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Arquitecturas Emergentes para Gestión Integrada de Redes y Sistemas Distribuidos 1

Arquitecturas Emergentes para Gestión Integrada de Redes y Sistemas Distribuidos

Trabajo de Investigación tutelado

Autor: Rafael Fernández Gallego

Tutora: Dra. Genoveva López Gómez

INTRODUCCIÓN El impacto de las nuevas tecnologías de Internet sobre las empresas ha sido tal que ha

cambiado radicalmente el modo de operar de las mismas. A día de hoy, y con el fin de

satisfacer completamente sus objetivos de negocio, las empresas exigen redes de

comunicaciones y servicios muy avanzadas, convirtiéndolas en el núcleo de sus

operaciones. Para dar soporte a estos nuevos usos empresariales de las redes IP, los

administradores IT se esfuerzan por satisfacer la demanda de nuevos servicios de

modo que ejecuten de forma segura y fiable, garantizando tanto el ancho de banda

necesario como el comportamiento deseado de la red. Sin embargo, estas necesidades

son generalmente bastante complicadas de implementar e integrar mediante el uso de

los modelos de gestión de red tradicionales.

Es necesario llevar a cabo un cambio en la forma de entender la gestión de red

tradicional, de modo que se consiga que el administrador pueda monitorizar el estado

y el funcionamiento de la misma, pero visto a alto nivel. Por ello, una de las áreas en

las que más se está investigando actualmente y que se está destacando como la

alternativa a los métodos tradicionales de gestión es la Gestión basada en Políticas

[1][2][3]. Este modelo de gestión permite separar las reglas que rigen el

comportamiento del sistema de la funcionalidad proporcionada por el mismo. Esto

significa, por ejemplo, que es posible adaptar el comportamiento del sistema sin tener

que reprogramar ninguna de las funcionalidades subyacentes, además de poder aplicar


los cambios sin la necesidad de parar y rearrancar el sistema. La Gestión basada en

Políticas se centra en los usuarios y en los servicios y no en las interfaces y en los

dispositivos, permitiendo por ejemplo la creación de usuarios asociados a cierto rol de

modo que puedan acceder o no a un determinado recurso.

Por otro lado, las herramientas de gestión pasan a ser las encargadas de conseguir el

rendimiento y la disponibilidad adecuada de los sistemas de la empresa para alcanzar

de esta forma los objetivos de negocio, y la forma de lograr este objetivo ha de ser a

través de un comportamiento “inteligente”. El paradigma de Agentes Autónomos es

una tecnología de computación distribuida que puede ayudarnos a la hora de tratar

estos requisitos relativos a comportamiento inteligente. Si el sistema de una empresa

se cae por el motivo que sea, el tiempo que permanezca en ese estado ha de ser

mínimo, y por ello la respuesta o acción correctiva que se necesita ha de ser lo más

rápida posible. Esta es la razón por la que un elemento imprescindible en la gestión es

la monitorización de la disponibilidad y del rendimiento del sistema con el objetivo de

detectar anomalías tan pronto como ocurran y tomar rápidamente las decisiones

adecuadas para corregirlas. Uno de los objetivos a conseguir es hacer que las

herramientas de gestión sean capaces de predecir los fallos y de tomar aquellas

decisiones necesarias antes de que ocurra cualquier imprevisto, evitando de esta

manera el influir negativamente en el negocio. Para conseguir este objetivo será

necesario disponer de una representación formal del sistema gestionado para

posteriormente dotarla de los datos obtenidos por la monitorización y poder predecir

fallos y poder actuar coherentemente. Será necesario utilizar tecnologías de la Web

Semántica como son las ontologías y los lenguajes de reglas para extraer y gestionar

conocimiento acerca del sistema (obtener una representación formal del sistema

dotada de la semántica necesaria para poder razonar de forma automática sobre él),

además de dotarle de la posibilidad de ejecutar acciones (reglas) cuando se den ciertas

condiciones. Las herramientas de gestión que resuelvan este problema tendrán

comportamiento autonómico [4].

