Transmisión bipolar: la difusión de la arquitectura moderna latinoamericana en España (1949-1968)

En las décadas de 1950 y 1960, pese a las aparentes dificultades de comunicación con el exterior, la arquitectura española miró hacia fuera constantemente. La potencia de la arquitectura moderna latinoamericana, junto a las diferencias instrumentales y geográficas, la hacían difícilmente importable a un contexto materialmente escaso y excesivamente tradicional. Sin embargo, dicha producción interesó y se difundió notablemente durante ambas décadas. Este artículo pretende varias cosas a la vez. Por una parte, proporcionar una panorámica global sobre difusión de la arquitectura latinoamericana fuera de su continente. Para ello nos serviremos básicamente del que probablemente fue el medio más potente con el que contaron: las revistas especializadas de arquitectura. Pero también pretende ser una llamada de atención hacia las publicaciones periódicas españolas, mucho menos conocidas que otras europeas pero, sin embargo, repletas de buena arquitectura.

Synchronizing sound from different devices over a TCP network

Nowadays, we can send audio on the Internet for multiples uses like telephony, broadcast audio or teleconferencing. The issue comes when you need to synchronize the sound from different sources because the network where we are going to work could lose packets and introduce delay in the delivery. This can also come because the sound cards could be work in different speeds. In this project, we will work with two computers emitting sound (one will simulate the left channel (mono) of a stereo signal, and the other the right channel) and connected with a third computer by a TCP network. The last computer must get the sound from both computers and reproduce it in a speaker properly (without delay). So, basically, the main goal of the project is to synchronize multi-track sound over a network. TCP networks introduce latency into data transfers. Streaming audio suffers from two problems: a delay and an offset between the channels. This project explores the causes of latency, investigates the affect of the inter-channel offset and proposes a solution to synchronize the received channels. In conclusion, a good synchronization of the sound is required in a time when several audio applications are being developed. When two devices are ready to send audio over a network, this multi-track sound will arrive at the third computer with an offset giving a negative effect to the listener. This project has dealt with this offset achieving a good synchronization of the multitrack sound getting a good effect on the listener. This was achieved thanks to the division of the project into several steps having constantly a good vision of the problem, a good scalability and having controlled the latency at all times. As we can see in the chapter 4 of the project, a lack of synchronization over c. 100μs is audible to the listener. RESUMEN. A día de hoy, podemos transmitir audio a través de Internet por varios motivos como pueden ser: una llamada telefónica, una emisión de audio o una teleconferencia. El problema viene cuando necesitas sincronizar ese sonido producido por los diferentes orígenes ya que la red a la que nos vamos a conectar puede perder los paquetes y/o introducir un retardo en las entregas de los mismos. Así mismo, estos retardos también pueden venir producidos por las diferentes velocidades a las que trabajan las tarjetas de sonido de cada dispositivo. En este proyecto, se ha trabajado con dos ordenadores emitiendo sonido de manera intermitente (uno se encargará de simular el canal izquierdo (mono) de la señal estéreo emitida, y el otro del canal derecho), estando conectados a través de una red TCP a un tercer ordenador, el cual debe recibir el sonido y reproducirlo en unos altavoces adecuadamente y sin retardo (deberá juntar los dos canales y reproducirlo como si de estéreo de tratara). Así, el objetivo principal de este proyecto es el de encontrar la manera de sincronizar el sonido producido por los dos ordenadores y escuchar el conjunto en unos altavoces finales. Las redes TCP introducen latencia en la transferencia de datos. El streaming de audio emitido a través de una red de este tipo puede sufrir dos grandes contratiempos: retardo y offset, los dos existentes en las comunicaciones entre ambos canales. Este proyecto se centra en las causas de ese retardo, investiga el efecto que provoca el offset entre ambos canales y propone una solución para sincronizar los canales en el dispositivo receptor. Para terminar, una buena sincronización del sonido es requerida en una época donde las aplicaciones de audio se están desarrollando continuamente. Cuando los dos dispositivos estén preparados para enviar audio a través de la red, la señal de sonido multi-canal llegará al tercer ordenador con un offset añadido, por lo que resultará en una mala experiencia en la escucha final. En este proyecto se ha tenido que lidiar con ese offset mencionado anteriormente y se ha conseguido una buena sincronización del sonido multi-canal obteniendo un buen efecto en la escucha final. Esto ha sido posible gracias a una división del proyecto en diversas etapas que proporcionaban la facilidad de poder solucionar los errores en cada paso dando una importante visión del problema y teniendo controlada la latencia en todo momento. Como se puede ver en el capítulo 4 del proyecto, la falta de sincronización sobre una diferencia de 100μs entre dos canales (offset) empieza a ser audible en la escucha final.

