Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/85068
Título : Investigación sobre la adaptación multigeográfica de MSCOPE
Autor : Sánchez, Rodrigo
Calvo-Sotelo Piera, Eva
Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)
Palabras clave : 33 Ciencias tecnológicas;3325 Tecnología de las telecomunicaciones;332599 Otras especialidades
Fecha de publicación : 2024
Resumen : El proyecto presente consiste en investigar las consecuencias de la expansión geográfica de la empresa mscope. Actualmente, esta distribuye una herramienta SaaS y Business Intelligence exclusivamente en el territorio de España. Con la finalidad de expandir su alcance hacia nuevas regiones es necesario llevar a cabo una adaptación en la arquitectura de esta herramienta para habilitar su funcionamiento en un contexto multi geográfico. Mi proyecto consiste en una investigación profunda de los cambios inherentes a esta expansión: i. Datos: evaluación del almacenamiento de datos y su coste. Se explorarán métodos eficientes de almacenamiento y recuperación de datos utilizando tecnologías como Amazon S3 y RDS. Se investigará el origen de los datos y el mapeo necesario a realizar según cual sea este. ii. Arquitectura: implementación de una arquitectura modular y la introducción del proyecto One Intel Product (OIP) para separar las funcionalidades públicas y privadas. iii. Backend: Refactorización del código backend para mejorar su eficiencia y modularidad. Se utilizarán técnicas como la Programación Orientada a Aspectos (AOP) para manejar la lógica transversal y mejorar la gestión de conexiones a bases de datos. iv. Frontend: Implementación de mejoras en la interfaz de usuario, incluyendo la gestión dinámica de divisas y la optimización de la responsividad de la aplicación. Se abordarán problemas de hardcoding y se desarrollarán soluciones escalables para futuras expansiones. v. Microservicios: creación de microservicios desacoplados para funcionalidades específicas, permitiendo una mayor flexibilidad y reutilización del código. Una de las propuestas más importantes es la adopción de una arquitectura Big Data. Esta nueva arquitectura implica numerosos cambios que conllevan mejoras significativas en la gestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos. No solo aumentaría la eficiencia y la velocidad de los cálculos y análisis, sino que también proporcionaría una base más robusta y escalable para el futuro crecimiento del proyecto.
The present project consists of investigating the consequences of the geographical expansion of the company mscope. Currently, it distributes a SaaS and Business Intelligence tool exclusively in Spain. To expand its reach to new regions, it is necessary to adapt the architecture of this tool to enable its operation in a multi-geographical context. My project consists of an in-depth investigation of the inherent changes required for this expansion: i. Data: Evaluation of data storage and its cost. Efficient methods of data storage and retrieval will be explored using technologies such as Amazon S3 and RDS. The origin of the data and the necessary mapping will be investigated according to its source. ii. Architecture: Implementation of a modular architecture and the introduction of the One Intel Product (OIP) project to separate public and private functionalities. iii. Backend: Refactoring of backend code to improve efficiency and modularity. Techniques such as Aspect-Oriented Programming (AOP) will be used to handle cross-cutting concerns and improve database connection management. iv. Frontend: Implementation of user interface improvements, including dynamic currency management and optimization of application responsiveness. Hardcoding issues will be addressed, and scalable solutions for future expansions will be developed. v. Microservices: Creation of decoupled microservices for specific functionalities, allowing greater flexibility and code reuse. One of the most important proposals is the adoption of a Big Data architecture. This new architecture implies numerous changes that lead to significant improvements in the management and processing of large volumes of data. It would not only increase the efficiency and speed of calculations and analysis but also provide a more robust and scalable foundation for the project's future growth.
Descripción : Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación y Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics
URI : http://hdl.handle.net/11531/85068
Aparece en las colecciones: KTT-Trabajos Fin de Grado

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