Escalamiento Automático en un Sistema de Gestión de Reservas con Alta Disponibilidad Usando Azure

This degree work addresses the implementation of a reservation management system using a serverless architecture in Azure Functions to ensure high availability and scalability. Initially, the system was developed in a server-based model using Express.js, but due to the objectives of the project, it...

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Sanmartin Tapia, Omar Alexis (author)
Formato: masterThesis
Idioma:spa
Publicado: 2025
Subjects:
Acceso en liña:https://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/32027
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description This degree work addresses the implementation of a reservation management system using a serverless architecture in Azure Functions to ensure high availability and scalability. Initially, the system was developed in a server-based model using Express.js, but due to the objectives of the project, it was migrated to a serverless architecture, involving a significant refactoring of the code to adapt it to the characteristics of this environment. The project included the configuration of serverless services, the integration with automatic scaling systems and the execution of load and stress tests to evaluate its behavior under different conditions. During the tests, it was observed that the services did not scale effectively, with a maximum CPU usage of 9% in AuthCore and 41% in BookingCore. Additionally, database bottlenecks were identified, resulting in frequent connection errors and high response times in high load scenarios. This paper concludes that while serverless architectures offer a promising foundation for critical applications, their performance is directly dependent on the configuration and optimization of the supporting infrastructure, such as database connection handling and the use of caching mechanisms to reduce dependency on resource-intensive operations.
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spelling Escalamiento Automático en un Sistema de Gestión de Reservas con Alta Disponibilidad Usando AzureSanmartin Tapia, Omar AlexisAZUREFUNCTION APPThis degree work addresses the implementation of a reservation management system using a serverless architecture in Azure Functions to ensure high availability and scalability. Initially, the system was developed in a server-based model using Express.js, but due to the objectives of the project, it was migrated to a serverless architecture, involving a significant refactoring of the code to adapt it to the characteristics of this environment. The project included the configuration of serverless services, the integration with automatic scaling systems and the execution of load and stress tests to evaluate its behavior under different conditions. During the tests, it was observed that the services did not scale effectively, with a maximum CPU usage of 9% in AuthCore and 41% in BookingCore. Additionally, database bottlenecks were identified, resulting in frequent connection errors and high response times in high load scenarios. This paper concludes that while serverless architectures offer a promising foundation for critical applications, their performance is directly dependent on the configuration and optimization of the supporting infrastructure, such as database connection handling and the use of caching mechanisms to reduce dependency on resource-intensive operations.Este trabajo de titulación aborda la implementación de un sistema de gestión de reservas utilizando una arquitectura serverless en Azure Functions para garantizar alta disponibilidad y escalabilidad. Inicialmente, el sistema fue desarrollado en un modelo basado en servidor utilizando Express.js, pero debido a los objetivos del proyecto, se migró a una arquitectura serverless, implicando un refactor significativo del código para adaptarlo a las características de este entorno. El proyecto incluyó la configuración de servicios serverless, la integración con sistemas de escalamiento automático y la ejecución de pruebas de carga y estrés para evaluar su comportamiento bajo distintas condiciones. Durante las pruebas, se observó que los servicios no alcanzaron un escalamiento efectivo, con un uso máximo de CPU de 9% en AuthCore y 41% en BookingCore. Adicionalmente, se identificaron cuellos de botella en la base de datos, que resultaron en errores frecuentes de conexión y tiempos de respuesta elevados en escenarios de alta carga. Este trabajo concluye que, si bien las arquitecturas serverless ofrecen una base prometedora para aplicaciones críticas, su desempeño depende directamente de la configuración y optimización de la infraestructura de soporte, como el manejo de conexiones de base de datos y el uso de mecanismos de caché para reducir la dependencia de operaciones intensivas en recursos.LojaFigueroa Díaz, Roberth Gustavo2025-02-27T22:18:13Z2025-02-27T22:18:13Z2025-02-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis86 P.application/pdfhttps://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/32027spahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Nacional de Lojainstname:Universidad Nacional de Lojainstacron:UNL2025-05-02T15:29:03Zoai:dspace.unl.edu.ec:123456789/32027Institucionalhttps://dspace.unl.edu.ec/Universidad públicahttps://unl.edu.ec/https://dspace.unl.edu.ec/oaiEcuador***opendoar:02025-05-02T15:29:03falseInstitucionalhttps://dspace.unl.edu.ec/Universidad públicahttps://unl.edu.ec/https://dspace.unl.edu.ec/oai*Ecuador***opendoar:02025-05-02T15:29:03Repositorio Universidad Nacional de Loja - Universidad Nacional de Lojafalse
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