Por tanto, en este trabajo de doctorado, el problema que nos planteamos es el de

asentar las bases para desarrollar en una futura tesis doctoral un marco de trabajo o

framework de gestión semántico basado en políticas, que aporte la funcionalidad

necesaria para traducir de forma automática las reglas de negocio en comandos

operacionales de bajo nivel, ejecutables directamente en los dispositivos gestionados.

Además, el framework debe presentar un comportamiento autonómico, capaz de

monitorizar el sistema entero en busca de las condiciones necesarias en las que se

pueden dar posibles fallos y reaccionar con la suficiente antelación para adaptar el

comportamiento del sistema y poder evitar así los estados no deseados del mismo.


En los apartados siguientes se presentarán a grandes rasgos los conceptos principales

de la Gestión basada en Políticas, la Computación Autonómica, la Tecnología de

Agentes Autónomos y la Web Semántica, y se mostrará un primer esbozo del

framework de gestión propuesto.

GESTIÓN BASADA EN POLÍTICAS La gestión basada en políticas (PBN, del inglés Policy‐Based Networking) [3] supone un

cambio importante en la forma en que se ha venido concibiendo tradicionalmente la

gestión de red. En lugar de concentrarse en los dispositivos e interfaces de red o en los

propios sistemas distribuidos, centra su atención en los usuarios y los servicios

ofrecidos. Con este fin, el modelo de gestión PBN se propone capturar y definir de

manera formal las reglas de negocio en forma de requisitos al más alto nivel y

establecer un proceso determinista de traducción de estos requisitos a políticas

específicas que liguen las necesidades del negocio con un comportamiento coherente

de la red y de los sistemas distribuidos, definido a alto nivel. El sistema de gestión

basado en políticas se encargará entonces del proceso de transformación de éstas

políticas en representaciones operacionales aptas para ser interpretadas por los

agentes de gestión que operan en los dispositivos de red y cuyos modelos de

información se pueden corresponder a cualquiera de las arquitecturas de gestión

tradicionales. Este proceso recibe el nombre de “Refinamiento de Políticas” (en inglés

Policy Refinement) [5] y se corresponde por si sólo con un área de investigación

novedosa. Por tanto, un sistema de gestión basado en políticas no constituye en sí

mismo una arquitectura y sí un marco de trabajo que debe ser integrado en los

sistemas de gestión utilizados de forma regular. Aun así, es posible hablar de PBN en

función de un modelo de información y un modelo organizativo.

El modelo de información debe proporcionar además un lenguaje de especificación de

políticas que permita representar los requisitos y las funciones de negocio con

independencia del dispositivo final. El lenguaje debe por tanto permitir abstraer las

especificaciones de las políticas de los comandos de configuración específicos del

elemento gestionado, así como asegurar la consistencia de las políticas. Este último

punto conlleva la necesidad de ofrecer un mecanismo de resolución de conflictos. El

lenguaje de especificación es el elemento del modelo que más atención está

recibiendo últimamente [6].

El modelo organizativo de PBN proporciona un marco para la administración, gestión y

distribución de las políticas en el sistema de gestión. El IETF ha desarrollado un

protocolo para distribución de políticas denominado COPS (Common Open Policy

Service). El modelo de cooperación entre las diferentes entidades participantes (PDPs,

PEPs y agentes) es de tipo jerárquico y se basa en delegación por dominios. La


información de políticas se almacena en un conjunto de bases de políticas (MPBs)

organizadas según dominios. Cada agente PDP extrae las políticas almacenadas en la

base de políticas (MPB) de la que es responsable y efectúa un proceso de toma de

decisiones. Los PDPs envían entonces estas decisiones, expresadas aún con

independencia del dispositivo a los PEP asociados, que se encargan de traducirlas en

operaciones o comandos específicos para una tecnología concreta y según modelo de

información de los agentes que actúan en los recursos gestionados por dichos PEPs.

