Optimización de la confiabilidad del SIGDER a través del análisis de la tasa de error en el microservicio de reservas. - Sanmartín Arévalo, Carlos David (2025)
En la era digital, las aplicaciones móviles se han convertido en herramientas indispensables para optimizar y gestionar servicios en múltiples sectores, ofreciendo a los usuarios soluciones eficientes y de fácil acceso. En particular, las comunidades rurales y las urbanizaciones campestres exigen plataformas que simplifiquen la administración de espacios compartidos y mejoren la calidad de vida de sus residentes. A medida que las plataformas digitales para la gestión de reservas en línea ganan popularidad, garantizar la fiabilidad y la resiliencia de estos sistemas se convierte en un desafío fundamental. La creciente demanda, los picos de tráfico repentinos y la necesidad de disponibilidad continua requieren que estos sistemas puedan soportar altos volúmenes de usuarios concurrentes sin afectar la experiencia del usuario ni la estabilidad del servicio. Primero, se implementaron herramientas de monitoreo y diagnóstico como Prometheus y Grafana, permitiendo, mediante un enfoque observacional, analizar métricas clave del sistema (tiempos de respuesta, tasas de error). Estas herramientas proporcionaron alertas en tiempo real, facilitando ajustes proactivos frente a problemas detectados. Adicionalmente, se emplearon herramientas como Sentry y el conjunto de herramientas ELK Stack para un análisis detallado de errores, identificando causas comunes como tiempos de espera excedidos y fallas en solicitudes. En términos estructurales, se analizó el desarrollo del sistema se analizó todo el ciclo de vida del mismo (requerimientos, análisis, diseño, desarrollo e implementación), lo que permitió corregir mediante el análisis del código y mitigar fallas temporales, prevenir sobrecargas, disminuyendo la tasa de error. Asimismo, se mejoró la infraestructura general del sistema, fortaleciendo la capacidad del sistema para manejar picos de tráfico y demandas impredecibles. Finalmente, se implementaron prácticas DevOps ajustadas al contexto del sistema. Esto incluyó las pruebas integradas mediante K6, para evaluar el desempeño bajo condiciones de carga y estrés, y un monitoreo continuo de los recursos, mejorando la confiabilidad y rendimiento del sistema.