Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Propiedades de Calidad de Servicio en el Descubrimiento de Recursos Grid
Año:2008

Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial

Datos
Descripción
Uno de los problemas abiertos en el contexto de las Arquitecturas Orientadas a Servicios es del descubrimiento de recursos y/o servicios adecuados para llevar a cabo una tarea determinada. Los proveedores de información Grid básicamente ofrecen información funcional sobre los recursos Grid que monitorizan, por lo que los modelos de información Grid básicamente representan esta información sintáctica, y los consumidores de información Grid usan normalmente dichas propiedades funcionales para seleccionar recursos. En la práctica, muchos trabajos se reinician debido a fallos en los recursos, aunque existen iniciativas que tratan de usar técnicas aisladas para manejar algunas propiedades de calidad de servicio. En el presente artículo se propone un nuevo enfoque para modelar recursos Grid junto con propiedades de calidad de servicio. Por un lado, este modelo está basado en una ontología desarrollada para integrar los modelos existentes tanto a nivel de representación de información Grid como de calidad de servicio en general. Por otro lado, también propone la creación de un sistema de medida - actualmente en desarrollo - para algunas propiedades de calidad de servicio (disponibilidad, rendimiento y fiabilidad).
Internacional
No
Nombre congreso
IV Jornadas Científico-Técnicas en Servicios Web y SOA (JSWEB2008)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Sevilla, España
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-84-691-6710-6
DOI
Fecha inicio congreso
29/10/2008
Fecha fin congreso
30/10/2008
Desde la página
164
Hasta la página
177
Título de las actas
Actas de las jornadas JSWEB2008

Esta actividad pertenece a memorias de investigación

Participantes

Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Ontology Engineering Group (LIA). Laboratorio Inteligencia Artificial. Grupo de Ingeniería Ontológica
  • Departamento: Inteligencia Artificial