Un sistema de red basado en políticas debe cumplir con unos requisitos necesarios

para satisfacer sus principios subyacentes. Los principales se comentan a continuación:

• Un Modelo de Información extensible tanto para los elementos de red, como

para los servicios, redes y clientes de la red. El modelo de información sobre el

que nos basaremos es el Common Information Model (CIM) [7]. Los artículos

[8] y [9] se corresponden con trabajo realizado en este ámbito.

• Un lenguaje de especificación de Políticas capaz de representar los requisitos

del negocio de manera formal e independiente tanto de dispositivos como de

marcas. Lo ideal sería disponer de un lenguaje capaz de representar fielmente

las reglas de negocio de la empresa, las cuales están al más alto nivel de

abstracción, y disponer de los medios necesarios para traducir esas reglas en

comandos de configuración concretos de los dispositivos y ejecutarlos. Sin

embargo, casi todos los lenguajes de políticas y de reglas actuales [10] [11] [12]

[13] han sido concebidos a un nivel inferior al que se necesitaría, haciendo que

la traducción de las reglas de negocio a políticas de dichos lenguajes sea

compleja. Por suerte, están apareciendo nuevos lenguajes específicos para

representar las reglas de negocio en alto nivel, como por ejemplo SBVR [14]

que nos servirán para nuestro propósito.

• Una forma escalable de traducir esas políticas independientes de dispositivo y

marca, de alto nivel, representadas en SBVR por ejemplo, en políticas o reglas

de bajo nivel, directamente ejecutables en los dispositivos. El refinamiento de

políticas se encargará de esta tarea.

• Un framework escalable de administración, gestión y distribución de políticas.

El Internet Engineering Task Force (IETF) ha definido las bases de dicho

framework [15] y ha desarrollado el protocolo Common Open Policy Service

(COPS) [16] para la distribución de políticas.

• Medios para detectar y resolver conflictos entre políticas. Esta será una tarea

compleja, ya que se tendrán que validar las políticas para ver si son

consistentes en sí mismas, para ver si son consistentes respecto a las demás,

para ver si son consistentes con los dispositivos y con las configuraciones de la


red, y para ver si una vez ejecutadas tendrán el efecto deseado. Estas tareas

son parte del refinamiento de políticas.

• Otros requisitos más avanzados serían el descubrimiento automático de las

características de los elementos de red, comportamiento cooperativo entre

PDPs, etc…

TECNOLOGÍA DE AGENTES AUTÓNOMOS Hasta este punto se han explicado los conceptos básicos de la Gestión basada en

Políticas y se ha visto porqué va a tener un rol importante en la gestión de red actual.

Sin embargo, PBN es una tecnología nueva, prácticamente sin probar, y que pretende

hacer frente a unos requisitos los cuales todavía no son soportados por las tecnologías

de computación distribuida actuales.

La computación basada en Agentes, y más concretamente la investigación en sistemas

multiagente, se está abriendo camino en el desarrollo de nuevas técnicas para dar

soporte a las necesidades asociadas con las nuevas infraestructuras de

comunicaciones: gestión automática, lenguajes y protocolos que posibilitan la

comunicación entre sistemas autónomos, frameworks para la cooperación y la

negociación entre distintas partes interesadas en lo mismo, etc… La tecnología basada

en agentes es el enfoque más prometedor con los que enfrentarse a los principios

subyacentes de la gestión basada en políticas.

El concepto de agente autónomo tiene muchas definiciones. Algunas de las más

representativas se encuentran en [17]. En nuestro contexto, un agente autónomo

puede ser definido como una entidad software que, situada en un entorno complejo y

dinámico del cual es parte, es capaz de actuar de manera autónoma y flexible para

conseguir los objetivos para los que fue diseñado. Gracias a su autonomía, son capaces

de actuar sin intervención externa, controlando su propio estado y su

comportamiento. Este comportamiento se encuentra equilibrado entre su

componente reactivo, el cual es capaz de percibir del entorno y responder de forma

adecuada a los cambios del mismo, y su componente proactivo, el cual le permite

tomar la iniciativa en pro de sus objetivos. Es de especial importancia su sociabilidad,

la cual hace referencia a su capacidad de entender y razonar acerca de los objetivos de

otros agentes y comunicarse, negociar y cooperar con ellos para conseguir objetivos,

bien comunes o bien individuales. Otras propiedades de los agentes son la movilidad,

la tolerancia a fallos, la posibilidad de actuar en representación del usuario, la

capacidad de aprender y adaptarse al entorno, así como la capacidad de razonamiento

orientado al dominio.

