Modelado de aspectos sociales del comportamiento humano para mejorar las simulaciones del smart-grid

La respuesta a la demanda está recibiendo un interés creciente como una nueva forma de flexibilidad dentro de los sistemas de energías renovables. Es un nuevo paradigma de gestión de la red eléctrica que consiste en gestionar y controlar la demanda. Los modelos energéticos son una herramienta importante para evaluar la capacidad potencial de las contribuciones del lado de la demanda. Los modelos actuales basados en actividades asumen explícitamente una relación unidireccional causal entre actividades y dispositivos. Sin embargo, existe una clara falta de datos en los que basar esto, con el riesgo de perfiles de dispositivos simulados incorrectos. Existe un requisito para la recolección y comprensión de los datos que describen la relación entre las actividades y el uso de energía de los electrodomésticos, y cómo esto varía dentro y entre los hogares. Hasta la fecha, el foco ha estado localizado en torno a cuestiones fundamentalmente tecnológicas, minimizando el hecho de que la adopción de esta tecnología requiere al final de una interacción con seres humanos. Además, los sistemas de respuesta de la demanda todavía no están implantados de forma generalizada y se utilizan modelos para realizar simulaciones. En este proyecto se modelarán los supuestos socio-técnicos que sustentan los modelos de demanda de energía y unos perfiles de confort, de manera que podremos simular el grado de adopción y de satisfacción de la respuesta a la demanda respecto del confort térmico.<br /

Desarrollo de un sistema de workflow científico que permita la ejecución flexible de tareas en un clúster de computadores

Los workflows científicos han surgido como una tecnología que da soporte computacional en la realización de experimentos científicos. Por una parte, un workflow puede verse como una especificación abstracta de un conjunto de tareas y sus dependencias entre sí. Estas dependencias establecen qué pasos deben realizarse para acometer un experimento científico. Por otro lado, un workflow puede verse como un programa, y un sistema de gestión de workflows como un entorno de programación especializado cuyo objetivo es la simplificación de las tareas de programación necesarias que tienen que realizar los científicos. Los sistemas de gestión de workflows científicos deben hacer una gestión eficiente de los recursos computacionales, la gestión de fallos, y así como la supervisión de los resultados intermedios y finales y la reproducibilidad total del experimento. La aproximación habitual para ejecutar un workflow en entornos de ejecución diferentes como clusters, grid o cloud consiste en la traducción de una especificación abstracta del workflow en una especificación concreta teniendo en cuenta los datos y los recursos. Sin embargo, estas aproximaciones suelen estar ligadas a soluciones concretas como la generación de un DAG (Grado dirigido acíclico) y su ejecución en un entorno High Throughput computing como HTCondor. Estas aproximaciones hacen que la monitorización, tratamientos de los fallos y gestión de recursos estén ligadas al entorno de ejecución y no a los aspectos de la especificación abstracta original. El objetivo de este proyecto es desarrollar un prototipo de sistema de workflow científico que permita definir políticas de gestión de recursos y de recuperación de fallos a nivel de aplicación. Por este motivo, se proporciona una especificación de workflows que es independiente del entorno de ejecución y que proporciona mecanismos de tolerancia a fallos para tratar fallos de aplicación (v. gr. gestión de excepciones). La especificación se realiza mediante Redes de Petri y Renew, y su diseño tendrá en cuenta que pueda ejecutarse en cualquier infraestructura: clúster Condor, contendores o incluso microservicios

Model-driven development of data intensive applications over cloud resources

The proliferation of sensors over the last years has generated large amounts of raw data, forming data streams that need to be processed. In many cases, cloud resources are used for such processing, exploiting their flexibility, but these sensor streaming applications often need to support operational and control actions that have real-time and low-latency requirements that go beyond the cost effective and flexible solutions supported by existing cloud frameworks, such as Apache Kafka, Apache Spark Streaming, or Map-Reduce Streams. In this paper, we describe a model-driven and stepwise refinement methodological approach for streaming applications executed over clouds. The central role is assigned to a set of Petri Net models for specifying functional and non-functional requirements. They support model reuse, and a way to combine formal analysis, simulation, and approximate computation of minimal and maximal boundaries of non-functional requirements when the problem is either mathematically or computationally intractable. We show how our proposal can assist developers in their design and implementation decisions from a performance perspective. Our methodology allows to conduct performance analysis: The methodology is intended for all the engineering process stages, and we can (i) analyse how it can be mapped onto cloud resources, and (ii) obtain key performance indicators, including throughput or economic cost, so that developers are assisted in their development tasks and in their decision taking. In order to illustrate our approach, we make use of the pipelined wavefront array

Modelado del comportamiento humano para la respuesta a la demanda de las redes eléctricas inteligentes mediante sistemas multi-agente

