Este documento describe cómo utilizar el Analizador de Datos de Entrada y el Analizador de Procesos en Arena para analizar datos y simular escenarios. Explica cómo preparar archivos de datos, ajustar los datos a distribuciones, definir controles y variables de respuesta, ejecutar escenarios, y generar gráficos y estadísticas. También presenta un ejemplo de un sistema de producción de 4 procesos en serie y cómo recolectar métricas como el número de llegadas y tiempos entre eventos.
Detalla los conceptos de elicitación de requisito y detalla las principales técnicas de elicitación como la entrevista, encuestas, brainstorm, jad, focus group, análisis de documentos, análisis de sistemas existentes, observación, prototipo
Las diez principales amenazas para las bases de datosImperva
La infraestructura empresarial de bases de datos está sometida a una cantidad
abrumadora de riesgos. Este documento se destina a ayudar a las organizaciones a
afrontar las más críticas de estas amenazas ofreciendo una lista de las diez principales,
identificadas por el Application Defense Center de Imperva. Por cada punto
vulnerable, este informe proporciona información a fondo, estrategias generales
de mitigación de riesgos y la protección de bases de datos que ofrece la solución
SecureSphere Database Security de Imperva.
Esta presentación se realizo en e Congreso Nacional de Ingeniería Informática en Chimbote. El cual describe como se genera el portafolio de proyectos de seguridad informática mediante una evaluación costo beneficio.
Detalla los conceptos de elicitación de requisito y detalla las principales técnicas de elicitación como la entrevista, encuestas, brainstorm, jad, focus group, análisis de documentos, análisis de sistemas existentes, observación, prototipo
Las diez principales amenazas para las bases de datosImperva
La infraestructura empresarial de bases de datos está sometida a una cantidad
abrumadora de riesgos. Este documento se destina a ayudar a las organizaciones a
afrontar las más críticas de estas amenazas ofreciendo una lista de las diez principales,
identificadas por el Application Defense Center de Imperva. Por cada punto
vulnerable, este informe proporciona información a fondo, estrategias generales
de mitigación de riesgos y la protección de bases de datos que ofrece la solución
SecureSphere Database Security de Imperva.
Esta presentación se realizo en e Congreso Nacional de Ingeniería Informática en Chimbote. El cual describe como se genera el portafolio de proyectos de seguridad informática mediante una evaluación costo beneficio.
Los Diagramas de Flujo de Datos (DFD) es uno de los instrumento que se utilizan para el levantamiento de los requisitos funcionales de un sistema de información.
Este trabajo fue presentado como parte del curso Ingeniería y calidad del Software ofrecido como parte de la Especialización en Informática y Ciencias de la Computación en la Fundación Universitaria Konrad Lorenz
Los Diagramas de Flujo de Datos (DFD) es uno de los instrumento que se utilizan para el levantamiento de los requisitos funcionales de un sistema de información.
Este trabajo fue presentado como parte del curso Ingeniería y calidad del Software ofrecido como parte de la Especialización en Informática y Ciencias de la Computación en la Fundación Universitaria Konrad Lorenz
Es un conjunto de comandos que pueden ser ejecutados directamente en el servidor, es decir, será ejecutado por el servidor de Base de Datos y no por el programa cliente que lo accede, permitiendo la ejecución de una acción o conjunto de acciones específicas.
Decanato de postgrado criterios para la elaboracion de tgUGMA
Criterios Metodológicos para la presentación de Trabajo de Grado de Especialización y del Trabajo de Grado en Maestría para Estudios de Postgrado de la Universidad Nororiental Privada Gran Mariscal de Ayacucho. Venezuela.
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
4. 4
Analizador de Datos de Entrada
(Input Analyzer)
Inicio/Programas /Rockwell Software/Arena/Input Analyzer
5. 5
Preparación de los Archivos de Datos
En hoja de cálculo o en documento de texto
(.txt)
En hoja de cálculo, los datos se ingresan
hacia abajo en la misma columna.
