Clustering de un flujo de datos usando MapReduce

Las técnicas de agrupamiento (clustering) sobre flujo de datos (data stream) son una poderosa herramienta para determinar las características que tienen en común los datos provenientes del flujo. Para obtener buenos resultados es necesario almacenar gran parte de éste en una ventana temporal. En este artículo medimos una técnica que maneja el tamaño de la ventana temporal de manera dinámica utilizando un algoritmo de clustering implementado en el framework MapReduce. Los resultados obtenidos demuestran que esta técnica alcanza una ventana de gran tamaño logrando así que cada dato del flujo se utilice en más de una iteración del algoritmo de clustering permitiendo conseguir resultados similares independientemente de la velocidad de los datos del flujo. Los centroides resultantes de cada flujo de datos son semejantes a los que se consiguen haciendo un clustering sobre el conjunto de datos completo.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Clustering de un flujo de datos usando MapReduce

Las técnicas de agrupamiento (clustering) sobre flujo de datos (data stream) son una poderosa herramienta para determinar las características que tienen en común los datos provenientes del flujo. Para obtener buenos resultados es necesario almacenar gran parte de éste en una ventana temporal. En este artículo medimos una técnica que maneja el tamaño de la ventana temporal de manera dinámica utilizando un algoritmo de clustering implementado en el framework MapReduce. Los resultados obtenidos demuestran que esta técnica alcanza una ventana de gran tamaño logrando así que cada dato del flujo se utilice en más de una iteración del algoritmo de clustering permitiendo conseguir resultados similares independientemente de la velocidad de los datos del flujo. Los centroides resultantes de cada flujo de datos son semejantes a los que se consiguen haciendo un clustering sobre el conjunto de datos completo.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modeling Residential Energy Consumption:An application of IT-based solutions and big data analytics for sustainability

Smart meters that allow information to flow between users and utility service providers are expected to foster intelligent energy consumption. Previous studies focusing on demand-side management have been predominantly restricted to factors that utilities can manage and manipulate, but have ignored factors specific to residential characteristics. They also often presume that households consume similar amounts of energy and electricity. To fill these gaps in literature, the authors investigate two research questions: (RQ1) Does a data mining approach outperform traditional statistical approaches for modelling residential energy consumption? (RQ2) What factors influence household energy consumption? They identify household clusters to explore the underlying factors central to understanding electricity consumption behavior. Different clusters carry specific contextual nuances needed for fully understanding consumption behavior. The findings indicate electricity can be distributed according to the needs of six distinct clusters and that utilities can use analytics to identify load profiles for greater energy efficiency

Application of service composition mechanisms to Future Networks architectures and Smart Grids

Aquesta tesi gira entorn de la hipòtesi de la metodologia i mecanismes de composició de serveis i com es poden aplicar a diferents camps d'aplicació per a orquestrar de manera eficient comunicacions i processos flexibles i sensibles al context. Més concretament, se centra en dos camps d'aplicació: la distribució eficient i sensible al context de contingut multimèdia i els serveis d'una xarxa elèctrica intel·ligent. En aquest últim camp es centra en la gestió de la infraestructura, cap a la definició d'una Software Defined Utility (SDU), que proposa una nova manera de gestionar la Smart Grid amb un enfocament basat en programari, que permeti un funcionament molt més flexible de la infraestructura de xarxa elèctrica. Per tant, revisa el context, els requisits i els reptes, així com els enfocaments de la composició de serveis per a aquests camps. Fa especial èmfasi en la combinació de la composició de serveis amb arquitectures Future Network (FN), presentant una proposta de FN orientada a serveis per crear comunicacions adaptades i sota demanda. També es presenten metodologies i mecanismes de composició de serveis per operar sobre aquesta arquitectura, i posteriorment, es proposa el seu ús (en conjunció o no amb l'arquitectura FN) en els dos camps d'estudi. Finalment, es presenta la investigació i desenvolupament realitzat en l'àmbit de les xarxes intel·ligents, proposant diverses parts de la infraestructura SDU amb exemples d'aplicació de composició de serveis per dissenyar seguretat dinàmica i flexible o l'orquestració i gestió de serveis i recursos dins la infraestructura de l'empresa elèctrica.Esta tesis gira en torno a la hipótesis de la metodología y mecanismos de composición de servicios y cómo se pueden aplicar a