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Tesis (Maestría en Dirección de Negocios) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina, 2017.

El crecimiento tecnológico va de la mano con el crecimiento y evolución de las aplicaciones. Con el correr del tiempo las redes de datos requieren más disponibilidad tornándose crítico para una red académica o privada. Pequeños cambios en el uso de la red pueden causar alto impacto en la misma, cuando nos referimos a impacto en general hablamos que es un impacto negativo, por ejemplo saturando un enlace o utilizando recursos asignados para otra aplicación mas prioritaria, esto aumenta el costo de operación de la red y como consecuencia una degradación de servicio. Se pretende lograr una completa visión de la “salud” de la red, observando en puntos clave para lograr una buena administración y la calidad de servicio de la misma. Se dará alcance a los siguientes ítems: • Medir y clasificar el tráfico en una red. • Detectar las aplicaciones, funcionamiento normal, congestión, fallas, cambios en el tiempo y evolución de una red. • Rastreo y análisis en la red para identificar actividad no autorizada o actividad que provoque degradación. • Herramientas para el planeamiento y control.

Los modelos de características, o feature models (FM), son un formalismo aceptado para capturar la variabilidad y reglas de configuración de sistemas de software complejos. Estos modelos son una representación compacta de las posibles configuraciones o estados de un sistema, en términos de features (características) y relaciones lógicas entre estas. Las configuraciones de un sistema pueden diferenciarse por las propiedades no funcionales que definen su calidad de servicio o QoS (del inglés Quality of Service), como el tiempo de respuesta, disponibilidad, costo, entre otros atributos. Por lo tanto, surge el problema de seleccionar una configuración válida de características que optimice una función objetivo asociada a preferencias de calidad de servicio. Mediante este problema, denominado selección de configuraciones u optimización de FMs, se pueden abordar aplicaciones de Ingeniería de Software que involucran seleccionar una de entre varias configuraciones posibles de un sistema o artefacto. Algunos ejemplos son: derivar un producto de una línea de productos de software, adaptar la configuración de un sistema, o seleccionar una composición de servicios entre múltiples servicios candidatos. El problema se torna complejo si se considera que el número de posibles configuraciones puede crecer exponencialmente debido a la variabilidad del sistema, es decir, la cantidad de características y parámetros alternativos que pueden combinarse. Este es un problema de optimización combinatoria NP-Hard, y ha sido abordado en diferentes trabajos con distintos algoritmos. Sin embargo, estos algoritmos presentan limitaciones y a menudo apelan a simplificaciones del problema que acotan su aplicación, particularmente en escenarios en tiempo de ejecución donde la decisión debe tomarse en tiempo acotado. Además, las propiedades de QoS a optimizar suelen entrar en conflicto y son difíciles de estimar porque emergen de la interacción entre las partes que forman el sistema. Por lo tanto, es importante que el algoritmo soporte funciones de QoS adecuadas como criterios de optimización del problema. Es este contexto, esta tesis propone un enfoque basado en FMs para gestionar la adaptación de sistemas basados en composiciones de servicios. La composición de servicios es un problema particular de selección de configuraciones que consiste en seleccionar servicios individuales para construir un nuevo servicio compuesto con funcionalidad más compleja. El enfoque, denominado FMPlanning (del inglés Feature Model-based adaptation Planning approach), se basa en un algoritmo flexible para resolver el problema de selección de configuraciones en FMs, y se materializa en un planificador de adaptación que provee de capacidad auto-adaptativa a sistemas de software. Por un lado, el algoritmo, denominado CSA (por Configuration Selection Algorithm), utiliza técnicas de búsqueda heurística y aborda limitaciones presentes en otros trabajos de la literatura. CSA puede parametrizarse para encontrar soluciones exactas y aproximadas del problema, y presenta una serie de propiedades que lo hacen adecuado para su aplicación tanto en decisiones en tiempo de desarrollo como en tiempo de ejecución. Para evaluar CSA, se realizó una serie de experimentos con modelos sintéticos y reales para compararlo empíricamente con alternativas de terceros, mostrando mejoras significativas de su desempeño. Por otro lado, el planificador se encarga de seleccionar las acciones con las que se adapta la configuración del sistema, e internamente utiliza el algoritmo CSA para llevar a cabo esta tarea. Para aplicar FMPlanning se debe seguir un proceso de desarrollo en el que se representa la variabilidad del sistema mediante FMs y se definen objetivos de adaptación en base a propiedades de QoS. Para validar el enfoque, se utilizaron 4 casos de estudio sobre sistemas basados en servicios donde se ejercitó la selección de configuraciones en distintos contextos de ejecución y con distintas propiedades de QoS a optimizar, mostrando así la aplicabilidad y beneficios del enfoque.

