Browsing by Author "Oldán Motta, Joaquín"

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    Balanceo de carga en redes IPv4
    (Universidad ORT Uruguay, 2015) Kuster Laens, Christian María; Oldán Motta, Joaquín; Rivera Lordoguin, Felipe Joaquín; Sánchez Teliz, Álvaro Miguel; Pechiar Savio, Juan Ignacio; Gómez Sena, Gabriel Pablo
    El presente proyecto describe los pasos alcanzados para generar un balanceador de carga de servidores bajo el paradigma de las redes definidas por software (SDN). Su función es controlar un equipo de red conocido como switch OpenFlow. Provee un servicio de balanceo de carga con cinco algoritmos de balanceo y tres tipos de diferenciación de clientes. El sistema fue creado para correr sobre cualquier distribución Linux que tenga instalado el controlador Ryu, conectado con un switch que cumpla con la especificación OpenFlow 1.3 y que tenga los servidores a balancearse directamente conectados al mismo. En base a las pruebas efectuadas se puede afirmar que el desarrollo del proyecto fue exitoso lográndose crear una aplicación de balanceo de carga que cumple con los objetivos pautados. Asimismo, se ha podido comprobar que definir la conducta de un elemento de red ya no queda únicamente en las manos de los fabricantes sino que puede ser dictada a través de software por quien cuente con los conocimientos técnicos requeridos para hacerlo.
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    Un Estudio de Text-to-SQL con Grandes
    (Universidad ORT Uruguay, 2024) Leon Fariña, Gonzalo Rodrigo de; Ljubicic Román, Martín Pablo; Oldán Motta, Joaquín; Mayr Ojeda, Franz; Braberman, Victor Adrian; Rodriguez Pedreira, Juan Andrés
    El presente trabajo final tiene como objetivo desarrollar un asistente basado en un Large Lenguage Model (LLM) para facilitar la comprensión de sistemas a desarrolladores ciudadanos o "citizen developers" para que puedan igualmente desenvolverse en el área; testers y analistas funcionales, mediante la generación inteligente de consultas SQL a partir de lenguaje natural. El énfasis cae en el acceso a datos, implementando técnicas como Retrieval Augmented Generation (RAG), few-shot learning, chain of though sobre modelos locales para mejorar la precisión en la generación de consultas. Una complejidad del proyecto se presenta en la gestión de una base de datos con gran número de tablas y atributos de manera completamente local. El enfoque es un estudio del estado del arte, construir un sistema que traduce requerimientos a consultas SQL, y desarrollar las mismas basado en la metadata de la base de datos. Se busca generar consultas semánticamente correctas y superar desafíos de generalización sobre la estructura de diversas bases de datos. Esta tesis se encamina en busca de una contribución al campo de Text-to-SQL, abordando desafíos prácticos en la generación automática de consultas SQL, que tiene aplicaciones prometedoras en la mejora de la colaboración y eficiencia en el desarrollo de sistemas.