Retos tecnológicos

La definición de los elementos que conforman CLOUDIA requieren afrontar un conjunto de aspectos técnicos, que constituyen los principales retos de investigación del presente proyecto, y que se pueden articular en torno a tres grandes ejes:

  • Modelado híbrido del conocimiento.

    Tanto para el modelado de prosumers como para la caracterización de los servicios se va a utilizar información de fuentes diversas, con diferentes formatos e incluso siguiendo diferentes paradigmas de representación. Así, por una parte se hace necesario almacenar información para la adecuada caracterización de los prosumers reflejando sus gustos, preferencias y necesidades, en lo que constituirá su perfil, y que podrá ser en parte proporcionada explícitamente por el usuarios, en parte obtenida de las redes sociales en que participe el prosumer y en parte proporcionada por los mecanismos de razonamiento de los droplets. Por otra parte, la información sobre los servicios podrá, como ya se ha indicado, ser una combinación de un etiquetado abierto y no reglado con otro reglado y formal. Esta situación plantea problemas de interoperabilidad, tanto a la hora de integrar de manera coherente toda esta información, como a la hora de razonar sobre ella, por lo que se hace necesario definir unas estructuras adecuadas para su almacenamiento y modelar adecuadamente los procesos para su extracción, gestión y actualización.

  • Recomendación de servicios.

    Los procesos de recomendación, por una parte, de una oferta personalizada de servicios a cada prosumer y, por otra, de nuevas oportunidades de provision de servicios detectadas, son dos de los objetivos clave de este proyecto. Dado que la información que caracteriza los servicios va a ser de tipo semántico-social, se hace necesario definir nuevos modelos de filtrado basados en las estructuras que almacenen dicha información y que aprovechen las oportunidades que este tipo de información presentan. Así, dado que los droplets van a poder formar grupos entre ellos, la información sobre estos grupos permitirá definir mecanismos para realizar recomendaciones dirigidas no ya a un prosumer concreto, sino a un grupo de prosumers (recomendación grupal). Por otra parte, la utilización de información procedente de redes sociales va a permitir utilizar la información de estructura social de las diferentes redes a las que los prosumers estén adscritos para conocer cuál es su red de confianza. Esta estructura social permitirá gestionar la fiabilidad en las opiniones vertidas por el resto de usuarios en la red, fiabilidad que se utilizará, fundamentalmente, para mejorar los procesos de recomendación de servicios (recomendación basada en la confianza). Un último objetivo en este ámbito es considerar, como parte las técnicas de recomendación que se definan, el soporte necesario para conseguir que los servicios se presenten al usuario en el momento más adecuado y en el formato más oportuno en función del tipo de terminal desde el que se accede (acceso multiplataforma)

  • Composición y virtualización de servicios.

    Además de la gestión de la información asociada a los servicios, se hace necesaria una adecuada gestión de los propios servicios. En este sentido, en el proyecto se contemplan dos líneas de trabajo principales. Por una parte, dentro del proceso de despliegue de nuevos servicios, en el proyecto se abordará la idea de composición automática de servicios, que facilite a los prosumers la provisión de nuevos servicios orientados a atender las necesidades existentes entre los usuarios de la nube, lo que hace necesario identificar las condiciones bajo las que esto será posible y definir los mecanismos adecuados para automatizarlas. Y por otra parte, se abordarán aspectos relacionados con la disponibilidad de servicios, con el objetivo de poder ofrecer servicios alternativos al usuario en casos de no disponibilidad de un servicio que éste necesite. Para ello se hace necesario definir métricas que representen relaciones de proximidad entre servicios en base a criterios como pueden ser su funcionalidad, la calidad en la provisión del servicio o costes asociados.