Desarrollo de una solución SaaS para una Enterprise Store

En el marco del proyecto europeo FI-WARE, en el CoNWet Lab (laboratorio de la ETSI Informáticos de la UPM) se ha implementado la plataforma Web Wstore que es una implementación de referencia del Store Generic Enabler perteneciente a dicho proyecto. El objetivo de FI-WARE es crear la plataforma núcleo del Internet del Futuro (IoF) con la intención de incrementar la competitividad global europea en el mundo de las TI. El proyecto introduce una infraestructura innovadora para la creación y distribución de servicios digitales en internet. WStore ofrece a los proveedores de servicios la plataforma donde publicar sus ofertas y desde la cual los clientes podrán acceder ellas. Estos proveedores ofrecen servicios Web, aplicaciones, widgets y data sets del mismo modo que Google ofrece aplicaciones en la tienda online Google Play o Apple en el App Store. WStore está implementada actualmente como una plataforma Web, por lo que una organización que desee ofrecer el servicio de la store necesita instalar el software en un servidor propio y disponer de un dominio para ofrecer sus productos. El objetivo de este trabajo es migrar WStore a un entorno de computación en la nube de manera que con una única instancia se ofrezca el servicio a las organizaciones que deseen disponer de su propia plataforma, de la cual tendrán total control como si se encontrase en su propia infraestructura. Para esto se implementa una versión de WStore que será desplegada en una infraestructura cloud y ofrecida como Software as a Service. La implementación incluye una serie de módulos de código que se podrán añadir opcionalmente en el proceso de instalación si se desea que la instancia instalada sea Multitenant. Además, en este trabajo se estudian y prueban las herramientas que ofrece MongoDB para desplegar la plataforma Wstore Multitenant en una infraestructura cloud. Estas herramientas son replica sets y sharding que permiten desplegar una base de datos escalable y de alta disponibilidad. ---ABSTRACT---In the context of the European project FI-WARE, the CoNWeT Lab (IT Lab from ETSIINF UPM university) has been implemented the web platform WStore. WStore is a reference implementation of the Generic Enabler Store from FI-WARE project. The FI-WARE goal is to create the core platform of the Future Internet (IoF) with the intention of enhancing Europe's global competitiveness in IT technologies. FI-WARE introduces an innovative infrastructure for the creation and distribution of digital services over the Internet. WStore offers to service providers a platform to publicate offerings and where customers can access them. The providers offer web services, applications, widgets and data sets in the same way that Google offers online applications on Google Play or Apple on App Store plataforms. WStore is currently implemented as a web platform, so if an organization wants to offer the store service, it need to install the software on it’s own serves and have a domain to offer their products. The objective of this paper is to migrate WStore to a cloud computing environment where a single instance of the WStore is offered as a web service to organizations who want their own store. Customers (tenants) of the WStore web service will have total control over the software and WStore administration. The implementation includes several code modules that can be optionally added in the installation process to build a Multitenant instance. In addition, this paper review the tools that MongoDB provide for scalability and high availability (replica sets and sharding) with the purpose of deploying multi-tenant WStore on a cloud infrastructure.

Modelo de inclusión de la funcionalidad UNDO/REDO

Se propone la utilización de un servicio de software (SaaS) junto a una metodología para realizar en forma ordenada la inclusión de la funcionalidad de Undo/Redo dentro de una aplicación nueva o existente.

Guía para la implementación de resiliencia en el software de un entorno operacional de una organización, con base en estándares, modelos y mejores prácticas.

