IoT y Edge Computing

IoT y Edge Computing

URI permanente para esta colección:

https://hdl.handle.net/11705/JCIS/2024/IEC

Artículos en la categoría IoT y Edge Computing publicados en las Actas de las XIX Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2024).

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Gestión Inteligente de la Elasticidad en el Cloud Continuum
Laso Mangas, Sergio; Berrocal, Javier; Murillo Rodríguez, Juan Manuel. Actas de las XIX Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2024), 2024-06-17.
En la creciente era del Internet de las Cosas (IoT), abordar los desafíos asociados con la interconectividad de dispositivos y la generación masiva de datos, se ha vuelto esencial para la arquitectura encargada de transferir y procesar toda la información generada. Para intentar abordar estos desafíos surge el paradigma del Cloud continuum, una arquitectura de procesamiento distribuido de la información a lo largo del continuo informático. Para aplicaciones con este estilo arquitectónico, la gestión eficiente de la calidad de servicio (QoS) es crucial. Por ello, en este artículo se presenta una propuesta para la gestión dinámica de la elasticidad en entornos del Cloud continuum a través de un orquestador inteligente, mejorando la propuesta de un trabajo anterior. Integrando un modelo de Inteligencia Artificial con módulos especializado, permite la adaptación eficiente a las demandas cambiantes de la infraestructura, manteniendo una QoS óptima determinada por los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA).
Compositor de Circuitos Cuánticos: una estrategia para optimizar la ejecución de tareas en ordenadores cuánticos
Casco-Seco, Jorge; Romero-Álvarez, Javier; Alvarado-Valiente, Jaime; Moguel, Enrique; Garcia-Alonso, Jose; Murillo Rodríguez, Juan Manuel. Actas de las XIX Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2024), 2024-06-17.
La computación cuántica es la vanguardia tecnológica en el mundo de la computación. Abre las puertas a la resolución de problemas complejos de forma eficiente. Aún así, este paradigma se encuentra en un estado primitivo, tal es el punto que el desarrollo se realiza a muy bajo nivel, utilizando circuitos. Además, estos ordenadores son tan complejos de mantener que solamente se encuentran en ciertos centros tecnológicos y empresas. Los desarrolladores pueden acceder a ellos a través de plataformas cloud. Cada tarea se almacena en una cola de espera antes de ser procesada por el computador. Una vez completada, el desarrollador debe realizar un pago en la plataforma. Aunque parece ser un problema menor, si se quiere ejecutar una gran cantidad de circuitos, el coste y el tiempo de espera aumentan considerablemente. En este artículo se expone una estrategia, la cual permite unir diferentes circuitos de varios usuarios para su ejecución de forma compuesta. Esta solución reduce la cantidad de circuitos dentro de las colas, por tanto, los desarrolladores obtienen sus resultados en un periodo de tiempo más corto. Además, como se intenta aprovechar la máxima capacidad del ordenador cuántico, el importe para cada usuario es menor. El reto principal es la gestión del ruido que se genera en estos circuitos. Para validar la idea planteada, se ha realizado un conjunto de pruebas con el fin de examinar cómo afecta el ruido a los circuitos en composición frente a las ejecuciones individuales.
A microservice architecture for real-time IoT data processing: A reusable Web of things approach for smart ports
Ortiz, Guadalupe; Boubeta-Puig, Juan; Criado, Javier; Corral-Plaza, David; Garcia-De-Prado, Alfonso; Medina-Bulo, Inmaculada; Iribarne, Luis. Actas de las XIX Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2024), 2024-06-17.
Major advances in telecommunications and the Internet of Things have given rise to numerous smart city scenarios in which smart services are provided. What was once a dream for the future has now become reality. However, the need to provide these smart services quickly, efficiently, in an interoperable manner and in real time is a cutting-edge technological challenge. Although some software architectures offer solutions in this area, these are often limited in terms of reusability and maintenance by independent modules —involving the need for system downtime when maintaining or evolving, as well as by a lack of standards in terms of the interoperability of their interface. In this paper, we propose a fully reusable microservice architecture, standardized through the use of the Web of things paradigm, and with high efficiency in real-time data processing, supported by complex event processing techniques. To illustrate the proposal, we present a fully reusable implementation of the microservices necessary for the deployment of the architecture in the field of air quality monitoring and alerting in smart ports. The performance evaluation of this architecture shows excellent results.
Recommendation and Distillation of IoT Multi-Environments
Flores-Martin, Daniel; Rentero, Rubén; Galán, Jaime; Garcia-Alonso, Jose; Berrocal, Javier; Murillo Rodríguez, Juan Manuel. Actas de las XIX Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2024), 2024-06-17.