La vida de las personas ha cambiado desde la llegada de la energía eléctrica, con comodidades, facilidades y mejoras en la calidad de vida, a los hogares. Pero tiene el inconveniente de que es un recurso no almacenable. Por eso, a día de hoy, la energía eléctrica se produce según varía la demanda por parte de los usuarios, cuya estimación oscila siempre entre un mínimo y un máximo. Las redes eléctricas no pueden superar ese máximo de consumo energético y estamos ya muy próximos a él. Para evitar esa situación surge lo que se conoce como respuesta a la demanda, cuyo objetivo es el de controlar el consumo energético de los usuarios y adaptarlo a la disponibilidad de energía eléctrica. Los modelos existentes de la respuesta a la demanda, planteados desde un punto de vista técnico, muestran ciertas carencias en el modelizado del comportamiento de los usuarios, sin reflejar cómo su adopción puede afectar a su rutina. Es, por tanto, una aproximación no del todo realista.Desde este Trabajo Fin de Grado se ha propuesto un diseño de sistema que sí que tiene en cuenta los aspectos sociales y de comportamiento que se están ignorando en los modelos actuales, utilizando sistemas multiagente y lógica borrosa para representar a los usuarios y su razonamiento práctico, con la finalidad de ofrecer una visión más objetiva y más parecida a la realidad. Además, se realiza una prueba de concepto que ejemplifica cómo ciertos factores pueden influir en las decisiones de los usuarios y su interacción con la respuesta a la demanda.<br /

Feedback-control & queueing theory-based resource management for streaming applications

Recent advances in sensor technologies and instrumentation have led to an extraordinary growth of data sources and streaming applications. A wide variety of devices, from smart phones to dedicated sensors, have the capability of collecting and streaming large amounts of data at unprecedented rates. A number of distinct streaming data models have been proposed. Typical applications for this include smart cites & built environments for instance, where sensor-based infrastructures continue to increase in scale and variety. Understanding how such streaming content can be processed within some time threshold remains a non-trivial and important research topic. We investigate how a cloud-based computational infrastructure can autonomically respond to such streaming content, offering Quality of Service guarantees. We propose an autonomic controller (based on feedback control and queueing theory) to elastically provision virtual machines to meet performance targets associated with a particular data stream. Evaluation is carried out using a federated Cloud-based infrastructure (implemented using CometCloud) – where the allocation of new resources can be based on: (i) differences between sites, i.e. types of resources supported (e.g. GPU vs. CPU only), (ii) cost of execution; (iii) failure rate and likely resilience, etc. In particular, we demonstrate how Little’s Law –a widely used result in queuing theory– can be adapted to support dynamic control in the context of such resource provisioning

Enforcing QoS in scientific workflow systems enacted over Cloud infrastructures

AbstractThe ability to support Quality of Service (QoS) constraints is an important requirement in some scientific applications. With the increasing use of Cloud computing infrastructures, where access to resources is shared, dynamic and provisioned on-demand, identifying how QoS constraints can be supported becomes an important challenge. However, access to dedicated resources is often not possible in existing Cloud deployments and limited QoS guarantees are provided by many commercial providers (often restricted to error rate and availability, rather than particular QoS metrics such as latency or access time). We propose a workflow system architecture which enforces QoS for the simultaneous execution of multiple scientific workflows over a shared infrastructure (such as a Cloud environment). Our approach involves multiple pipeline workflow instances, with each instance having its own QoS requirements. These workflows are composed of a number of stages, with each stage being mapped to one or more physical resources. A stage involves a combination of data access, computation and data transfer capability. A token bucket-based data throttling framework is embedded into the workflow system architecture. Each workflow instance stage regulates the amount of data that is injected into the shared resources, allowing for bursts of data to be injected while at the same time providing isolation of workflow streams. We demonstrate our approach by using the Montage workflow, and develop a Reference net model of the workflow

A Specification Language for Performance and Economical Analysis of Short Term Data Intensive Energy Management Services

Requirements of Energy Management Services include short and long term processing of data in a massively interconnected scenario. The complexity and variety of short term applications needs methodologies that allow designers to reason about the models taking into account functional and non-functional requirements. In this paper we present a component based specification language for building trustworthy continuous dataflow applications. Component behaviour is defined by Petri Nets in order to translate to the methodology all the advantages derived from a mathematically based executable model to support analysis, verification, simulation and performance evaluation. The paper illustrates how to model and reason with specifications of advanced dataflow abstractions such as smart grids

Sistema de ejecución de funciones serverless en el continuum de la nube con una gestión del consumo energético inteligente.