Desarrollo de una aplicación iOS para el manejo remoto de un sistema de control

En los países desarrollados el Internet de las Cosas (IoT) ya es una realidad. El mundo físico y el digital cada vez están más unidos, gracias a la reducción del tamaño, el descenso del coste de los sensores, la posibilidad de disponer de una conexión a Internet en todo momento y al desarrollo de las aplicaciones, que ponen en uso la gran cantidad de información generada por todos los objetos conectados. Los campos de aplicación del IoT son muy variados, lo que otorga grandes oportunidades a los fabricantes de cada uno de los diferentes sectores, y desafíos, en particular, a los desarrolladores de software de tecnologías móviles. Los Smartphone serán los ojos y los oídos de las aplicaciones y estarán comunicados con el resto de las cosas. Pero con la evolución de las aplicaciones y dispositivos ya no sólo se verá y escuchará la información enviada por los sensores conectados a internet, sino que además, también existirá una comunicación completa entre los dispositivos y el SmartPhone. Este proyecto tiene por objetivo la realización de una aplicación móvil, para el sistema operativo móvil iOS, que cubra la posibilidad de comunicarse, controlar e interaccionar con un sistema de control para aumentar así la calidad y el bienestar del usuario. Para ello, se parte de una situación determinada en la que ya existe un modelado de dispositivos que incorporan la tecnología necesaria para recibir órdenes y contestar, y de un servidor que dispone de una comunicación directa con estos dispositivos y que a su vez gestiona un sistema de licencias con el cual se controla qué usuario tiene acceso a qué dispositivo. El futuro de la aplicación pasa por la posibilidad de comunicarse con el dispositivo directamente mediante una red WiFi propia, generada por él mismo, o bien, mediante bluetooh, o llamada perdida si el dispositivo incorporara una tarjeta SIM. La comunicación del SmartPhone con el servidor será mediante protocolo UDP. Mientras que la comunicación directa entre el SmartPhone y el dispositivo sería mediante TCP, siendo similar a la que ya existe entre el servidor y el dispositivo. La aplicación incorporará tres grandes bloques a nivel de control que se desarrollan a lo largo del trabajo. Un bloque de comunicación, un bloque de protocolos de estado y un bloque de modelaje de los mensajes que la aplicación intercambia con el servidor. Para dotar de una mayor seguridad a la aplicación, se hará que los mensajes que se intercambian con el servidor vayan cifrados y firmados de forma digital, lo que permitirá al receptor determinar el origen del mensaje (autenticación de origen y no repudio), y confirmar que dicho mensaje no haya sufrido alteraciones desde que fue firmado (integridad y confidencialidad)

Diseño e implementación de persistencia en bases de datos basadas en Google App Engine