La arquitectura propuesta en este trabajo hará uso de los agentes autónomos con el

fin de dar soporte a la gestión automática, a la gestión cooperativa entre distintos


dominios, etc., además de dar soporte básico al comportamiento autonómico del

sistema.

En el apartado siguiente se describen los conceptos fundamentales de la computación

autonómica, cuyos fundamentos están claramente relacionados con los de las

tecnologías de agentes autónomos.

COMPUTACIÓN AUTONÓMICA Los sistemas de computación autonómica [18] son aquellos que tienen la capacidad de

gestionarse por sí mismos y adaptarse de forma dinámica a los cambios, de acuerdo

con las reglas de negocio y los objetivos existentes. Los sistemas autogestionados

pueden llevar a cabo actividades de gestión basadas en situaciones que ellos mismos

perciben u observan dentro del entorno IT. En vez de ser los profesionales del IT

quienes inicien las actividades de gestión, es el sistema el que se observa a si mismo y

actúa consecuentemente. Esto le permite al profesional IT centrarse en otras tareas de

alto valor mientras que la tecnología es la que gestiona las operaciones más

mundanas.

La auto‐gestión exige que las herramientas que quieran ser consideradas como

autonómicas asuman cuatro características importantes: auto‐configuración, auto‐

recuperación, auto‐optimización y auto‐protección.

Figura 1. Características de la Computación Autonómica

Auto‐configuración (Self‐configuring)

Gracias a la capacidad de auto‐configuración “al vuelo” de un sistema, un entorno IT

puede adaptarse inmediatamente, y con la mínima intervención humana posible, al

despliegue de nuevos componentes o cambios en el propio entorno. La adaptación

dinámica ayuda a verificar de forma continua la fortaleza y la productividad de la

infraestructura e‐business, a menudo el único factor determinante entre el

crecimiento del negocio o el caos.


Auto‐recuperación (Self‐healing)

Los entornos IT dotados de auto‐recuperación pueden detectar operaciones

incorrectas (bien proactivamente a través de predicciones o bien de otras formas) e

iniciar a continuación las acciones correctivas oportunas sin afectar al correcto

funcionamiento de las aplicaciones del sistema. Una acción correctiva podría significar

que un elemento altere su propio estado o influya sobre otros elementos del entorno

provocando cambios en ellos. Las operaciones del día a día de la empresa no deben

tambalearse o fallar por culpa de diversos eventos a nivel de componentes. El entorno

IT debe hacerse más resistente y fiable gracias a que los cambios llevados a cabo

reducen o ayudan a eliminar el impacto sobre el negocio tras un fallo de un

componente.

Auto‐optimización (Self‐optimizing)

La auto‐optimización hace referencia a la habilidad de los distintos entornos IT de

maximizar de forma efectiva la reserva de recursos y su utilización para satisfacer la

demanda del usuario final con la mínima intervención humana posible. En un futuro

cercano, los componentes auto‐optimizables tratarán de facilitar la complejidad de la

gestión del rendimiento del sistema, mientras que en un futuro algo más lejano, su

misión será la de aprender de la experiencia y de forma proactiva y automática,

ajustarse a si mismos para dar lo máximo de si, en beneficio de la empresa. La auto‐

optimización verifica el nivel de QoS óptimo tanto para los usuarios del sistema como

para sus clientes. El correcto funcionamiento del sistema acorde a las pautas

establecidas en las reglas de negocio o en la SLA correspondiente recae directamente

en esta propiedad

Auto‐protección (Self‐protecting)

