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Modelado y estimación de métricas sobre propiedades no funcionales. Informe de Resultados del Proyecto RoQME

Este trabajo presenta los resultados obtenidos durante la ejecución del Proyecto RoQME en relación con: (1) el modelado de métricas asociadas a propiedades no funcionales en sistemas robóticos (p. ej., rendimiento, seguridad, grado de interacción/aceptación por parte de los usuarios, etc.); y (2) la generación, a partir de los modelos anteriores, de la infraestructura necesaria para estimar dichas métricas en tiempo de ejecución. Las métricas estimadas pueden ser de utilidad, por ejemplo, para adaptar el comportamiento o la arquitectura del robot, o como fuente de datos para realizar algún tipo de benchmarking.

UStoReqIF: Conectando requisitos ágiles con tradicionales

A pesar de la reconocida importancia del uso de la Ingeniería de Requisitos en el éxito de proyectos de desarrollo de software, no está todavía claro el papel que juega dicha ingeniería en el desarrollo de software ágil, donde la técnica más utilizada para la especificación de requisitos son las historias de usuario. Sin embargo es importante documentar requisitos de alto nivel para no perder de vista la imagen general del sistema, siendo necesario conectar historias de usuario con requisitos tradicionales. Dado que los requisitos cuentan con una especificación que define un metamodelo de intercambio de datos denominado ReqIF, en este trabajo se propone tender un puente entre requisitos ágiles, basados en historias de usuario y tradicionales basados en especificaciones de requisitos textuales.La propuesta ha sido implementada haciendo uso de técnicas MDE. Se ha definido un metamodelo para representar historias de usuario, junto con un lenguaje textual y su correspondiente editor. Además se ha implementado una transformación modelo a modelo que permite obtener las especificaciones de requisitos conformes a ReqIF a partir del modelo de historias de usuario.

Una propuesta para soportar la especificación a alto nivel de contratos inteligentes

Un contrato inteligente es una representación digital de un contrato , cuyas cláusulas se ejecutan automáticamente cuando se cumplen sus condiciones, sin necesidad de un intermediario. Debido a su potencial, instituciones de muy diversos ámbitos están explorando las posibilidades que les ofrece la aplicación de esta tecnología, encontrándose con un problema recurrente: la elevada curva de aprendizaje del diseño y creación de contratos inteligentes, tanto para los profesionales de las áreas de negocio, como para los desarrolladores no familiarizados con esta tecnología. En este trabajo, tras analizar la situación actual en cuanto a la existencia de herramientas o soluciones para la definición de contratos inteligentes, se presenta una propuesta basada en la aplicación de técnicas y principios de la Ingeniería Dirigida por Modelos, que mejorará ostensiblemente los niveles de usabilidad de las soluciones existentes.

Transformaciones de Datos con Machine Learning

Una de las tareas más comunes que los ingenieros tienen que llevar a cabo y que consumen más tiempo es la transformación de datos. Proponemos usar los avances en Inteligencia Artificial (IA), y en particular, en el área de Machine Learning (ML), para abordar este problema. Para ello, definimos una arquitectura que es capaz de inferir las transformaciones de datos a partir de un conjunto de pares de datos entrada-salida. Una vez que nuestro sistema haya aprendido cómo los datos de entrada se relacionan con los de salida, podrá realizar la traducción de nuevos datos de entrada automáticamente.

Quid: A web-based DSL for defining User Interfaces applied to Web Components

User Interface construction is a recurrent topic in Software Engineering: multiples tools ranging from textual, graphical design tools exists to help in this task.On the other hand, the fast pace of front-end industrial frameworks makes such editors tools obsolete as soon as new technology emerges.The work presented here, introduces Quid, a web based DSL with focus on minimal accidental complexity, removing accessory markup and a WUYIWYG environment to provide real-time feedback to users.Moreover, the UI specification built in this way is catalog neutral: in the way its primitives can be extended, and target platform agnostic: using model transformations and code generation for generating software artifacts like Native Web Components or Angular Elements code.

