Resumen de Procesamiento de eventos complejos y su integración con otras tecnologías para el desarrollo de soluciones en escenarios heterogéneos
Enrique Brazález Segovia
Actualmente el término de Smart City está en boca de todo el mundo convirtiéndose en una realidad más palpable que nunca, gracias a la multitud de elementos tecnológicos introducidos en nuestra vida diaria para captar todos los datos que nos rodean. Estos elementos además de facilitarnos muchas de las actividades que se realizan a lo largo del día, representan ahora un papel esencial en nuestra vida. Capitales de países tales como Madrid y Barcelona son duras competidoras luchando por posicionarse como la más avanzada en este ámbito. Todas estas ciudades ofrecen muchas mejoras tecnológicas frente a otras ciudades más tradicionales, controlando la calidad del aire en diferentes puntos de la ciudad y poniendo esta información a disposición del ciudadano, proporcionando aplicaciones para reserva de restaurantes u ofreciendo Intelligent Transport Systems (ITS) para desplazarse por la ciudad. Sin embargo, no solo la inclusión de elementos tecnológicos es esencial en nuestra vida personal, sino que también se ha vuelto un factor de éxito determinante en el ámbito industrial, donde el uso de técnicas de análisis de datos son fundamentales para el aprovechamiento y optimización de energía. Son muchos los elementos de Internet of Things (IoT) instalados en estas Smart Cities y en el sector industrial. No obstante, la inclusión de este tipo de dispositivos no aporta valor de forma aislada y necesitan complementarse con otras tecnologías como el Big Data, para explotar todo su potencial y sacar provecho de forma inmediata.
Fruto de la necesidad de obtener valor de toda la información que fluye por nuestro alrededor nace esta tesis doctoral. En este trabajo nos centraremos en la investigación, diseño y desarrollo de arquitecturas dirigidas por eventos, con el propósito de captar y gestionar información en tiempo real con distintos orígenes de datos en escenarios heterogéneos, tales como la calidad del aire (AQ), el transporte inteligente, y las energías renovables. Estas arquitecturas son muy utilizadas como base en muchas de las soluciones tecnológicas de las Smart Cities y del sector industrial. Concretamente, se investigará y se hará uso de una de las tecnologías referentes dentro del Big Data en tiempo real, el Procesamiento de Eventos Complejos, o como se denominará a lo largo de esta tesis doctoral, Complex Event Processing (CEP), que permite analizar y correlacionar grandes volúmenes de datos para detectar automáticamente situaciones de interés en tiempo real. Esta investigación está presentada en forma de compendio de artículos, conformado por 3 artículos en diferentes revistas indexadas en Journal Citation Report (JCR) y 4 artículos en conferencias internacionales. En estos artículos se han diseñado soluciones basadas en CEP, demostrando su alta capacidad para procesar grandes volúmenes de información en escenarios heterogéneos, su fácil integración con otras tecnologías, y su fácil acceso y uso gracias al uso de patrones de eventos para captar situaciones de interés automáticamente.
En los artículos de revista de este compendio se ha llevado a cabo una extensión composicional del modelo de Prioritized Colored Petri Net (PCPN) with Black Sequencing Transitions (BPCPN) y su implementación en la herramienta MEdit4CEP-BPCPN, se ha diseñado un ITS que proporciona apoyo a la ciudadanía en el proceso de toma de decisiones sobre restricciones de movilidad y obtención de rutas rápidas para los conductores de situaciones de pandemia, y se ha propuesto un Environmental Decision Support System (EDSS) que ofrece recomendaciones diarias para mitigar la contaminación del aire en función de diferentes variables relacionadas con la AQ. Por otro lado, en los artículos de conferencia de este compendio se propone una implementación para transformar eventos complejos en tokens de una Colored Petri Net (CPN), un diseño de un Fault Detection System (FDS) en un parque eólico y dos ITS, uno para el cálculo de rutas seguras para vehículos de asistencia en caso de tsunami y otro para ofrecer rutas poco contaminadas para ciclistas
