Componentes de CDSLab
Bienvenidos a la documentación oficial de la plataforma CDSLab, desarrollada por el grupo FEnFiSDi como una iniciativa de código abierto para brindar herramientas de soporte para investigadores, equipos de toma de decisiones y el público en general interesado en el modelamiento de enfermedades contagiosas.
Este proyecto busca convertirse en un entorno de trabajo que brinde diversas herramientas en el modelamiento epidémico, usando herramientas de código abierto y cómputo de alto rendimiento.
Como grupo y proyecto de código abierto buscamos de forma constante contribuyentes, por lo cual extendemos una invitación a la comunidad científica que esté interesada en contribuir a unirse a nuestros esfuerzos por producir una herramienta libre y efectiva.
Modelos computacionales disponibles
Modelos Basados en Agentes
El módulo CDSLib_agents permite la implementación de modelos basados en agentes para el estudio de las dinámicas de contagio en diversos escenarios. Su diversidad y generalismo permiten simular desde espacios pequeños(como un parque) hasta la totalidad de una ciudad.
Dinjo y Modelos Compartimentales
Dinjo
El módulo Dinjo permite tener un entorno generalizado de solución de modelos compartimentales, permitiendo implementar modelos deterministas que describan epidemias, de forma eficiente y optimizada. Provee suficiente generalización para ser utilizado más allá del alcance de CDSLib, ya que no es únicamente un optimizador de ecuaciones diferenciales, sino que representa un conjunto de herramientas que pueden ser utilizadas de forma amplia en el campo de solución de ecuaciones diferenciales. Dinjo es el fruto del esfuerzo de uno de nuestros estudiantes e investigador, Juan Esteban Aristizabal.
Modelos Compartimentales
Modelos compartimentales se basa en los fundamentos sólidos de Dinjo, haciendo uso de sus generalidades para implementar un conjunto esencial de modelos de ecuaciones diferenciales, los cuales se ofrecen al modelador con el fin de brindar un entorno rápido y fácil de utilizar, que se configura a través de parámetros de acuerdo al tipo de modelo. En este momento, haciendo uso de Dinjo se posee una implementación de los siguientes modelos:
- SIR
- SIRV
- SEIRV
- Y una versión modificada de SEIRV que surge en el seno de nuestro equipo.
Interfaz de usuario
Nuestros modelos computacionales además de poseer bases algorítmicas funcionales y que pueden utilizadas de forma independiente y manipuladas mediante su interface en Python, cuentan con una plataforma web, en la cual los investigadores podrán crear una cuenta y realizar las simulaciones deseadas. A continuación se listan algunos videos con tutoriales de uso de la plataforma:
Esta plataforma web también se brinda como parte del proyecto de código abierto y puede ser implementada de forma directa siguiendo las instrucciones adjuntas en cada uno de sus módulos. Para realizar esta tarea de la forma deseada, hemos dispuesto de un tipo de arquitectura de software conocida como Arquitectura por Microservicios que consiste en la creación de pequeños módulos que funcionan de forma independiente pero hacen uso estructurado de los demás recursos para permitir así un entorno estable, seguro y fácil de mantener a largo plazo.
Nuestra interfaz se puede encontrar en el repositorio CDSLab_webpage y está soportada por los microservicios mencionados a continuación
CDSLab Users
El módulo CDSLab_users_api quien es el encargado de permitir operaciones de manipulación sobre las bases de datos de usuarios, se encarga de tareas como modificar el estado de un usuario, encontrar su localización en el almacenamiento local y demás.
CDSLab Auth
El módulo CDSLab_auth, quien es el encargado de brindar la seguridad necesaria para la autenticación/autorización del ingreso a la plataforma web.
CDSLab Management
El módulo CDSLab_management quien es el encargado de proveer fácilidad de configuración del entorno en que se realizan las simulaciones. Realiza tareas desde la manipulación de las plantillas de correo que se envían a los usuarios a modo de notificación, como el manejo automático del almacenamiento del dispositivo.
CDSLab ErrorLog
El módulo CDSLab_error_log quien es el encargado de registrar de forma estructurada los errores que se presentan en la ejecución de los intrincados procedimientos ocurridos en CDSLib, permitiendo así que se realice un seguimiento adecuado de cualquier falla posible, y darles la solución apropiada.
CDSLab File
El módulo CDSLab_file_api quien es el encargado de dar estructura al almacenamiento de archivos que se requieren para las simulaciones. De forma sincrónica, permite el intercambio de archivos entre la plataforma y el usuario.
CDSLab CModels
El módulo CDSLab_cmodels_api quien es el encargado de implementar la interfaz gráfica de los modelos compartimentales, hace uso extensivo de Dinjo para permitir implementar modelos predeterminados que faciliten un rápido y efectivo modelamiento.
CDSLab Agents
Dada la gran complejidad de los modelos basados en agentes, la interfaz de usuario que se provee para los modelos basados en agentes se encuentra compuesta por 3 módulos principales:
- CDSLab_agents_config quien es el encargado de permitir realizar la configuración de todos los parámetros atribuidos a los modelos basados en agentes.
- CDSLab_api_cloud quien es el encargado de comunicar los parámetros y activar las máquinas virtuales en la nube con las capacidades requeridas para realizar el cómputo con los parámetros solicitados.
- CDSLab_agents_simulation quien es el encargado de comunicarse de forma directa con la librería de CDSLib_agents.
Arquitectura en la nube
Para asegurar un escalamiento de la cantidad de agentes que se pueden simular, se ha decidido utilizar una arquitectura basada en servicios de Google Cloud. A continuación se explica el flujo de su funcionamiento y los elementos responsables de cada paso:
- Api Cloud, al Api le llega como parámetro:
- Parámetros de Simulación.
- Recursos de Maquinas
- Cantidad de Maquinas
- Api Cloud, identifica los archivos en OnPremise que deben ser enviados a CloudStorage de Parámetros.
- Api Cloud, se crean tantas máquinas virtuales como lo indique el parámetro de ingreso y se envían el diccionario de datos, a cada una.
- Api Cloud, se suben a CloudStorage de Parametros los archivos requeridos para simulación.
- ApiAgentBasedMode, ejecuta el modelo basado en agentes con el diccionario y los archivos de parámetros leídos desde el CloudStorage de Parámetros.
- ApiAgentBasedModel, al finalizar la simulación almacena los resultados en el CloudStorage de Resultados. Esta api notifica al ApiCloud que terminó la ejecución.
- ApiCloud, al tener el reporte de finalización de todas las simulaciones, crea una máquina donde corre ApiConsolidateAgentBasedModel.
- ApiConsolidateAgentBasedModel, lee los N resultado de la simulación, ejecuta su lógica, y generará unos archivos de salida.
- ApiConsolidateAgentBasedModel, se encarga de copiar los archivos resultados de la simulación en infraestructura onPremise.