Mejora de la fiabilidad y sostenibilidad de los laboratorios remotos a través de nuevas arquitecturas orientadas a la concurrencia y la detección de fallos

dc.contributor.advisorGarcía-Zubía, Javieres_ES
dc.contributor.authorVillar Martínez, Aitores_ES
dc.contributor.otherFacultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.contributor.otherIngeniería Informática y Telecomunicaciónes_ES
dc.date.accessioned2024-02-20T10:02:09Z
dc.date.available2024-02-20T10:02:09Z
dc.date.issued2023-01-17
dc.description.abstractLos laboratorios educativos a distancia, cuando están correctamente diseñados, han demostrado ser muy eficaces desde el punto de vista pedagógico. A lo largo de los años su tecnología ha evolucionado y ofrecen grandes capacidades, que en ocasiones son incluso superiores a los laboratorios presenciales. Sin embargo, a pesar de su potencial, todavía no son una herramienta extendida en los centros de enseñanza. Una de las principales razones es que muchos laboratorios remotos han estado tradicionalmente orientados a la investigación, es porque no han sido capaces de garantizar una calidad de servicio (QoS) suficientemente alta en un entorno educativo real. Dicha calidad de servicio requiere que un número relativamente alto de estudiantes pueda acceder a los laboratorios de forma simultánea, ya que las clases pueden incluir docenas de estudiantes. Asimismo, para lograr una calidad de servicio notable, se requiere fiabilidad: el laboratorio debe funcionar, estar disponible y proporcionar resultados correctos. Este trabajo trata de dar solución a estas dos cuestiones ya mencionadas, escalabilidad y fiabilidad, a través de una arquitectura para el desarrollo de laboratorios remotos. La primera parte de esta tesis mejora la calidad de servicio de los laboratorios remotos desde un punto de vista de escalabilidad. La solución de escalabilidad propuesta en este trabajo permite el desarrollo de laboratorios remotos con múltiples instancias de experimentación, con un coste contenido y una notable capacidad de escalabilidad. La segunda parte de esta tesis busca la mejora de la calidad de servicio de los laboratorios remotos desde un enfoque de fiabilidad. La solución de fiabilidad propuesta en este trabajo permite dotar a los laboratorios remotos, mediante técnicas de detección de fallos, de una calidad de servicio mejorada. La parte tercera y final de este trabajo aúna en una arquitectura las soluciones tecnológicas previamente introducidas. Esta arquitectura, denominada WebLabPRO, permite la creación de laboratorios remotos multi-instancia, escalables y confiables, y con una alta calidad de servicio y percepción de calidad por parte del usuario. Cada una de las dos primeras partes de este trabajo han sido evaluadas por separado. Además, la arquitectura WebLabPRO también ha sido evaluada como solución global, durante un periodo que abarca más de dos años de uso, y mas de 70.000 sesiones de experimentación por parte de usuarios en un ámbito global. Dicho análisis se ha realizado en un contexto no controlado, con el fin de obtener datos en situaciones de uso real. Estos análisis se han realizado en diferentes laboratorios remotos alojados en la red global LabsLand de laboratorios remotos. Entre ellos se pueden encontrar laboratorios para experimentación con microcontroladores, con FPGAs o con robots programables. Los resultados muestran que la calidad del servicio de los laboratorios remotos desplegados sobre la arquitectura WebLabPRO es adecuada y que por tanto, este enfoque puede derivar en una adopción generalizada de los laboratorios remotos como herramientas de enseñanza en el ámbito educativo.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14454/1201
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Deustoes_ES
dc.subjectMatemáticases_ES
dc.subjectCiencias tecnológicases_ES
dc.subjectCiencia de los ordenadoreses_ES
dc.subjectTecnología de los ordenadoreses_ES
dc.titleMejora de la fiabilidad y sostenibilidad de los laboratorios remotos a través de nuevas arquitecturas orientadas a la concurrencia y la detección de falloses_ES
dc.typedoctoral thesises_ES
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