diferentes campos de aplicación para orquestar de manera eficiente comunicaciones y procesos flexibles y sensibles al contexto. Más concretamente, se centra en dos campos de aplicación: la distribución eficiente y sensible al contexto de contenido multimedia y los servicios de una red eléctrica inteligente. En este último campo se centra en la gestión de la infraestructura, hacia la definición de una Software Defined Utility (SDU), que propone una nueva forma de gestionar la Smart Grid con un enfoque basado en software, que permita un funcionamiento mucho más flexible de la infraestructura de red eléctrica. Por lo tanto, revisa el contexto, los requisitos y los retos, así como los enfoques de la composición de servicios para estos campos. Hace especial hincapié en la combinación de la composición de servicios con arquitecturas Future Network (FN), presentando una propuesta de FN orientada a servicios para crear comunicaciones adaptadas y bajo demanda. También se presentan metodologías y mecanismos de composición de servicios para operar sobre esta arquitectura, y posteriormente, se propone su uso (en conjunción o no con la arquitectura FN) en los dos campos de estudio. Por último, se presenta la investigación y desarrollo realizado en el ámbito de las redes inteligentes, proponiendo varias partes de la infraestructura SDU con ejemplos de aplicación de composición de servicios para diseñar seguridad dinámica y flexible o la orquestación y gestión de servicios y recursos dentro de la infraestructura de la empresa eléctrica.This thesis revolves around the hypothesis the service composition methodology and mechanisms and how they can be applied to different fields of application in order to efficiently orchestrate flexible and context-aware communications and processes. More concretely, it focuses on two fields of application that are the context-aware media distribution and smart grid services and infrastructure management, towards a definition of a Software-Defined Utility (SDU), which proposes a new way of managing the Smart Grid following a software-based approach that enable a much more flexible operation of the power infrastructure. Hence, it reviews the context, requirements and challenges of these fields, as well as the service composition approaches. It makes special emphasis on the combination of service composition with Future Network (FN) architectures, presenting a service-oriented FN proposal for creating context-aware on-demand communication services. Service composition methodology and mechanisms are also presented in order to operate over this architecture, and afterwards, proposed for their usage (in conjunction or not with the FN architecture) in the deployment of context-aware media distribution and Smart Grids. Finally, the research and development done in the field of Smart Grids is depicted, proposing several parts of the SDU infrastructure, with examples of service composition application for designing dynamic and flexible security for smart metering or the orchestration and management of services and data resources within the utility infrastructure

From cluster databases to cloud storage: Providing transactional support on the cloud

Durant les últimes tres dècades, les limitacions tecnològiques (com per exemple la capacitat dels dispositius d'emmagatzematge o l'ample de banda de les xarxes de comunicació) i les creixents demandes dels usuaris (estructures d'informació, volums de dades) han conduït l'evolució de les bases de dades distribuïdes. Des dels primers repositoris de dades per arxius plans que es van desenvolupar en la dècada dels vuitanta, s'han produït importants avenços en els algoritmes de control de concurrència, protocols de replicació i en la gestió de transaccions. No obstant això, els reptes moderns d'emmagatzematge de dades que plantegen el Big Data i el cloud computing—orientats a millorar la limitacions pel que fa a escalabilitat i elasticitat de les bases de dades estàtiques—estan empenyent als professionals a relaxar algunes propietats importants dels sistemes transaccionals clàssics, cosa que exclou a diverses aplicacions les quals no poden encaixar en aquesta estratègia degut a la seva alta dependència transaccional. El propòsit d'aquesta tesi és abordar dos reptes importants encara latents en el camp de les bases de dades distribuïdes: (1) les limitacions pel que fa a escalabilitat dels sistemes transaccionals i (2) el suport transaccional en repositoris d'emmagatzematge en el núvol. Analitzar les tècniques tradicionals de control de concurrència i de replicació, utilitzades per les bases de dades clàssiques per suportar transaccions, és fonamental per identificar les raons que fan que aquests sistemes degradin el seu rendiment quan el nombre de nodes i / o quantitat de dades creix. A més, aquest anàlisi està orientat a justificar el disseny dels repositoris en el núvol que deliberadament han deixat de banda el suport transaccional. Efectivament, apropar el paradigma de l'emmagatzematge en el núvol a les aplicacions que tenen una forta dependència en les transaccions és fonamental