eNMoLabs

Bienvenidos al proyecto eNMoLabs

Laboratorios remotos Eficacia Tolerancia a fallos Reconfiguración

 

Contexto

En la actualidad los laboratorios remotos y virtuales están migrando al paradigma de la computación en la nube. Por este motivo, aparecen nuevos retos de control y en la gestión de los laboratorios. A nivel de la red de comunicaciones podemos encontrar la tolerancia a fallos, la latencia en las comunicaciones y balanceo de la carga de trabajo. Ni los RLMS ni los LMS actuales han sido capaces de solventar estos retos de una manera completa y totalmente automática, ya que no están preparados para gestionar las comunicaciones entre laboratorios remotos y los componentes que los gestionan a nivel de las capas de red y de enlace de datos.

La computación en la nube introduce un cambio significativo en la forma en que los servicios de las TI se consumen y gestionan. De forma más precisa, servicios como almacenamiento, poder de cómputo, infraestructuras de red y aplicaciones se proporcionan de forma medible a través de Internet. En nuestro caso, los laboratorios remotos y virtuales. La dificultad de estos retos se ve incrementada con la combinación de la computación en la nube con el paradigma de IoT. Los dispositivos dentro de este contexto son incluso más complejos de manejar al disponer de una gran cantidad de componentes sensores captando información y actuadores ejecutando las ordenes procesadas en la nube.

De nuevo, uno de los retos que están presentes es la gestión eficiente de las comunicaciones, aún más si tenemos en cuenta que debemos ser capaces de manejar un conjunto masivo de datos, tanto a la hora de captar la información, como de procesarla en la nube y ejecutar las acciones correspondientes.

Objetivos del proyecto

Los objetivos generales son los siguientes:

  • Objetivo 1. Desarrollo/Adaptación de un conjunto de laboratorios remotos y virtuales..
  • Objetivo 2. Estudio de los requerimientos y diseño de un gestor de infraestructuras de laboratorios IoT.
  • Objetivo 3. Análisis de la información generada por los laboratorios IoT (Learning Analytics).
  • Objetivo 4. Provisión de calidad sobre el servicio prestado a los usuarios (e instituciones) por parte de los laboratorios IoT, en términos de tolerancia a fallos, latencia y balanceo de carga.
  • Objetivo 5. Establecimiento de distintos niveles de acceso a los servicios de la red de laboratorios, SLAs (Service Level Agreements).
  • Objetivo 6. Evaluación de las prestaciones de los laboratorios IoT, tanto desde el punto de vista del rendimiento como de los usuarios.