Protocolo de validación empírica del proceso de modelado ML para el pronóstico de QoS

Abstract

El pronóstico de la calidad de servicio (QoS) continúa siendo un desafío para la gestión proactiva y la toma de decisiones en servicios cloud. No obstante, gran parte de los estudios existentes presenta procesos de modelado del pronóstico de QoS poco sistemáticos o protocolos empíricos poco rigurosos. En este trabajo se propone validar un proceso de modelado basado en aprendizaje automático (ML) para el pronóstico de QoS. El proceso a validar se organiza en cuatro subprocesos claramente definidos: especificación de los requisitos del modelo, preparación de datos, construcción del modelo de pronóstico y uso del modelo. Esta estructura permite asegurar la trazabilidad metodológica, coherencia técnica y reproducibilidad a lo largo del ciclo de modelado. Con el fin de evaluar la aplicabilidad, utilidad y completitud del proceso, se adopta un enfoque empírico con listas de comprobación y la participación de expertos y profesionales del dominio. Este enfoque permite recoger evidencias cuantitativas, fortaleciendo la credibilidad de los resultados y proporcionando retroalimentación para el refinamiento del proceso propuesto.