Guía docente de Internet de las Cosas y Computación en la Nube (MD1/56/3/4)

Fundamentos del paradigma de Internet de las cosas —Internet of Things, IoT— y análisis de sus principales ámbitos de aplicación. Arquitecturas para el diseño y despliegue de soluciones IoT, incluyendo las capas edge, fog y cloud. Tecnologías y protocolos de comunicación para dispositivos y sistemas IoT. Identificación, direccionamiento e intercambio de mensajes mediante arquitecturas basadas en intermediarios o brokers. Introducción a la computación en la nube y a sus principales modelos de servicio: infraestructura como servicio —IaaS—, plataforma como servicio —PaaS— y software como servicio —SaaS—. Plataformas IoT y servicios en la nube. Evaluación del rendimiento, escalabilidad horizontal y vertical y diseño de soluciones IoT integradas con servicios cloud.

No se establecen prerrequisitos académicos específicos para cursar la asignatura.

Como requisitos técnicos, el estudiantado deberá disponer de:

• Equipo informático con conexión estable a Internet.
• Navegador web actualizado.
• Software para la visualización de documentos, imágenes y contenidos audiovisuales.
• Herramientas ofimáticas para la elaboración de memorias e informes.
• Permisos suficientes para instalar y configurar las herramientas utilizadas en las actividades prácticas.

Se recomienda poseer conocimientos básicos sobre redes de computadores, protocolos de Internet, sistemas operativos y uso elemental de la línea de comandos. También resulta conveniente tener capacidad para consultar documentación técnica en inglés y conocimientos básicos de programación o configuración de servicios, aunque estos conocimientos no constituyen un requisito obligatorio. 

Al finalizar la asignatura, el estudiantado será capaz de:

1. Explicar los fundamentos del paradigma IoT, sus elementos constitutivos, su evolución y sus principales ámbitos de aplicación.
2. Identificar y clasificar sistemas IoT atendiendo a sus características, arquitectura, dispositivos, tecnologías de comunicación y contexto de aplicación.
3. Analizar las funciones de las capas edge, fog y cloud dentro de una arquitectura IoT.
4. Comparar tecnologías de comunicación para IoT y seleccionar las más adecuadas en función del alcance, consumo energético, ancho de banda, latencia, coste y requisitos del sistema.
5. Diferenciar los principales protocolos utilizados en las capas física, de acceso al medio, red, transporte y aplicación de una solución IoT.
6. Diseñar e implementar mecanismos básicos de intercambio de información mediante MQTT y arquitecturas de publicación y suscripción.
7. Configurar flujos de adquisición, procesamiento, intercambio y visualización de datos mediante Node-RED.
8. Diferenciar los modelos de servicio IaaS, PaaS y SaaS y valorar su adecuación a distintos proyectos empresariales.
9. Analizar el rendimiento de una solución IoT o cloud e identificar alternativas de escalabilidad horizontal y vertical.
10. Diseñar, documentar, presentar y defender una solución integrada de IoT y computación en la nube.
11. Interpretar información técnica y seleccionar tecnologías, herramientas y plataformas de forma razonada y crítica.

Tema 1. Introducción al paradigma IoT

1. Concepto y fundamentos del Internet de las cosas.
2. Factores tecnológicos que han hecho posible el desarrollo de IoT.
3. Elementos y características de un sistema IoT.
4. Criterios para la clasificación de sistemas IoT.
5. Arquitecturas IoT.
6. Capas edge, fog y cloud.
7. Dispositivos, sensores, actuadores, pasarelas y plataformas.
8. Aplicaciones y casos de uso.
9. Evolución y tendencias del paradigma IoT.

