Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.authorFuentes-Fernández, Lidia 
dc.contributor.authorAmor-Pinilla, María Mercedes 
dc.date.accessioned2024-06-27T10:21:38Z
dc.date.available2024-06-27T10:21:38Z
dc.date.created2024-06
dc.date.issued2024-06
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/31780
dc.descriptionInforme Técnicoes_ES
dc.description.abstractEste 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, 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. 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.es_ES
dc.description.sponsorshipProyecto IRIS: Multi-stage configuration of virtualised services for sustainable adaptation of mobile networks (PID2021-122812OB-I00). Proyecto de Generación del Conocimiento financiado por Agencia Estatal de Investigación. Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidadeses_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectInformática en la nubees_ES
dc.subjectSoporte lógico librees_ES
dc.subjectAnálisis de varianzaes_ES
dc.subject.otherKuberneteses_ES
dc.subject.otherModelo de variabilidades_ES
dc.titleAnálisis de variabilidad y generación de ficheros de configuración sobre el modelo de características de Kubernetes.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reportes_ES
dc.centroE.T.S.I. Informáticaes_ES
dc.rights.ccAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


Ficheros en el ítem

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional