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Un Editor Textual para el Modelado y la Generación de Código de Patrones de Eventos

El procesamiento de eventos complejos (CEP) es una tecnología que permite analizar y correlacionar grandes cantidades de datos con el propósito de detectar situaciones de interés en tiempo real. Para ello se requiere implementar patrones de eventos, especificando las condiciones que deben cumplirse para detectar dichas situaciones, con los lenguajes de procesamiento de eventos (EPL). A pesar de que los usuarios suelen tener un vasto conocimiento en el dominio para el que se necesitan definir ciertos patrones de eventos, suelen ser inexpertos tanto en EPL como en el lenguaje requerido para implementar las acciones a llevar a cabo tras la detección de los patrones. En este artículo presentamos un editor textual para el modelado y la generación de código de los patrones de eventos que se necesiten detectar en un dominio de aplicación. Gracias a este editor, el usuario solo tendrá que conocer un lenguaje textual para definir patrones de eventos, que podrán ser posteriormente transformados automáticamente al EPL soportado por el motor CEP en cuestión. Este editor complementa a MEdit4CEP, un editor que permite la definición gráfica e intuitiva de patrones sin necesidad de conocer ningún lenguaje de programación en particular.

Construyendo Perfiles Virtuales Mediante el Procesamiento de Eventos Complejos

A medida que se incrementa el número de dispositivos inteligentes, el esfuerzo requerido para adaptarlos a las necesidades de cada usuario también crece. Asimismo, el proceso de adaptación de un dispositivo al contexto de un usuario es todavía un proceso muy manual. A pesar de que en los últimos años han surgido algunas propuestas centradas en obtener la informacióon contextual de los usuarios para crear sus perfiles virtuales, se necesitan soluciones novedosas que permitan crear perfiles más completos, que sean utilizados por los dispositivos inteligentes para adaptarse automáticamente a las necesidades de sus usuarios, redundando en una mayor exactitud de la adaptación. En este artículo se propone la integración del modelo computacional People as a Service (PeaaS) con el procesamiento de eventos complejos (CEP) para la creación en tiempo real de perfiles virtuales complejos desde el propio dispositivo móvil y la compartición de estos como servicios para el resto de sistemas y dispositivos. Además, se evalúa esta integración en un caso de estudio sobre Alzheimer. Los resultados confirman que el uso de la tecnología CEP para la identificación de información contextual compleja es posible.

Detección de Ataques de Seguridad mediante la Integración de CEP y SOA 2.0

La seguridad informática cada día cobra mayor importancia debido al incremento de ataques que se realizan tanto para intentar acceder a los datos críticos como para detener procesos esenciales en los sistemas. Así pues, la detección temprana de estos ataques es fundamental para asegurar la integridad, disponibilidad y confidencialidad de la información. En este artículo desarrollamos un sistema que integra SOA 2.0 junto con un motor de procesamiento de eventos complejos (CEP) y un sistema de detección de intrusiones (IDS) para detectar inmediatamente las amenazas de seguridad que se produzcan en sistemas complejos y heterogéneos, así como ponerlas en conocimiento a los responsables de seguridad. Estos tomarán las medidas oportunas para reducir el impacto de estas situaciones. Los resultados experimentales obtenidos demuestran que nuestro enfoque, que integra SOA 2.0 con CEP e IDS, es una buena alternativa para el campo de la seguridad informática.

Leveraging EDA and CEP for Integrating Low-level Network Analysis Methods into

Computer networks are crucial for the operation of Information Technology (IT) infrastructures. For assuring and maintaining the functionality of networks and with this of IT systems in general, accurate and up-to-date information about networks and the incidents in them is of vital importance. To allow a proper, accurate, and timely assessment this information must be efficiently communicated to the relevant analysis applications that rely on it. In this paper we propose an approach on obtaining and efficiently communicating information gathered with means of low-level network analysis methods from spatially distributed and heterogeneous data sources. Thereby, we leverage existing technologies from the fields of network analysis, Event-driven Architecture (EDA), and Complex Event Processing (CEP) and combine these into a novel distributed network analysis system approach that can be integrated into todays, modern, distributed IT architectures.

Propuesta de una Arquitectura de Dispositivos como Servicios con Procesamiento de Eventos

Internet de las Cosas representa un paradigma en el que los objetos que nos rodean están interconectados. En esta visión, existen problemas como la detección de dispositivos heterogéneos, la inexistencia de estándares para interoperar con los dispositivos, o la eficiencia en la obtención de la información. Para la detección e interacción, existen estándares e iniciativas que exponen los dispositivos y las cosas como servicios, siguiendo un enfoque de arquitecturas orientadas a servicios. Para procesar la información generada, además del análisis de datos, es fundamental reaccionar ante cambios en los dispositivos, estableciendo pautas de comportamiento. Las técnicas de procesamiento de eventos complejos junto con las arquitecturas dirigidas por eventos permiten dise˜nar sistemas reactivos y desacoplados, analizando los cambios en el entorno y adaptando su comportamiento en base a patrones de eventos. Actualmente, la mayoría de las soluciones que permiten interactuar con dispositivos heterogéneos son complejas y requieren conocimiento avanzado. En este trabajo, proponemos una arquitectura de dispositivos orientada a servicios y dirigida por eventos, exponiendo los dispositivos como servicios para unificar su manejo, que interactúan con el entorno mediante eventos que son procesados, y dotando al ecosistema de la capacidad de comportarse de forma autónoma y reactiva.