Autor:
Perez, Jennifer

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Perez
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Jennifer
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Universidad Politécnica de Madrid, Spain
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    Artículo
    Estudio del Soporte a la Variabilidad en la Nube en un entorno con Multitenencia: Plataforma GPaaS
    Humanes, Héctor; Hernández, Iván; Díaz, Jessica; Perez, Jennifer; Ríos, Alfonso; Gonzalez- Rodriguez, Javier; Paraire, Jordi. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    Los requisitos de la sociedad actual y la nueva era de Internet de las Cosas (IoT), entre otros múltiples factores, explican el auge del “Software as a Service” (SaaS) y el paradigma de computación en la nube (Cloud Computing). La tendencia en el desarrollo software apunta hacia la producción de software cada vez más flexible, dinámico y personalizado, que a su vez, es accesible a través de Internet (off-premises), sin necesidad de ser instalado y gestionado localmente (on-premises). Una de las propiedades clave de Cloud Computing es la multitenancia: la instan-ciación de varias ocurrencias software a partir de una aplicación base o recursos compartidos. En este artículo se presenta: (i) un estudio de la multitenancia y el soporte a la variabilidad en la nube; y (ii) una experiencia de desarrollo SaaS cuyo objetivo es analizar la capacidad de la multitenancia para soportar la flexibilidad, adaptabilidad y variabilidad del software en la nube, así como sus limitaciones, con el fin identificar líneas de investigación futuras. En particular, el análisis se ha realizado utilizando la plataforma Cloud de Minsait (Indra) sobre Microsoft Azu-re en el laboratorio iSSF de la UPM.
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    Artículo
    A Data-Interoperability Aware Software Architecture
    Humanes, Héctor; Yagüe, Agustín; Perez, Jennifer; Garbajosa, Juan; Burgas, Llorenç; Colomer, Joan; Melendez, Joaquim; Pous, Carles. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    Making heterogeneous data sources homogeneous manually and off-line can become a high time-consuming task. This paper presents a software architecture that extends the standardized-based architectures for heterogeneous sensors with components to also support devices and data that are not compliant with standards. The defined architecture is based on Internet of Things (IoT) layered architectures that establish perception, network, middleware, application, and business as main layers. To define the architecture, an architectural framework was used; this framework supports the identification of non-compliant data, providing then a different processing path. This proposed architecture covers a wide spectrum of data interoperability addressing the IoT challenge of ``Interoperability and Standardization''. The implemented solution proved that the processing time between data acquisition and the feeding of analysis algorithms can be reduced from 100% to approximately to 1% with systems based on the proposed architecture compared with those that manage data manually and off-line.