http://hdl.handle.net/123456789/276 Tue, 07 Apr 2026 23:40:33 GMT 2026-04-07T23:40:33Z http://hdl.handle.net/123456789/10606 Título : Soluciones autosimilares al colapso estelar relativista mediante Maple y GRTensorIII Autor : Medina Franco, Víctor Enrique Resumen : El estudio del colapso gravitacional de objetos compactos de la Teoría General de la Relatividad es importante para modelar las etapas finales de la evolución estelar que dan lugar a novas y Supernovas. La obtención de soluciones autosimilares involucra, aun en los casos más simples, la resolución de un conjunto de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales, no lineales y acopladas. En el presente trabajo se desarrolla un algoritmo en Maple y GRTensorIII que permite calcular los elementos métricos y determinar las variables físicas relevantes. La simetría esférica reduce el sistema de ecuaciones parciales a ecuaciones diferenciales ordinarias y con ello el tratamiento numérico, empleando para ello distintas ecuaciones de estado de Schwarzschild, Tolman V y Tolman VI, que incluye el caso ultrarelativista. Los resultados muestran que al incorporar las Identidades de Bianchi, se cierra univocamente el problema, permitiendo modelar la emisión del flujo de radiación sin suponer la incorporación de un pulso gaussiano. Se concluye que el colapso estelar de esferas autogravitantes, puede ser descrito convenientemente a través de las ecuaciones de campo y las leyes de conservación, cuya integración numérica es posible mediante el algoritmo presentado Sat, 01 Mar 2025 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/123456789/10606 2025-03-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/10593 Título : Estrategia para la incorporación de la integración continua en el desarrollo a medida con Odoo. Caso de estudio: empresa desarrolladora de software con Odoo Autor : Oliveira Blazetic, María Germana Resumen : El desarrollo de software en la actualidad enfrenta desafíos significativos debido a la creciente complejidad de los proyectos y la necesidad de satisfacer las demandas de los clientes de manera eficiente. En este contexto, la integración continua (CI) se presenta como una práctica esencial que permite a los equipos de desarrollo detectar errores de forma temprana y mejorar la calidad del software. Este estudio se centra en la implementación de un plan de integración continua en una empresa que utiliza Odoo, con el fin de optimizar su proceso de desarrollo. El objetivo principal de esta investigación es desarrollar un plan que facilite la incorporación de la integración continua en el proceso de desarrollo de software de la empresa.mo Para lograrlo, se busca mejorar la calidad del software, reducir la incidencia de errores y optimizar el proceso de entrega, lo que a su vez facilitará la detección temprana de fallos y aumentará la satisfacción del cliente. La metodología empleada se estructura en cuatro fases: Planificar, Hacer, Verificar y Actuar (PDCA). En la fase de planificación, se definen los objetivos de la integración continua y se identifican los procesos a mejorar. Durante la fase de ejecución, se propone la selección de herramientas y procesos adecuados para la integración continua. La fase de verificación incluye la revisión de las herramientas y procesos con expertos y miembros del equipo, mientras que en la fase de actuación se implementan los cambios necesarios para crear una guía de implementación adaptada a la empresa. Los resultados obtenidos revelan diversas deficiencias en el proceso de desarrollo actual, tales como la falta de documentación, la insuficiencia de pruebas unitarias y la ausencia de un repositorio de desarrollo adecuado. Se establecen métricas para medir el éxito de la implementación de CI y se propone un flujo de trabajo que incluye la creación de ramas de pruebas y la ejecución de acciones automatizadas al generar solicitudes de incorporación de cambios (PR). En conclusión, la implementación de la integración continua en el proceso de desarrollo de software es fundamental para mejorar la calidad del producto y optimizar la eficiencia del equipo de desarrollo. Las deficiencias identificadas subrayan la necesidad de adoptar prácticas más robustas y automatizadas, y se recomienda el establecimiento de protocolos claros y el monitoreo de métricas para asegurar el éxito de la integración continua. Este estudio proporciona una base sólida para futuras investigaciones y mejoras en el proceso de desarrollo de software. Sat, 01 Mar 2025 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/123456789/10593 2025-03-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/9949 Título : Herramientas de pruebas de software. Automatización de pruebas de carga con Flood.io, AWS y Element e implementación de la técnica de análisis cuantitativo para evaluar arquitecturas empresariales basadas en la nube a través de la herramienta Archi Autor : Escobar Martínez, Javier Eduardo Resumen : Este trabajo especial de grado, realizado como requisito de egreso del Programa de Postgrado Especialización en Desarrollo de Software en la Facultad de Ciencias y Tecnología de la Universidad de Carabobo, presenta dos productos que se enmarcan en la línea de investigación de “Ingeniería de Software y Sistemas de Información”. Cada producto corresponde a una parte de este trabajo. La Parte I es un taller en pruebas de software, orientado hacia la Calidad del Software, un área de conocimiento fundamental en la Ingeniería de Software. Este taller enseña el