Autor:
Munoz, Daniel-Jesus

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Apellidos

Munoz

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Daniel-Jesus

Nombre

Nombres alternativos

Munoz Guerra, Daniel Jesus

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ITIS Software, Spain
ITIS Software, Universidad de Malaga, Spain
Universidad de Málaga, Andalucía Tech, España, Spain
University of Malaga, Spain
University of Malaga

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  • Artículo
    Aplicabilidad de la Caracterización de Benchmarks a Modelos de Variabilidad
    Munoz, Daniel-Jesus; Fuentes, Lidia. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    Los Benchmarks utilizados para comparar el rendimiento de diferentes sistemas presentan una alta variabilidad que puede ser representada en modelos de variabilidad como los feature models. En este artículo presentamos las ventajas de la caracterización de Benchmarks (dada por sus cargas de trabajo), junto a los problemas de escalabilidad y complejidad de selección por objetivos de los Feature Models. Para solucionar esos problemas, formalizamos un modelo de caracterización de paquetes de cargas de trabajo para Feature Models, basándonos en ocho atributos abstractos (operaciones matemáticas, memoria, ...). Este modelo y sus ventajas son evaluados en el eco-asistente HADAS, junto a un Benchmark PHP, y al Benchmark de sistemas empotrados BEEBS, obteniendo una capacidad de selección más intuitiva, y un decremento en el tiempo de obtención de configuraciones válidas y sus métricas en HADAS, con respecto a la representación estándar.
  • Artículo
    HADAS: Asistente de eco-eficiencia con repositorio de consumo energético
    Munoz, Daniel-Jesus; Pinto, Mónica; Fuentes, Lidia. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    El interés por la Ingeniería del Software verde, o sea, sensible al consumo de energía, es relativamente reciente. Su objetivo es concienciar a los desarrolladores de software de la influencia que tienen sus decisiones de diseño e implementación en el gasto energético del producto final. Hasta el momento se han publicado muchos resultados experimentales que comparan el consumo de energía de varias soluciones alternativas, y que demuestran que se puede reducir dicho consumo hasta en un 70 %. Aunque estos resultados sean de libre disposición, no es sencillo que un desarrollador aplique este conocimiento a sus aplicaciones. En consecuencia, en este artículo presentamos el eco-asistente HADAS cuya utilidad es: (i) los investigadores almacenarán sus resultados en un repositorio de libre disposición, (ii) los desarrolladores podrán razonar y obtener las configuraciones que menos energía consuman y que satisfaga sus requisitos. Nos centraremos en mostrar los elementos principales de nuestra propuesta y cómo se aplica a casos de estudio reales.