El objetivo de la auto‐protección es la de permitir que el entorno IT proporcione la

información exacta a los usuarios correctos en el momento oportuno, a través de

acciones que garanticen un acceso a la información en función del rol del usuario y de

las políticas de seguridad preestablecidas con anterioridad. Un entorno IT dotado de

auto‐protección puede detectar comportamientos hostiles o intrusivos dentro del

sistema y ejecutar las acciones necesarias para protegerse de los intentos no

autorizados de acceso, de los virus, de los ataques de denegación de servicio, y de los

fallos en general. La capacidad de auto‐protección permite a las empresas ejecutar de

forma consistente políticas de seguridad y privacidad, reducir los costes de

administración de seguridad… La auto‐protección también se encarga de tareas

relacionadas con la prevención de condiciones que puedan sobrecargar el sistema y

poner en peligro la integridad del mismo.


Todas aquellas herramientas que cumplan estos cuatro requisitos podrán decir que

tienen comportamiento autonómico. Sin embargo, a la hora de monitorizar el sistema

no es suficiente con recoger datos en bruto para concluir algo en relación a la salud del

sistema, si no que es necesario relacionar esos datos con el conocimiento del dominio

y poder de esta manera responder a preguntas como: ‘¿Hay algún cuello de botella?’,

‘¿Cuál es la causa?’, ‘¿Cómo lo soluciono?’. Esto, a día de hoy, lo hace el administrador

de sistemas, pero el objetivo es el de conseguir que sean las propias herramientas de

gestión de sistemas las que lo hagan automáticamente.

Figura 3. Estructura de un elemento autonómico.

La figura 3 muestra la estructura típica de un elemento autonómico [19]. Dicho

elemento consistirá en uno o más elementos gestionados acoplados mediante un

único gestor autonómico que los controla y los representa. Desde este punto de vista,

el sistema puede equipararse a un sistema multiagente, donde cada elemento

gestionado con comportamiento autonómico se correspondería con un agente

autónomo, capaz de recibir información de su entorno, razonar acerca de ella,

reaccionar ante ciertos eventos, llevar a cabo acciones que eviten la aparición de

estados no deseados de forma proactiva, comunicarse y cooperar con el resto de

elementos gestionados, siempre en pro de un objetivo común: mantener el

comportamiento y el rendimiento del sistema acorde con lo establecido en una SLA o

en las reglas del negocio.


En el apartado siguiente se muestra cómo será el marco de trabajo autonómico de

gestión semántica basado en políticas.

FRAMEWORK DE GESTIÓN PROPUESTO A la hora de realizar el diseño del framework autonómico de gestión semántica basado

en políticas, se ha intentado respetar al máximo los términos generalmente usados. La

figura siguiente muestra los elementos principales de dicho framework, así como sus

relaciones funcionales.

Figura 2. Framework de gestión propuesto

La consola de políticas sirve como interfaz entre el administrador de red y el resto del

sistema basado en políticas. Desde ella el administrador podrá modelar las políticas

que regirán el sistema haciendo uso del lenguaje de reglas de negocio de alto nivel

SBVR. Esta consola incluirá además una herramienta de gestión de políticas

responsable de (1) traducir automáticamente las reglas generadas en SBVR a una

representación compatible con la ontología de dominio utilizada por el sistema y más

concretamente en este caso, por el módulo de almacenamiento de políticas MPKB, (2)

asegurar la consistencia de las políticas editadas, y (3) almacenar las políticas en el

MPKB y/o transmitírselas directamente a los agentes PDP implicados.

Como se ha mencionado anteriormente, el propósito principal de la Base de

Conocimiento de Políticas de Gestión (Management Policy Knowledge Base, MPKB) es

el de almacenar las reglas/políticas creadas desde la consola de políticas utilizando el

lenguaje de reglas SWRL [12], lenguaje basado y situado sobre el lenguaje de


ontologías OWL [20], que asegura la total integración con el modelo ontológico elegido

para representar el sistema.

