2026-06-07T07:49:33Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/317802026-02-03T11:37:38Zcom_10630_2254col_10630_37960
RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
author
Fuentes-Fernández, Lidia
author
Amor-Pinilla, María Mercedes
2024-06-27T10:21:38Z
2024-06-27T10:21:38Z
2024-06
https://hdl.handle.net/10630/31780
Este informe técnico presenta un análisis de la variabilidad de los modelos de
características en Kubernetes. Aborda la creación de un modelo de características para
Kubernetes tanto manual como de forma automatizada, que captura los diferentes
componentes y configuraciones posibles dentro de un clúster de Kubernetes, permitiendo
la exploración y gestión de diversas combinaciones de características. Este proceso
incluye la identificación de características clave, la organización de estas en una estructura
jerárquica y la definición de reglas de variabilidad que determinan cómo se pueden
combinar las características. Posteriormente, se analiza la variabilidad y las características
de Kubernetes, evaluando las configuraciones posibles. El análisis se realiza tanto para el
modelo extraído de forma manual como para el resultante del proceso de extracción
automatizado. Este análisis incluye el cálculo del número total de configuraciones
posibles, la distribución de probabilidad de que se incluya, etc., considerando las
combinaciones válidas de características. El análisis de la variabilidad en Kubernetes
permite a los administradores de sistemas y desarrolladores tomar decisiones informadas
sobre la configuración de sus clústeres, optimizando el uso de recursos y mejorando la
eficiencia operativa, permitiendo de esta forma que las configuraciones de Kubernetes
puedan adaptarse a una amplia gama de necesidades y entornos, desde
implementaciones pequeñas hasta grandes infraestructuras distribuidas. Con este
análisis, se facilita la toma de decisiones estratégicas en la configuración y gestión de
clústeres Kubernetes, maximizando su rendimiento y adaptabilidad. Finalmente, se
incluyen los comandos necesarios para ejecutar los scripts desarrollados en el proyecto.
Estos comandos permiten reproducir los experimentos y análisis descritos en el informe,
facilitando la verificación y aplicación de los resultados obtenidos y se discuten las
implicaciones prácticas de los resultados obtenidos y se sugieren posibles direcciones
para futuros trabajos en este campo.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Informática en la nube
Soporte lógico libre
Análisis de varianza
Análisis de variabilidad y generación de ficheros de configuración sobre el modelo de características de Kubernetes.
report
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