Arquitecturas de datos basadas en Internet de las Cosas y su aplicación

• Autores: Pedro González Gil
• Directores de la Tesis: Antonio Skarmeta Gómez (dir. tes.), Juan Antonio Martínez Navarro (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Murcia ( España ) en 2023
• Idioma: español
• Número de páginas: 176
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: DIGITUM
• Resumen
  • español

    El internet de las cosas (IoT por sus siglas en inglés) se presenta como nuevo paradigma de los sistemas de información, capaz de ayudar en numerosos retos a los que se enfrenta nuestra sociedad: desde la lucha contra el cambio climático hasta el progreso por la consecución del derecho a una vida digna y feliz. Este nuevo paradigma plantea no solo posibilidades sino numerosos retos tecnológicos que deberán ser abordados aplicando el método científico, para el beneficio global. La privacidad de los datos y la seguridad de las comunicaciones adquieren nuevas problemáticas en un marco tan dinámico como el IoT, donde los datos fluyen rápidamente de productores a consumidores, son procesados por agentes intermediarios y su valor incrementado gracias a relaciones entre datos de distintos orígenes. Las características intrínsecas de los datos, ligadas frecuentemente a los propios dispositivos que los generan (como la precisión o la frecuencia de actualización), deben acompañar a estos datos en su viaje a través de Internet, aportando un contexto imprescindible para su correcta interpretación y utilización. La búsqueda de dichos datos en las inmensas colecciones donde se almacenan, así como la comprensión de los mismos es un reto, donde el volumen exige la utilización de técnicas de procesado automatizado e incluso la aplicación de técnicas basadas en inteligencia artificial. La distribución y transporte de estos grandes volúmenes de datos pueden suponer problemas para las redes de distribución, lo que unido a posibles exigencias de baja latencia en la respuesta, nos fuerzan a diseñar y aplicar novedosas estrategias para el procesado de dichos datos de forma local o próxima a donde han sido producidos. Finalmente, la capacidad de interconectar plataformas y sistemas de manera fácil, rápida y segura mediante arquitecturas modulares y flexibles, supone una necesidad, más que una ventaja competitiva, en una nueva economía dirigida por los datos. Estos problemas, atacados de forma individual, ofrecen interesantes escenarios de investigación y mejora, pero considerados de forma conjunta revelan una realidad aún más interesante, donde se hace evidente que el total de las partes es más que la suma de las mismas, revelando relaciones y sinergias entre los diseños de arquitecturas e interfaces, el modelado de los datos, la seguridad e incluso la distribución y orquestación de tareas. Este trabajo de tesis doctoral explora estos aspectos de una manera holística, integrando tecnologías y estándares existentes en el diseño y construcción de arquitecturas de datos para IoT seguras e interoperables, considerando modelado y representación ontológica de los datos y explorando también la distribución y orquestación de tareas entre el borde y la nube. Como resultado, se presentan tres contribuciones principales, orientadas a la exploración de las arquitecturas interoperables y seguras, la distribución y orquestación de tareas entre el borde y la nube y finalmente sobre la representación de conceptos de seguridad y privacidad de los datos en este nuevo paradigma. En estas contribuciones se ofrecen diversos escenarios y bancos de prueba de las mismas, demostrando su relevancia y valor de cara al desarrollo y avance de estas tecnologías.

  • English

    The Internet of Things (IoT) is presented as a new information systems paradigm, capable of helping with a number of the difficult challenges faced by our modern society. From the fight against climate change to progress towards achieving the right to a dignified and happy life, this new paradigm poses not only possibilities but also numerous technological challenges. Data privacy and security face new problems in such a dynamic environment as the IoT, where data flows rapidly from producers to consumers, is processed by intermediaries and its value increases thanks to relationships between data from different sources. Where the search for said data and its understanding is a challenge and where huge data volumes require the use of automated processing and the application of artificial intelligence techniques. Where the volume of data can strain the distribution networks and the latency requirements can be high, novel strategies must be applied for the processing of said data locally or close to where it is produced. Where the ability to easily, quickly and securely interconnect platforms and systems represents a competitive advantage in a new data-driven economy. These problems, when tackled individually, offer interesting research and improvement scenarios, but when considered as a whole they reveal an even more interesting reality, where it becomes evident that the total of the parts is more than the sum of them, revealing relationships and synergies between architecture and interface designs, data modeling, security, and even the distribution and orchestration of tasks. This doctoral thesis explores these aspects in a holistic way, integrating existing technologies and standards in the design and construction of secure and interoperable data architectures for IoT, considering ontological data modeling and representation and exploring task distribution and orchestration between edge and the cloud. As a result of this work, three main contributions are presented, oriented to the exploration of interoperable and secure architectures, the distribution and orchestration of tasks between the edge and the cloud and finally on the representation of security and data privacy concepts in this new paradigm. These contributions offer various scenarios and test benches for them, demonstrating their relevance and value for the development and advancement of these technologies.