Tema 2. Tecnologías y protocolos de comunicación para IoT

1. Introducción a las redes inalámbricas de sensores.
2. Arquitecturas de comunicación para IoT.
3. Identificación de dispositivos y direccionamiento.
4. Tecnologías de comunicación de corto alcance.
5. Tecnologías para entornos domóticos.
6. Redes de baja potencia y área extensa —LPWAN—.
7. Tecnologías y protocolos de nivel físico y de acceso al medio.
8. Estándar IEEE 802.15.4.
9. Protocolos de red y adaptación: 6LoWPAN.
10. Protocolos de aplicación: CoAP, MQTT y XMPP.
11. Modelos de publicación y suscripción.
12. Intermediarios o brokers de mensajes.
13. Criterios para la selección de tecnologías y protocolos.

Tema 3. Computación en la nube

1. Fundamentos de la computación en la nube.
2. Características de los servicios cloud.
3. Modelos de servicio:
   • Infraestructura como servicio —IaaS—.
   • Plataforma como servicio —PaaS—.
   • Software como servicio —SaaS—.
4. Plataformas IoT y servicios en la nube.
5. Gestión, publicación y composición de servicios.
6. Integración entre infraestructuras IoT y plataformas cloud.
7. Introducción a la evaluación del rendimiento.
8. Métricas de rendimiento, capacidad, latencia y disponibilidad.
9. Escalabilidad vertical.
10. Escalabilidad horizontal.
11. Criterios para el diseño de soluciones escalables.

Práctica 1. Análisis y clasificación de un sistema IoT

Identificación de dispositivos, actores, servicios, flujos de información y capas arquitectónicas de un caso de uso. Clasificación razonada de la solución IoT.

Práctica 2. Selección de tecnologías y protocolos

Análisis comparativo y selección de las tecnologías de comunicación y protocolos más adecuados para un supuesto IoT, atendiendo a sus requisitos técnicos y funcionales.

Práctica 3. Infraestructura de mensajería MQTT

Instalación o acceso a un broker MQTT. Configuración de clientes. Creación de temas, publicación y suscripción de mensajes. Análisis del modelo de comunicación y de los niveles de calidad de servicio.

Práctica 4. Desarrollo de flujos con Node-RED

Instalación y configuración de Node-RED. Creación de flujos para la recepción, transformación, procesamiento y visualización de información procedente de una infraestructura IoT.

Práctica 5. Integración de MQTT y Node-RED

Diseño de una solución en la que Node-RED actúe como cliente de una infraestructura MQTT. Tratamiento de mensajes, generación de eventos y presentación de resultados.

Práctica 6. Servicios IoT en la nube

Análisis guiado de una plataforma de computación en la nube, como AWS IoT u otra equivalente. Identificación de servicios, mecanismos de conexión, almacenamiento, procesamiento y gestión de dispositivos.

Práctica 7. Rendimiento y escalabilidad

Análisis básico del comportamiento de una solución IoT o cloud. Identificación de cuellos de botella y propuesta razonada de mecanismos de escalabilidad vertical u horizontal.

Proyecto integrado

Diseño y documentación de una solución IoT que integre arquitectura, tecnologías de comunicación, protocolos, procesamiento de datos y servicios en la nube. Elaboración de una memoria técnica y defensa oral de la propuesta.

• López i Seuba, M. (2019). Internet de las cosas: la transformación digital de la sociedad. Ra-Ma.
• Lea, P. (2018). Internet of Things for Architects: Architecting IoT Solutions by Implementing Sensors, Communication Infrastructure, Edge Computing, Analytics, and Security. Packt Publishing. La referencia aparece en la guía con el nombre del autor invertido; la forma bibliográfica correcta es Perry Lea.  
• Vermesan, O., Eisenhauer, M., Sundmaeker, H., Guillemin, P., Serrano, M., Tragos, E. Z., et al. (2017). Internet of Things cognitive transformation technology research trends and applications. En Cognitive Hyperconnected Digital Transformation: Internet of Things Intelligence Evolution. River Publishers.
• Vazhnov, A. (2016). La red de todo: Internet de las cosas y el futuro de la economía conectada. Smashwords Edition.

