Redes e Infraestructuras para Servicios

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Artículos en la categoría Redes e Infraestructuras para Servicios publicados en las Actas de las XIII Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2017).
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  • Artículo
    Mejorando la arquitectura de la infraestructura de datos y metadatos estadísticos de Canarias (eDatos)
    Peña Dorta, Carlos; Díaz Adán, Rita; González Yanes, Alberto. Actas de las XIII Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2017), 2017-07-19.
    La integración de datos entre distintos sistemas es un problema típico al que se enfrentan los responsables de las organizaciones. En este artículo se detalla la solución propuesta a un caso real del Instituto Canario de Estadística (ISTAC) haciendo uso de una aproximación orientada a servicios, basada en eventos (EDSOA) y utilizando como software base Apache Kafka.
  • Artículo
    Coordinating heterogeneous IoT devices by means of the centralized vision of the SDN controller
    Galán, Jaime; Berrocal, Javier; Garcia-Alonso, Jose; Canal, Carlos; Murillo Rodríguez, Juan Manuel. Actas de las XIII Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2017), 2017-07-19.
    The IoT (Internet of Things) has become a reality during recent years. The desire of having everything connected to the Internet results in clearly identified benefits that will impact on socio economic development. However, the exponential growth in the number of IoT devices and their heterogeneity open new challenges that must be carefully studied. Coordination among devices to adapt them to their users' context usually requires high volumes of data to be exchanged with the cloud. In order to reduce unnecessary communications and network overhead, this paper proposes a novel network architecture based on the Software-Defined Networking paradigm that allows IoT devices coordinate and adapt them within the scope of a particular context.
  • Artículo
    Automatización del Aprovisionamiento de Infraestructura en la Nube
    Sandobalín, Julio; Insfran, Emilio; Abrahão, Silvia. Actas de las XIII Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2017), 2017-07-19.
    DevOps es un paradigma que aporta prácticas y herramientas que optimizan el tiempo de entrega del software. En particular, la Infraestructura como Código es la capacidad principal de DevOps para automatizar la gestión de la infraestructura basada en actividades de desarrollo de software. Existe una gran variedad de herramientas que gestionan el aprovisionamiento de infraestructura y utilizan scripts para definir el estado final del hardware. Sin embargo, aún existen retos técnicos para gestionar las herramientas en actividades como la integración, despliegue y entrega continua de aplicaciones. Para abordar este problema, en trabajos previos, presentamos una extensión de un método de reconfiguración dinámica de arquitecturas de servicios en la nube (DIARy) con el fin de adoptar las prácticas de DevOps. En este trabajo presentamos una herramienta para modelar el aprovisionamiento de infraestructura en la nube basado en el concepto de Infraestructura como Código.
  • Resumen
    Continuous Space Estimation: Increasing WiFi-Based Indoor Localization Resolution without Increasing the Site-Survery Effort
    Hernández, Noelia; Ocaña, Manuel; Alonso, Jose M.; Kim, Euntai. Actas de las XIII Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2017), 2017-07-19.
    This work is part of the BAI4SOW ("Inteligencia (Artificial) de Negocio para Flujos de Trabajo Sociales”) project, previously introduced in JCIS 2016, that deals with the study of the social workflows of consumers inside an open mall. One key objective inside our sub-project is to localize and track the consumers by means of using the on board phone sensors (GPS in outdoors and WiFi, combined with other sensors, in indoors). This user localization represents the base of the activity recognition system that feeds the database. Using this user positioning database and applying data mining processes the most frequent patterns of activity will be detected. The objective of our proposal was to improve the resolution of fingerprint-based indoor WiFi localization systems without increasing the site survey effort. This way, WiFi indoor localization systems could be used to locate users in large environments (such as malls) reducing the effort of constructing the WiFi database. To do so, we proposed an approach, based on Support Vector Regression, to estimate the received signal strength at non-site-surveyed positions of the environment. Experiments, performed in a real environment, showed that the number and distribution of the positions needed to train the system can be reduced to almost half without significantly increasing the mean distance error.