uso de herramientas tecnológicas como Element, Flood.io y AWS para simular escenarios de carga y rendimiento en aplicaciones web. Se revisan conceptos claves como la calidad del software, pruebas de carga, usuarios concurrentes y métricas de rendimiento. El objetivo principal es demostrar cómo estas pruebas pueden garantizar o mejorar la calidad del software, entendida como el grado en que un producto satisface las necesidades y expectativas de los usuarios y cumple con los requisitos establecidos. En cuanto a la Parte II es un artículo de investigación que se enmarca en el área de conocimiento de las Arquitecturas Empresariales, la cual, de acuerdo al Currículo ACM 2020, corresponde con Usuarios y Organizaciones y que en los anteriores, se ubicaba en el área de Sistemas de Información. Este artículo aborda la implementación del algoritmo de Análisis Cuantitativo en modelos de Arquitecturas Empresariales en notación ArchiMate. Se propone un modelo analítico de datos, generado mediante técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial, que permite reducir los cálculos que necesita hacer el algoritmo, a partir de datos históricos y actuales de la arquitectura, sin perder confiabilidad en los resultados. De esta manera, se busca hacer más eficiente y adaptable el análisis cuantitativo, contribuyendo a la adaptabilidad de este enfoque. En particular, el algoritmo de análisis cuantitativo es una técnica que permite estimar el impacto de los cambios en la arquitectura sobre indicadores como el costo, el tiempo, la calidad y el riesgo, y se basa en el cálculo de la carga de trabajo de cada elemento de la arquitectura, que depende de la frecuencia y la complejidad de las interacciones entre ellos. Sin embargo, este cálculo puede ser muy costoso y poco escalable cuando la arquitectura es grande y compleja. Tanto el taller como el artículo de investigación fueron presentados en el Primer Congreso Internacional de Investigación en la Universidad Católica Andrés Bello en Caracas el pasado mes de noviembre de 2023. Como comprobante, se adjuntan los certificados de participación y presentación otorgados por la UCAB que acreditan la realización de estas actividades. Thu, 01 Feb 2024 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/123456789/9949 2024-02-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/9949 Título : Herramientas de pruebas de software. Automatización de pruebas de carga con Flood.io, AWS y Element e implementación de la técnica de análisis cuantitativo para evaluar arquitecturas empresariales basadas en la nube a través de la herramienta Archi Autor : Escobar Martínez, Javier Eduardo Resumen : Este trabajo especial de grado, realizado como requisito de egreso del Programa de Postgrado Especialización en Desarrollo de Software en la Facultad de Ciencias y Tecnología de la Universidad de Carabobo, presenta dos productos que se enmarcan en la línea de investigación de “Ingeniería de Software y Sistemas de Información”. Cada producto corresponde a una parte de este trabajo. La Parte I es un taller en pruebas de software, orientado hacia la Calidad del Software, un área de conocimiento fundamental en la Ingeniería de Software. Este taller enseña el uso de herramientas tecnológicas como Element, Flood.io y AWS para simular escenarios de carga y rendimiento en aplicaciones web. Se revisan conceptos claves como la calidad del software, pruebas de carga, usuarios concurrentes y métricas de rendimiento. El objetivo principal es demostrar cómo estas pruebas pueden garantizar o mejorar la calidad del software, entendida como el grado en que un producto satisface las necesidades y expectativas de los usuarios y cumple con los requisitos establecidos. En cuanto a la Parte II es un artículo de investigación que se enmarca en el área de conocimiento de las Arquitecturas Empresariales, la cual, de acuerdo al Currículo ACM 2020, corresponde con Usuarios y Organizaciones y que en los anteriores, se ubicaba en el área de Sistemas de Información. Este artículo aborda la implementación del algoritmo de Análisis Cuantitativo en modelos de Arquitecturas Empresariales en notación ArchiMate. Se propone un modelo analítico de datos, generado mediante técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial, que permite reducir los cálculos que necesita hacer el algoritmo, a partir de datos históricos y actuales de la arquitectura, sin perder confiabilidad en los resultados. De esta manera, se busca hacer más eficiente y adaptable el análisis cuantitativo, contribuyendo a la adaptabilidad de este enfoque. En particular, el algoritmo de análisis cuantitativo es una técnica que permite estimar el impacto de los cambios en la arquitectura sobre indicadores como el costo, el tiempo, la calidad y el riesgo, y se basa en el cálculo de la carga de trabajo de cada elemento de la arquitectura, que depende de la frecuencia y la complejidad de las interacciones entre ellos. Sin embargo, este cálculo puede ser muy costoso y poco escalable cuando la arquitectura es grande y compleja. Tanto el taller como el artículo de investigación fueron presentados en el Primer Congreso Internacional de Investigación en la Universidad Católica Andrés Bello en Caracas el pasado mes de noviembre de 2023. Como comprobante, se adjuntan los certificados de participación y presentación otorgados por la UCAB que acreditan la realización de estas actividades. Thu, 01 Feb 2024 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/123456789/9949 2024-02-01T00:00:00Z