Departamento de Computación

Tradicionalmente, los sistemas de base de datos (BD) han sido vistos como simples repositorios de información. Son pasivos en el sentido de que sólo ejecutan acciones cuando el usuario o un programa se los pide explícitamente. Sin embargo, existen aplicaciones para las cuales este comportamiento no es suficiente. Algunas aplicaciones representan procesos que necesitan ser monitoreados y controlados de forma automática. Para este tipo de aplicaciones, las BD activas (BDAs) ofrecen una solución adecuada porque manejan reglas Evento – Condición - Acción (ECA). Las reglas ECA permiten especificar acciones que se ejecutan automáticamente cuando sucede un evento y se cumplen algunas condiciones. Las BDAs solucionan eficazmente algunas aplicaciones que necesitan ser controladas automáticamente. Sin embargo, su mantenimiento, particularmente de las reglas ECA, es un reto, aún con un conjunto pequeño de reglas. Durante el procesamiento de una regla otras reglas se pueden activar y/o desactivar, como consecuencia de un flujo de eventos previo, sin que el usuario esté consciente de ello. La dificultad del mantenimiento de las reglas ECA es uno de los mayores obstáculos para que las BDAs sean ampliamente usadas. Esta tesis presenta una evaluación de la complejidad de la interacción entre las reglas ECA. El propósito es identificar aquellas reglas que, por su dependencia con algunas otras, pueden causar problemas en su mantenimiento, tales como inconsistencia de funcionamiento. En esta evaluación se consideran eventos compuestos, los cuales involucran tiempo o más de un evento primitivo para poder disparar una regla. Para evaluar la complejidad de la interacción entre reglas ECA, se emplearon los atributos: número de anclas, distancia y potencial de disparo de una regla. Además, se empleó la Red de Petri Coloreada Condicional para modelar las reglas ECA. La evaluación se validó con la teoría de la medición. Asimismo, se desarrolló un sistema de software que permite calcular automáticamente el valor de los atributos. Este software se integró a una herramienta más robusta, mediante la cual es posible generar una CCPN a partir de reglas ECA. Por otra parte, se analizó un caso de estudio con el software desarrollado. Los resultados muestran que el método desarrollado es viable para identificar aquellas reglas que pueden causar problemas en su mantenimiento y, como consecuencia, en el mantenimiento total del sistema.