Las aplicaciones intensivas en datos (AID) que usan tecnologías de \emph{Big Data} se están convirtiendo en una parte importante del mercado de desarrollo de software. Sin embargo, las técnicas ---y su automatización--- para el asesoramiento de la calidad para este tipo de aplicaciones es claramente insuficiente. El proyecto DICE H2020 tiene como objetivo definir metodologías y crear herramientas para desarrollar y monitorizar AID mediante técnicas de ingeniería dirigida por modelos. En este artículo presentamos un componente clave del proyecto DICE: su herramienta de simulación. Esta herramienta es capaz de evaluar el rendimiento de AID simulando su comportamiento mediante modelos de redes de Petri. Como complemento, existe a disposición un vídeo mostrando la herramienta en http://tiny.cc/z1qzay.

1. DICE Horizon 2020 Project
Grant Agreement no. 644869
http://www.dice-h2020.eu Funded by the Horizon 2020
Framework Programme of the European Union
Una herramienta para
evaluar el rendimiento
de aplicaciones
intensivas en datos
Abel Gómez1 y José Merseguer2
1 Universidad de Zaragoza / Universitat Oberta de Catalunya /
SOM Research Lab
2 Universidad de Zaragoza / Grupo de I+D en Computación
Distribuida (DisCo)

2. © DICE
RETOS Y DESAFÍOS
215/09/2016
○ Las tecnologías Big
Data no son fáciles
○ La curva de
aprendizaje es muy
dura
○ Escasez de expertos
en datos
Alrededor de 140.000 a 180.000 ofertas de empleo para
científicos de datos permanecerán vacantes alrededor
de 2018.
— McKinsey Global Institute

3. © DICE
RETOS Y DESAFÍOS
315/09/2016
○ Los sistemas han de ser
fiables
○ La seguridad y la priva-
cidad no son opcionales
○ Los procesos iterativos
son vitales
○ Las infraestructuras
deben ser escalables

4. © DICE
RETOS Y DESAFÍOS
415/09/2016
○ Los sistemas han de ser
fiables
○ La seguridad y la priva-
cidad no son opcionales
○ Los procesos iterativos
son vitales
○ Las infraestructuras
deben ser escalables
«Hazlo rápido, barato, escalable, y no pierdas ningún dato»
— Cualquier jefe

5. © DICE
DICE FRAMEWORK
515/09/2016
DevOps

6. © DICE
DICE FRAMEWORK
615/09/2016
DevOps

7. © DICE
¿QUÉ PROPORCIONAMOS?
715/09/2016
○ Un framework para evaluar el
rendimiento de modelos de AID
○ Computando diferente métricas para
AID:
○ Tiempo de respuesta: tiempo entre el envío
de una petición y la obtención de la
respuesta
○ Productividad: número de trabajos servidos
por unidad de tiempo
○ Utilización de servicios y componentes de
AID
○ …

8. © DICE
APROXIMACIÓN
815/09/2016
○ Técnicas de DSDM (M2M y M2T)
○ Entrada: Modelos de diseño en UML,
construídos según la metodología y el
profile de DICE
○ Salida: Modelos de análisis
○ Técnicas de simulación para
modelos de análisis
Transformaciones
M2M, M2T
Simulación
Diseños UML
perfilados con DICE Modelos Resultados

9. © DICE
SIMULATION TOOL
915/09/2016

10. © DICE
SIMULATION TOOL
1015/09/2016

11. © DICE
SIMULATION TOOL
1115/09/2016

12. © DICE
SIMULATION TOOL
1215/09/2016

13. © DICE
PROYECTOS Y CÓDIGO
1315/09/2016
○ DICE-Simulation: Implementación de la
Simulation tool (M2M, M2T, Orquestador, UI)
https://github.com/dice-project/DICE-Simulation
○ DICE-Simulation-Utils: Extensiones
depuración
https://github.com/dice-project/DICE-Simulation-Utils
○ DICE-Profile: Estereotipos AID
https://github.com/dice-project/DICE-Profiles

14. DICE Horizon 2020 Project
Grant Agreement no. 644869
http://www.dice-h2020.eu Funded by the Horizon 2020
Framework Programme of the European Union
Una herramienta para
evaluar el rendimiento
de aplicaciones
intensivas en datos
http://dice-project.github.io/DICE-Simulation/