En este trabajo fin de grado se ha desplegado una infraestructura IoT,Edge y Cloud para poder ejecutar funciones Serverless. En él se plantea una gestión de los recursos inteligente poniendo el foco de atención en el ahorro energético frente a otros enfoques tradicionales donde se prioriza los tiempos de ejecución o la disponibilidad.<br /

Diseño e implementación de un middleware CoAP-MQTT-HTTP para la mejora de la interoperabilidad de los protocolos de aplicación en redes IoT

El rápido incremento de dispositivos IoT (Internet of Things) está permitiendo la aparición de nuevas aplicaciones computacionales que pueden tener un sustancial impacto en la sociedad, pero que al mismo tiempo abre un número significativo de posibilidades de negocio para las empresas. No obstante, la rapidez de ese desarrollo en el IoT ha incentivado la aparición de protocolos de comunicación muy diferentes entre sí, como MQTT, MQTT-SN, HTTP REST o CoAP. La diferencia ya no está únicamente en el formato de los mensajes del protocolo (lo que se conoce como protocolo de comunicación), sino en el protocolo de interacción, esto es, en el número de mensajes que los procesos tienen que intercambiarse para realizar la comunicación. Por ejemplo, CoAP y HTTP funcionan bajo el paradigma REQUEST/RESPONSE (un mensaje de petición y un mensaje de respuesta); mientras que MQTT y MQTT-SN se comunican a través del paradigma PUBLISH/SUBSCRIBE, mucho más sofisticado (un proceso se registra (subscribe) para que le lleguen mensajes en cuanto haya una actualización (publish)). Todos estos aspectos hacen que la intercomunicación entre protocolos no sea directa y suponen una enorme barrera tecnológica para las pequeñas y medianas empresas europeas.En este contexto, y dada la escasa oferta de este tipo de soluciones, en este proyecto se estudia, se propone y se implementa un middleware que permite comunicar de forma transparente dispositivos IoT basados en protocolos IoT heterogéneos. Aunque la propuesta está centrada en los protocolos más habituales en este contexto, como son MQTT, MQTT-SN, CoAP y HTTP, otros protocolos podrían también integrarse de forma análoga. Dada la vital importancia de garantizar comunicaciones seguras, el middleware propuesto permite además la transferencia de información a través de canales con cifrado, mediante mecanismos como DTLS sobre UDP y TLS sobre TCP. Por último, la arquitectura del middleware se ha diseñado para que sea escalable con el número de dispositivos IoT conectados. Para ello, múltiples instancias del middleware se disponen en máquinas diferentes, y se comunican entre sí directamente, reduciendo la carga de trabajo y permitiendo la interoperabilidad de los datos.Para validar la aproximación, se realizan diversos análisis de rendimiento del middleware en diferentes escenarios propuestos, estudiando su rendimiento en términos de retado, diferenciando entre dispositivos sin limitación de recursos (en el centro de datos) y dispositivos de recursos limitados (fuera del centro de datos, edge computing).<br /

Toma de decisiones descentralizada en sistemas distribuidos con recursos computacionales de capacidad heterogénea.

Durante los últimos años, debido al enorme desarrollo de los dispositivos electrónicos, la capacidad para generar datos ha aumentado significativamente, lo que ha dado como resultado la producción de una amplia variedad de información. Los sistemas de computación de datos necesitan adaptarse a esta nueva ola creciente, para ello es necesario cambiar de un paradigma tradicional centralizado a uno descentralizado. Esto resolvería el principal problema de los sistemas actuales, su escalabilidad, pero generaría otros problemas típicos del paradigma distribuido debido a la escasa investigación en este campo durante las últimas décadas. En este Trabajo Final de Grado vamos a diseñar e implementar un sistema distribuido descentralizado, que explore cómo el paradigma de programación declarativo (en particular, los sistemas expertos, un tipo de inteligencia artificial que busca emular el comportamiento de un experto en su área de conocimiento) puede ayudar a construir sistemas distribuidos con mayor capacidad para auto adaptarse bajo condiciones de ejecución cambiantes. En general, en este contexto de gran generación de datos, las fuentes de datos o los nodos cercanos a ellas tienen baja capacidad de computación, mientras que los nodos con mayor capacidad están más alejados en la nube. Las aplicaciones que recopilan datos suelen tener asignados unos requisitos temporales para llevar a cabo el procesamiento asociado, que suele denominarse QoS de la aplicación. El problema consiste en decidir dónde deben procesarse esos datos, cumpliendo con esos requisitos de QoS. Para ello, los nodos que componen el sistema han de ser capaces de enviar datos a través de la red, conocer el estado de la red, y el estado de otros nodos que pueden procesar datos por él. Una vez los nodos tienen este conocimiento, son capaces de estimar el coste en tiempo del procesado de los datos, lo que les sirve para saber si están violando el QoS, y en caso de hacerlo buscar otra opción que sí lo cumpla. Es aquí donde entra el sistema experto. Comparamos sus decisiones con las de un sistema d e reglas estáticas (la forma tradicional de toma de decisiones) para comprobar si realmente puede aportar algo más de lo que aporta una solución a priori más sencilla. Tras recopilar datos de ambos tipos de decisiones sobre dos escenarios distintos durante veinticuatro horas, podemos concluir que los sistemas expertos poseen las cualidades necesarias para ser una alternativa válida y flexible en la implementación de soluciones bajo un paradigma distribuido. <br /