Arquitectura big data en cloud computing para la generación de reportes de monitoreo de equipos de red en el área de operaciones TI de una empresa proveedora de servicios gestionados

• Autores: Mere Manchego, Carlos Lucio, Sandoval Nuñovero, Luis Felipe
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/667797
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/667797
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Big data; Cloud computing; Data storage; Big data architecture; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente proyecto tiene como objetivo proponer la implementación de una arquitectura de big data en cloud computing para la generación de reportes a medida para una empresa que brinda servicios tecnológicos, el cual viene motivado por la necesidad de optimizar los procesos manuales de extracción y transformación de datos. Esto se debe a que, actualmente, existe lentitud en el flujo de generación de reportes por presencia de tareas manuales y actividades operativas asignadas a responsables que en ciertas oportunidades no cuentan con el adecuado conocimiento técnico para realizar este tipo de actividades, lo cual genera impacto negativo en el servicio de soporte y calidad postventa de la empresa. Para la empresa el desarrollo de la solución significará un cambio significativo pues dejarán de utilizar soluciones propias on premise y empezarán a explorar otro tipo de recursos producto de la transformación digital, que permitirán aumentar la velocidad y agilidad del negocio. Por tal motivo, se optó por el uso de cloud computing (Microsoft Azure) para garantizar la flexibilidad y la disponibilidad del proceso. Esto debe ir acompañado de servicios de base de datos y herramientas de procesamiento big data, así como también algunos recursos adicionales, como almacenamiento, formatos de archivos y método de integración de datos, que aseguren la velocidad de procesamiento y disponibilidad de este.