Desarrollo de una aplicación móvil de monitoreo predictivo para  detecciones de sobrecarga en los recursos computacionales de un centro de datos en la ciudad de Guayaquil

Bodero Castro, Julio César; Navas Cuzme, César Agustín

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dc.contributor.advisor	Collaguazo Jaramillo, Adriana, Director
dc.contributor.author	Bodero Castro, Julio César
dc.contributor.author	Navas Cuzme, César Agustín
dc.creator	ESPOL. FIEC
dc.date.accessioned	2024-01-31T17:13:01Z
dc.date.available	2024-01-31T17:13:01Z
dc.date.issued	2020
dc.identifier.citation	Bodero Castro, J. C. y Navas Cuzme, C. A. (2020). Desarrollo de una aplicación móvil de monitoreo predictivo para detecciones de sobrecarga en los recursos computacionales de un centro de datos en la ciudad de Guayaquil. [Proyecto Integrador]. ESPOL. FIEC .
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/59941
dc.description	El documento aborda la infraestructura de los centros de datos, que emplean servidores basados en sistemas hipervisores como ESXi. Estos centros utilizan técnicas de control de hardware y software para permitir la ejecución simultánea de varios sistemas operativos en un conjunto de computadoras llamado clúster. Dentro de los clústeres, se alojan sistemas operativos virtualizados que proporcionan recursos a los clientes, como almacenamiento y servicios. Los centros de datos generalmente tienen tres departamentos: edificio, monitoreo y Tecnología de la Información (TI). En el departamento de TI, hay operadores o administradores que realizan informes manuales sobre las capacidades computacionales disponibles. El documento presenta un sistema de monitoreo móvil utilizando herramientas disponibles en la empresa, como Vcenter. Se utilizan capturas de recursos computacionales para entrenar algoritmos y realizar predicciones inteligentes sobre el uso de recursos. Esta predicción permite identificar cuando los recursos de un equipo alcanzan el umbral del 25%. Luego se diseñó una aplicación móvil para visualizar hosts y máquinas virtuales con datos relevantes obtenidos anteriormente. La aplicación permite visualizar recursos a través de gráficas estadísticas, realizar operaciones manuales como apagar y aumentar recursos, y generar alertas automáticas y reportes manuales y automáticos de recursos disponibles. El objetivo es minimizar la pérdida de clientes potenciales para la empresa.
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	63 páginas
dc.language.iso	spa
dc.publisher	ESPOL. FIEC
dc.rights	openAccess
dc.subject	Hipervisores ESXI
dc.subject	Centro de datos
dc.subject	Predicción inteligente
dc.subject	Recursos computacionales
dc.title	Desarrollo de una aplicación móvil de monitoreo predictivo para detecciones de sobrecarga en los recursos computacionales de un centro de datos en la ciudad de Guayaquil
dc.type	Ingeniero en Telemática
dc.identifier.codigoespol	T-113917
dc.description.city	Guayaquil
dc.description.degree	Escuela Superior Politécnica del Litoral
dc.identifier.codigoproyectointegrador	TES006
dc.description.abstractenglish	Data centers are a virtual infrastructure that has servers based on ESXi hypervisor systems, which are responsible for applying various techniques to control both virtual hardware and software in order to use different operating systems at the same time on a computer or a set of them, called cluster. Within the clusters, different virtualized operating systems are hosted, offering resources to their clients. These resources are intended to accommodate spaces for computer equipment, such as information storage and service deployment. Three departments are defined in a data center: one in charge of the building, other responsible for the monitoring and a thrid one in charge of the Information Technology (IT). In the latter, there are operators or administrators, who are responsible for making manual reports of the available computing capabilities. This document will introduce a mobile monitoring system, using the tools available from the company. For instance, with vCenter it is possible to capture the computational resources used, where the algorithm training and intelligent predictions of the resources are carried out several times. This prediction made possible to identify when the resources of a device reach the 25% threshold. Then, we proceeded to design the mobile application for displaying the different hosts and their virtual machines with the relevant data obtained in the previous phase. It should be noted that the mobile application was designed to visualize the resources through statistical graphs, perform manual operations, such as turning off and the increase in resource on a computer, the generation of automatic alerts, and both manual and automatic reports of the available resources in order to minimize the loss of potential customers for the company.