El presente trabajo consta de una intervención profesional para optimizar proyectos en el ciclo de vida de procesos analíticos de una compañía multinacional de software, específicamente en el área de Servicios Profesionales de su filial argentina ubicada en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Para ello, se comenzó caracterizando a la organización bajo estudio así como a las motivaciones existentes en el contexto actual de los sistemas de aprendizaje automático. Se derivó el problema de estudio junto a sus principales causas: por un lado, aquéllas técnicas y, por otro, aquéllas de gestión. Para solventarlas, se plantearon dos líneas de acción, una basada en prácticas de ingeniería y otra, en herramientas de gestión ágil de proyectos. Así, se dio respuesta a la formulación del problema: ¿cuál será el impacto de optimizar proyectos en el lifecycle de procesos analíticos sobre la rentabilidad de la compañía multinacional? Se desarrolló el marco conceptual de la Ingeniería de Software Lean, de las metodologías ágiles y de los sistemas de aprendizaje automático. Se aplicaron prácticas Lean como Gestión de la Configuración de Software, Integración y Entrega Continuas, así como el marco de trabajo Scrum para la gestión ágil de proyectos, en cuatro experimentos referidos a sistemas de aprendizaje automático. Se analizó el impacto en horas requeridas para cada uno de los experimentos y se sintetizaron los resultados obtenidos en escenarios pesimista, base y optimista con reducciones de 5, 9 y 12% en costos respectivamente, determinando así su impacto en la rentabilidad de la compañía multinacional.

Los procesadores multicore asimétricos o AMPs (AsymmetricMulticore Processors) constituyen una alternativa de bajo consumo energético a los procesadores multicore convencionales, que están formados por cores idénticos. Los AMPs integran cores rápidos y complejos de alto rendimiento, y cores más simples de bajo consumo, que ofrecen menores prestaciones. Investigaciones previas han demostrado que los AMPs ofrecen numerosos beneficios frente a los multicores convencionales, pero también plantean importantes desafíos para el software de sistema. Gran parte de las optimizaciones del software de sistema propuestas para AMPs se han realizado a nivel de sistema operativo (SO), principalmente mediante la inclusión de algoritmos de planificación conscientes de la asimetría en la plataforma. Una ventaja de esta aproximación es el hecho de que las aplicaciones no requieren modificaciones para explotar de forma efectiva los beneficios de los AMPs. La mayor parte de los algoritmos de planificación existentes para AMPs intentan optimizar el rendimiento global. Sin embargo, estos algoritmos degradan otros aspectos críticos como la justicia o la eficiencia energética de la plataforma. Además, dada su naturaleza, resulta complejo extender estas estrategias para soportar prioridades de usuario. El principal objetivo de esta tesis doctoral es superar estas limitaciones, mediante el diseño de estrategias de planificación más flexibles para AMPs. Asimismo, en esta tesis realizamos diversos estudios que muestran el impacto que la optimización de una métrica tiene en otras. Para mejorar el rendimiento global, la justicia o la eficiencia energética en AMPs, el planificador debe tener en cuenta el beneficio que cada aplicación alcanza al usar los distintos tipos de cores en un AMP. Se ha demostrado que no todos los hilos en ejecución de una carga de trabajo obtienen siempre el mismo beneficio relativo (speedup factor – SF) al usar un core de alto rendimiento frente a uno de bajo consumo. Tener en cuenta esta diversidad de SFs a la hora de distribuir los cores entre aplicaciones es clave para optimizar los distintos objetivos. Para esto, el SO debe determinar de forma efectiva el SF de cada hilo en tiempo de ejecución. Para hacer frente a este desafío, en esta tesis proponemos una metodología general para construir modelos de estimación de SF precisos basados en el uso de contadores hardware. La mayoría de los algoritmos de planificación existentes para AMPs, han sido evaluados empleando simuladores o plataformas asimétricas emuladas. Muchas de estas estrategias se han evaluado utilizando prototipos de planificadores en modo usuario. Por el contrario, en esta tesis doctoral, evaluamos los algoritmos propuestos en un entorno más realista: empleando implementaciones de los algoritmos en el kernel de SOs reales (OpenSolaris y GNU/Linux) y sobre hardwaremulticore asimétrico real.