The Internet of Things enhances the quality of life by automating tasks and streamlining human-device interactions. However, manual device management remains time-consuming, especially in multiple or new environments that demand new settings and interactions. Learning systems aid in automating task management, but their learning times hinder personalization and struggle when the system has to interact with multiple IoT environments, impacting user experience. This work addresses the central research question: How can user information be utilized for real-time service recommendations in diverse environments? In this work, it is proposed a model-agnostic approach for knowledge sharing within a federation. Also, this approach enhances the system's adaptability to new situations by allowing participants to leverage knowledge from past experiences in similar environments. The key contributions include: establishing a requirement for knowledge reuse in learning models, introducing an environment recommendation system for optimal configurations, and facilitating efficient knowledge exchange among models. The proposed method achieves an overall accuracy of 93.15% with concise distillation, often surpassing the performance of the original model.
OnTheEdge: Cuando la computación y las personas están al borde
Rodríguez-Fórtiz, María José; García-Moreno, Francisco Manuel; Bolaños-Martínez, Daniel; Garrido, José Luis; Hornos, Miguel J.; Rodríguez-Almendros, María Luisa; Hurtado-Torres, María Visitación; Bermúdez-Edo, María. Actas de las XIX Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2024), 2024-06-17.
En este artículo se describe un proyecto a cargo del grupo MYDASS de la Universidad de Granada, cuyo objetivo es el diseño de una arquitectura IoT con servicios de recogida y procesamiento de datos en el edge/cloud continuum. Las mejoras de capacidades de procesamiento, almacenamiento y comunicaciones en los dispositivos en el edge hacen que podamos plantear aligerar el cloud llevando algunos servicios de pre-procesamiento y almacenamiento al edge. El caso de estudio de aplicación de la arquitectura es la detección de estrés y ansiedad crónicas en personas mayores mientras realizan sus actividades de la vida diaria, observando diferencias de género. En el proyecto se crearán modelos de clasificación de machine learning basados en el análisis de datos fisiológicos y ambientales recogidos de sensores, cuestionarios y pruebas clínicas homologadas, para que los profesionales planifiquen intervenciones personalizadas.
Diseño de mutaciones en algoritmos genéticos para mejorar el emplazamiento de servicios en la computación niebla
Vivó, Sergi; Lera, Isaac; Guerrero, Carlos. Actas de las XIX Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2024), 2024-06-17.
A menudo el buen desempeño de los servicios depende de decisiones inapreciables. En este estudio analizamos el tipo de mutaciones de los algoritmos genéticos que suelen usarse para emplazar servicios dentro de la computación niebla. Nuestro objetivo es proporcionar indicadores que evalúen la eficacia de las mutaciones en diferentes periodos generacionales para adecuar su diseño. Abordamos este análisis desde dos perspectivas: estadística y topológica. Nuestra experimentación conlleva el diseño de una aplicación compuesta por múltiples servicios interdependientes y los resultados permiten cuantificar la importancia de los individuos en la descendencia mediante técnicas como el algoritmo PageRank y con ello, realizar un despliegue más eficiente de servicios. Entre otras aportaciones del trabajo, destacamos la representación genealógica que puede facilitar la parametrización de las ejecuciones y la posibilidad de reducir la población, mejorando la efectividad de la mutación.
Critical Infrastructure Awareness based on IoT Context Data
Vila, Marc; Sancho, Maria-Ribera; Teniente, Ernest; Vilajosana, Xavier. Actas de las XIX Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2024), 2024-06-17.
The Internet of Things (IoT) represents a powerful new paradigm for connecting and communicating with the world around us. It has the potential to transform the way we live, work, and interact with our surroundings. IoT devices are transmitting information over the Internet, most of them with different data formats, although they may be communicating similar concepts. This often leads to data incompatibilities and makes extracting the knowledge underlying that data difficult. Because of the heterogeneity of IoT devices and data, interoperability is a challenge, and efforts are underway to overcome this through research and standardization. While data collection and monitoring in IoT systems are becoming more prevalent, contextualizing the data and taking appropriate actions to address issues in the monitored environment is still an ongoing concern. Context Awareness is a highly relevant topic in the IoT, as it aims to provide a deeper understanding of the data collected and enable more informed decision-making. This paper proposes a semantic ontology to monitor global entities in the IoT. Leveraging semantic definitions enables end-users to model the entire process from detection to action, including context-aware rules for taking appropriate actions. Semantic definitions include more accurate and consistent data interpretation, improving the overall monitoring process and enabling more effective decision-making based on the collected insights. Our proposal includes semantic models for defining the entities responsible for monitoring and executing actions and the elements that need to be considered for an effective monitoring process. Additionally, we provide a new definition for the components known as gateways, which enable the connection and communication between devices and the Internet. Finally, we show the benefits of our ontology by applying it to a critical infrastructure domain where a rapid response is vital to prevent accidents and malfunction of the entities.

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