Título: «Evaluación y selección de servicios heterogéneos utilizando Razonamiento Basado en Casos (CBR) y un Metamodelo SoaML”
Tesista: Cristian Mora
Directores: Dr. Martín Garriga – Lic. Alan De Renzis
Carrera: Licenciatura en Ciencias de la Computación
Día: 18 de junio de 2019
Una práctica común para el desarrollo de software es reusar funcionalidad provista por terceras partes, lo cual no sólo ayuda a reducir los costos, sino también a enfocar el proceso de desarrollo en la funcionalidad principal del sistema. En esta tesis se profundizó sobre un Método de Evaluación y Selección de Servicios Web que tiene como objetivo asistir a los ingenieros de software en la construcción de Aplicaciones Orientadas a Servicios, proponiendo una mejora substancial de los mecanismos de evaluación y selección, y de su herramienta de soporte, utilizando Razonamiento Basado en Casos (CBR).
CBR proviene del campo de la Inteligencia Artificial y aporta algunos aspectos cruciales para resolver los problemas en la evaluación y selección de Servicios Web, principalmente en cuanto a la posibilidad de reusar la información y el conocimiento disponible de sucesivas ejecuciones para mejorar la solución de problemas futuros. Esto permitió combinar los mecanismos de evaluación de servicios existentes con la metodología CBR, dando lugar a un nuevo proceso de selección de servicios.
En trabajos previos se extendieron los mecanismos de evaluación para tratar los contratos de servicio como especificaciones independientes de la tecnología. Para ello, además de considerar las soluciones tradicionales como WSDL o WADL, se adoptó un Metamodelo basado en estándares (principalmente el perfil UML SoaML) para descripción de contratos de servicios. Sin embargo, existen aún limitaciones con respecto al tipo de descripciones de origen que se soportan (típicamente documentos WSDL). Por este motivo, en la presente tesis se implementaron herramientas automatizadas para realizar la derivación hacia el metamodelo de descripciones Swagger/OpenAPI: el lenguaje más utilizado para especificar servicios REST.
Finalmente se realizó una evaluación experimental a partir de la cual comprobamos que la utilización de CBR para evaluación y selección de Servicios Web mejora la visibilidad de los servicios relevantes – estas mejoras se expresan en términos de métricas del campo de Recuperación de Información como precision y recall. Definitivamente, contar con herramientas de evaluación y selección más precisas contribuye en gran medida a facilitar el desarrollo de Aplicaciones Orientadas a Servicios.
