CloudRoom: Una Plataforma Universitaria Social, Semántica y Ubicua

Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos
Universidad Politécnica de Madrid

TRABAJO FIN DE GRADO

CloudRoom
Una Plataforma Universitaria Social, Semántica y Ubicua
Autor: Francisco Javier Sánchez Carmona
Directora: Sonia de Frutos Cid

Contenidos
1. Motivación

2. Objetivos
3. Fundamentos Tecnológicos
4. Planteamiento del Problema
5. Solución Propuesta
6. Conclusiones
7. Líneas Futuras

CloudRoom - Francisco Javier Sánchez Carmona

2

Motivación
Internetificación


4

Motivación
Computación Móvil
• Internet está independizándose de los ordenadores

• Cada vez mayor capacidad de cómputo
• Conexiones de 4ª Generación (4G)
• Internet of Things


5

Motivación
Redes Sociales y Web Semántica
• Información gigantesca desestructurada e inconexa

• Redes Sociales
• Ricas en conexiones de los datos

• Soluciones
• Tecnologías semánticas

Facebook Open Graph

Twitter Interest Graph

Google Knowledge Graph
6

Motivación
Cloud Computing
• Utility Computing
• La computación como suministro
• Como la electricidad, el agua o el teléfono
• Cloud Computing
• Una idea antigua rebautizada
“If computers of the kind I have advocated become the computers
of the future, then computing may someday be organized as a
public utility just as the telephone system is a public utility... The
computer utility could become the basis of a new and important
industry.”
—John McCarthy, discurso en el centenario del MIT en 1961

7

Motivación
Massive Open Online Courses (MOOC)
• Educación aumentada tecnológicamente

• Cursos Online Masivos y Abiertos
• Metodología
•
•
•
•

Curso con una estructura temporal definida
Número de estudiantes ilimitado
Impartido vía Internet
Materiales accesibles de forma gratuita


8

Motivación
Principales Plataformas
• Creadas por prestigiosas
Universidades
• En España
• MiriadaX

• Para el futuro
• Mooc.org (Google)


9

Objetivos
• Plataforma MOOC desplegada en Cloud

• Aplicación Software as a Service (SaaS)
• Social
• Multidispositivo (PC, Tablet, Smartphone …)
• Semántica de los datos almacenados
• Escalable y elástica


11

Fundamentos tecnológicos


13

Planteamiento del Problema
• Concepción del producto desde la etapa inicial
• Poca experiencia y conocimiento
• Plataformas MOOC
• Redes Sociales

• Técnicas de Interacción Persona-Ordenador
• Técnicas ágiles de análisis de requisitos

• ERS
•
•
•
•

Gestión de la Interfaz Principal
Gestión de Cursos
Interacciones Sociales
Acceso a cursos, instituciones, usuarios …


15

Solución Propuesta
Metodología y Ciclo de Vida
• Ciclo de vida iterativo e incremental

• Metodología personalizada
• Métodos ágiles de Ingeniería del Software

• Gestión de Configuración
• Integración continua

Bitbucket
• Código


Dropbox
• Documentación

17

Solución Propuesta
Arquitectura del Software
• Todas las capas del sistema
desacopladas
• Front-end de Back-end
• Facilita la creación de nuevos clientes
(Android, iOS …)

• Capa de datos del servicio web

• Balanceo de carga
• Servidores de respaldo

• Escalabilidad

18

Solución Propuesta
Modelo de Datos
• Aplicación centrada en los datos

• Ingente cantidad de datos (Big Data)
• Muy variados (Texto, Videos, Fotos)
• Generados a gran velocidad
• Proporcionan un gran valor

• Persistencia Poliglota
• Sesiones en BBDD Clave-Valor
• Datos sociales en BBDD de Grafos


19

Solución Propuesta
Modelo de Datos
• Almacenamiento de sesiones
• Información volátil
• Accedida potencialmente millones de
veces
• Base de Datos NoSQL Redis
• Clave-Valor
• Altamente escalable
• Muy rápida para el dominio escogido


20

Solución Propuesta
Modelo de Datos
• Clasifican la información

• Modelan conceptos de forma
natural
• Proporcionan semántica a los
datos
• Una Red Social es un Grafo


21

Solución Propuesta
Modelo de Datos
• Modelo de Redes Semánticas


22

Solución Propuesta
Modelo de Datos
• SGBD Neo4j

• Grafo de propiedades etiquetado
• Esquema opcional
• Compatible con Tripletas (RDF)

• Consultas
• Lenguaje declarativo Cypher

• Escala hasta 32.000 M de Nodos

• Capaz de recorrer 1M de Nodos/s


23

Solución Propuesta
Modelo de Datos
• Modelo de diseño Neo4j

• Etiquetas ayudan a clasificar e
indexar
• Clases y Subclases

• Relaciones modelan
conceptos


24

Solución Propuesta
Back-end


25

Solución Propuesta
Back-end
• Servicio web con API REST
• Express.js

• Acceso a la capa de datos vía REST
• Implementación
• Javascript del lado del servidor (Node.js)
• Modelo de entrada/salida no bloqueante
• Concurrencia asíncrona sin threads
• Aplicaciones en red altamente escalables


26

Solución Propuesta
Front-end


27

Solución Propuesta
Front-end
• Interfaz web con Responsive Web Design
• Proporciona cliente multidispositivo

• Lógica de la interfaz en Javascript
• Framework Modelo Vista Controlador
• Cliente REST


28

Solución Propuesta
Front-end


29

Solución Propuesta
Despliegue en Amazon Web Services
• Balanceo de carga elástico
• Auto escalado dinámico
• Dos zonas de disponibilidad
• Tolerancia a fallos

• Alta disponibilidad de
Contenido
• Amazon CloudFront (CDN)

• Almacenamiento de objetos
estáticos
• Amazon S3

30

Solución Propuesta
Despliegue en Amazon Web Services
• Dos modos Maestro/Esclavo

• Neo4j
• Datos replicados
• Alta disponibilidad

• Redis
• Datos particionados y
replicados
• Tolerancia a fallos
• Alta disponibilidad


31

Conclusiones
• Proyecto integral de Ingeniería en Informática
• Mayoría de áreas de conocimiento tratadas
• Valoración de amplia gama de tecnologías

• Trabajo centrado en diseño escalable y elástico

• Idea original propuesta
• Dificultad inherente
• Ambiciones que exceden el tiempo dado


33

Líneas Futuras
Buscador Semántico
• Al estilo Facebook Graph Search
• Consultas de la BBDD en lenguaje natural
• Ya se han iniciado las investigaciones


35

Líneas Futuras
Otras funcionalidades
• Motor de recomendaciones
• De cursos, de estudiantes para empleos

• Funcionalidades educativas
• Clases en video
• Automatización de las evaluaciones
• Fórmulas colaborativas

• Certificados firmados
• Chat Social


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