https://hdl.handle.net/20.500.12008/26 Reúne las tesis de grado Wed, 13 May 2026 18:05:54 GMT 2026-05-13T18:05:54Z https://hdl.handle.net/20.500.12008/54833 Título: Relevamiento y obtención de datos sobre emergencias en Uruguay para análisis predictivo Autor: Chiazzo, Ignacio; García, Felipe; Leopold, Guillermo Resumen: Uruguay, a pesar de ser uno de los países más estables en materia de desastres naturales, sufre de manera recurrente de inundaciones dentro de su territorio, los cuales repercuten negativamente principalmente en su población, pero también en su economía debido a pérdidas materiales. Por lo tanto, resulta deseable poder predecirlas con la mayor exactitud posible y minimizar sus consecuencias a todo nivel. Los datos públicos que el estado Uruguayo expone sobre meteorología y el estado de sus corrientes fluviales no son en todos los casos claros ni consistentes, y en algunos, casi inexistentes. Interesa entonces investigar sobre su disponibilidad y la posibilidad de consumirlos y almacenarlos en un data warehouse central con una calidad aceptable para su posterior uso en análisis predictivo. Con esas dos premisas, se plantea el siguiente trabajo como proyecto de grado divido en tres objetivos principales a cumplir. En una primera etapa, el objetivo es el de realizar una investigación sobre los datos públicos disponibles y explorar y establecer medios para obtener aquellos no disponibles, tanto históricos como del presente de manera continua. Como segunda etapa, se propone procesar dichos datos para darles una mayor calidad calidad y almacenarlos de manera adecuada y de que resulten útiles de alguna manera para asistir decisiones. Se logró una base de datos muy amplia, con más de un millón de registros concernientes a condiciones climatológicas que afectan a los eventos de inundación en el período 1983-2014. En la última etapa del proyecto se investigan técnicas de predicción en base a estadística, llamadas de aprendizaje automático, mostrando el potencial de los datos obtenidos y procesados a la hora de monitorear este tipo de desastres. Luego de las pruebas se seleccionó el algoritmos de clasificación SVC con kernel RBF por tener mejor precisión y dar menor error en la mayoría de los casos de prueba. Para desplegar geolocalizadamente éstas predicciones y gestionar los datos almacenados, se desarrolla además una pequeña aplicación web con un sistema de información geográfica integrado para mostrar de manera gráfica las posibles inundaciones en el territorio de alguno de los 19 departamentos por separado y con la posibilidad de una ejecución aplicada a todo el país con el fin de obtener un panorama general del territorio nacional. Fri, 01 Jan 2016 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12008/54833 2016-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12008/54831 Título: Extensión de funcionalidades al entorno de desarrollo de MateFun Autor: Barboza, Facundo; Bennett, Elizabeth Resumen: Este informe expone parte del trabajo realizado en el contexto de la asignatura Proyecto de Grado de la carrera Ingeniería en Computación, centrado en la extensión de funcionalidades del entorno MateFun, un lenguaje de programación funcional diseñado con el propósito específico de introducir el modelado computacional de soluciones a problemas trabajados en la educación en ciencias. El objetivo del trabajo es mejorar la experiencia de uso del entorno incorporando funcionalidades inspiradas en entornos de desarrollo integrados modernos, manteniendo la simplicidad y el enfoque didáctico del entorno original del lenguaje. A partir del análisis del estado del arte, se identificaron oportunidades de mejora en la visualización gráfica, la interacción con el código y la navegabilidad del entorno. Como resultado, se implementaron funcionalidades que permiten la coexistencia de gráficos y figuras en dos dimensiones, el uso de zoom general y por eje en gráficos 2D, la navegación hacia la definición de funciones incluidas desde otros archivos y la reorganización del menú del editor. Las extensiones desarrolladas se integran sobre la base existente de MateFun, respetando su arquitectura y contribuyendo a su evolución como un recurso didáctico más flexible y alineada con prácticas actuales en entornos de desarrollo. