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

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    No Latency, No Waste: How Fog Computing Optimizes Precision Agriculture
    (Facultad de Informática (UNLP), 2025-6) Goncalves, Ricardo ; Rossi, Gustavo Hector
    The implementation of Internet of Things (IoT) technologies in precision agriculture has been revolutionizing crop resource management. Soil sensors continuously monitor moisture, temperature, and salinity, providing crucial data for precise irrigation and soil management, while weather sensors track atmospheric conditions including air temperature, humidity, precipitation, and wind speed. This data enables prediction and management of pests and diseases, while also informing harvest decisions. Continuous monitoring and advanced data analysis allow for identification of trends and anomalies, facilitating rapid and precise adjustments to agricultural operations. In this article we propose an approach to deal with the problem of latency in the use of IoT in remote areas.
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    Uso de Natural Language Processing y Machine Learning para la Gestión de Requerimientos
    (Even3, Brazil., 2024-8-9) Delle Ville, Juliana ; Maltempo, Giuliana ; Portugal, Roxana ; Antonelli, Ruben Leandro
    La ingeniería de requerimientos es una de las etapas más críticas del desarrollo de software. Si bien existen desarrollos bajo métodos ágiles en donde las prácticas de requerimientos son mínimas, aún existen muchos desarrollos tradicionales en donde se invierte mucho esfuerzo en requerimientos. En particular, el lenguaje natural es el instrumento más utilizado, puesto que ayuda a reducir la brecha comunicacional que existe entre los clientes y el equipo de desarrollo. Sin embargo, el lenguaje natural puede originar varios defectos: ambigüedad, vaguedad, etc. En últimos años dos disciplinas de la inteligencia artificial han contribuido con muchas herramientas que han revolucionado el tratamiento de texto: natural language processing y machine learning. Este tutorial tiene por objetivo brindar las herramientas básicas para aplicar en la ingeniería de requerimientos.
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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.
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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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    Behavior-Driven Microservice Architecture: un marco metodológico para la identificación iterativa de microservicios en proyectos ágiles greenfield
    (Universidad Abierta Interamericana. Facultad de Tecnología Informática, 2025) Battaglia, Nicolás ; Rossi, Gustavo Hector ; Fernández, Alejandro ; Narváez Flores, José Daniel
    La adopción de arquitecturas basadas en microservicios plantea desafíos significativos en la fase de diseño, particularmente en contextos greenfield donde las decisiones iniciales condicionan la mantenibilidad futura. Aunque existen aportes relevantes desde Domain-Driven Design (DDD) y Behavior-Driven Development (BDD), persiste una brecha metodológica: los enfoques actuales suelen ser teóricos, carecen de mecanismos explícitos de trazabilidad entre requisitos funcionales y decisiones arquitectónicas, o se enfocan en escenarios de reingeniería brownfield. Este trabajo introduce Behavior-Driven Microservice Architecture (BDMA), un marco metodológico sistemático, iterativo y reproducible que guía la identificación, diseño y evolución de microservicios en proyectos ágiles greenfield. BDMA integra principios de DDD, técnicas de BDD y prácticas de arquitectura evolutiva para trans-formar escenarios funcionales en bounded contexts, contratos de servicio y registros de decisiones arquitectónicas. Como aporte principal, BDMA ofrece un enfoque práctico que asegura alineación entre requisitos y arquitectura, fomenta la colaboración interdisciplinaria y habilita trazabilidad completa desde los escenarios BDD hasta la implementación, demostrada mediante una Architectural Kata ilustrativa.