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Título : Estudio comparativo del rendimiento de base de datos PostgreSQL en ambientes locales y en contenedores Docker para fomentar el levantamiento de una arquitectura DevOps
Director: Quiña Mera, José Antonio
Autor : Arias Lema, Cinthya Graciela
Tipo docuemento: bachelorThesis
Palabras clave : SOFTWARE;BASES DE DATOS;AUTOMATIZACIÓN
Fecha de publicación : 14-mar-2024
Fecha de creación : 11-mar-2024
Resumen : El presente trabajo de grado aborda el análisis comparativo del rendimiento entre la virtualización de contenedores en Docker y el entorno local, específicamente enfocado en el despliegue de base de datos PostgreSQL para impulsar el desarrollo de una arquitectura DevOps. Se presenta el marco teórico que sustenta el estudio, destacando las herramientas tecnológicas clave, como la virtualización de contenedores en Docker, el ambiente local y una comparativa entre ambos. Además, se examina aspectos metodológicos relevantes, como la experimentación de la Ingeniería de Software y los estándares de calidad. Se describe el entorno experimental, incluyendo los objetivos, factores, tratamientos, variables, hipótesis y diseño del experimento. Se proporciona una visión general de los casos de uso, las tareas experimentales y la instrumentación utilizada para la recolección de datos. Se lleva a cabo un análisis estadístico de la eficiencia, evaluando la comparativa entre los diferentes entornos en términos de rendimiento. Además, se interpreta la información recopilada y se extraen conclusiones significativas que orientan la toma de decisiones en cuanto a la implementación de bases de datos PostgreSQL en entornos de desarrollo. Se destaca que el mejor ambiente para ejecutar los casos de uso fue Docker, ya que demostró resultados superiores en comparación con el entorno local en todos los casos analizados.
Descripción : Realizar un estudio comparativo del rendimiento de bases de datos PostgreSQL en ambientes locales y en contenedores Docker basados en métricas de la norma ISO/IEC 25023 para fomentar el levantamiento de una arquitectura DevOps.
URI : http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/15818
Ubicación: 04/SOF/ 050
Grado Académico: Ingeniería
Código MFN : 0000042869
Carrera Profesional: Software
Aparece en las colecciones: Software

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