Aspectos de Arquitectura y diseño en aplicaciones distribuidas (Web, Móviles, IoT, etc) con foco en Microservicios

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Browsing Aspectos de Arquitectura y diseño en aplicaciones distribuidas (Web, Móviles, IoT, etc) con foco en Microservicios by Author "Fernandez, Alejandro"
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    Aplicación de Inteligencia Artificial Generativa y Verificación Formal en el Descubrimiento de Microservicios
    (Universidad Abierta Interamericana. Facultad de Tecnología Informática, 2025-12-29) Narváez Flores, José Daniel ; Battaglia, Nicolás ; Fernandez, Alejandro ; Rossi, Gustavo Hector
    El diseño de microservicios a partir de requisitos textuales constituye un desafío persisten te en la ingeniería de software, debido a la ambigüedad del lenguaje natural y a la ausencia de mecanismos formales que garanticen calidad arquitectónica. En el marco de una investigación doctoral en la Universidad Abierta Interamericana (UAI), se presenta ArchiGenMS, un pipeline evolutivo que combina modelos de lenguaje generativos (LLMs) con verificación formal en Lean para el descubrimiento automático de microservicios. La propuesta integra prompt engineering evolutivo, métricas estructurales de cohesión, granularidad y acoplamiento, y validación automática de restricciones arquitectónicas. Los experimentos realizados con datasets públicos de historias de usuario, como el caso g24-unibath, muestran que el enfoque permite generar arquitecturas con alta cohesión (LCOMavg = 0.167), granularidad controlada (SGMmax = 4) y bajo acoplamiento (Couplingmax = 1). Los resultados evidencian el potencial de integrar técnicas generativas y verificación formal para construir arquitecturas mantenibles y reproducibles en escenarios greenfield.
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    Web scraping by end users
    (IEEE, 2025-11-25) Tacuri, Alex ; Firmenich, Sergio ; Fernandez, Alejandro ; Riva, Florencia ; Urbieta, Matías ; Rossi, Gustavo Hector
    Scraping is a topic studied from various perspectives, encompassing automatic and AI-based approaches, and a wide range of programming libraries that expedite development. As the volume of available web content increases, it becomes increasingly challenging to anticipate end-user requirements regarding what, how, and when to extract data from the web. This challenge is compounded when integrating data from multiple websites, particularly when websites’ search engines dynamically retrieve unavailable data via permanent links. Complex scraping processes, such as these are difficult to develop using general-purpose programming languages and are challenging to automate with AI-based approaches. Controllability is a crucial aspect of scraping, that is, how end users can make decisions during the scraper specification process, understand information sources, and how the data are ultimately extracted, compiled, and formatted for output. In response, our study presents an innovative end-user approach for specifying scrapers that focuses on seamlessly integrating data from multiple sources. Through this approach and its supporting toolset, we aim to provide users with greater control and transparency over the extraction, integration, and formatting of data, thereby addressing the key concerns in web scraping. The approach and toolset were evaluated and they yielded promising results.