Plataforma de servicios semánticos sensibles al contexto para sistemas de inteligencia ambiental

Abstract

Se ha diseñado y desarrollado una plataforma de servicios semánticos sensibles al contexto considerando las restricciones propias de los sistemas ubicuos. La plataforma posee una arquitectura descentralizada y distribuida basada en SOA. Las decisiones de diseño tomadas durante su construcción han estado muy ligadas al concepto de servicio como elemento fundamental. Así, se ha diseñado un modelo de composición entre servicios basado en grafos dirigidos acíclicos. Dicho modelo de composición asegura la inexistencia de bucles indefinidos en la colaboración entre servicios. Dicha colaboración es estática, pues el usuario define a-priori los servicios que componen el grafo de composición, con el pre-requisito de satisfacer las restricciones impuestas por el grado de complejidad de las operaciones involucradas. El grado de complejidad de una operación es un valor entero que establece el máximo número de operaciones en cascada que son invocadas por un servicio, desde el inicio hasta el final de la ejecución de una operación colaborativa. Una vez definido un modelo de composición verificable, se ha dotado a los servicios de propiedades de calidad de servicio QoS. Considerando la propiedad de tiempo real, y partiendo de la base de que el modelo de composición ya está establecido y validado, es posible determinar el tiempo de ejecución de cada servicio y añadir esta información al árbol de composición, de forma que el tiempo de ejecución de la aplicación total queda acotado por el tiempo de ejecución de cada servicio que la compone. A más alto nivel, se ha dotado a los servicios de propiedades semánticas haciendo uso de las ontologías planteadas por el estándar OWL-S. La conjugación de la anatomía de servicios planteada, las propiedades de calidad de servicio o QoS y su representación semántica, posibilita la selección dinámica de servicios. También a este nivel, se ha considerado una ontología para modelar el contexto y dotar a los servicios de propiedades de sensibilidad al contexto. En base a esto, los usuarios pueden determinar el comportamiento proactivo de los servicios mediante la configuración de perfiles de comportamiento personalizados que establecen sus preferencias con respecto al comportamiento del sistema. La implementación de la plataforma y su utilización en el desarrollo de distintos casos de estudio ha permitido llevar a cabo la evaluación de los principales elementos de la plataforma, como son el modelo de composición y los perfiles de comportamiento proactivo. Las conclusiones obtenidas de dicha evaluación avalan el uso de la plataforma desarrollada para la construcción de aplicaciones para computación ubicua.