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   <ow:Publication rdf:about="oai:riuma.uma.es:10630/31780">
      <dc:title>Análisis de variabilidad y generación de ficheros de configuración sobre el modelo de características de Kubernetes.</dc:title>
      <dc:creator>Fuentes-Fernández, Lidia</dc:creator>
      <dc:creator>Amor-Pinilla, María Mercedes</dc:creator>
      <dc:subject>Informática en la nube</dc:subject>
      <dc:subject>Soporte lógico libre</dc:subject>
      <dc:subject>Análisis de varianza</dc:subject>
      <dc:description>Informe Técnico</dc:description>
      <dc:description>Este informe técnico presenta un análisis de la variabilidad de los modelos de&#xd;
características en Kubernetes. Aborda la creación de un modelo de características para&#xd;
Kubernetes tanto manual como de forma automatizada, que captura los diferentes&#xd;
componentes y configuraciones posibles dentro de un clúster de Kubernetes, permitiendo&#xd;
la exploración y gestión de diversas combinaciones de características. Este proceso&#xd;
incluye la identificación de características clave, la organización de estas en una estructura&#xd;
jerárquica y la definición de reglas de variabilidad que determinan cómo se pueden&#xd;
combinar las características. Posteriormente, se analiza la variabilidad y las características&#xd;
de Kubernetes, evaluando las configuraciones posibles. El análisis se realiza tanto para el&#xd;
modelo extraído de forma manual como para el resultante del proceso de extracción&#xd;
automatizado. Este análisis incluye el cálculo del número total de configuraciones&#xd;
posibles, la distribución de probabilidad de que se incluya, etc., considerando las&#xd;
combinaciones válidas de características. El análisis de la variabilidad en Kubernetes&#xd;
permite a los administradores de sistemas y desarrolladores tomar decisiones informadas&#xd;
sobre la configuración de sus clústeres, optimizando el uso de recursos y mejorando la&#xd;
eficiencia operativa, permitiendo de esta forma que las configuraciones de Kubernetes&#xd;
puedan adaptarse a una amplia gama de necesidades y entornos, desde&#xd;
implementaciones pequeñas hasta grandes infraestructuras distribuidas. Con este&#xd;
análisis, se facilita la toma de decisiones estratégicas en la configuración y gestión de&#xd;
clústeres Kubernetes, maximizando su rendimiento y adaptabilidad. Finalmente, se&#xd;
incluyen los comandos necesarios para ejecutar los scripts desarrollados en el proyecto.&#xd;
Estos comandos permiten reproducir los experimentos y análisis descritos en el informe,&#xd;
facilitando la verificación y aplicación de los resultados obtenidos y se discuten las&#xd;
implicaciones prácticas de los resultados obtenidos y se sugieren posibles direcciones&#xd;
para futuros trabajos en este campo.</dc:description>
      <dc:date>2024-06-27T10:21:38Z</dc:date>
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      <dc:date>2024-06</dc:date>
      <dc:date>2024-06</dc:date>
      <dc:type>report</dc:type>
      <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10630/31780</dc:identifier>
      <dc:language>spa</dc:language>
      <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
      <dc:rights>open access</dc:rights>
      <dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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