Evaluación del Impacto de la Configuración Regional de Instancias en Azure sobre la Latencia y el Tiempo de Carga en una Plataforma Web de Gestión de Citas Psicológicas Basada en la Arquitectura Cliente-Servidor usando Spring

Abstract

La presente tesis, titulada "Evaluación del Impacto de la Configuración Regional de Instancias en Azure sobre la Latencia y el Tiempo de Carga en una Plataforma Web de Gestión de Citas Psicológicas Basada en la Arquitectura Cliente-Servidor usando Spring", tiene como objetivo principal desarrollar un prototipo de aplicación web para la gestión de citas psicológicas utilizando la arquitectura cliente-servidor y la tecnología Spring en la plataforma Azure, se busca optimizar la experiencia del usuario en cuanto a los tiempo de respuesta y latencia al acceder a los servicios de salud mental. El primer objetivo específico se centra en el desarrollo del prototipo, que se realizó mediante un modelo de desarrollo ágil utilizando el marco de trabajo Scrum. Esta metodología permitió una planificación y ejecución más eficientes, resultando en una aplicación que cumple con los requisitos funcionales y no funcionales necesarios. La implementación de la arquitectura cliente-servidor asegura una interacción fluida y segura entre los usuarios y la aplicación, lo cual es esencial en el contexto de la salud mental. El segundo objetivo se enfoca en analizar la relación entre tres configuraciones regionales de instancias de Azure en el continente americano, y los indicadores de rendimiento del prototipo, especialmente la latencia y el tiempo de carga. Para este análisis, se llevó a cabo un estudio utilizando el coeficiente de correlación de Pearson, obteniendo un valor cercano a 0.97, lo que demuestra una fuerte correlación positiva; este resultado resalta la influencia de la proximidad geográfica a las instancias sobre la experiencia del usuario, donde la menor latencia se traduce en tiempos de carga más eficientes. Finalmente, se concluye que la selección adecuada de configuraciones regionales es crucial para optimizar el rendimiento de aplicaciones en forma general y especialmente e aplicaciones relacionadas a salud mental. Se sugiere realizar investigaciones adicionales considerando otras variables que puedan impactar la eficiencia del sistema.