Optimization of applications through serverless computing architectures

• Autores: David Pacios Izquierdo
• Directores de la Tesis: Jorge Jesús Gómez Sanz (dir. tes.) , José Luis Vázquez Poletti (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 2024
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Optimización de aplicaciones mediante arquitecturas de computación serverless.
• Tribunal Calificador de la Tesis: Daniel Mozos Muñoz (presid.) , Juan Antonio Clemente Barreira (secret.) , Mario Cannataro (voc.) , Rafael Mayo García (voc.) , María de los Santos Pérez Hernández (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Docta Complutense
• Resumen

  • La computación sin servidor (serverless computing) es un enfoque revolucionario en la arquitectura de la computación en la nube que abstrae la compleja administración de la infraestructura, permitiendo a los desarrolladores focalizar sus esfuerzos en la lógica de negocio de sus aplicaciones. Esta tesis evalúa el impacto de este paradigma en la optimización de aplicaciones con énfasis en la escalabilidad de sistemas distribuidos, el cálculo de alto rendimiento y la gestión eficaz de datos. Se ofrece un análisis meticuloso de los principios arquitectónicos de la computación sin servidor, destacando cómo la administración automatizada de recursos y el modelo de facturación por uso facilitan una escalabilidad dinámica y un control eficiente de los costos, particularmente para aplicaciones con patrones de carga fluctuantes.

    En esta investigación, se profundiza en la aplicabilidad de la computación sin servidor para resolver problemas complejos en astrofísica, matemáticas y física cuántica, así como en otros campos que requieren computación de alto rendimiento. Se explora cómo las funciones serverless pueden ejecutarse eficazmente en simulaciones cuánticas, cálculos matemáticos avanzados y el procesamiento de datos astronómicos con alta precisión. La integración de modelos algorítmicos con la computación sin servidor potencia la simulación de sistemas cuánticos y la modelización de grandes conjuntos de datos astrofísicos, proporcionando una reducción significativa en los tiempos de cálculo y permitiendo el análisis en tiempo real.

    Desde una perspectiva técnica, la tesis revisa las estructuras de arquitecturas distribuidas, proporcionando una evaluación exhaustiva de los pros y contras de la computación sin servidor frente a las arquitecturas tradicionales. Se identifican desafíos como la latencia y la concurrencia, ofreciendo soluciones a través de algoritmos especializados diseñados para abordar estos problemas. Asimismo, se detallan las mejores prácticas para la integración de funciones sin servidor con bases de datos distribuidas y sistemas de gestión de datos, maximizando la eficiencia operativa mientras se minimiza la duplicación de información.

    A lo largo de la tesis, se exponen numerosos estudios de caso que demuestran la eficacia de la computación sin servidor en acelerar procesos científicos y optimizar aplicaciones de análisis de datos. Se incluyen recomendaciones claras para el diseño e implementación de soluciones serverless en diferentes sectores, resaltando el potencial transformador de esta tecnología para gestionar datos en tiempo real. Finalmente, se destacan las tendencias futuras de la computación sin servidor, subrayando su adaptabilidad a las cambiantes exigencias científicas y tecnológicas.