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Código: 07-011

Lugar: Sala de Posters

Día: 2019-07-10

Hora: 18:30  h.

Área: 07-7 Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. Ingeniería del Software

Filiación: (1) ArcelorMittal, (2) Universidad de Oviedo

Ponente: VICENTE RODRÍGUEZ MONTEQUÍN
Autor: Bustamante Arias, Luis (1); RODRÍGUEZ MONTEQUÍN, VICENTE (2); Villanueva Balsera, Joaquín Manuel (2); García González, Javier (2); Mesa Fernández, José Manuel (2)


Título:
Metodología de integración de modelos basados en datos en entornos de producción
Tittle:
Methodology for integrating data-based models in production environments


Resumen:

En la actualidad, existen numerosas metodologías que describen qué hacer en las diferentes etapas de proyectos de modelado de datos, pero estas no describen cómo hacerlo ni que arquitecturas o tecnologías emplear para el correcto desempeño de las mismas. En la práctica, conviven multitud de tecnologías y herramientas heterogéneas que se utilizan ad hoc según las necesidades de cada modelo. En la mayoría de los casos, los procesos de entrenamiento, validación, despliegue, monitorización y reentrenamiento de los modelos se llevan a cabo sin un marco de tecnologías común que sirva de referencia para todos los proyectos pertenecientes al mismo ámbito, lo cual dificulta muchísimo la gestión de los modelos y su ciclo de vida. El presente trabajo presenta una propuesta de metodología y arquitectura basada en tecnologías de virtualización, que sirva como guía para la correcta ejecución de proyectos de modelado de datos y que permita gestionar las fases de análisis de datos, desarrollo de modelos, implantación en producción, testing de nuevas configuraciones y monitorización de estos.

Abstract:

At present, there are numerous methodologies that describe what to do in the different stages of data modelling projects, but these do not describe how to do it or what architectures or technologies to use for. In practice, a multitude of heterogeneous technologies and tools coexist and are used ad hoc according to the needs of each model. In most cases, the processes of training, validation, deployment, monitoring and re-training of the models are carried out without a common technology framework that serves as a reference for all projects belonging to the same aim, which hinders the management of the models and their life cycle. The present work presents a proposal of methodology and architecture based on virtualization technologies, that serves as a guide for the correct execution of data modelling projects and that allows to manage the phases of data analysis, model development, production implementation, monitoring and testing of new configurations.