El papel de la tecnología en las organizaciones es mucho más relevante, lo que en su momento era innovación, hoy por hoy es un soporte a varias funciones del negocio y la automatización de procedimientos vitales para el alcance de la misión de la organización. Esto se debe a que la tecnología ha transformado y sigue transformando los procesos de negocio que soportan los servicios y ayudan a conseguir los objetivos y la misión de la organización. Un activo tecnológico cada vez más importante para el buen funcionamiento de las organizaciones es el software. Dada la complejidad de los procesos en los que interviene, cada vez su importancia es más crítica y los defectos en su fabricación son el objetivo fundamental de los delincuentes y uno de los mayores riesgos para las organizaciones. Hay que considerar que no todas las organizaciones construyen o diseñan software, algunas veces lo hace un tercero, lo adquieren a otra organización, o puede ser contratado como SaaS. Pero durante el proceso de construcción, adquisición o contrato ¿Se han tenido en cuenta las amenazas y nuevos ambientes de riesgos a los que se expone la organización? ¿Se ha considerado la relación entre el software y los servicios de alto valor de la organización? ¿Existen planes de seguridad y continuidad sobre los servicios? Tendremos que establecer estrategias de Protección y Sostenimiento que garanticen que el software tendrá la máxima disponibilidad posible para funcionar posteriormente a un evento de interrupción o estrés –así sea en condiciones degradadas– evitando paradas en los servicios, lo que llamamos resiliencia operacional. Esto será una estrategia desde la dirección hasta la operación, asegurando que durante todo el ciclo de vida del software y durante su administración se sigan los procedimientos, planes, metodologías y técnicas necesarias que aseguren que el software es resiliente y que cumple con los requisitos de resiliencia a nivel operacional. Esta guía busca orientar a la alta gerencia, a los mandos medios y a nivel profesional en las prácticas que implican asegurar la resiliencia operacional del software y la resiliencia del software como tal, y está basada en marcos metodológicos y de control, estándares, modelos y mejores prácticas actuales que soportan los procesos que implica la consideración de la resiliencia operacional sobre el software. Del mismo modo se considerarán los tipos de software y las prácticas a implantar para cada uno de ellos, orientado al proceso que implica y a las responsabilidades que demandan.

CloudRoom: módulo de gestión de cursos online, abiertos y masivos

La razón de este proyecto, es la de desarrollar el módulo de cursos de la plataforma de Massive Online Open Courses (MOOCs), CloudRoom. Dicho módulo está englobado en una arquitectura orientada a servicios (SOA) y en una infraestructura de Cloud Computing utilizando Amazon Web Services (AWS). Nuestro objetivo es el de diseñar un Software as a Service (SaaS) robusto con las cualidades que a un producto de este tipo se le estiman: alta disponibilidad, alto rendimiento, gran experiencia de usuario y gran extensibilidad del sistema. Para lograrlo, se llevará a cabo la integración de las últimas tendencias tecnológicas dentro del desarrollo de sistemas distribuidos como Neo4j, Node.JS, Servicios RESTful, CoffeeScript. Todo esto siguiendo un estrategia de desarrollo PLAN-DO-CHECK utilizando Scrum y prácticas de metodologías ágiles. ---ABSTRACT---The reason of this Project is to develop the courses‟ module of CloudRoom, a Massive Online Open Courses platform. This module is encapsulated in a service-oriented architecture (SOA) based on a Cloud Computing infrastructure built on Amazon Web Services (AWS). Our goal is to design a robust Software as a Service (SaaS) with the qualities that are estimated in a product of this type: high availability, high performance, great user experience and great extensibility of the system. In order to address this, we carry out the integration of the latest technology trends in the development of distributed systems: Neo4j, Node.JS, RESTful Services and CoffeeScript. All of this, following a development strategy PLAN-DO-CHECK, using Scrum and practices of agile methodologies.

Automated end user-centred adaptation of web components through automated description logic-based reasoning

Context: This paper addresses one of the major end-user development (EUD) challenges, namely, how to pack today?s EUD support tools with composable elements. This would give end users better access to more components which they can use to build a solution tailored to their own needs. The success of later end-user software engineering (EUSE) activities largely depends on how many components each tool has and how adaptable components are to multiple problem domains. Objective: A system for automatically adapting heterogeneous components to a common development environment would offer a sizeable saving of time and resources within the EUD support tool construction process. This paper presents an automated adaptation system for transforming EUD components to a standard format. Method: This system is based on the use of description logic. Based on a generic UML2 data model, this description logic is able to check whether an end-user component can be transformed to this modeling language through subsumption or as an instance of the UML2 model. Besides it automatically finds a consistent, non-ambiguous and finite set of XSLT mappings to automatically prepare data in order to leverage the component as part of a tool that conforms to the target UML2 component model. Results: The proposed system has been successfully applied to components from four prominent EUD tools. These components were automatically converted to a standard format. In order to validate the proposed system, rich internet applications (RIA) used as an operational support system for operators at a large services company were developed using automatically adapted standard format components. These RIAs would be impossible to develop using each EUD tool separately. Conclusion: The positive results of applying our system for automatically adapting components from current tool catalogues are indicative of the system?s effectiveness. Use of this system could foster the growth of web EUD component catalogues, leveraging a vast ecosystem of user-centred SaaS to further current EUSE trends.