Las zonas rurales aisladas de Argentina se caracterizan, entre otros aspectos, por su baja densidad demográfica, población dispersa, cobertura de red celular limitada y carencia de servicios básicos entre los cuales el de distribución de energía eléctrica. Los habitantes de estos lugares utilizan energías alternativas, como paneles solares y grupos electrógenos, para cubrir necesidades energéticas elementales. En estas regiones las posibilidades de acceso a la información digital son prácticamente inexistentes debido a que es muy difícil suministrar energía eléctrica a los equipos computacionales. Sin embargo, los dispositivos móviles se constituyen en una alternativa viable, debido a su bajo consumo energético en comparación a las computadoras convencionales. Se presenta una investigación sobre el consumo de energía de los dispositivos móviles en zonas aisladas y diferentes mecanismos para reducir el consumo energético y optimizar el uso de la energía disponible. El trabajo experimental se realizó en comunidades educativas rurales aisladas del Noroeste Argentino (NOA), con la participación de maestros y alumnos de diferentes grados. Se desarrollaron dos modelos para aplicar en zonas rurales aisladas, el primero estima la energía requerida para ejecutar tareas de uso frecuente y el segundo determina la energía disponible por hora. Para automatizar y facilitar el uso de ambos modelos, se construyó un prototipo que mide la energía disponible y se desarrolló una aplicación móvil que se comunica con el prototipo, lee los valores de las mediciones, aplica el modelo y presenta las estimaciones. Como parte de la investigación, se efectuó una revisión bibliográfica de las principales temáticas abordadas, a partir de la cual se elaboró el marco teórico de la tesis incorporando características tecnológicas que fueron fundamentales para realizar el trabajo experimental. Los resultados de la investigación se aplicaron exitosamente en un caso de estudio desarrollado en una escuela rural aislada de la Provincia de Salta. Se realizó una experiencia educativa mediada por dispositivos móviles, utilizando paneles solares fotovoltaicos portátiles para suministrar energía a los dispositivos móviles. La experiencia se planificó en función de los requerimientos energéticos de los dispositivos y de la energía solar disponible en la zona, utilizando el prototipo y la aplicación móvil para efectuar las estimaciones. Se destacan la motivación, el entusiasmo por participar y la buena recepción de la tecnología por parte de docentes y alumnos. La discusión aborda diversos hallazgos y problemáticas que surgieron durante el desarrollo del trabajo experimental y caso de estudio. Se concluye que la reducción y optimización del consumo energético en dispositivos móviles posibilitan su utilización en zonas rurales aisladas aprovechando el principal recurso energético disponible (La Energía Solar), proporcionando a los pobladores de estas zonas acceso a las tecnologías de la información y comunicación.