Sistema de análisis de supervivencia en el despliegue de servicios telemáticos en centros de datos

• Valera Pérez, Luis Manuel ^[1] ; Martinez Miranda, Hector Lázaro
  1. [1] UCI
• Localización: Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas, ISSN-e 2306-2495, Vol. 13, Nº. 5, 2020, págs. 162-173
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Survival analysis system in the deployment of telematic services in data centers
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• Resumen
  • español

    Los centros de datos son fundamentales en el avance de la tecnología y el bienestar social, ya que permiten controlar una gran variedad de actividades de la vida cotidiana, tales como, energía, telecomunicaciones, internet, transporte, bancos, sistemas de seguridad, salud, entretenimiento y educación. Lograr su correcto funcionamiento y optimización no es una tarea sencilla, ni barata, y su compleja estructura dificulta en gran medida el despliegue de nuevos servicios y el mantenimiento de los existentes. El departamento de servicios telemáticos de la Universidad de las Ciencias Informáticas tiene dentro de sus líneas de trabajo, la investigación y el desarrollo de aplicaciones que contribuyan a la mejora de los servicios que se ofrecen en su centro de datos. En el presente trabajo se desarrolló un sistema capaz de contribuir en la evaluación de riesgos y la toma de decisiones por parte de estos especialistas y con la finalidad de mejorar la eficiencia en las tareas de despliegue y mantenimiento de centros de datos. Para su implementación se realizó una revisión de los métodos existentes para el modelado de fallos, análisis de supervivencia en condiciones de censura y truncamiento, así como de métodos como el de Kaplan-Meier, las tablas de vida y el modelo de regresión de Cox. Se utilizó XP como metodología, Python como lenguaje de programación y Django como framework.

  • English

    Data centers are fundamental in the advance of technology and social welfare due they allow the control of a great variety of daily life activities such as energy, telecommunications, Internet, transportation, banks, security systems, health, entertainment and education.  Achieving their proper functioning and optimization it is not a simple or cheap task, and their complex structure makes it very difficult to deploy new services and maintain existing ones. The department of telematic services of the University of Computer Sciences has within its lines of work the research and development of applications that contribute to improving the services offered in your data center. In this work a system was developed capable of contributing to the risk assessment and decision making by these specialists and with the purpose of improving the efficiency in the tasks of deployment and maintenance of data centers. For its implementation was carried out a revision of the existing methods for failure modeling, survival analysis under censorship and truncation conditions, as well as methods such as Kaplan-Meier's, life tables and Cox regression model. XP was used as methodology, Python as programming language and Django as framework.