Patrón para identificar en la web de las cosas los puntos de despliegue de algoritmos de inteligencia artificial
DOI:
https://doi.org/10.24054/rcta.v1i43.2912Palabras clave:
Internet de las Cosas, Patrón Arquitectónico, Web de las Cosas, Ingeniería de software, Inteligencia ArtificialResumen
Al desarrollar soluciones IoT se presentan limitaciones en las capacidades de hardware y software. Además, el desarrollador deberá seleccionar la ubicación dentro del ecosistema que mejor se adecua a las necesidades del desarrollo, teniendo tres posibles ubicaciones para el procesamiento: el borde de la red, la niebla y la nube. El presente artículo propone un patrón arquitectónico que permite guiar la selección del punto de despliegue de aplicaciones basadas en algoritmos de inteligencia artificial con base en las necesidades de la solución tecnológica desarrollada. El patrón se obtuvo utilizando como metodología el Patrón de Investigación Iterativa de Pratt. Se usó un ejemplo del mundo real y se aplicó el paso a paso propuesto para demostrar la utilidad del patrón. Se concluyo que la selección de la ubicación del procesamiento debe tener en cuenta las necesidades del usuario final y las limitaciones que se puedan presentar.
Descargas
Citas
P. Sethi and S. R. Sarangi, “Internet of Things: Architectures, Protocols, and Applications,” J. Electr. Comput. Eng., vol. 2017, p. 9324035, 2017, doi: 10.1155/2017/9324035. DOI: https://doi.org/10.1155/2017/9324035
G. Bai, L. Yan, L. Gu, Y. Guo, and X. Chen, “Context-aware usage control for web of things,” Secur. Commun. Networks, vol. 7, no. 12, pp. 2696–2712, 2014, doi: 10.1002/sec.424. DOI: https://doi.org/10.1002/sec.424
A. Wagner, J. L. V. Barbosa, and D. N. F. Barbosa, “A model for profile management applied to ubiquitous learning environments,” Expert Syst. Appl., vol. 41, no. 4 PART 2, pp. 2023–2034, Mar. 2014, doi: 10.1016/j.eswa.2013.08.098. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.08.098
L. Yao, “A Propagation Model for Integrating Web of Things and Social Networks,” in Service-Oriented Computing - ICSOC 2011 Workshops, G. Pallis, M. Jmaiel, A. Charfi, S. Graupner, Y. Karabulut, S. Guinea, F. Rosenberg, Q. Z. Sheng, C. Pautasso, and S. Ben Mokhtar, Eds., Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012, pp. 233–238.
M. Niño Zambrano, “Interacción Semántica de Objetos en la Web de las Cosas,” 2013.
Z. Mahmood and M. Ramachandran, “Fog Computing: Concepts, Principles and Related Paradigms,” in Fog Computing: Concepts, Frameworks and Technologies, Z. Mahmood, Ed., Cham: Springer International Publishing, 2018, pp. 3–21. doi: 10.1007/978-3-319-94890-4_1. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-94890-4_1
N. Abbas, Y. Zhang, A. Taherkordi, and T. Skeie, “Mobile Edge Computing: A Survey,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 1. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp. 450–465, Feb. 2018. doi: 10.1109/JIOT.2017.2750180. DOI: https://doi.org/10.1109/JIOT.2017.2750180
C. Mechalikh, H. Taktak, and F. Moussa, “A Scalable and Adaptive Tasks Orchestration Platform for IoT,” in 2019 15th International Wireless Communications Mobile Computing Conference (IWCMC), 2019, pp. 1557–1563. doi: 10.1109/IWCMC.2019.8766744. DOI: https://doi.org/10.1109/IWCMC.2019.8766744
B. Rababah, T. Alam, and R. Eskicioglu, “The Next Generation Internet of Things Architecture Towards Distributed Intelligence: Reviews, Applications, and Research Challenges,” SSRN Electron. J., 2020, doi: 10.2139/ssrn.3640136. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3640136
M. Aazam, S. Zeadally, and K. A. Harras, “Offloading in fog computing for IoT: Review, enabling technologies, and research opportunities,” Futur. Gener. Comput. Syst., vol. 87, pp. 278–289, Oct. 2018, doi: 10.1016/J.FUTURE.2018.04.057. DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2018.04.057
K. S. Pratt, “Design Patterns for Research Methods: Iterative Field Research,” in AAAI Spring Symp. Exp. Des. Real, 2009, pp. 1–7.
E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, and J. Vlissides, “Design Patterns: Abstraction and Reuse of Object-Oriented Design,” 1993, pp. 406–431. doi: 10.1007/978-3-642-48354-7_15. DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-47910-4_21
G. Bloom, B. Alsulami, E. Nwafor, and I. C. Bertolotti, “Design patterns for the industrial Internet of Things,” IEEE Int. Work. Fact. Commun. Syst. - Proceedings, WFCS, vol. 2018-June, pp. 1–10, Jul. 2018, doi: 10.1109/WFCS.2018.8402353. DOI: https://doi.org/10.1109/WFCS.2018.8402353
P. Chapman et al., “CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining guide,” 2000.
P. Avgeriou and U. Zdun, “Architectural Patterns Revisited - A Pattern Language.,” 2005, pp. 431–470.
H. Washizaki, S. Ogata, A. Hazeyama, T. Okubo, E. B. Fernandez, and N. Yoshioka, “Landscape of Architecture and Design Patterns for IoT Systems,” IEEE Internet Things J., vol. 7, no. 10, pp. 10091–10101, Oct. 2020, doi: 10.1109/JIOT.2020.3003528. DOI: https://doi.org/10.1109/JIOT.2020.3003528
A. Dounis, “Artificial intelligence for energy conservation in buildings,” Adv. Build. Energy Res., vol. 4, pp. 267–299, 2010, doi: 10.3763/aber.2009.0408. DOI: https://doi.org/10.3763/aber.2009.0408
J. Queiroz, P. Leitao, J. Barbosa, and E. Oliveira, “Distributing Intelligence among Cloud, Fog and Edge in Industrial Cyber-physical Systems,” in ICINCO, 2019. DOI: https://doi.org/10.5220/0007979404470454
“(PDF) Internet of Things (IoT): Definitions, Challenges, and Recent Research Directions.” https://www.researchgate.net/publication/320532203_Internet_of_Things_IoT_Definitions_Challenges_and_Recent_Research_Directions (accessed Nov. 27, 2022).
N. B. Ruparelia, Cloud computing. Mit Press, 2016. [Online]. Available: https://books.google.com.co/books?hl=es&lr=&id=umIsDAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=Definition+of+Cloud+Computing&ots=k8BtuSpQ29&sig=FyIvnPN0V2lO12qQlPRrSekcaMk&redir_esc=y#v=onepage&q=Definition%20of%20CloudComputing&f=false
Descargas
Archivos adicionales
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.