• Ferreira, D., Kostakos, V. y Dey, A. K. (2015). AWARE: Mobile context instrumentation framework. Frontiers in ICT, 2, 6.
• McEwen, A. y Cassimally, H. (2014). Internet de las cosas: la tecnología revolucionaria que todo lo conecta. Anaya Multimedia.
• Perera, C., Zaslavsky, A., Christen, P. y Georgakopoulos, D. (2014). Context aware computing for the Internet of Things: A survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials.
• Razzaque, M. A., Milojevic-Jevric, M., Palade, A. y Clarke, S. (2016). Middleware for Internet of Things: A survey. IEEE Internet of Things Journal, 3(1).
• Marjani, M., Nasaruddin, F., Gani, A., Karim, A., Hashem, I. A. T., Siddiqa, A. y Yaqoob, I. (2017). Big IoT data analytics: Architecture, opportunities, and open research challenges. IEEE Access, 5.
• Mahdavinejad, M. S., Rezvan, M., Barekatain, M., Adibi, P., Barnaghi, P. y Sheth, A. P. (2018). Machine learning for Internet of Things data analysis: A survey. Digital Communications and Networks, 4(3), 161-175.  
• Pulver, T. (2019). Hands-On Internet of Things with MQTT: Build Connected IoT Devices with Arduino and MQ Telemetry Transport. Packt Publishing.

• Portal oficial de MQTT⁠: introducción al protocolo, casos de uso, especificaciones y recursos de aprendizaje.  
• Documentación oficial de Node-RED⁠: instalación, primeros pasos, desarrollo de flujos y configuración de la herramienta.  
• Tutoriales de Node-RED⁠: ejemplos guiados para la creación y configuración de flujos.  
• Eclipse Mosquitto⁠: implementación abierta de un broker MQTT y herramientas de publicación y suscripción.  
• RFC 7252: Constrained Application Protocol —CoAP—⁠: especificación de referencia del protocolo CoAP.  
• NIST SP 800-145: The NIST Definition of Cloud Computing⁠: definición, características y modelos de servicio y despliegue de la computación en la nube.  
• Documentación de AWS IoT Core⁠: documentación y tutoriales para la conexión de dispositivos y el desarrollo de soluciones IoT en la nube.  

• MD01 Clases magistrales, impartición de seminarios y exposiciones multimedia.
• MD02 Clases de ejercicios y resolución de casos prácticos, estudios de caso y discusión de trabajos y artículos.
• MD03 Supervisión de trabajos.
• MD05 Estudio personal del estudiante.

La evaluación de la convocatoria ordinaria se realizará preferentemente mediante un sistema de evaluación continua. La calificación final se obtendrá a partir de los siguientes instrumentos de evaluación:

La participación activa en el desarrollo de la asignatura y en las actividades de gamificación supondrá un 20 % de la calificación final. Se valorará el seguimiento de la asignatura, la participación fundamentada en las sesiones y actividades propuestas, la aplicación adecuada de los conceptos estudiados y la calidad de las aportaciones realizadas.

El desarrollo y análisis de casos, junto con la resolución de cuestionarios, representará un 30 % de la calificación final. Se evaluará el dominio de los contenidos, la corrección de las respuestas, la capacidad de análisis y la justificación razonada de las decisiones adoptadas.

La elaboración del documento correspondiente al trabajo teórico supondrá un 15 % de la calificación final. Se valorarán su estructura, profundidad, precisión técnica, capacidad crítica, uso adecuado de fuentes bibliográficas y calidad de la redacción.

La elaboración del informe del proyecto práctico representará un 15 % de la calificación final. Se evaluará la corrección técnica de la solución propuesta, su funcionamiento, la configuración e integración de las tecnologías utilizadas, las pruebas realizadas y la calidad y reproducibilidad de la documentación presentada.

La defensa oral del trabajo teórico supondrá un 10 % de la calificación final. Se valorarán la claridad de la exposición, la capacidad de síntesis, el dominio del tema y la respuesta a las preguntas planteadas.

La defensa oral del proyecto práctico representará el 10 % restante de la calificación final. Se evaluarán la presentación y demostración de la solución desarrollada, la justificación de las decisiones técnicas adoptadas y la capacidad de respuesta del estudiante.

