BPSmart-CARE: a Framework for Managing Contextualized Actions in IoT Systems through the Integration of Business Process Modelling and Complex Event Processing

Abstract

The exponential growth of Internet of Things (IoT) sensors and data has led to multiple software applications which aim at collecting, monitoring, controlling, and automating decisions based on such data in several domains such as smart cities. Even though early IoT frameworks and software architectures relied on correlating data from a single application domain, missing opportunities to improve contextualisation; in the last years several Complex Event Processing (CEP)-based frameworks and applications have been provided to improve the correlation of data from heterogenous domains, facilitating context-aware decision making. However, several issues remain unsolved: on the one hand, frameworks should not only provide the means for data correlation and contextualisation, but also for the definition of customisable real-time actions based on the context. On the other hand, CEP patterns update remains static in these frameworks, while there is a need for dynamically updating CEP pattern logic to adapt to changing contexts in real time. Even more, CEP patterns logic understanding might also be a handicap for developers. To face these challenges, in this paper, we enhance an existent CEP-based framework and software architecture by incorporating Business Process Modelling (BPM) to facilitate the definition of CEP patterns rationale, manage interdependencies between patterns, define and handle contextualised user actions, and enable real-time updating of CEP pattern logic based on detected situations. The proposed approach is illustrated through a case study, assessed via usability and performance evaluations, which show improvements in comprehensibility, maintainability, and updatability of CEP-based software applications for context-aware IoT scenarios.

El crecimiento exponencial de los sensores y los datos del Internet de las Cosas (IoT) ha dado lugar a múltiples aplicaciones software cuyo objetivo es recopilar, monitorizar, controlar y automatizar decisiones basadas en dichos datos en diversos dominios, como las ciudades inteligentes. Aunque los primeros marcos de IoT y arquitecturas de software se basaban en correlacionar datos de un único dominio de aplicación —perdiendo oportunidades de mejorar la contextualización—, en los últimos años se han propuesto varios marcos y aplicaciones basados en Procesamiento de Eventos Complejos (CEP) para mejorar la correlación de datos procedentes de dominios heterogéneos, facilitando la toma de decisiones consciente del contexto. Sin embargo, siguen quedando varios problemas sin resolver: por un lado, los marcos no deberían proporcionar únicamente los medios para la correlación y la contextualización de datos, sino también para la definición de acciones personalizables en tiempo real basadas en el contexto. Por otro lado, la actualización de los patrones CEP permanece estática en estos marcos, cuando existe la necesidad de actualizar dinámicamente la lógica de los patrones CEP para adaptarse a contextos cambiantes en tiempo real. Además, la comprensión de la lógica de los patrones CEP también puede suponer un obstáculo para los desarrolladores. Para afrontar estos retos, en este artículo mejoramos un marco y una arquitectura de software existentes basados en CEP incorporando Modelado de Procesos de Negocio (BPM) para facilitar la definición del razonamiento de los patrones CEP, gestionar las interdependencias entre patrones, definir y manejar acciones de usuario contextualizadas, y habilitar la actualización en tiempo real de la lógica de los patrones CEP en función de las situaciones detectadas. El enfoque propuesto se ilustra mediante un caso de estudio y se evalúa mediante análisis de usabilidad y rendimiento, que muestran mejoras en la comprensibilidad, la mantenibilidad y la capacidad de actualización de aplicaciones software basadas en CEP para escenarios IoT sensibles al contexto.