Máster Universitario en Ingeniería Informática

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    Acceso AbiertoTrabajo Fin de Máster
    SLA-Wizard Automated Configuration Of Api Gateways Using the SLA40AI Specification
    (2023-11) Peluaga Lozada, Ignacio; García Rodríguez, José María; Fernández Montes, Pablo; Universidad de Sevilla. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
    This master thesis aims to facilitate through automation the management of API gateways based on standardized definitions of services and the limitations that apply to their usage. To address this, we have designed and implemented SLA Wizard, an open source tool based on NodeJS that takes a YAML or JSON definition of an API conforming to the OpenAPI Specification plus a Service Level Agreement conforming to the SLA4OAI Specification and produces the configuration file for an API proxy, focusing on the rate limiting aspects. The tool has been implemented to support the four main open source API proxy technologies available today: Envoy, HAProxy, Nginx, Traefik. Moreover, it supports authentication based on API key as HTTP header, query parameter or URL. Finally, we have validated our project’s outcome with an example API definition and SLAs using a benchmarking tool, developed also as part of this thesis. All the source code produced has been made publicly available.
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    Acceso AbiertoTrabajo Fin de Máster
    Analysis of Big Data Architectures and Pipelines: Challenges and Opportunities
    (2019) Valencia Parra, Álvaro; Varela Vaca, Ángel Jesús; Gómez López, María Teresa; Universidad de Sevilla. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
    Los continuos avances tecnológicos están promoviendo cambios en múltiples aspectos de la sociedad. Una de las consecuencias de estos avances y cambios sociales es el aumento de la cantidad de datos que se generan día tras día. En este escenario, Big Data ha emergido como uno de los paradigmas más disruptivos de los últimos tiempos, siendo de gran interés para múltiples tipos de organizaciones. Este interés se debe a que Big Data está permitiendo a las organizaciones a extraer valor de los datos que tienen a su disposición. Al mismo tiempo, Big Data está promoviendo más cambios tecnológicos que están aumentando el potencial valor que se puede extraer de los datos. Este valor permite a las empresas aumentar y optimizar su capacidad productiva, contribuyendo a la mejora de sus ventajas competitivas, y facilitando la toma de decisiones. Como consecuencia, Big Data se ha convertido en uno de los campos más estudiados, tanto en la literatura como en la Industria. Se trata de un campo que está en continua evolución y que presenta unos retos y oportunidades muy sustanciales que podrían aumentar la calidad del proceso de extracción de valor de los datos. Sin embargo, al ser un campo en continua evolución, se requiere un estudio detallado y conciso de todos los aspectos relacionados con este. Este trabajo realiza un estudio sobre el estado del arte y los conceptos relacionados con el paradigma Big Data, las actividades y técnicas relacionadas con el proceso de extracción de valor de los datos, y las arquitecturas de procesamiento de los mismos. Este estudio se estructura en tres partes. En la primera, se contextualizan los conceptos y actividades relacionadas con el paradigma Big Data, proponiendo una visión global de este. En segundo lugar, se identifican las principales limitaciones, retos, oportunidades, y posibles líneas de investigación relacionadas con el paradigma Big Data. Por último, se propone una solución a uno de los retos de investigación que se plantean en este estudio: la preparación de datos con estructuras complejas.