Debido a que el sistema puede extenderse a lo largo de varios dominios

administrativos, cada uno de ellos con su propia representación ontológica, es

necesario disponer de agentes PVP (Punto de Validación de Políticas o Policy Validation

Point) los cuales están encargados de mediar entre los diferentes MPKB desplegados

por el sistema con el propósito inferir y resolver conflictos e inconsistencias entre

políticas de distintos dominios.

Cada Agente PDP (Policy Decision Point) extrae las políticas independientes de

dispositivo almacenadas en el MPKB al que está asociado, y realiza las decisiones

necesarias acerca de cómo convertirlas en políticas dependientes de dispositivo que

los Agentes PEP (Policy Enforcement Points) entienden. Los agentes PDP son también

responsables de la detección y resolución de conflictos en su proceso de toma de

decisiones.

En los modelos de gestión de red tradicionales, los dispositivos de red procesan el

tráfico basándose en unas configuraciones que reciben desde su consola de gestión,

sin tener la capacidad de informar de forma proactiva de los cambios en la red y del

estado del dispositivo, o de solicitar nuevas configuraciones. Esta es la razón por la que

en los frameworks PBN aparecen las figuras del PDP y de PEP, para traducir las

decisiones en órdenes específicas para los dispositivos y ejecutarlas. En estos

frameworks, los PDPs deben saber y ser capaces de razonar por adelantado acerca de

las características individuales y de los algoritmos soportados por los diferentes PEPs

que controlan, los cuales pueden cambiar dinámicamente.

El framework propuesto proporciona un método escalable de traducción de las

políticas de alto nivel en comandos operacionales de bajo nivel. Los agentes PEP

exhiben un comportamiento proactivo, dirigido por los objetivos, permitiendo a los

PDPs la distribución de políticas de alto nivel como objetivos, esperando que los

agentes PEP sepan cómo conseguir esos objetivos de forma proactiva, generando los

comandos de configuración específicos. Es decir, los agentes PDP envían el “que”

esperando que los agentes PEP sepan obtener el “cómo”. Por ello, cada elemento de

red gestionado ha de tener un agente PEP asociado, encargado de convertir las

decisiones generadas y distribuidas por un agente PDP en unos ficheros de

configuración que el elemento gestionado bajo su control entienda.

En este punto hay que destacar que el framework que se propone podrá ser

implementado como un sistema de gestión independiente, por encima de una

plataforma de gestión abierta basada en arquitecturas estandarizadas y utilizando

modelos de información como CIM o PCIM. En la figura 2 se muestran las relaciones

entre los agentes PEP y los agentes de gestión basados en CIM/PCIM. Estos agentes no


son agentes autónomos en el sentido propuesto en [21], luego no estarían en el

ámbito del framework propuesto. CIM es el modelo de información más utilizado

últimamente gracias a su mayor expresividad respecto a otros modelos de información

y la posibilidad de diseñar los elementos gestionados de forma gráfica [22]. Por tanto,

los ficheros de configuración creados por el PEP deberán ser transmitidos a estos

agentes de gestión para poder ser ejecutados en el elemento gestionado. [8] y [9]

muestran trabajo ya realizado por el autor en esta área.

Los agentes PEP son también los responsables de interactuar, de forma proactiva, con

su agente PDP asociado para comunicarle los cambios en los estados de la red.

Además, resuelven los conflictos locales de las políticas, y tienen la responsabilidad de

informar a su agente PDP correspondiente de aquellas políticas o decisiones que no

pueden ser ejecutadas debido a que el dispositivo de red asociado no soporte ciertas

características. Esto conlleva la necesidad de disponer de mecanismos de verificación

de políticas, así como de viabilidad de las mismas.

Debido a que las políticas son dinámicas, y pueden cambiar en cualquier momento, los

PEPs necesitan actualizar sus reglas de ejecución para adaptarse a los nuevos

requisitos. El framework deberá tener medios para tratar con la flexibilidad y el

dinamismo requerido, a través de bases de reglas flexibles que puedan ser actualizadas

en combinación con motores de inferencia.