Arquitectura de supercomputación en la nube para la resolución de problemas de optimización combinatoria

La tesis está focalizada en la resolución de problemas de optimización combinatoria, haciendo uso de las opciones tecnológicas actuales que ofrecen las tecnologías de la información y las comunicaciones, y la investigación operativa. Los problemas de optimización combinatoria se resuelven en general mediante programación lineal y metaheurísticas. La aplicación de las técnicas de resolución de los problemas de optimización combinatoria requiere de una elevada carga computacional, y los algoritmos deben diseñarse, por un lado pensando en la efectividad para encontrar buenas soluciones del problema, y por otro lado, pensando en un uso adecuado de los recursos informáticos disponibles. La programación lineal y las metaheurísticas son técnicas de resolución genéricas, que se pueden aplicar a diferentes problemas, partiendo de una base común que se particulariza para cada problema concreto. En el campo del desarrollo de software, los frameworks cumplen esa función de comenzar un proyecto con el trabajo general ya disponible, con la opción de cambiar o extender ese comportamiento base o genérico, para construir el sistema concreto, lo que permite reducir el tiempo de desarrollo, y amplía las posibilidades de éxito del proyecto. En esta tesis se han desarrollado dos frameworks de desarrollo. El framework ILP permite modelar y resolver problemas de programación lineal, de forma independiente al software de resolución de programación lineal que se utilice. El framework LME permite resolver problemas de optimización combinatoria mediante metaheurísticas. Tradicionalmente, las aplicaciones de resolución de problemas de optimización combinatoria son aplicaciones de escritorio que permiten gestionar toda la información de entrada del problema y resuelven el problema en local, con los recursos hardware disponibles. Recientemente ha aparecido un nuevo paradigma de despliegue y uso de aplicaciones que permite compartir recursos informáticos especializados por Internet. Esta nueva forma de uso de recursos informáticos es la computación en la nube, que presenta el modelo de software como servicio (SaaS). En esta tesis se ha construido una plataforma SaaS, para la resolución de problemas de optimización combinatoria, que se despliega sobre arquitecturas compuestas por procesadores multi-núcleo y tarjetas gráficas, y dispone de algoritmos de resolución basados en frameworks de programación lineal y metaheurísticas. Toda la infraestructura es independiente del problema de optimización combinatoria a resolver, y se han desarrollado tres problemas que están totalmente integrados en la plataforma SaaS. Estos problemas se han seleccionado por su importancia práctica. Uno de los problemas tratados en la tesis, es el problema de rutas de vehículos (VRP), que consiste en calcular las rutas de menor coste de una flota de vehículos, que reparte mercancías a todos los clientes. Se ha partido de la versión más clásica del problema y se han hecho estudios en dos direcciones. Por un lado se ha cuantificado el aumento en la velocidad de ejecución de la resolución del problema en tarjetas gráficas. Por otro lado, se ha estudiado el impacto en la velocidad de ejecución y en la calidad de soluciones, en la resolución por la metaheurística de colonias de hormigas (ACO), cuando se introduce la programación lineal para optimizar las rutas individuales de cada vehículo. Este problema se ha desarrollado con los frameworks ILP y LME, y está disponible en la plataforma SaaS. Otro de los problemas tratados en la tesis, es el problema de asignación de flotas (FAP), que consiste en crear las rutas de menor coste para la flota de vehículos de una empresa de transporte de viajeros. Se ha definido un nuevo modelo de problema, que engloba características de problemas presentados en la literatura, y añade nuevas características, lo que permite modelar los requerimientos de las empresas de transporte de viajeros actuales. Este nuevo modelo resuelve de forma integrada el problema de definir los horarios de los trayectos, el problema de asignación del tipo de vehículo, y el problema de crear las rotaciones de los vehículos. Se ha creado un modelo de programación lineal para el problema, y se ha resuelto por programación lineal y por colonias de hormigas (ACO). Este problema se ha desarrollado con los frameworks ILP y LME, y está disponible en la plataforma SaaS. El último problema tratado en la tesis es el problema de planificación táctica de personal (TWFP), que consiste en definir la configuración de una plantilla de trabajadores de menor coste, para cubrir una demanda de carga de trabajo variable. Se ha definido un modelo de problema muy flexible en la definición de contratos, que permite el uso del modelo en diversos sectores productivos. Se ha definido un modelo