RoQME: Dealing with Non-Functional Properties through Global Robot QoS Metrics

Non-functional properties are an essential part of any software solution. There is a lot of literature on what non-functional properties are but, unfortunately, there is also a lot of disagreement and different points of view on how to deal with them. Non-functional properties, such as safety or dependability, become particularly relevant in the context of robotics. In the EU H2020 RobMoSys Project, non-functional properties are treated as first-class citizens and considered key added-value services. In this vein, the RoQME Integrated Technical Project, funded by RobMoSys, aims at contributing a model-driven tool-chain for dealing with system-level non-functional properties, enabling the specification of global robot Quality of Service (QoS) metrics. The estimation of these metrics at runtime, in terms of the contextual information available, can then be used for different purposes, such as robot behavior adaptation or benchmarking.

Una propuesta para componer APIs orientadas a datos

En los últimos años un gran número de compañías y entidades públicas han liberado sus datos vía APIs REST. Esto ha provocado un incremento en el número de APIs REST, motivando la creación de mashups para combinar y reutilizar datos provenientes de diferentes fuentes. Sin embargo, la creación de este tipo de aplicaciones es tediosa y propensa a errores ya que hay que invertir un gran esfuerzo en analizar y explicitar el modelo de datos de cada API, definir una estrategia de composición y, finalmente, implementar la aplicación de tipo mashup. En este artículo presentamos una propuesta para la composición de APIs REST orientadas a datos. Dado un conjunto de APIs REST iniciales, nuestra propuesta es capaz de descubrir su modelo de datos, crear un modelo de datos global y publicarlo como una API REST.

Confianza e Incertidumbre en Modelos y Transformaciones de Modelos

La incertidumbre, tanto en los datos como en los mecanismos que manipulan y operan sobre ellos, es un tema crucial en sistemas que trabajan con entornos físicos. Una incertidumbre que puede ser debida a diversos factores, como fuentes de datos poco fiables, tolerancia en las mediciones o la incapacidad para determinar si un determinado evento ha sucedido realmente o no. En este trabajo proponemos el uso de modelos con confianza, donde los objetos pueden llevar asociadas probabilidades. Al igual que en los modelos, la incertidumbre puede trasladarse a las transformaciones de modelos, donde las reglas también pueden estar sujetas a incertidumbre.

Adaptación Dinámica de Calidades de Servicio en Middleware DDS: Un Enfoque Dirigido por Modelos

Los sistemas distribuidos, en particular los utilizados en aplicaciones críticas, deben garantizar determinados requisitos de seguridad y rendimiento en tiempo de ejecución. En este sentido, los middleware basados en el estándar DDS permiten el desarrollo de aplicaciones distribuidas en las que es posible configurar una amplia variedad de parámetros relacionados con la calidad de servicio (QoS). Sin embargo, la configuración de estos parámetros en aplica-ciones cuyo contexto de ejecución es altamente dinámico e impredecible supone un gran reto, ya que los recursos disponibles y la carga de trabajo de estos sistemas pueden fluctuar sensiblemente a lo largo de la ejecución. En este artículo proponemos un enfoque dirigido por modelos para la adaptación automática, segura, transparente y en tiempo de ejecución de los atributos de QoS en middleware basado en DDS, que permite optimizar el rendimiento del sistema en función de los recursos disponibles en cada momento.

Impacto de las notaciones en la productividad de creación de modelos de dominio: Un estudio empírico

El uso intensivo de modelos en el paradigma MDE es una de las piedras angulares para la consecución de mejoras de productividad en el desarrollo software. Sin embargo, con el fin de maximizar dicha mejora, es importante realizar una selección adecuada de las notaciones. Desafortunadamente, la comunidad de MDE todavía adolece de una falta de datos empíricos que soporten dicha selección. El objetivo del estudio empírico presentado en este artículo ha sido comparar dos notaciones, una gráfica y otra textual, con respecto a la eficiencia y eficacia mostrada por desarrolladores software noveles a la hora de desarrollar modelos de dominio de dos aplicaciones distintas. Para ello, se ha diseñado un quasi-experimento con 127 alumnos del grado de Ingeniería Informática de la Universidad de Alicante. Los sujetos se clasificaron de manera aleatoria en cuatro grupos, y a cada grupo se le asignó una combinación de Notación y Sistema. Los datos recogidos muestran que, mientras que el sistema desarrollado no influye de manera significativa en las medidas analizadas, la notación sí lo hace de manera significativa en todas ellas, siendo la notación gráfica la que mejores resultados arroja tanto en cuanto a eficiencia como eficacia. Con el fin de generalizar estos resultados, se hace necesario realizar nuevas réplicas con distintos perfiles de sujetos, distintas notaciones y distintos tipos de aplicación.