Otro punto importante a tratar es que la arquitectura PBN tradicional no proporciona

medios para el comportamiento colaborativo entre PDPs y PEPs a la hora de tomar

decisiones o ejecutar políticas, respectivamente, de forma cooperativa distribuida. El

framework propuesto proporcionará submodelos de cooperación basados en

Lenguajes de Comunicación de Agentes (ACL) [23], esquemas de negociación

automática [24] y protocolos de interacción de agentes que puedan satisfacer la

necesidad de cooperación en entornos heterogéneos. [25] muestra trabajo ya

realizado por el autor en este campo.

CONCLUSIONES La inclusión de las políticas dentro de la gestión de red tradicional persigue el añadir

más inteligencia y flexibilidad a las operaciones de gestión con vistas a (a) ser capaces

de traducir los requisitos del negocio en políticas concretas que enlacen las

necesidades del negocio con el comportamiento deseado de la red, (b) tomando las

decisiones correctas de configuración de los elementos de red basándose en dichas

políticas, y (c) permitiendo finalmente su ejecución dentro de los dispositivos de red.

El objetivo del framework propuesto es el de utilizar agentes inteligentes autónomos

como componentes de la arquitectura PBN – como PDPs o PEPs –, para ayudar en la

creación de un sistema autonómico, capaz de autogestionarse, y que cumpla con los


requisitos anteriores dando lugar a un sistema de Refinamiento de Políticas. El

enfoque mostrado afronta la creciente demanda de flexibilidad, configuración

automática y posibilidades de cooperación entre sistemas de gestión de red.

LOGROS OBTENIDOS Gracias al planteamiento y a la realización de este trabajo de doctorado, han sido

publicados los siguientes artículos en congresos y journals internacionales.

• F. Alonso, R. Fernández, S. Frutos, and J. Soriano, “Semantic Modeling of

Management Information: Enabling Automatic Reasoning on DMTF‐CIM”,

Transactions on Engineering, Computing and Technology, vol.11, February,

2006, ISSN 1305‐5313.

• F. Alonso, R. Fernández, S. Frutos, and J. Soriano, “Defining a Semantic Web‐

based Framework for Enabling Automatic Reasoning on CIM‐based

Management Platforms”, International Journal of Computer Science, Volume 1,

Number 2, 2006, pp. 99‐110, ISSN 1306‐4428

• F. Alonso, R. Fernández, S. Frutos, and J. Soriano, “Engineering Agent

Conversations with the DIALOG Framework”, in proceedings of the Fourth

German Conference in Multiagent System Technologies, MATES 2006, K.

Fischer et al. (Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence 4196, pp. 24–36,

2006. Springer‐Verlag Berlin, Heidelberg, 2006.

REFERENCIAS [1] B. Alpers and H. Plansky, “Domain and Policy Based Management: Concepts and

Implementation Architecture”, IEEE/IFIP Workshop on Distributed Systems

Operations and Management, Toulouse, Oct. 1994.

[2] M. Sloman “Policy Driven Management for Distributed Systems”, in Malek, M.

(editor), Journal of Network and Systems Management, volume 2, Nº 4, pages 333‐

360, Plenum Publishing Corporation, 1995.

[3] D. C. Verma. “Policy‐Based Networking. Architecture and Algorithms”. New Riders

Publishing, 2001.

[4] Autonomic Computing Concepts. IBM E‐Business publication G325‐6904‐00.

[5] J.Moffett and M.S.Sloman (1993). “Policy Hierarchies for Distributed

SystemsManagement” IEEE Journal on Selected Areas in Communications 11 (9‐

Special Issue on Network Management): 1404‐14, 1993.


[6] N.C. Damianou. “A Policy Framework for Management of Distributed Systems”.

PhD thesis, Imperial College of Science, Technology & Medicine, University of

London, Department of Computing, 2002.