El mundo de la web admite actualmente los productos desarrollados tanto por desarrolladores profesionales como por usuarios finales con un conocimiento más limitado. A pesar de la diferencia que se puede suponer de calidad entre los productos de ambos, las dos soluciones pueden ser reconocidas y empleadas en una aplicación. En la Web 2.0, este comportamiento se observa en el desarrollo de componentes web. Lo que se persigue en el trabajo es desarrollar un modelo de persistencia que, apoyado por un lado servidor y por uno cliente, recoja las métricas de calidad de los componentes cuando los usuarios interaccionan con ellos. A partir de estas métricas, es posible mejorar la calidad de estos componentes. La forma en la que se van a recoger las métricas es a través de PicBit, la aplicación desarrollada para que los usuarios puedan interconectar diferentes componentes entre ellos sin restricciones, de forma que tras interactuar con ellos puedan expresar su grado de satisfacción, que se recoge para la evaluación de la calidad. Se definen también unas métricas intrínsecas al componente, no determinadas por el usuario y que sirven como referencia de la evaluación. Cuando se tienen tanto las métricas intrínsecas como procedentes del usuario, se realiza una correlación entre ellas que permite analizar las posibles desviaciones entre ellas y determinar la calidad propia del componente. Las conclusiones que se pueden obtener del trabajo es que cuando los usuarios pueden realizar pruebas de usabilidad de forma libre, sin restricciones, es mayor la posibilidad de obtener resultados favorables porque estos resultados muestran cómo usará un usuario final la aplicación. Este método de trabajo se ve favorecido por el número de herramientas que se pueden utilizar hoy para monitorizar el flujo de usuario en el servicio.---ABSTRACT---Nowadays, the web world deals with products developed both by professional developers and by end-users with some limited knowledge. Although the difference between both can be important in quality terms, both are accepted and included in web applications. In web 2.0, this behavior can be recognized in the web components development. The goal pursued in the work presented is to create a persistent model that, supported by an end and a back side, will pick the quality measures of the components when the users interact with them. These measures are the starting point for improving the components. The way in which the measures are going to be picked is through PicBit, the application we have developed in order to allow the users playing with the components without restrictions or rules, so after the interaction they can give their satisfaction mark with the application. This will be the value used to evaluate the quality. Some own measures are also defined, which does not depend on the user and which will be used as a reference point of the evaluation. When the measures from users and own ones are got, their correlation is analyzed to study the differences between them and to establish the quality of the component. The conclusion that can be gained from the project is the importance of giving freedom for users when doing usability tests because it increases the chance to get positive results, in the way the users execute the operations they want with the application. This method is fortunate for having such a number of tools to monitor the user flow when using the service.

Diseño y desarrollo del backend para la explotación de componentes web empleando Google App Engine

La web vive un proceso de cambio constante, basado en una interacción mayor del usuario. A partir de la actual corriente de paradigmas y tecnologías asociadas a la web 2.0, han surgido una serie de estándares de gran utilidad, que cubre la necesidad de los desarrollos actuales de la red. Entre estos se incluyen los componentes web, etiquetas HTML definidas por el usuario que cubren una función concreta dentro de una página. Existe una necesidad de medir la calidad de dichos desarrollos, para discernir si el concepto de componente web supone un cambio revolucionario en el desarrollo de la web 2.0. Para ello, es necesario realizar una explotación de componentes web, considerada como la medición de calidad basada en métricas y definición de un modelo de interconexión de componentes. La plataforma PicBit surge como respuesta a estas cuestiones. Consiste en una plataforma social de construcción de perfiles basada en estos elementos. Desde la perspectiva del usuario final se trata de una herramienta para crear perfiles y comunidades sociales, mientras que desde una perspectiva académica, la plataforma consiste en un entorno de pruebas o sandbox de componentes web. Para ello, será necesario implementar el extremo servidor de dicha plataforma, enfocado a la labor de explotación, por medio de la definición de una interfaz REST de operaciones y un sistema para la recolección de eventos de usuario en la plataforma. Gracias a esta plataforma se podrán discernir qué parámetros influyen positivamente en la experiencia de uso de un componente, así como descubrir el futuro potencial de este tipo de desarrollos.---ABSTRACT---The web evolves into a more interactive platform. From the actual version of the web, named as web 2.0, many paradigms and standards have arisen. One of those standards is web components, a set of concepts to define new HTML tags that covers a specific function inside a web page. It is necessary to measure the quality of this kind of software development, and the aim behind this approach is to determine if this new set of concepts would survive in the actual web paradigm. To achieve this, it is described a model to analyse components, in the terms of quality measure and interconnection model description. PicBit consists of a social platform to use web components. From the point of view of the final user, this platform is a tool to create social profiles using components, whereas from the point of view of technicians, it consists of a sandbox of web components. Thanks to this platform, we will be able to discover those parameters that have a positive effect in the user experience and to discover the potential of this new set of standards into the web 2.0.

