Benchmarking de base de datos NOSQL: Prototipo de registro de servicios hoteleros del hotel “Sierra Norte”

Abstract

El presente benchmarking o estudio comparativo entre las nuevas tendencias de las bases de datos NoSQL, existe un gran impacto de las nuevas tecnologías orientadas a la web, nos ayuda a aclarar sobre el uso de las BDD1 de NoSQL, que nos permite optimizan recursos y hacen que su funcionalidad en el prototipo de registro de servicios hoteleros en el Hotel “Sierra Norte”, sea más rápido, y el uso de pocos recursos, para así tener mejores beneficios al implementar el sistema de registro se servicios hoteleros. Introducción, se detalla el planteamiento de problema, situación actual, prospectiva, objetivos, alcance y justificación para el inicio del proyecto de la tesis. Capítulo I, se da conocer el Marco Teórico, y se describe a cada una de las bases de datos NoSQL que son más utilizadas y son: Apache Casandra, MongoDB, Redis, CounchDB y Neo4J y da conocer sus conceptos, funcionalidades, razones y requerimientos. De la misma manera se describe los Roles, eventos y herramientas de la metodología Scrum. Capítulo II .- se procede al desarrollo, haciendo uso de la metodólogo Scrum, donde se determina el análisis de requerimientos del sistema , análisis y selección de la base de datos, mediante una encuesta online, donde se elaboró nueve preguntas para poder seleccionar entre las cinco BDD NOSQL, mencionadas en la plataforma QuestionPro, a su vez también se da conocer el diagrama de modelado, de la misma manera comienza con el desarrollo del sistema aplicando los Sprints que son cuatro, con sus respectivas historias de usuarios, el cual se determina el tiempo que se demora en ejecutar cada historia de usuario y las pruebas necesarias para ver el uso cada uno de los Sprint. Capítulo III.- se da a conocer la validación de resultados obtenidos una vez implementado el prototipo de registro de servicios hoteleros, a su vez se presentan las conclusiones, donde podemos indicar que la base de datos NoSQL seleccionada MongoDB, es la más apta y nos ayudan a optimizar recursos en su almacenamiento Capítulo IV. Se completa con las conclusiones, recomendaciones y referencias bibliográficas.