[ca] Els actors actuals de la comunitat de software, com l'acadèmia o la indústria, han anat canviant els paradigmes tradicionals de l'enginyeria de software cap a la sensibilitat al context i la computació distribuïda. Avui dia, la computació orientada a serveis i la computació conscient del context són dos paradigmes emergents que estan canviant la forma de dissenyar, desenvolupar, proporcionar i consumir serveis de software. Mentre que la computació orientada a serveis es basa en arquitectures orientades a serveis i se centra en el modelatge de la funcionalitat i la prestació de serveis de software flexibles, la computació sensible al context es basa en el cicle de vida del context i permet el processament i canviar el comportament d'aquest tipus de serveis donada una determinada informació del context. La sinergia entre els dos paradigmes és un tema central de recerca a la computació ubiqua i omnipresent, àmpliament aplicada a la Internet de les coses i les ciutats intel·ligents. En la present tesi doctoral explotem aquesta sinèrgia, centrant-se en la computació sensible al context des de la perspectiva de la computació orientada a serveis, que també es coneix com computació orientada a serveis sensibles al context. Tal tema de recerca implica la gestió de contexts en diferents fases essencials del cicle de vida del context que mostren com les dades de context es mouen d'una fase a l'altra en serveis de software dins del paradigma de la computació orientada a serveis. Per tant, el treball realitzat en aquesta tesi consisteix en diferents components i processos que tenen l'objectiu d'aconseguir el cicle de vida del context, és a dir, l'adquisició, el modelatge, el raonament i la difusió del context en computació orientada a serveis. En particular, fem un esforç per proporcionar tant una ontologia de context per a la modelització, raonament i difusió del context d'alt nivell, i una arquitectura de monitorització sensible al context per a l'adquisició i difusió del context de baix nivell. Aquest treball de tesi ha estat motivat per contribuir a la solució dels diferents problemes identificats principalment en les fases de modelatge de context i adquisició de context que són una base sòlida del cicle de vida del context. En primer lloc, en el modelatge de context es van identificar principalment la proliferació de diversos models de context que presenten alguns problemes sobre: reutilització, l'extensibilitat i l'adaptació. En segon lloc, en l'adquisició del context identifiquem principalment que les infraestructures de monitorització existents no estan preparats per suportar els canvis constants en el seu context i el context d'altres entitats, incloent-hi els serveis que s'estan supervisant, que provoquen un aprovisionament de dades de context que no és fiable. En resum, aquesta tesi explora tres grans preguntes de recerca: 1) Quines dades de context cal adquirir i modelar? Això implica l'estudi de l'estat actual de la tècnica dels models de context, en concret: ¿quines són aquestes propostes i com es relacionen, quines són les seves característiques estructurals, quina informació de context és la més adreçada, i quines són les seves definicions més consolidades. 2) Com modelar les dades de context? Això implica el desenvolupament d'una ontologia de context de tres nivells amb l'objectiu de millorar les capacitats de reutilització, extensibilitat i adaptació dels models de context existents. 3) Com adquirir dades de context? Això implica el desenvolupament d'una arquitectura de monitorització sensible al context que pot ser fàcilment configurat o adaptat d'acord amb els canvis del context. El model de context i l'arquitectura proposada en aquesta tesi doctoral es validen a través de diferents escenaris i casos d'ús, destacant la seva integració en SUPERSEDE, un projecte europeu en el programa H2020 per al compliment d'alguns requisits d'adquisició i gestió de dades que demostra que es dóna suport al cicle de vida del context.

[en] Current software community players like academy and industry have been changing the traditional paradigms of software engineering towards context-awareness and distributed computing. Nowadays, service-oriented computing and context-aware computing are two emerging paradigms that are changing the way of designing, developing, providing and consuming software services. Whilst service-oriented computing is based on service-oriented architectures and it is focused on modelling functionality and providing flexible software services, context-aware computing is based on the context life cycle and it allows processing and changing the behaviour of such services given certain context information. The synergy between both paradigms is a core research topic in ubiquitous and pervasive computing widely applied to the Internet of Things and Smart Cities.In the present PhD thesis, we exploit this synergy by focusing on context-aware computing from the perspective of service-oriented computing, which is also known as context-aware service-oriented computing. Such research topic involves the management of context within different essential phases of the context life cycle that show how the context data moves from phase to phase in software services within the paradigm of the service-oriented computing. Hence, the work done in this thesis involves different components and processes that have the aim to accomplish the context life cycle, namely the acquisition, modelling, reasoning and dissemination of the context in service-oriented computing. Particularly, we make an effort to provide both a context ontology for context modelling, context reasoning and high-level context dissemination, and a context-aware monitoring architecture for context acquisition and low-level context dissemination.Such work of the thesis has been motivated for contributing in the solution of different issues mainly identified in the phases of context modelling and context acquisition that are a strong basis of the context life cycle. Firstly, in the context modelling we mainly identified the proliferation of several context models presenting some problems about: reusability, extensibility and adaptation. Secondly, in the context acquisition we mainly identified that existing monitoring infrastructures are not prepared to support the constant changes in their context and the context of other entities, including the services that they are supervising which provoke the provisioning of context data that is not reliable. In summary, this thesis explores three big research questions: 1) What context data to acquire and to model? This involves the study of the current state of the art of context models, specifically: which are these proposals and how are they related, what are their structural characteristics, what context information is the most addressed, and what are their most consolidated definitions. 2) How to model context data? This involves the development of a three-level context ontology with the aim of improving the reusability, extensibility and adaptation capabilities of existing context models. 3) How to acquire context data? This involves the development of a context-aware monitoring architecture that can be easily configured, adapted or evolved according to the constant changes of the context.The context model and the architecture proposed in this PhD thesis are validated through different scenarios and use cases, highlighting their integration in SUPERSEDE (www.supersede.eu), a European project in the H2020 program for fulfilling some requirements of data acquisition and management demonstrating that the context life cycle is supported.