per a la seva adaptació als requeriments actuals pel que fa a volums de dades i models de negoci. Aquesta tesi comença amb la proposta d'un simulador de protocols per a bases de dades distribuïdes estàtiques, el qual serveix com a base per a la revisió i comparativa de rendiment dels protocols de control de concurrència i les tècniques de replicació existents. Pel que fa a la escalabilitat de les bases de dades i les transaccions, s'estudien els efectes que té executar diferents perfils de transacció sota diferents condicions. Aquesta anàlisi contínua amb una revisió dels repositoris d'emmagatzematge de dades en el núvol existents—que prometen encaixar en entorns dinàmics que requereixen alta escalabilitat i disponibilitat—, el qual permet avaluar els paràmetres i característiques que aquests sistemes han sacrificat per tal de complir les necessitats actuals pel que fa a emmagatzematge de dades a gran escala. Per explorar les possibilitats que ofereix el paradigma del cloud computing en un escenari real, es presenta el desenvolupament d'una arquitectura d'emmagatzematge de dades inspirada en el cloud computing la qual s’utilitza per emmagatzemar la informació generada en les Smart Grids. Concretament, es combinen les tècniques de replicació en bases de dades transaccionals i la propagació epidèmica amb els principis de disseny usats per construir els repositoris de dades en el núvol. Les lliçons recollides en l'estudi dels protocols de replicació i control de concurrència en el simulador de base de dades, juntament amb les experiències derivades del desenvolupament del repositori de dades per a les Smart Grids, desemboquen en el que hem batejat com Epidemia: una infraestructura d'emmagatzematge per Big Data concebuda per proporcionar suport transaccional en el núvol. A més d'heretar els beneficis dels repositoris en el núvol en quant a escalabilitat, Epidemia inclou una capa de gestió de transaccions que reenvia les transaccions dels clients a un conjunt jeràrquic de particions de dades, cosa que permet al sistema oferir diferents nivells de consistència i adaptar elàsticament la seva configuració a noves demandes de càrrega de treball. Finalment, els resultats experimentals posen de manifest la viabilitat de la nostra contribució i encoratgen als professionals a continuar treballant en aquesta àrea.Durante las últimas tres décadas, las limitaciones tecnológicas (por ejemplo la capacidad de los dispositivos de almacenamiento o el ancho de banda de las redes de comunicación) y las crecientes demandas de los usuarios (estructuras de información, volúmenes de datos) han conducido la evolución de las bases de datos distribuidas. Desde los primeros repositorios de datos para archivos planos que se desarrollaron en la década de los ochenta, se han producido importantes avances en los algoritmos de control de concurrencia, protocolos de replicación y en la gestión de transacciones. Sin embargo, los retos modernos de almacenamiento de datos que plantean el Big Data y el cloud computing—orientados a mejorar la limitaciones en cuanto a escalabilidad y elasticidad de las bases de datos estáticas—están empujando a los profesionales a relajar algunas propiedades importantes de los sistemas transaccionales clásicos, lo que excluye a varias aplicaciones las cuales no pueden encajar en esta estrategia debido a su alta dependencia transaccional. El propósito de esta tesis es abordar dos retos importantes todavía latentes en el campo de las bases de datos distribuidas: (1) las limitaciones en cuanto a escalabilidad de los sistemas transaccionales y (2) el soporte transaccional en repositorios de almacenamiento en la nube. Analizar las técnicas tradicionales de control de concurrencia y de replicación, utilizadas por las bases de datos clásicas para soportar transacciones, es fundamental para identificar las razones que hacen que estos sistemas degraden su rendimiento cuando el número de nodos y/o cantidad de datos crece. Además, este análisis está orientado a justificar el diseño de los repositorios en la nube que deliberadamente han dejado de lado el soporte transaccional. Efectivamente, acercar el paradigma del almacenamiento en la nube a las aplicaciones que tienen una fuerte dependencia en las transacciones es crucial para su adaptación a los requerimientos actuales en cuanto a volúmenes de datos y modelos de negocio. Esta tesis empieza con la propuesta de un simulador de protocolos para bases de datos distribuidas estáticas, el cual sirve como base para la revisión y comparativa de rendimiento de los protocolos de control de concurrencia y las técnicas de replicación existentes. En cuanto a la escalabilidad de las bases de datos y las transacciones, se estudian los efectos que tiene ejecutar distintos perfiles de transacción bajo diferentes condiciones. Este análisis continua con una revisión de los repositorios de almacenamiento en la nube existentes—que prometen encajar en entornos dinámicos que requieren alta escalabilidad y disponibilidad—, el cual permite evaluar los parámetros y características que estos sistemas han sacrificado con