Trabajos finales de carrera de postgrado

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https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/2714

Estos trabajos de fin de carrera son obras producidas por estudiantes, que se originan en los procesos formativos de la universidad.

Tienen propósitos culturales y educativos. No son productos comerciales y su difusión pública no está autorizada.

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Browsing Trabajos finales de carrera de postgrado by Subject "ARQUITECTURA DE SOFTWARE"

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    Cómo integrar blockchain en una arquitectura de software
    (Universidad ORT Uruguay, 2021) Sobral Meríngolo, Juan Manuel; Solari Buela, Martín; Matalonga Motta, Santiago; González, Laura; Matturro Mazoni, Gerardo
    El objetivo de este desarrollo de tesis es identificar las redes de blockchain disponibles y sus principales características (algoritmo de consenso, descentralización, contrato inteligente, origen de la red), así como las posibles implicaciones de estas. Blockchain es un registro distribuido e inmutable que facilita el proceso de almacenar transacciones y el seguimiento de activos en una red descentralizada. Es una tecnología con el potencial de revolucionar industrias, desde las finanzas hasta el Internet de las cosas. Sin embargo, el panorama de las implementaciones de Blockchain disponibles es heterogéneo. Un arquitecto de software que busca incorporar esta tecnología a una arquitectura se enfrenta a un vasto número de redes con capacidades distintas. Para cumplir el objetivo y analizar las principales características desde el punto de vista del arquitecto de software, se llevó a cabo una revisión multivocal de la literatura. El resultado es la identificación y caracterización de 112 redes de blockchain divididas en tres grandes familias: de uso general, de uso específico (financiero, videojuegos, identidad, pagos) y derivadas de criptomonedas. Se presenta una lista detallada de las redes disponibles. Este mapeo provee una guía a los arquitectos de software para que se puedan tomar decisiones justificadas a la hora de incorporar la tecnología blockchain.
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    Mapeo sistemático y evaluación de arquitecturas de software para contextos de big data
    (Universidad ORT Uruguay, 2018) Russo Ibañez, Juan Pablo; Solari Buela, Martín; Fornaro Rosado, Carlos Nicolás; Astudillo Rojas, Hernan Enrique
    Big data es la información caracterizada por un volumen, velocidad y variedad alta de datos que requieren métodos analíticos y tecnologías específicas para poder ser gestionados y transformados en valor agregado para el usuario. El mercado de servicios de big data ha comenzado a crecer sostenidamente en los últimos años. Sin embargo, su rápido crecimiento trae varios desafíos a superar para la ingeniería de software. Las arquitecturas de software se vuelven relevantes en este contexto donde los estilos y patrones tradicionales no son suficientes para el diseño y desarrollo de software. Esta tesis tiene como objetivo explorar los desafíos y prácticas utilizadas durante el proceso de diseño arquitectónico en contextos de big data. En primer lugar, se realizó un mapeo sistemático de la literatura para identificar y categorizar propuestas de arquitecturas de software. Luego se profundiza la evaluación de dichas arquitecturas para identificar, describir y discutir el impacto de un conjunto de tácticas arquitectónicas sobre los atributos de calidad propios de big data. Se concluye que existen una variedad de propuestas de arquitectura de software industriales, teóricas y de referencia para big data. Estas propuestas muchas veces difieren en las capas y la separación de responsabilidades, por lo que dificulta al practicante diseñar una solución que se adapte a su contexto de uso. Por otra parte, los resultados del análisis de estas arquitecturas indican la existencia de requerimientos complejos, similares a los encontrados en sistemas distribuidos, pero a mayor escala, determinados por las características de gran volumen, variedad y velocidad de datos. Estos resultados muestran la oportunidad de buscar mejoras al proceso del diseño arquitectónico, adoptando prácticas como el uso de tácticas de arquitectura, para capturar las decisiones de diseño propias de big data.