Motor de autoconsciencia basado en modelos en tiempo de ejecución 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 operación, ya que las metodologías existentes se enfocan en la gestión del cambio en tiempo de diseño, requiriendo un gran esfuerzo por parte de los desarrolladores. Dotar a los sistemas IoT de autoconsciencia resulta lo más apropiado para incrementar su autonomía ante los eventos imprevistos. Este trabajo de titulación propone construir un motor de autoconsciencia basado en modelos en tiempo de ejecución para sistemas IoT. Mediante las especificaciones contenidas en estos modelos, el motor puede ejecutar procesos prereflexivos y reflexivos de autoconsciencia con el apoyo de métodos de recolección, cálculo y modelos de análisis que generen métricas directas, indirectas e indicadores para valorar el estado y la posible evolución del sistema IoT y su entorno, así como también para recomendar acciones prescriptivas, en caso de ser necesario.