Autor:
López Martínez, Patricia

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López Martínez
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Patricia
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López, Patricia
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Universidad de Cantabria, Spain
Grupo de Ingeniería Software y Tiempo Real, Universidad de Cantabria
ISTR, Universidad de Cantabria, España
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    Arquitectura de un Framework para la Generación Automatizada de Datasets Temporales en Data Lakes
    Sal, Brian; de La Vega, Alfonso; López Martínez, Patricia; García-Saiz, Diego; Grande, Alicia; López, David; Sánchez Barreiro, Pablo. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    En los últimos años, los data lakes se han popularizado como solución para el almacenamiento centralizado de grandes volúmenes de datos heterogéneos procedentes de fuentes dispares. Estos datos suelen tener un marcado carácter temporal, ya que los datos suelen extraerse periódicamente de diversas fuentes a diferentes frecuencias y se almacenan directamente en crudo. Por tanto, estos datos deben ser adecuadamente preprocesados antes de ser consumidos por las aplicaciones que los explotan. Esta tarea de preprocesamiento se realiza actualmente de manera manual, mediante la escritura de scripts en lenguajes de transformación de datos. Este proceso es laborioso, costoso y, por lo general, propenso a errores. Para tratar de aliviar este problema, este artículo presenta la arquitectura inicial de Hannah, un framework que busca automatizar la generación de datasets para la minería de series temporales a partir de datos en bruto provenientes de data lakes. El objetivo es que, utilizando la menor cantidad de información posible como entrada, el framework sea capaz de recuperar los datos requeridos del data lake y procesarlos para que encajen adecuadamente dentro de un dataset.
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    Minería de flujos de datos en entornos heterogéneos y distribuidos: aplicación en la Industria 4.0
    Dintén, Ricardo; López Martínez, Patricia; Yebenes, Juan; Zorrilla, Marta Elena. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Uno de los principales objetivos de la Industria 4.0 es lograr la necesaria integración horizontal y vertical del sistema de producción. Para ello es necesario desplegar una plataforma digital que integre y procese la ingente cantidad de datos generados en el entorno. Mucha de esta información procede del IoT, y, en concreto, corresponde a sensores que emiten flujos continuos de datos cuyo análisis mediante técnicas de minería de datos permitiría mejorar los procesos industriales, como por ejemplo construyendo modelos dirigidos al mantenimiento preventivo y predictivo de los sistemas físicos, donde aún hay retos abiertos. El objeto de este artículo es describir el punto de partida de esta investigación que es el resultado de un proyecto del plan nacional y discutir su extensión señalando las líneas de trabajo que se pretenden abordar y los resultados que se persigue conseguir para contribuir al avance de la I4.0.
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    PyEmofUC: Un entorno MDE/EMOF minimalista
    Drake, José María; Cuevas, César; Fernández Castañera, Juan R.; López Martínez, Patricia. Actas de las XX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2015), 2015-09-15.
    Se presenta el entorno PyEmofUC para la creación, procesado, transformación y visualización de información en base al paradigma de ingeniería dirigida por modelos (MDE). Los meta-modelos se formulan de acuerdo con la especificación EMOF de la organización OMG y se implementan utilizando el lenguaje de programación Python. El entorno es multiplataforma, abierto y minimalista. Además del espacio tecnológico de modelado nativo, basado en Python y EMOF, el entorno da soporte al espacio tecnológico basado en lenguajes específicos como medio de facilitar la interacción con los expertos de dominio, y al espacio tecnológico de serialización para el almacenamiento persistente de los modelos y para la inter-operación con otros entornos. Por último, PyEmofUC permite formular transformaciones de modelos utilizando estilos imperativo, declarativo e híbrido.
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    MDDE: Una concepción genérica para diseño de entornos de desarrollo de software basados en MDSE
    Cuevas, César; López Martínez, Patricia; Drake, José María. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    Se presenta MDDE (Model-Driven Development Environment), una concepción genérica para diseño de entornos de desarrollo de software basados en MDSE. Su objetivo es facilitar el uso de esta disciplina a los ingenieros software que di-señan e implementan entornos de soporte a las metodologías que proponen y que necesitan incluir en ellos nuevos modelos de información, herramientas y proce-sos de desarrollo. El componente principal de la concepción propuesta es un mo-delo de referencia que define las capacidades básicas, tanto funcionales como de interacción, que son comunes a cualquier entorno. En ella, la especificación e im-plementación de entornos, el soporte a los procesos que determinan su funciona-lidad y la definición de las opciones de interacción, supervisión y control por par-te de los operadores, se realizan íntegramente mediante la formulación de mode-los. Para dar soporte a esta capacidad, el modelo de referencia incluye un meta-modelo que formaliza tales modelos.
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    Automatización para la edición de modelos basada en vistas de dominio
    Cuevas, César; López Martínez, Patricia; Drake, José María. Actas de las XX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2015), 2015-09-15.
    Este trabajo aborda la generación automática de recursos para la edición asistida de modelos de un dominio en base a vistas especializadas de su meta-modelo. La tarea de un diseñador que construye modelos conformes a un meta-modelo de dominio complejo se ve facilitada si el editor le requiere la información según una vista del meta-modelo acorde a su conceptualización o a la estrategia específica de creación que utiliza. Se presenta el meta-modelo con el que el experto de dominio formula la estrategia de creación de modelos que quiere utilizar, la herramienta que a partir de esta información sobre la estrategia genera el meta-modelo que dirige la introducción de datos y la transformación M2M que genera el modelo final que es conforme al meta-modelo de dominio de partida y que contiene los nuevos datos introducidos.