación de distintos dispositivos (elementos de la red, dispositivos finales, etc.) finales ha dado lugar a paradigmas como Fog, Edge, Mist o Crowd computing que tienen como objetivo explotar dichas capacidades para almacenar y procesar información, proporcionándola al entorno mediante APIs y servicios. Esta distribución de la computación permite mejorar la calidad de servicio, sobre todo en entornos con requisitos estrictos. Sin embargo, el uso de APIs y servicios desplegados de forma distribuida conlleva un esfuerzo extra al desarrollador, por la necesidad de controlar y coordinar la invocación a las distintas APIs y los resultados que proporcionan. En este artículo presentamos un compositor de APIs distribuidas (DAC), un sistema el cual permite recopilar y agregar la información de las APIs desplegadas en distintos dispositivos. Con el objetivo de, reducir el esfuerzo de su implementación, se ha definido una extensión de la especificación OpenAPI para facilitar su desarrollo y despliegue.
Autores: Sergio Laso / David Bandera / Javier Berrocal / Jose García-Alonso / Juan Manuel Murillo / Carlos Canal /
Palabras Clave: Agregación - APIs - Computación Distribuida - Internet of Things