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12008/54831 2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12008/54830 Título: Monitorización para el control de congestión Autor: Arazny Casanovas, Ian; Cardoso, Favio; Techera Alberro, María Resumen: El presente proyecto aborda el diseño e implementación de un sistema de telemetría inteligente para redes de alta capacidad, con el objetivo de anticipar condiciones de congestión y degradación del rendimiento a partir de datos recolectados en tiempo real. La propuesta combina mecanismos de inspección de bajo nivel, ejecutadas directamente en la tarjeta de red, con modelos de aprendizaje automático supervisado para el análisis predictivo del tráfico. El sistema se desarrolló sobre una arquitectura jerárquica en tres niveles: la tarjeta de red programable (Smart Network Interface Card (SmartNIC)), el núcleo del sistema operativo Linux, y el espacio de usuario. En la SmartNIC se ejecutaron programas basados en la tecnología extended Berkeley Packet Filter (eBPF) y su extensión de procesamiento en red eXpress Data Path (XDP), capaces de capturar y clasificar paquetes directamente en el plano de datos. Estos programas operan en modo de descarga parcial (offload), de modo que parte del procesamiento se realiza en el hardware de la tarjeta, reduciendo la carga sobre el procesador principal. En el nivel del núcleo se implementó la agregación de las métricas recolectadas en la SmartNIC, mientras que en el espacio de usuario se desarrollaron módulos en lenguaje C encargados de leer los datos, almacenarlos y exponerlos para su análisis. La persistencia se realizó mediante la base de datos TimescaleDB, una extensión de PostgreSQL optimizada para series temporales, y la visualización, con un programa de consola. El conjunto de datos obtenido combina métricas de red y del sistema operativo, capturadas mediante telemetría en SmartNIC fueron utilizadas para entrenar modelos supervisados de clasificación y regresión basados en el algoritmo Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Este enfoque se seleccionó por su robustez frente a ruido, su capacidad para modelar relaciones no lineales y su eficacia demostrada en problemas de análisis de tráfico de red. El modelo clasificador mostró un desempeño estable y confiable en la detección de eventos de congestión, mientras que el modelo regresor permitió analizar la evolución temporal del tráfico, aunque con menor capacidad de generalización debido a la variabilidad y naturaleza dinámica de la red. En conjunto, los resultados confirman la viabilidad de aplicar técnicas de aprendizaje supervisado en entornos de monitoreo inteligente, resaltando la necesidad de enfoques adaptativos que acompañen la evolución del tráfico en redes de alta capacidad. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12008/54830 2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12008/54829 Título: Programabilidad de red aplicada al monitoreo mediante In-band Network Telemetry Autor: Mezquita, Joaquín; Temciuc, Nicolas; Tomás, Joaquín Resumen: El presente proyecto aborda el diseño e implementación de una plataforma de monitoreo de red basada en In-band Network Telemetry (INT), una técnica que permite recolectar información de desempeño directamente desde el plano de datos de la red. A diferencia de los mecanismos tradicionales de observación como Simple Network Management Protocol (SNMP) o Remote Network Monitoring (RMON), INT inserta información de telemetría dentro de los propios paquetes de datos, proporcionando una visión precisa del comportamiento de la red. Se implementa un INT Sink -el nodo encargado de recibir, procesar y reportar los metadatos generados por los dispositivos INT a lo largo del camino de los paquetes- sobre una Smart Network Interface Card (SmartNIC) Netronome Agilio CX 2×10 GbE, que combina un pipeline programado en P4 (Programming Protocol-independent Packet Processors) con rutinas en Micro-C ejecutadas directamente sobre los microprocesadores del dispositivo. Esta arquitectura híbrida permite interpretar los encabezados INT en el plano de datos, almacenar la información recolectada en estructuras en memoria y exportarla hacia el sistema anfitrión (host). El proyecto extiende la plataforma presentada en un trabajo previo -que implementa el INT Sink directamente en una SmartNIC- en dos sentidos: (i) implementando nuevos mecanismos de instrumentación en la capa de aplicación, mediante la incorporación de campos que permiten identificar y correlacionar solicitudes y respuestas posibilitando la estimación posterior de tiempos de servicio o latencias de aplicación; y (ii) implementando un entorno de visualización y análisis construido sobre el stack ELK (Elasticsearch, Logstash y Kibana), lo que permite examinar las métricas recolectadas de forma flexible y dinámica en el host. Además, se desarrolla una prueba de concepto de un nodo intermedio INT (Transit Hop) para evaluar la viabilidad de implementar el mismo con el hardware (SmartNIC ) anteriormente mencionado. El conjunto de estas implementaciones constituye un entorno experimental para el estudio de técnicas de telemetría embebida, combinando la programabilidad del plano de datos con herramientas modernas de análisis. La plataforma resultante aporta insumos para futuras investigaciones orientadas a la correlación entre métricas de red y métricas de aplicación, con potencial aplicación en entornos de cloud computing. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/20.500.12008/54829 2026-01-01T00:00:00Z