[7] DMTF Standards, “Common Information Model (CIM)”,

http://www.dmtf.org/standards/standard_cim.php.

[8] F. Alonso, R. Fernández, S. Frutos, and J. Soriano, “Semantic Modeling of

Management Information: Enabling Automatic Reasoning on DMTF‐CIM”,

Transactions on Engineering, Computing and Technology, vol.11, February, 2006,

ISSN 1305‐5313.

[9] F. Alonso, R. Fernández, S. Frutos, and J. Soriano, “Defining a Semantic Web‐based

Framework for Enabling Automatic Reasoning on CIM‐based Management

Platforms”, International Journal of Computer Science, Volume 1, Number 2, 2006,

pp. 99‐110, ISSN 1306‐4428

[10] N. Damianou, N. Dulay, E. Lupu, M Sloman, “The Ponder Specification Language”,

Workshop on Policies for Distributed Systems and Networks (Policy2001), HP Labs

Bristol, 29‐31 Jan 2001.

[11] J. Lobo, R. Bhatia, S. Naqvi, "A Policy Description Language", proceedings AIII,

1999, Page(s) 291‐298.

[12] I. Horrocks, P. F. Patel‐Schneider, H. Boley, S. Tabet, B. Grosof, and M. Dean.

“SWRL: A semantic web rule language combining OWL and RuleML”. W3C Member

Submission, 21 May 2004

[13] The RuleML Initiative, http://www.ruleml.org/.

[14] The First Interim Specification document of the Semantics of Business Vocabulary

and Business Rules (SBVR) standard. http://www.omg.org/docs/dtc/06‐03‐02.pdf

[15] Policy Framework (policy). http://www.ietf.org/html.charters/policy‐charter.html

[16] The COPS (Common Open Policy Service) Protocol.

http://www.ietf.org/rfc/rfc2748.txt

[17] S. Franklin and A. Graesser: "Is it an Agent, or just a Program?: A Taxonomy for

Autonomous Agents", in proceedings of the Third International Workshop on Agent

Theories, Architectures, and Languages, Springer‐Verlag, 1996.

[18] The IBM Autonomic Computing Initiative. http://www.ibm.com/autonomic/

[19] J.O. Kephart and D.M. Chess, “The Vision of Autonomic Computing”, Computer,

vol. 36, no. 1, pp. 41‐‐50, Jan. 2003.

[20] P. F. Patel‐Schneider, P. Hayes, and I. Horrocks. “OWL Web Ontology Language

Semantics and Abstract Syntax”, W3C Recommendation, 10th February 2004.


[21] M. Wooldridge and N. Jennings, “Agent Theories, Architectures and Languages: A

Survey". Proceedings of the ECAI‐94: Workshop on Agent Theories, Architecture

and Languages, Springer‐Verlag, Berlin, Germany, 1995

[22] SEMANA Project Web Site. Computer Networks & Web Technologies Lab.

Available at http://hydra.ls.fi.upm.es/research/conwetlab

[23] T. Finin, R. Fritzson, D. McKay and R. McEntire, “KQML as an Agent

Communication Language”, in N.R. Adam, B.K. Bhargava and Y. Yesha (Eds.),

Proceedings of the 3rd Int. Conf. On Information and Knowledge Management

(CIKM’94), Gaithersburg, MD, USA, November 1994, pp. 456‐463. ACM Press, New

York, NY, USA, 1994.

[24] J.S. Rosenschein and G. Zlotkin, “Designing Conventions for Automated

Negotiation among Agents”, AI Magazine, vol. 15, no. 3, pp. 29‐46, 1994.

[25] F. Alonso, R. Fernández, S. Frutos, and J. Soriano, “Engineering Agent

Conversations with the DIALOG Framework”, in proceedings of the Fourth German

Conference in Multiagent System Technologies, MATES 2006, K. Fischer et al.

(Eds.), Lecture Notes in Artificial Intelligence 4196, pp. 24–36, 2006. Springer‐

Verlag Berlin, Heidelberg, 2006.

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