Motor de autoconsciencia basado en modelos en tiempo de ejecuci?n para sistemas IoT

Abstract:

El desarrollo y mantenimiento de software para sistemas IoT presenta un problema en cuanto al dinamismo y la incertidumbre asociada a su operaci?n, ya que las metodolog?as existentes se enfocan en la gesti?n del cambio en tiempo de dise?o, requiriendo un gran esfuerzo por parte de los desarrolladores. Dotar a los sistemas IoT de autoconsciencia resulta lo m?s apropiado para incrementar su autonom?a ante los eventos imprevistos. Este trabajo de titulaci?n propone construir un motor de autoconsciencia basado en modelos en tiempo de ejecuci?n para sistemas IoT. Mediante las especificaciones contenidas en estos modelos, el motor puede ejecutar procesos prereflexivos y reflexivos de autoconsciencia con el apoyo de m?todos de recolecci?n, c?lculo y modelos de an?lisis que generen m?tricas directas, indirectas e indicadores para valorar el estado y la posible evoluci?n del sistema IoT y su entorno, as? como tambi?n para recomendar acciones prescriptivas, en caso de ser necesario.

Año de publicación:

2022

Keywords:

• INTERNET DE LAS COSAS-IOT
• AUTOCONSCIENCIA-SELF-AWARENESS
• MODELOS EN TIEMPO DE EJECUCI?N-MODELS@RUN.TIME
• INGENIER?A DIRIGIDA POR MODELOS-MDE

Fuente:

rraae