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dc.contributor.advisorAmariles Camacho, Mauricio
dc.contributor.advisorGiraldo Mejía, Juan Camilo
dc.contributor.authorGrisales Zuluaga, Julian
dc.date.accessioned2021-03-18T21:57:49Z
dc.date.available2021-03-18T21:57:49Z
dc.date.issued2020-08-28
dc.identifier.urihttps://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/1061
dc.descriptionilustracionesspa
dc.description.abstractEtherum es una tecnología que se ejecuta en redes Blockchain. Dado que permite ejecutar código personalizado, su implementación en diferentes áreas ha venido mostrando un crecimiento considerable en cuanto a su adopción, ya que aprovecha las propiedades de inmutabilidad, trazabilidad y consenso de sus miembros para aprobar transacciones sin depender de una entidad fiduciaria central. Sin embargo, múltiples estudios han identificado problemas de desempeño en la ejecución de transacciones provocados por diferentes elementos del sistema que provocan cuellos de botella y por ende ineficiencia en el procesamiento de las transacciones. Este artículo propone un modelo de desempeño construido con herramientas de código abierto que permite medir, graficar, consultar y analizar métricas en tiempo real, permitiendo la detección oportuna de anomalías que puedan afectar el desempeño del sistema. El modelo se prueba con la ejecución de una secuencia de transacciones en condiciones ideales y condiciones adversas para determinar su efectividad. Al final de la investigación, se concluye que los componentes que causan los mayores cuellos de botella en el sistema son la memoria RAM y el almacenamiento, provocando un impacto considerable en el rendimiento del procesamiento de transacciones.spa
dc.format.extent9 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherTecnológico de Antioquia, Institución Universitariaspa
dc.rightsTecnológico de Antioquia, Institución Universitaria, 2020spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/spa
dc.subject.classificationEthereum
dc.titleModelo para monitoreo de indicadores de rendimiento de una cadena BLOCKCHAIN ETHERUMspa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dcterms.referencesJ. Mattila, “The Blockchain Phenomenon The Disruptive Potential of Distributed Consensus Architectures,” ETLA Work. Pap., vol. 38, p. 26, 2016.spa
dcterms.referencesB. Jepkemei and A. Kipkebut, “Blockchain - A Disruptive Technology in Financial Assets,” IRE Journals, vol. 2, no. 9, pp. 38–47, 2019.spa
dcterms.referencesA. S. Deshpande, “Design and Implementation of an Ethereum-like Blockchain Simulation Framework,” 2018.spa
dcterms.referencesH. F. Leppelsack, “Experimental Performance Evaluation of Private Distributed Ledger Implementations Experimentelle Performanz Evaluierung von privaten Distributed Ledger Implementierungen,” Eng. Educ., vol. 2122, no. April, p. 48109, 2018.spa
dcterms.referencesP. Zheng, Z. Zheng, X. Luo, X. Chen, and X. Liu, “A detailed and real-time performance monitoring framework for blockchain systems,” Proc. - Int. Conf. Softw. Eng., pp. 134–143, 2018, doi: 10.1145/3183519.3183546.spa
dcterms.referencesH. Sukhwani, J. M. Martínez, X. Chang, K. S. Trivedi, and A. Rindos, “Performance modeling of PBFT consensus process for permissioned blockchain network (hyperledger fabric),” Proc. IEEE Symp. Reliab. Distrib. Syst., vol. 2017-Septe, pp. 253–255, 2017, doi: 10.1109/SRDS.2017.36.spa
dcterms.referencesF. Schussler, “Bitcoin-like Blockchain Simulation System,” 2018.spa
dcterms.referencesS. Nakamoto, “Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.” 2008.spa
dcterms.referencesT. T. A. Dinh, R. Liu, M. Zhang, G. Chen, B. C. Ooi, and J. Wang, “Untangling Blockchain: A Data Processing View of Blockchain Systems,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng., vol. 30, no. 7, pp. 1366–1385, 2018, doi: 10.1109/TKDE.2017.2781227.spa
dcterms.referencesD. Mingxiao, M. Xiaofeng, Z. Zhe, W. Xiangwei, and C. Qijun, “A review on consensus algorithm of blockchain,” 2017 IEEE Int. Conf. Syst. Man, Cybern. SMC 2017, vol. 2017-Janua, pp. 2567–2572, 2017, doi: 10.1109/SMC.2017.8123011.spa
dcterms.referencesR. Yasaweerasinghelage, M. Staples, and I. Weber, “Predicting Latency of Blockchain-Based Systems Using Architectural Modelling and Simulation,” Proc. - 2017 IEEE Int. Conf. Softw. Archit. ICSA 2017, pp. 253–256, 2017, doi: 10.1109/ICSA.2017.22.spa
dcterms.referencesY. Aoki, K. Otsuki, T. Kaneko, R. Banno, and K. Shudo, “SimBlock: A Blockchain Network Simulator,” INFOCOM 2019 - IEEE Conf. Comput. Commun. Work. INFOCOM WKSHPS 2019, pp. 325–329, 2019, doi: 10.1109/INFCOMW.2019.8845253.spa
dcterms.referencesX. Xu, Q. Lu, Y. Liu, L. Zhu, H. Yao, and A. V. Vasilakos, “Designing blockchain-based applications a case study for imported product traceability,” Futur. Gener. Comput. Syst., vol. 92, pp. 399–406, 2019, doi: 10.1016/j.future.2018.10.010.spa
dcterms.referencesR. A. Memon, J. P. Li, and J. Ahmed, “Simulation model for blockchain systems using queuing theory,” Electron., vol. 8, no. 2, pp. 1–19, 2019, doi: 10.3390/electronics8020234.spa
dcterms.referencesC. Faria and M. Correia, “BlockSim: Blockchain simulator,” Proc. - 2019 2nd IEEE Int. Conf. Blockchain, Blockchain 2019, no. 4, pp. 439–446, 2019, doi: 10.1109/Blockchain.2019.00067.spa
dcterms.referencesD. Mechkaroska, V. Dimitrova, and A. Popovska-Mitrovikj, “Analysis of the Possibilities for Improvement of BlockChain Technology,” 2018 26th Telecommun. Forum, TELFOR 2018 - Proc., pp. 1–4, 2018, doi: 10.1109/TELFOR.2018.8612034.spa
dcterms.referencesButerin and Vitalik, “Ethereum White Paper: A Next Generation Smart Contract & Decentralized Application Platform,” Etherum, no. January, pp. 1–36, 2014, [Online]. Available: https://github.com/ethereum/wiki/wiki/White-Paper.spa
dcterms.referencesW. Chan and A. Olmsted, “Ethereum transaction graph analysis,” 2017 12th Int. Conf. Internet Technol. Secur. Trans. ICITST 2017, pp. 498–500, 2018, doi: 10.23919/ICITST.2017.8356459.spa
dcterms.referencesT. Mcconaghy et al., “BigchainDB: A Scalable Blockchain Database (DRAFT),” BigchainDB, pp. 1–65, 2016.spa
dcterms.referencesE. Bandara et al., “Mystiko - Blockchain Meets Big Data,” Proc. - 2018 IEEE Int. Conf. Big Data, Big Data 2018, pp. 3024–3032, 2019, doi: 10.1109/BigData.2018.8622341.spa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.programMaestría en gestión de tecnologías de la informaciónspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameMagister en gestión de tecnologías de la informaciónspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)spa
dc.subject.armarcCadena de bloques (Bases de datos)
dc.subject.armarcSoftware para computadores
dc.subject.lembInnovaciones tecnológicas
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa


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Tecnológico de Antioquia, Institución Universitaria, 2020
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