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dc.contributor.advisorGuamán Coronel, Daniel Alejandroes_ES
dc.contributor.authorNovillo Criollo, Max Emilianoes_ES
dc.date.accessioned2020-06-11T16:25:32Z-
dc.date.available2020-06-11T16:25:32Z-
dc.date.issued2020es_ES
dc.identifier.citationNovillo Criollo, Max Emiliano. (2020). Implementación y evaluación de patrones y buenas prácticas para mejorar el rendimiento en aplicaciones Serverless. (Trabajo de Titulación de Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación ). UTPL, Loja.es_ES
dc.identifier.other1344597es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/25983-
dc.descriptionResumen: El presente trabajo de titulación implementa patrones arquitectónicos y buenas prácticas en aplicaciones Serverless (FaaS), bajo el proveedor AWS (Amazon Web Services) y un tiempo de ejecución especifico (Python). De entre varios documentos científicos se seleccionó cuatro patrones arquitectónicos, tales como: Servicio Web Simple, Fan In / Fan Out, Gráfico y Tuberías y Filtros al igual que 7 buenas prácticas de desarrollo denominadas: BP01, BP02, BP03, BP04, BP05, BP06, BP07, los patrones y buenas prácticas serán implementados y ejecutados en Lambda. Para la implementación, ejecución y pruebas se presentó dos escenarios: El primer caso desarrollado sin buenas prácticas y en el segundo caso haciendo uso de ellas. En los dos casos se creó una aplicación en Python en base a los patrones y buenas prácticas tomando en cuenta como escenario la carga de un archivo CSV de 15000, 20000 y 25000 registros hacia una base de datos no relacional DynamoDB. Finalmente, por medio de las herramientas CloudWatch y Dashbird se obtuvo los resultados obtenidos para analizar y validar si efectivamente se pudo mejorar el rendimiento.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectAplicaciones móviles.-es_ES
dc.subjectWeb services.-es_ES
dc.subjectIngeniero en sistemas informáticos y computación.-es_ES
dc.titleImplementación y evaluación de patrones y buenas prácticas para mejorar el rendimiento en aplicaciones Serverlesses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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