Impacto generado tras la implementación de Cloud Computing para optimizar los recursos subutilizados en STF Group S.A. (2021)
El presente trabajo de grado aborda la problemática surgida tras el crecimiento acelerado de la empresa STF Group S.A. en términos de necesidad de cómputo y la consecuente insuficiencia de la infraestructura tecnológica. En su modelo de operación, las diferentes aplicaciones tienen demanda de recursos en diferentes frecuencias y rangos horarios, lo que le ha implicado a la empresa la adquisición de nueva infraestructura que supla estas demandas. Así entonces, se realiza un análisis de las diferentes aplicaciones con mayor impacto en términos de consumo de recursos y tiempo de respuesta al usuario final, para que, con una metodología de paralelización y distribución de las cargas de trabajo, se logre obtener mejores tiempos utilizando los recursos informáticos subutilizados, es decir, los PC de los diferentes usuarios de la empresa. Este reto se aborda realizando una investigación sobre las diferentes plataformas de distribución de tareas que se han desarrollado, diseñando unos criterios de comparación, implementando el modelo que más se adecúe al ejercicio propuesto y, finalmente, determinando el impacto que genera la implementación en la empresa. Los resultados obtenidos tras la aplicación de la distribución de las cargas de trabajo en paralelo usando distintos nodos en el sistema de nube de trabajo demuestra que para ciertos enfoques como el abordado aquí, resulta muy beneficioso en términos del esfuerzo y tiempo de respuesta con la consecuente satisfacción del usuario final y mejora en los flujos de procesos de la empresa ya que aplicaciones que hacen un uso constante y secuencial de los recursos, saturan su capacidad generando un tiempo de procesamiento alto y bloqueando otros procesos con necesidad del mismo recurso. Se puede concluir entonces que el impacto generado en STF Group S.A., con esta investigación aplicada, deja un balance muy positivo para el proceso comercial y la aplicación en términos de tiempo de respuesta sin generar afectación negativa sobre los recursos subutilizados ampliando la capacidad de ver todas las partes como un todo que permitirá a futuro generar y procesar más bloques de trabajo de otras aplicaciones de la empresa.