Definición, diseño e implementación de métricas de usuario final sobre componentes web en el lado Front-end, mediante Google Analytics

La web ha evolucionado hacia la participación en la creación de contenido tanto por desarrolladores expertos como por usuarios finales sin un gran conocimiento en esta área. A pesar de que su uso es igual de válido y funcional, las diferencias entre la calidad de los productos desarrollados por ambos puede llegar a ser considerable. Esta característica se observa con mayor claridad cuando se analizan los web components. El trabajo consiste en el desarrollo de un entorno capaz de recoger las métricas de calidad de los componentes, basadas en la interacción con ellos por parte de los usuarios. A partir de las métricas obtenidas, se determinará su calidad para realizar una mejora de la misma, en función de las características valoradas. La selección de las métricas se realiza mediante un estudio de las características que definen a un componente, y permiten ser analizadas. Para poder llevar a cabo la construcción del portal, se ha descrito un prototipo capaz de proporcionar un sistema para permitir que los componentes intercambien información entre ellos. El modelo ha sido integrado en los componentes que se han de evaluar para obtener nuevas métricas sobre esta característica. Se ha desarrollado un dashboard que permite la interacción sin limitaciones de los usuarios con los componentes, facilitándoles un sistema para conectar componentes, utilizando para ello el sistema previamente descrito. Como conclusión del trabajo, se puede observar la necesidad de integrar los componentes web en un entorno real para poder determinar su calidad. Debido a que la calidad está determinada por los usuarios que consumen los componentes, se ha de contar con su opinión en la cuantificación de la misma.---ABSTRACT---Recently, the web has evolved to the collaboration between professional developers and end users with limited knowledge to create web content. Although both solutions are correct and functional, the differences in the quality between them can be appreciable. This feature is shown clearly when the web components are analyzed. The work is composed of the development of a virtual environment which is able to pick the quality measures of the components, based on the interaction between these components and the user. The measures are the starting point to decide the quality, and improve them with the rated measures. The measures selection is done through a study of the main features of a component. This selection can be analyzed. In order to create the website, a prototype has been specified to provide a system in which the components can be trade information between them. The interconnection model has been integrated in the components to evaluate. A dashboard has been developed to allow users interacting with the components without rules, making them possible connecting components through the model. The main conclusion of the work is the necessity of integrating web components in a real environment to decide their quality. Due to the fact that the quality is measured in terms of the rate of the users, it is a must to give them the main roles in the establishment of that quality.

