Arquitectura escalable de microservicios para problemas numéricos en entornos web

Abstract

En diversos campos de la ingeniería, se requiere la resolución de problemas usando diversos métodos numéricos complejos, que requieren de gran potencial computacional. En este contexto, contar con una herramienta online que permita resolver tales problemas de ingeniería basado en los métodos numéricos más frecuentes, representa un apoyo en las actividades de ingeniería. Por ejemplo, en las primeras fases de diseño preliminar de soluciones o para usarlo en plataformas educativas para formar a estudiantes. Sin embargo, para poder ofrecer un servicio así, sin que el usuario final tenga una experiencia negativa causada por lasdemoras que pueden conllevar la resolución de algunos de estos problemas, es necesario disponer de una arquitectura particular que sea capaz de resolver múltiples problemas de manera distribuida y en tiempo cercano al tiempo real. Las tecnologías del Big Data ofrecen herramientas para el desarrollo de plataformas distribuidas escalables y seguras que además sean accesibles de manera sencilla. Tal es el caso de las tecnologías de contenedores, bases de datos NoSQL y microservicios. Todas estas tecnologías han resultado útiles en el desarrollo de este proyecto para crear una arquitectura que pueda satisfacer las necesidades de la aplicación descrita anteriormente. En ese sentido, en este trabajo se construye una arquitectura usando contenedores Docker con los distintos servicios que son necesarios. Los servicios que se dockerizan son la API, los trabajadores (que son los procesos que resuelven los problemas), la base de datos y el almacén de objetos. Todos estos contenedores están orquestados con Kubernetes. El objetivo principal de la orquestación es poder escalar el número de trabajadores. La arquitectura propuesta, y la implementación de un primer prototipo, demuestran la factibilidad y la utilidad de este tipo de herramientas en las primeras fases de diseño preliminar o para usarlo en plataformas educativas.