Análisis de mecanismos de integración de herramientas para Suministro Continuo (Continuous Delivery)

Las empresas actuales centran sus esfuerzos en conseguir una buena calidad del software que desarrollan, haciendo uso de metodologías, procedimientos y estándares adecuados para poder desarrollar y lanzar un producto software de calidad con la suficiente certeza de obtener un menor coste y riesgo finales. Es por ello que se han establecido nuevos paradigmas de organización que proponen el uso de nuevas tecnologías y procesos para permitir una puesta en producción ágil y menos arriesgada. Este trabajo se centra en la implementación de una de estas técnicas, el Suministro Continuo (Continuous Delivery - CD). La implantación de esta técnica se basa en llevar a cabo la automatización de todos los pasos entre el desarrollo y la puesta en producción de software. Dentro de las tareas necesarias para implementar esta técnica, este trabajo lleva a cabo la identificación de las herramientas básicas que permiten el Suministro Continuo y el estudio de mecanismos de integración de todas estas herramientas, automatizando todo el proceso de desarrollo software desde la construcción del proyecto hasta su puesta en producción. Posibilitando así un proceso de Suministro Continuo, en el que se lleven a cabo despliegues del producto software diarios que permitan recoger realimentación más rápidamente de los usuarios y poder reaccionar ágilmente a los cambios de necesidad de estos.

A proposal for a model-based approach for adapting software configuration to runtime environments

Las metodologías de desarrollo ágiles han sufrido un gran auge en entornos industriales durante los últimos años debido a la rapidez y fiabilidad de los procesos de desarrollo que proponen. La filosofía DevOps y específicamente las metodologías derivadas de ella como Continuous Delivery o Continuous Deployment promueven la gestión completamente automatizada del ciclo de vida de las aplicaciones, desde el código fuente a las aplicaciones ejecutándose en entornos de producción. La automatización se ve como un medio para producir procesos repetibles, fiables y rápidos. Sin embargo, no todas las partes de las metodologías Continuous están completamente automatizadas. En particular, la gestión de la configuración de los parámetros de ejecución es un problema que ha sido acrecentado por la elasticidad y escalabilidad que proporcionan las tecnologías de computación en la nube. La mayoría de las herramientas de despliegue actuales pueden automatizar el despliegue de la configuración de parámetros de ejecución, pero no ofrecen soporte a la hora de fijar esos parámetros o de validar los ficheros que despliegan, principalmente debido al gran abanico de opciones de configuración y el hecho de que el valor de muchos de esos parámetros es fijado en base a preferencias expresadas por el usuario. Esto hecho hace que pueda parecer que cualquier solución al problema debe estar ajustada a una aplicación específica en lugar de ofrecer una solución general. Con el objetivo de solucionar este problema, propongo un modelo de configuración que puede ser inferido a partir de instancias de configuración existentes y que puede reflejar las preferencias de los usuarios para ser usado para facilitar los procesos de configuración. El modelo de configuración puede ser usado como la base de un proceso de configuración interactivo capaz de guiar a un operador humano a través de la configuración de una aplicación para su despliegue en un entorno determinado o para detectar cambios de configuración automáticamente y producir una configuración válida que se ajuste a esos cambios. Además, el modelo de configuración debería ser gestionado como si se tratase de cualquier otro artefacto software y debería ser incorporado a las prácticas de gestión habituales. Por eso también propongo un modelo de gestión de servicios que incluya información relativa a la configuración de parámetros de ejecución y que además es capaz de describir y gestionar propuestas arquitectónicas actuales tales como los arquitecturas de microservicios. ABSTRACT Agile development methodologies have risen in popularity within the industry in recent years due to the speed and reliability of the processes they propose. The DevOps philosophy and specifically the methodologies derived from it such as Continuous Delivery and Continuous Deployment push for a totally automated management of the application lifecycle, from the source code to the software running in production environment. Automation in this regard is used as a means to produce repeatable, reliable and fast processes. However, not all parts of the Continuous methodologies are completely automatized. In particular, management of runtime parameter configuration is a problem that has increased its impact in deployment process due to the scalability and elasticity provided by cloud technologies. Most deployment tools nowadays can automate the deployment of runtime parameter configuration, but they offer no support for parameter setting o configuration validation, as the range of different configuration options and the fact that the value of many of those parameters is based on user preference seems to imply that any solution to the problem will have to be tailored to a specific application. With the aim to solve this problem I propose a configuration model that can be inferred from existing configurations and reflect user preferences in order to ease the configuration process. The configuration model can be used as the base of an interactive configuration process capable of guiding a human operator through the configuration of an application for its deployment in a specific environment or to automatically detect configuration changes and produce valid runtime parameter configurations that take into account those changes. Additionally, the configuration model should be managed as any other software artefact and should be incorporated into current management practices. I also propose a service management model that includes the configuration information and that is able to describe and manage current architectural practices such as the microservices architecture.

