Premio a la mejor tesis doctoral en el ámbito de SISTEDES, 2022

SISTEDES se complace en anunciar el ganador del Premio a la Mejor Tesis Doctoral en el ámbito de SISTEDES, 2022.

El premio ha recaído en el Dr. D. Pablo C. Cañizares por la tesis Doctoral:

Modelling and Validation of  Cloud Systems using Model-driven Engineering, Metamorphic and Mutation Testing

dirigida por los profesores Alberto Núñez Covarrubias (U. Complutense de Madrid) y Juan de Lara Jaramillo (U. Autónoma de Madrid).

Nos gustaría destacar la gran calidad de todas las tesis presentadas, lo que ha supuesto una dificultad añadida a la hora de seleccionarlas, según las condiciones y criterios previstos en la convocatoria.

El premio se entregará durante las Jornadas SISTEDES 2022 en Santiago de Compostela, y está dotado con 800€ y diploma acreditativo, además de una bolsa de viaje de 300€ para cubrir los gastos de transporte y alojamiento.


Pablo C. Cañizares es doctor en Ingeniería Informática por la Universidad Complutense de Madrid. Actualmente ejerce como Profesor Ayudante Doctor en la Universidad Autónoma de Madrid. Ha publicado más de  25 artículos en revistas y conferencias internacionales. Sus líneas de investigación están relacionadas con el modelado y testing de sistemas distribuidos, especificamente con el uso de ingeniería dirigida por modelos y testing metamórfico para modelar y comprobar la corrección de sistemas complejos.


La tesis

Pablo C. Cañizares defendió su tesis doctoral en 2020 en el programa de doctorado en Ingeniería Informática de la Universidad Complutense de Madrid, obteniendo la calificación de Sobresaliente Cum Laude, la mención de Doctorado Internacional y el premio extraordinario de doctorado.

Resumen

Los sistemas cloud están formados por infraestructuras complejas, donde existe una gran diversidad de subsistemas y componentes, tales como el almacenamiento, la virtualización y las redes. La heterogeneidad de estos sistemas, su amplitud, el elevado número de usuarios que solicitan servicios de forma simultánea y la virtualización utilizada para ofrecer la ilusión de utilizar máquinas dedicadas, entre otros factores, dificultan su validación.

Desafortunadamente, utilizar métodos de Testing convencionales para comprobar la correción de los sistemas cloud no es factible. El objetivo principal de la tesis es diseñar metodologías y técnicas para modelar y testear sistemas cloud. Para ello, la tesis combina dos líneas ortogonales – Ingeniería Dirigida por Modelos o MDE (por las siglas de Model Driven Engineering) y Testing – apoyadas sobre una base formal, para desarrollar metodologías y técnicas que permitan optimizar sistemas cloud de forma viable y eficiente.

Por un lado, se utilizan técnicas basadas en Testing formal para comprobar la corrección de los sistemas cloud. Estas técnicas permiten evaluar, a partir de una definición precisa de su comportamiento, si los sistemas actúan como se espera. Específicamente, se proporciona una metodología basada en Testing Metamórfico o MeT (por las siglas de Metamorphic Testing), que utiliza propiedades relevantes para comprobar la corrección del sistema bajo estudio sin necesidad de tener un conocimiento implícito del mismo. Además, se utiliza MeT, en combinación con Testing de Mutación o MuT (por las siglas de Mutation Testing) para analizar la eficacia de estas propiedades y detectar comportamientos anómalos del sistema.

Por otro lado, se aplican técnicas basadas en MDE para representar conprecisión, a través de un meta-modelo, la infraestructura de los sistemas cloud junto con sus propiedades subyacentes. Con el fin de detectar problemas de diseño y proporcionar soluciones a errores de configuración de los sistemas cloud, se han incluido un conjunto de reglas de experto y un lenguaje gráfico para facilitar el diseño de los mismos. Es importante remarcar que en la tesis se profundiza en el estudio de los aspectos no funcionales del sistema, tales como el consumo energético.

Así, el proceso de optimización tiene como primer objetivo definir qué es un comportamiento incorrecto’ del sistema, ya que es posible que, aún obteniendo los resultados correctos de los tests mediante la comparación de sus salidas, las propiedades analizadas del sistema bajo estudio no reflejen el comportamiento esperado. De esta forma, una vez localizada la anomalía, se propone un conjunto de alternativas válidas que la subsanen, de forma que se optimice – en la medida de la posible – la propiedad bajo estudio en el proceso de testeo. Para localizar estas alternativas se utilizan técnicas inspiradas en algoritmos evolutivos o EAs (por las siglas de Evolutionary Algorithms), los cuales se centran en una búsqueda global adaptativa sobre el espacio de posibles soluciones, proporcionando soluciones casi óptimas a problemas de optimización complejos, donde el tiempo de ejecución representa una limitación significativa.


La convocatoria

SISTEDES convocó en 2022 la octava edición de premio a la mejor tesis doctoral realizada en torno a temas que correspondan al ámbito de la Sociedad. El texto completo de la convocatoria está disponible en https://www.sistedes.es/convocatoria-premio-sistedes-a-la-mejor-tesis-doctoral-2022

El Comité Evaluador estuvo formado por los siguientes profesores:

  • Antonio Ruiz (Universidad de Sevilla), Presidente de Sistedes y Presidente del Comité.
  • Alfredo Goñi Sarriguren (Universidad del País Vasco), Presidente del Comité de Programa de JISBD 2022.
  • Elena Navarro (Universidad de Castilla-La Mancha), Presidenta del Comité de Programa de JCIS 2022.
  • Pascual Julián Iranzo (Universidad de Castilla-La Mancha), Presidente del Comité de Programa de PROLE 2022.
  • María Alpuente (Universidad Politécnica de Valencia), Coordinadora del premio y Secretaria del Comité, sin voto.

Los criterios utilizados para evaluar las solicitudes fueron los siguientes:

  1. Publicaciones: número de páginas del artículo, la calidad de la revista, número de firmantes y el orden de firma, número de citas
  2. Congresos: calidad del congreso, número de firmantes y orden de firma, número de citas
  3. Estancias: duración y prestigio del centro de destino.
  4. Transferencia: herramientas realizadas y patentes.
  5. Otros: participación en proyectos y premios.

Sobre Sistedes

La Sociedad de Ingeniería del Software y Tecnología de Desarrollo de Software (SISTEDES) es una asociación sin ánimo de lucro creada en 2005 con el principal objetivo de contribuir al desarrollo científico y tecnológico de nuestro país en el área de la Ingeniería del Software y las Tecnologías de Desarrollo de Software, así como de promover la investigación, la innovación y la transferencia de tecnología entre los distintos agentes involucrados en el avance de estas disciplinas.

Entre sus actividades, SISTEDES organiza, con carácter anual, las Jornadas Científicas SISTEDES, que engloban las conferencias nacionales sobre Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD), Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS) y Programación y Lenguajes (PROLE).

Con el ánimo de incentivar la investigación y la docencia en los temas dentro del ámbito de la Sociedad, SISTEDES organiza todos los años una serie de premios entre los que destaca el Premio a la Mejor Tesis Doctoral en el ámbito de SISTEDES, como reconocimiento a la labor investigadora; y el Premio al Mejor Trabajo presentado en JENUI dentro del ámbito de SISTEDES, para promover la calidad docente.