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Sistema de Asignación de Tareas Energéticamente Eficiente en Infraestructuras de Despliegue Variables

Cada vez existen más dispositivos de la Internet de las Cosas conectados a Internet que generan una gran cantidad de datos que pueden llegar a congestionar la red en su camino hacia la Nube. Para paliar esta congestión, tecnologías recientes, como el Edge Computing y el Fog Computing, proponen realizar el procesamiento de los datos en dispositivos más cercanos al origen de estos datos. Esto hace que las infraestructuras sobre las que se despliegan las aplicaciones sean cada vez más variables (diferentes tipo de dispositivos, capacidades de cómputo, características de red, etc). En este trabajo se presenta una solución para la asignación óptima de tareas a dispositivos del borde, con el objetivo de minimizar el consumo energético de la ejecución de las aplicaciones. Para ello, utilizamos modelos de variabilidad de Lineas de Producto Software para configurar tanto las aplicaciones como las infraestructuras de despliegue, presentando un modelo general para este último. La configuración de ambas se utiliza como entrada a un marco de trabajo de asignación óptima de tareas, obteniendo como resultado un sistema que proporciona la configuración más eficiente energéticamente en el momento en que el usuario lanza la aplicación, sin comprometer su experiencia como usuario, de forma transparente, escalable, y consiguiendo un importante ahorro energético, como se demuestra en nuestro caso de estudio.

Aplicación de Tecnología de Líneas de Producto Software a Sistemas de Gestión del Trabajo en Movilidad

En este artículo presentamos el trabajo que en el Laboratorio de Bases de Datos estamos realizando en el marco de GEMA, un proyecto de investigación financiado en la convocatoria Conecta-PEME 2018. El objetivo de GEMA es construir una Línea de Producto Software para generar aplicaciones GTM que incorporen módulos avanzados de gestión y explotación de la movilidad como: planificación de rutas, agendas dinámicas y horarios; trayectorias semánticas; y almacenamiento compacto y explotación de la información móvil para la toma de decisión gerencial. Describimos aquí la motivación y los objetivos concretos del proyecto y principales retos a afrontar, y los avances ya realizados.

MOTIV: selección de pruebas para algoritmos de detección de movimiento en vídeos usando técnicas de líneas de productos software

Las líneas de producto software se usan para gestionar la producción de sistemas software con un alto grado de variabilidad lo que puede permitir tener un mejor tiempo de respuesta para poder configurar un producto de acuerdo a sus especificaciones concretas en un escenario de uso determinado. La investigación en líneas de producto software se ha centrado en las últimas décadas en proponer procesos, técnicas, herramientas y métodos para gestionar la variabilidad a todos los niveles: desde los requisitos, hasta la generación de código. En este sentido, se han desarrollado distintas técnicas que pueden ser utilizadas en distintos escenarios más allá de la gestión de líneas de producto software. Es el caso del conocido como análisis automático de modelos de características. En este proyecto se usaron técnicas que provienen de este área para afrontar un reto tecnológico en un consorcio con empresas que usaban distintos algoritmos para detectar movimientos en sistemas de vídeo vigilancia. En concreto, se usaron técnicas de modelado y selección de casos de prueba usando modelos de características. La aportación tecnológica permitió una reducción considerable de los costes en la producción de algoritmos de detección de movimientos y la mejora en la detección de fallos en los sistemas. El consorcio estuvo formado por dos empresas francesas e INRIA donde trabajaban varios de los autores del trabajo en el momento de la ejecución del proyecto. Además, se contó con el asesoramiento de la Universidad de Sevilla. keywords{líneas de producto software, modelos de características, selección de pruebas

Cómo gestionan la variabilidad las empresas que no conocen de líneas de producto software: hacia una evaluación real

Las líneas de producto software tienen como prioridad alcanzar la reutilización sistemática dentro de una organización permitiendo la reducción de coste, esfuerzo, tiempo de desarrollo, y numero promedio de defectos por producto. Sin embargo, existen desafíos al ejecutar un proyecto de emph{líneas de producto software (SPLs)} y pocas veces estos han sido reportados, reduciendo la posibilidad de comprobación entre la teoría y la praxis. Esto implica dificultades para el fortalecimiento o elaboración de ajustes o mejoras a los frameworks de SPL. Asimismo, hay nuevos conceptos novedosos como los ecosistemas software software ecosystems», que hacen necesario revisar el concepto de SPL y adaptarlo a los tiempos actuales. En este artículo, presentamos el diseño de un emph{estudio de caso} para la reducir esta brecha, permitiendo conocer el contexto de dos medianas empresas que no saben de líneas de producto software emph{gestionan la variabilidad}. También, nos permitirá identificar oportunidades y debilidades descubiertas en los frameworks de adopción de SPL con el objetivo de mejorarlos. Además de presentar un fragmento metodológico que indique el camino a seguir para que una empresa pueda transicionar hacia el paradigma de SPLs.

Modelando y Gestionando la Variabilidad de los Sistemas de Inteligencia Ambiental con CVL

Las Líneas de Productos Software son una tecnología adecuada para gestionar la variabilidad inherente de los sistemas de Inteligencia Ambiental (AmI). Proponemos aplicar los conceptos de la ingeniería de líneas de producto a nivel de middleware para proporcionar configuraciones adaptadas a cada dispositivo de un determinado sistema AmI. Además de por la variabilidad, el dominio AmI está caracterizado por la necesidad de adaptar el sistema a los recursos escasos que suelen poseer los dispositivos AmI. Normalmente, en este domino, que también engloba los sistemas empotrados, estos problemas se suelen resolver a nivel de código. Pero nosotros consideramos que los modelos pueden ser claves para automatizar la generación de configuraciones de middlewares a medida y también para reconfigurar dicho middleware en tiempo de ejecución. Entonces, proponemos el uso de CVL (Common Variability Language), un lenguaje de modelado de la variabilidad genérico, para modelar una familia de middlewares para AmI, gestionando la variabilidad tanto en tiempo de diseño como en tiempo de ejecución.