el fin de cumplir las necesidades actuales en cuanto a almacenamiento de datos a gran escala. Para explorar las posibilidades que ofrece el paradigma del cloud computing en un escenario real, se presenta el desarrollo de una arquitectura de almacenamiento de datos inspirada en el cloud computing para almacenar la información generada en las Smart Grids. Concretamente, se combinan las técnicas de replicación en bases de datos transaccionales y la propagación epidémica con los principios de diseño usados para construir los repositorios de datos en la nube. Las lecciones recogidas en el estudio de los protocolos de replicación y control de concurrencia en el simulador de base de datos, junto con las experiencias derivadas del desarrollo del repositorio de datos para las Smart Grids, desembocan en lo que hemos acuñado como Epidemia: una infraestructura de almacenamiento para Big Data concebida para proporcionar soporte transaccional en la nube. Además de heredar los beneficios de los repositorios en la nube altamente en cuanto a escalabilidad, Epidemia incluye una capa de gestión de transacciones que reenvía las transacciones de los clientes a un conjunto jerárquico de particiones de datos, lo que permite al sistema ofrecer distintos niveles de consistencia y adaptar elásticamente su configuración a nuevas demandas cargas de trabajo. Por último, los resultados experimentales ponen de manifiesto la viabilidad de nuestra contribución y alientan a los profesionales a continuar trabajando en esta área.Over the past three decades, technology constraints (e.g., capacity of storage devices, communication networks bandwidth) and an ever-increasing set of user demands (e.g., information structures, data volumes) have driven the evolution of distributed databases. Since flat-file data repositories developed in the early eighties, there have been important advances in concurrency control algorithms, replication protocols, and transactions management. However, modern concerns in data storage posed by Big Data and cloud computing—related to overcome the scalability and elasticity limitations of classic databases—are pushing practitioners to relax some important properties featured by transactions, which excludes several applications that are unable to fit in this strategy due to their intrinsic transactional nature. The purpose of this thesis is to address two important challenges still latent in distributed databases: (1) the scalability limitations of transactional databases and (2) providing transactional support on cloud-based storage repositories. Analyzing the traditional concurrency control and replication techniques, used by classic databases to support transactions, is critical to identify the reasons that make these systems degrade their throughput when the number of nodes and/or amount of data rockets. Besides, this analysis is devoted to justify the design rationale behind cloud repositories in which transactions have been generally neglected. Furthermore, enabling applications which are strongly dependent on transactions to take advantage of the cloud storage paradigm is crucial for their adaptation to current data demands and business models. This dissertation starts by proposing a custom protocol simulator for static distributed databases, which serves as a basis for revising and comparing the performance of existing concurrency control protocols and replication techniques. As this thesis is especially concerned with transactions, the effects on the database scalability of different transaction profiles under different conditions are studied. This analysis is followed by a review of existing cloud storage repositories—that claim to be highly dynamic, scalable, and available—, which leads to an evaluation of the parameters and features that these systems have sacrificed in order to meet current large-scale data storage demands. To further explore the possibilities of the cloud computing paradigm in a real-world scenario, a cloud-inspired approach to store data from Smart Grids is presented. More specifically, the proposed architecture combines classic database replication techniques and epidemic updates propagation with the design principles of cloud-based storage. The key insights collected when prototyping the replication and concurrency control protocols at the database simulator, together with the experiences derived from building a large-scale storage repository for Smart Grids, are wrapped up into what we have coined as Epidemia: a storage infrastructure conceived to provide transactional support on the cloud. In addition to inheriting the benefits of highly-scalable cloud repositories, Epidemia includes a transaction management layer that forwards client transactions to a hierarchical set of data partitions, which allows the system to offer different consistency levels and elastically adapt its configuration to incoming workloads. Finally, experimental results highlight the feasibility of our contribution and encourage practitioners to further research in this area

Tutorització Intel·ligent de Comunitats Virtuals d'Aprenentatge