En documento de texto, los datos deben
separarse por medio de uno o más caracteres
de espacio en blanco (e.g. espacios,
tabulaciones, líneas)
La extensión debe ser “.dst” o tipo de archivo
solo texto (“.txt”)
6. 6
Preparación de los Archivos de Datos
Observaciones:
Los datos no deben tener ningún tipo de
encabezamiento
Se utiliza el punto como separador decimal
No debe haber ningún tipo de carácter
diferente a números y puntos decimales
10. 10
Ajuste de Datos a una Distribución
Prueba de bondad de ajuste
sobre todas las distribuciones
Pruebas sobre cada una de las distribuciones
11. 11
Ajuste de Datos a una Distribución
Histograma
Resumen de la pruebas
Curva de ajuste
12. 12
Resultados de las Pruebas de
Bondad de Ajuste
Prueba de Chi-cuadrado
Prueba de Kolmogorov-
Smirnov
Distribution Summary
Distribution: Triangular
Expression: TRIA(4.59, 5.79, 7)
Square Error: 0.022807
Chi Square Test
Number of intervals = 3
Degrees of freedom = 1
Test Statistic = 0.174
Corresponding p-value = 0.699
Kolmogorov-Smirnov Test
Test Statistic = 0.134
Corresponding p-value > 0.15
Data Summary
Number of Data Points = 26
Min Data Value = 4.8
Max Data Value = 6.9
Sample Mean = 5.7
Sample Std Dev = 0.557
Histogram Summary
Histogram Range = 4.59 to 7
Number of Intervals = 5
13. 13
Resultados de las Pruebas de
Bondad de Ajuste
Prueba de Chi-cuadrado
Prueba de Kolmogorov-
Smirnov
15. 15
Analizador de Procesos
(Process Analyzer)
Permite generar, evaluar y completar
diversos escenarios en términos de una o
varias variables de respuesta
18. 18
Creación de un Escenario
Doble-click para crear
el nuevo escenario
Nombre del escenario
Breve descripción
Ubicación del archivo *.p
del modelo que se va a analizar
21. 21
Existen 4 categorías
Entidades
Colas
Recursos
Sistema
Los tiempos de espera, el
tiempo en el sistema y el
número de clientes se toman
en la categoría “entidades”
Definición de Variables de Respuesta
24. 24
Haciendo click derecho, se
modifican las propiedades
Cambiar nombre:
“Tiempo en el sistema”
Cambiar nombre:
“Clientes en el sistema”
Definición de Variables de Respuesta
32. 32
Recolección de Estadísticas
Para análisis o validación del modelo
Definidas por el usuario
Se utiliza el módulo “Record” (en el panel
básico)
Record 1
33. 33
Ejemplo 3.1
Considere un sistema con 4 procesos en
serie: A, B, C, y D, con los recursos A, B, C, y
D, respectivamente
Los tiempos de procesamiento son:
Proceso/Recurso A: Normal(8; 0,89) min
Proceso/Recurso B: Unif(4; 12) min
Proceso/Recurso C: Trian(5; 10; 15) min
Proceso/Recurso D: Expo(5) min
34. 34
Ejemplo 3.1
Tiempo entre llegadas es uniforme entre 1 y
20 minutos
Simular el sistema durante 2400 minutos
Entrada ProcesoA ProcesoB ProcesoC ProcesoD Salida
0
0 0 0 0
0
35. 35
Conteo de Entidades
Se desea saber el número de entidades que
llegan al proceso D
Se agrega el módulo “Record” y configura
como “count”
ProcesoC ProcesoD Salida
a D
Conteo llegadas
0 0
0
36. 36
Intervalo de Tiempo Entre Dos
Puntos del Modelo
Se desea saber el tiempo que demora una
entidad en ir desde la salida de proceso A
hasta la salida del proceso C.
Procedimiento
Se debe registrar el tiempo al salir de A
Se debe registrar el tiempo al salir de C
Se debe calcular al diferencia
37. 37
Entrada ProcesoA ProcesoB ProcesoC ProcesoD Salida
0
0 0 0 0
0
Tiempo inicial Tiempo final
T. final – T. inicial
Intervalo de Tiempo Entre Dos
Puntos del Modelo
38. 38
Intervalo de Tiempo Entre Dos
Puntos (en ARENA®)
Se utilizan los módulos “Assign” y “Record”
Registro del tiempo inicial:
Registro del tiempo final y cálculo del
intervalo:
Assign 1
Record 1
39. 39
Registro del tiempo inicial:
Intervalo de Tiempo Entre Dos
Puntos (en ARENA®)
41. 41
Registro del tiempo final
Cálculo del intervalo
Intervalo de Tiempo Entre Dos
Puntos (en ARENA®)
42. 42
Entrada ProcesoA ProcesoB ProcesoC ProcesoD Salida
TiempoInicial
CalculoIntervalo
0
0 0 0 0
0
Intervalo de Tiempo Entre Dos
Puntos (en ARENA®)
43. 43
Registro del Tiempo Entre Llegadas
Se desea conocer la tasa de llegada de
entidades al proceso D.
Se utiliza el módulo “Record”, configurado
como “time between”.