matemático de programación lineal para representar el problema. Se han definido una serie de casos de uso, que muestran la versatilidad del modelo de problema, y permiten simular el proceso de toma de decisiones de la configuración de una plantilla de trabajadores, cuantificando económicamente cada decisión que se toma. Este problema se ha desarrollado con el framework ILP, y está disponible en la plataforma SaaS. ABSTRACT The thesis is focused on solving combinatorial optimization problems, using current technology options offered by information technology and communications, and operations research. Combinatorial optimization problems are solved in general by linear programming and metaheuristics. The application of these techniques for solving combinatorial optimization problems requires a high computational load, and algorithms are designed, on the one hand thinking to find good solutions to the problem, and on the other hand, thinking about proper use of the available computing resources. Linear programming and metaheuristic are generic resolution techniques, which can be applied to different problems, beginning with a common base that is particularized for each specific problem. In the field of software development, frameworks fulfill this function that allows you to start a project with the overall work already available, with the option to change or extend the behavior or generic basis, to build the concrete system, thus reducing the time development, and expanding the possibilities of success of the project. In this thesis, two development frameworks have been designed and developed. The ILP framework allows to modeling and solving linear programming problems, regardless of the linear programming solver used. The LME framework is designed for solving combinatorial optimization problems using metaheuristics. Traditionally, applications for solving combinatorial optimization problems are desktop applications that allow the user to manage all the information input of the problem and solve the problem locally, using the available hardware resources. Recently, a new deployment paradigm has appeared, that lets to share hardware and software resources by the Internet. This new use of computer resources is cloud computing, which presents the model of software as a service (SaaS). In this thesis, a SaaS platform has been built for solving combinatorial optimization problems, which is deployed on architectures, composed of multi-core processors and graphics cards, and has algorithms based on metaheuristics and linear programming frameworks. The SaaS infrastructure is independent of the combinatorial optimization problem to solve, and three problems are fully integrated into the SaaS platform. These problems have been selected for their practical importance. One of the problems discussed in the thesis, is the vehicle routing problem (VRP), which goal is to calculate the least cost of a fleet of vehicles, which distributes goods to all customers. The VRP has been studied in two directions. On one hand, it has been quantified the increase in execution speed when the problem is solved on graphics cards. On the other hand, it has been studied the impact on execution speed and quality of solutions, when the problem is solved by ant colony optimization (ACO) metaheuristic, and linear programming is introduced to optimize the individual routes of each vehicle. This problem has been developed with the ILP and LME frameworks, and is available in the SaaS platform. Another problem addressed in the thesis, is the fleet assignment problem (FAP), which goal is to create lower cost routes for a fleet of a passenger transport company. It has been defined a new model of problem, which includes features of problems presented in the literature, and adds new features, allowing modeling the business requirements of today's transport companies. This new integrated model solves the problem of defining the flights timetable, the problem of assigning the type of vehicle, and the problem of creating aircraft rotations. The problem has been solved by linear programming and ACO. This problem has been developed with the ILP and LME frameworks, and is available in the SaaS platform. The last problem discussed in the thesis is the tactical planning staff problem (TWFP), which is to define the staff of lower cost, to cover a given work load. It has been defined a very rich problem model in the definition of contracts, allowing the use of the model in various productive sectors. It has been defined a linear programming mathematical model to represent the problem. Some use cases has been defined, to show the versatility of the model problem, and to simulate the decision making process of setting up a staff, economically quantifying every decision that is made. This problem has been developed with the ILP framework, and is available in the SaaS platform.