L’evolució de la tecnologia ha produït canvis profunds en els paradigmes de l'ensenyament i, particularment, en l'aplicació d'aquests a l’aprenentatge en línia (e-learning). De fet va ser la pròpia revolució tecnològica la que va fer néixer aquest nou model d'aprenentatge virtual i, actualment, poques són les institucions que no compten amb alguna aplicació de l'e-learning, ja sigui com a alternativa al model educatiu tradicional o com a complement (blended learning). La introducció de l'e-learning, i en general de les Tecnologies de la Informació i Comunicació (TIC), al món educatiu ha fet que la teoria instructivista de l'educació tradicional s'hagi desplaçat cap a un paradigma constructivista, generant un model molt més centrat en l'alumne. Les eines educatives han anat evolucionant cap aquest nou paradigma, on la personalització i l’adaptació són fils conductors, i els Sistemes Tutors Intel·ligents (STI) en són un bon exemple. Tanmateix, l'arribada de la Web 2.0 ha desencadenat un moment social que ha acabat marcant de nou el món educatiu. El desplegament de la teoria connectivista, sorgida de l'aplicació de la Web Social en l’àmbit educatiu, i la implantació de múltiples iniciatives d'e-learning han afavorit la proliferació d'Entorns Virtuals d'Aprenentatge (EVA) i de diferents tecnologies educatives basades en Web. Atès que la tecnologia associada a Internet està en constant evolució, però, tot fa pensar que els entorns d’aprenentatge hauran d’evolucionar en els propers anys de manera paral·lela a com ho està fent la pròpia Web. Així, és probable que les següents generacions d'e-learning implementin característiques pròpies de la Web 3.0 (semàntica) i de la Web 4.0 (simbiòtica) i esdevinguin entorns on els agents intel·ligents hi tinguin un paper significatiu. En aquesta tesi s’analitza en primer lloc quina ha estat la trajectòria que ha seguit l’educació al llarg de la història i quina influència ha tingut en la implantació dels sistemes d’aprenentatge en línia, des dels més senzills i poc adaptatius, fins als més moderns i pensats per millorar l’experiència en l’aprenentatge. A més, en vistes de la trajectòria tecnològica que es divisa, es proposa una nova arquitectura que permeti incloure, d’una banda, les capacitats dels entorns ja existents d’aprenentatge en línia, i, de l’altra, els agents intel·ligents que convertiran l’experiència de l’ensenyament a distància en una experiència adaptativa i social, on el concepte de grup tindrà cabdal importància. Els sistemes educatius intel·ligents futurs, per tant, hauran de disposar d'una part complexa de computació avançada, aspecte abordat des del camp de la Intel·ligència Artificial, que permeti reconèixer quina és l’evolució de l’alumne en el seu aprenentatge i com aquest està interactuant i rendint amb els companys de la seva classe virtual. A més, la quantitat d'interaccions produïdes en aquests entorns generarà un gran volum de dades educatives, la Big Learning Data, amb informació vital que caldrà processar per millorar i adaptar el sistema a l’alumne a mesura que el curs avança, i per recollir informació valuosa per a la seva tutorització. Així, la darrera part d’aquesta tesi mostra les contribucions realitzades en Intel·ligència Artificial i els resultats de la seva implementació per crear la part intel·ligent d’aquesta arquitectura, podent extreure d'aquesta manera el màxim rendiment d’aquests nous entorns d’aprenentatge col·laboratiu que seran realitat d’aquí a pocs anys.La evolución de la tecnología ha producido cambios profundos en los paradigmas de la enseñanza y, particularmente, en la aplicación de éstos en el aprendizaje en línea (e-learning). De hecho fue la propia revolución tecnológica la que hizo nacer este nuevo modelo de aprendizaje virtual y, actualmente, pocas son las instituciones que no cuentan con alguna aplicación del e-learning, ya sea como alternativa al modelo educativo tradicional o como complemento (blended learning). La introducción del e-learning, y en general de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), en el mundo educativo ha hecho que la teoría instructivista de la educación tradicional se haya desplazado hacia un paradigma constructivista, generando un modelo mucho más centrado en el alumno. Las herramientas educativas han ido evolucionando hacia este nuevo paradigma, donde la personalización y la adaptación son hilos conductores, y los Sistemas Tutores Inteligentes (STI) son un buen ejemplo. Sin embargo, la llegada de la Web 2.0 ha desencadenado un momento social que ha marcado de nuevo el mundo educativo. El despliegue de la teoría conectivista, surgida de la aplicación de la Web Social en el ámbito educativo, y la implantación de varias iniciativas de e-learning han favorecido la proliferación de entornos virtuales de aprendizaje y de diferentes tecnologías educativas basadas en Web. Dado que la tecnología asociada a Internet está en constante evolución, todo hace pensar que los entornos de aprendizaje deberán evolucionar en los próximos años de manera paralela a como lo está haciendo la propia Web. Así, es