Analysis, monitoring, and management of quality of experience in video delivery services over IP

Esta tesis estudia la monitorización y gestión de la Calidad de Experiencia (QoE) en los servicios de distribución de vídeo sobre IP. Aborda el problema de cómo prevenir, detectar, medir y reaccionar a las degradaciones de la QoE desde la perspectiva de un proveedor de servicios: la solución debe ser escalable para una red IP extensa que entregue flujos individuales a miles de usuarios simultáneamente. La solución de monitorización propuesta se ha denominado QuEM(Qualitative Experience Monitoring, o Monitorización Cualitativa de la Experiencia). Se basa en la detección de las degradaciones de la calidad de servicio de red (pérdidas de paquetes, disminuciones abruptas del ancho de banda...) e inferir de cada una una descripción cualitativa de su efecto en la Calidad de Experiencia percibida (silencios, defectos en el vídeo...). Este análisis se apoya en la información de transporte y de la capa de abstracción de red de los flujos codificados, y permite caracterizar los defectos más relevantes que se observan en este tipo de servicios: congelaciones, efecto de “cuadros”, silencios, pérdida de calidad del vídeo, retardos e interrupciones en el servicio. Los resultados se han validado mediante pruebas de calidad subjetiva. La metodología usada en esas pruebas se ha desarrollado a su vez para imitar lo más posible las condiciones de visualización de un usuario de este tipo de servicios: los defectos que se evalúan se introducen de forma aleatoria en medio de una secuencia de vídeo continua. Se han propuesto también algunas aplicaciones basadas en la solución de monitorización: un sistema de protección desigual frente a errores que ofrece más protección a las partes del vídeo más sensibles a pérdidas, una solución para minimizar el impacto de la interrupción de la descarga de segmentos de Streaming Adaptativo sobre HTTP, y un sistema de cifrado selectivo que encripta únicamente las partes del vídeo más sensibles. También se ha presentado una solución de cambio rápido de canal, así como el análisis de la aplicabilidad de los resultados anteriores a un escenario de vídeo en 3D. ABSTRACT This thesis proposes a comprehensive approach to the monitoring and management of Quality of Experience (QoE) in multimedia delivery services over IP. It addresses the problem of preventing, detecting, measuring, and reacting to QoE degradations, under the constraints of a service provider: the solution must scale for a wide IP network delivering individual media streams to thousands of users. The solution proposed for the monitoring is called QuEM (Qualitative Experience Monitoring). It is based on the detection of degradations in the network Quality of Service (packet losses, bandwidth drops...) and the mapping of each degradation event to a qualitative description of its effect in the perceived Quality of Experience (audio mutes, video artifacts...). This mapping is based on the analysis of the transport and Network Abstraction Layer information of the coded stream, and allows a good characterization of the most relevant defects that exist in this kind of services: screen freezing, macroblocking, audio mutes, video quality drops, delay issues, and service outages. The results have been validated by subjective quality assessment tests. The methodology used for those test has also been designed to mimic as much as possible the conditions of a real user of those services: the impairments to evaluate are introduced randomly in the middle of a continuous video stream. Based on the monitoring solution, several applications have been proposed as well: an unequal error protection system which provides higher protection to the parts of the stream which are more critical for the QoE, a solution which applies the same principles to minimize the impact of incomplete segment downloads in HTTP Adaptive Streaming, and a selective scrambling algorithm which ciphers only the most sensitive parts of the media stream. A fast channel change application is also presented, as well as a discussion about how to apply the previous results and concepts in a 3D video scenario.