Clasificación de tráfico de Internet mediante análisis de datos

Poder clasificar de manera precisa la aplicación o programa del que provienen los flujos que conforman el tráfico de uso de Internet dentro de una red permite tanto a empresas como a organismos una útil herramienta de gestión de los recursos de sus redes, así como la posibilidad de establecer políticas de prohibición o priorización de tráfico específico. La proliferación de nuevas aplicaciones y de nuevas técnicas han dificultado el uso de valores conocidos (well-known) en puertos de aplicaciones proporcionados por la IANA (Internet Assigned Numbers Authority) para la detección de dichas aplicaciones. Las redes P2P (Peer to Peer), el uso de puertos no conocidos o aleatorios, y el enmascaramiento de tráfico de muchas aplicaciones en tráfico HTTP y HTTPS con el fin de atravesar firewalls y NATs (Network Address Translation), entre otros, crea la necesidad de nuevos métodos de detección de tráfico. El objetivo de este estudio es desarrollar una serie de prácticas que permitan realizar dicha tarea a través de técnicas que están más allá de la observación de puertos y otros valores conocidos. Existen una serie de metodologías como Deep Packet Inspection (DPI) que se basa en la búsqueda de firmas, signatures, en base a patrones creados por el contenido de los paquetes, incluido el payload, que caracterizan cada aplicación. Otras basadas en el aprendizaje automático de parámetros de los flujos, Machine Learning, que permite determinar mediante análisis estadísticos a qué aplicación pueden pertenecer dichos flujos y, por último, técnicas de carácter más heurístico basadas en la intuición o el conocimiento propio sobre tráfico de red. En concreto, se propone el uso de alguna de las técnicas anteriormente comentadas en conjunto con técnicas de minería de datos como son el Análisis de Componentes Principales (PCA por sus siglas en inglés) y Clustering de estadísticos extraídos de los flujos procedentes de ficheros de tráfico de red. Esto implicará la configuración de diversos parámetros que precisarán de un proceso iterativo de prueba y error que permita dar con una clasificación del tráfico fiable. El resultado ideal sería aquel en el que se pudiera identificar cada aplicación presente en el tráfico en un clúster distinto, o en clusters que agrupen grupos de aplicaciones de similar naturaleza. Para ello, se crearán capturas de tráfico dentro de un entorno controlado e identificando cada tráfico con su aplicación correspondiente, a continuación se extraerán los flujos de dichas capturas. Tras esto, parámetros determinados de los paquetes pertenecientes a dichos flujos serán obtenidos, como por ejemplo la fecha y hora de llagada o la longitud en octetos del paquete IP. Estos parámetros serán cargados en una base de datos MySQL y serán usados para obtener estadísticos que ayuden, en un siguiente paso, a realizar una clasificación de los flujos mediante minería de datos. Concretamente, se usarán las técnicas de PCA y clustering haciendo uso del software RapidMiner. Por último, los resultados obtenidos serán plasmados en una matriz de confusión que nos permitirá que sean valorados correctamente. ABSTRACT. Being able to classify the applications that generate the traffic flows in an Internet network allows companies and organisms to implement efficient resource management policies such as prohibition of specific applications or prioritization of certain application traffic, looking for an optimization of the available bandwidth. The proliferation of new applications and new technics in the last years has made it more difficult to use well-known values assigned by the IANA (Internet Assigned Numbers Authority), like UDP and TCP ports, to identify the traffic. Also, P2P networks and data encapsulation over HTTP and HTTPS traffic has increased the necessity to improve these traffic analysis technics. The aim of this project is to develop a number of techniques that make us able to classify the traffic with more than the simple observation of the well-known ports. There are some proposals that have been created to cover this necessity; Deep Packet Inspection (DPI) tries to find signatures in the packets reading the information contained in them, the payload, looking for patterns that can be used to characterize the applications to which that traffic belongs; Machine Learning procedures work with statistical analysis of the flows, trying to generate an automatic process that learns from those statistical parameters and calculate the likelihood of a flow pertaining to a certain application; Heuristic Techniques, finally, are based in the intuition or the knowledge of the researcher himself about the traffic being analyzed that can help him to characterize the traffic. Specifically, the use of some of the techniques previously mentioned in combination with data mining technics such as Principal Component Analysis (PCA) and Clustering (grouping) of the flows extracted from network traffic captures are proposed. An iterative process based in success and failure will be needed to configure these data mining techniques looking for a reliable traffic classification. The perfect result would be the one in which the traffic flows of each application is grouped correctly in each cluster or in clusters that contain group of applications of similar nature. To do this, network traffic captures will be created in a controlled environment in which every capture is classified and known to pertain to a specific application. Then, for each capture, all the flows will be extracted. These flows will be used to extract from them information such as date and arrival time or the IP length of the packets inside them. This information will be then loaded to a MySQL database where all the packets defining a flow will be classified and also, each flow will be assigned to its specific application. All the information obtained from the packets will be used to generate statistical parameters in order to describe each flow in the best possible way. After that, data mining techniques previously mentioned (PCA and Clustering) will be used on these parameters making use of the software RapidMiner. Finally, the results obtained from the data mining will be compared with the real classification of the flows that can be obtained from the database. A Confusion Matrix will be used for the comparison, letting us measure the veracity of the developed classification process.