probable que las siguientes generaciones de e-learning implementen características propias de la Web 3.0 (semántica) y de la Web 4.0 (simbiótica) y se conviertan en entornos donde los agentes inteligentes tengan un papel significativo. En esta tesis se analiza en primer lugar cuál ha sido la trayectoria que ha seguido la educación a lo largo de la historia y qué influencia ha tenido en la implantación del e-learning, desde los más sencillos y poco adaptativos, hasta los más modernos y pensados para mejorar la experiencia en el aprendizaje. Además, en vistas de la trayectoria tecnológica que se divisa, se propone una nueva arquitectura que permita incluir, por un lado, las capacidades de los entornos ya existentes de aprendizaje en línea, y, por otro, los agentes inteligentes que convertirán la experiencia de la enseñanza a distancia en una experiencia adaptativa y social, donde el concepto de grupo tendrá capital importancia. Los sistemas educativos inteligentes futuros, por tanto, deberán disponer de una parte compleja de computación avanzada, aspecto abordado desde el campo de la Inteligencia Artificial, que permita reconocer cuál es la evolución del alumno en su aprendizaje y como éste está interactuando y rindiendo con los compañeros de su clase virtual. Además, la cantidad de interacciones producidas en estos entornos generará un gran volumen de datos educativos, la Big Learning Data, con información vital que habrá que procesar para mejorar y adaptar el sistema al alumno a medida que el curso avanza, y para recoger información valiosa para su tutorización. Así, la última parte de esta tesis muestra las contribuciones realizadas en Inteligencia Artificial y los resultados de su implementación para crear la parte inteligente de esta arquitectura, pudiendo extraer de este modo el máximo rendimiento de estos nuevos entornos de aprendizaje colaborativo que serán realidad dentro de pocos años.The evolution of technology has produced profound changes in the paradigms of teaching and, particularly, in their application in online learning (e-learning). In fact it was the technological revolution itself that gave birth to this new model of virtual learning and there are currently few institutions that do not have an e-learning application, either as an alternative to traditional methods or to complement them (blended learning). The introduction of e-learning, and in general of the Information Technology and Communication (ICT) in the educational world has made the instructivist traditional education theory move to a constructivist paradigm, creating a more focused learning model. Educational tools have evolved towards this new paradigm, where customization and adaptation are the backbone of the model. Intelligent Tutoring Systems (ITS) provide a good example of this new methodology. However, the advent of Web 2.0 has created a social era which has rebranded the educational world. The deployment of the connectionist theory, arising from the implementation of the Social Web in education, and the implementation of various e-learning initiatives have led to the proliferation of virtual learning environments and different educational Web-based technologies. Since the technology associated with the Internet is constantly evolving, everything suggests that learning environments should evolve in the coming years in parallel with the Web itself. Thus it is likely that the next generation of e-learning implements own Web 3.0 (semantic) and Web 4.0 (symbiotic) characteristics and create environments where intelligent agents have a significant role. In this thesis we first analyze the path of education throughout history and discuss the influence it has had on the implementation of e-learning, from the simplest and less adaptive measures to the most modern, designed methods to enhance the learning experience. Furthermore, in view of the visible technological background, we propose a new architecture to include, on the one hand, the capabilities of existing online learning environments, and secondly, intelligent agents which can convert the experiences acquired in distance learning into an adaptive and social experience, where the group concept is of paramount importance. Future intelligent educational systems must therefore have an intricate part of advanced computing, an aspect from the field of Artificial Intelligence, which recognizes the evolution of students in their learning and how they interact and perform with their virtual class mates. In addition, the number of interactions produced in these environments will generate a large volume of educational data, the Big Data Learning with vital information that must be processed to improve and adapt the system to the student as the course progresses, and to collect valuable information for tutorship. So, the last part of this thesis shows the contributions made in Artificial Intelligence and the results of their implementation to create the intelligent part of this architecture. The benefits of these new collaborative learning environments will enable us to optimize performance in coming years