Para superar la asignatura será necesario obtener una calificación final igual o superior a 5 puntos sobre 10. No será necesario superar de manera independiente cada uno de los instrumentos de evaluación.

La evaluación de la convocatoria extraordinaria permitirá acreditar la totalidad de los resultados de aprendizaje de la asignatura mediante una prueba teórico-práctica, la realización de un proyecto práctico individual y su correspondiente defensa oral.

La prueba teórico-práctica supondrá un 50 % de la calificación final. Podrá incluir preguntas conceptuales, cuestionarios, resolución y análisis de casos, selección razonada de arquitecturas, tecnologías y protocolos, así como cuestiones relacionadas con MQTT, Node-RED, servicios en la nube, rendimiento y escalabilidad. Se valorarán la comprensión de los contenidos, la corrección de las respuestas, la capacidad de análisis y la adecuada justificación de las soluciones propuestas.

El proyecto práctico individual y su memoria técnica representarán un 30 % de la calificación final. Se evaluarán el diseño, la implementación o configuración de la solución, la integración de sus componentes, la corrección técnica, las pruebas realizadas y la calidad de la documentación presentada.

La defensa oral del proyecto y la entrevista individual sobre los contenidos de la asignatura supondrán un 20 % de la calificación final. Se valorarán el dominio de la solución presentada, la capacidad para argumentar y justificar las decisiones adoptadas y la acreditación individual de los resultados de aprendizaje.

Para superar la asignatura será necesario obtener una calificación final igual o superior a 5 puntos sobre 10.

El estudiantado al que le sea reconocida la evaluación única final será evaluado mediante una prueba global, individual y equivalente al conjunto de actividades que integran la evaluación continua. Esta evaluación permitirá acreditar la totalidad de los resultados de aprendizaje de la asignatura.

La prueba global teórico-práctica supondrá un 50 % de la calificación final. Incluirá contenidos de la totalidad del programa y podrá comprender preguntas conceptuales, cuestionarios, análisis de casos y resolución razonada de problemas relacionados con arquitecturas IoT, tecnologías y protocolos de comunicación, MQTT, Node-RED, computación en la nube, rendimiento y escalabilidad.

La realización de un caso práctico o proyecto individual representará un 30 % de la calificación final. El estudiante deberá diseñar y documentar una solución IoT integrada con servicios de computación en la nube, justificando la arquitectura, las tecnologías y los protocolos seleccionados, así como la configuración realizada y el análisis de los resultados obtenidos.

La defensa oral y la entrevista individual supondrán un 20 % de la calificación final. Se utilizarán para comprobar la autoría del trabajo, el dominio de los contenidos y la capacidad del estudiante para explicar y justificar las decisiones técnicas adoptadas. La defensa podrá incluir preguntas sobre cualquier contenido teórico o práctico de la asignatura.

Para superar la asignatura será necesario obtener una calificación final igual o superior a 5 puntos sobre 10.

La docencia se desarrollará en modalidad virtual mediante el campus virtual y el sistema de videoconferencia integrado. Se combinarán sesiones síncronas, actividades asíncronas, clases expositivas, resolución de casos, prácticas guiadas, desarrollo de proyectos y exposiciones orales.

Los materiales docentes podrán incluir presentaciones, guías en formato PDF, tutoriales, documentos de trabajo, artículos técnicos, vídeos, casos de estudio y enlaces a documentación especializada.

La comunicación se realizará mediante los avisos del campus virtual, los foros de consulta, el correo electrónico institucional y las sesiones de videoconferencia. El calendario de la asignatura recogerá las fechas de las sesiones, actividades, entregas y pruebas de evaluación.  

En los trabajos deberá identificarse claramente cualquier recurso externo utilizado. El plagio, la suplantación de identidad, la presentación de trabajos ajenos o la utilización no autorizada de herramientas durante las pruebas se someterán a la normativa académica vigente.