El impacto de mi investigación es doble: ayuda a que las aplicaciones críticas (piensa en bancos, gobiernos, hospitales, etc.) sean más fiables, y además, ¡mi método puede aplicarse a otros tipos de redes tecnológicas como redes eléctricas! Un mundo más seguro y funcional. ✨

Y aquí viene lo interesante: uso la Teoría de Redes (como si fuesen neuronas conectadas entre ellas) para entender estas arquitecturas como un mapa con "bases de datos", "ordenadores" o "redes". Así puedo ver la conexión entre sus ellas y cómo esa estructura influye en su resiliencia 🕸️

Para lograrlo, analizo a fondo cómo se construyen por debajo estas aplicaciones en la nube. ¿Qué piezas son clave para que sean fuertes? ¿Y cuáles son sus puntos débiles? Es decir, busco el "talón de Aquiles" de la resiliencia 💪📉

¿Qué busco? Crear un sistema objetivo para clasificar arquitecturas cloud según lo bien que aguantan fallos críticos. Imagina un "test de estrés" para las apps, ¡pero con ciencia detrás! 🧪 Buscando fallos típicos como picos de consultas, ordenadores de que "cuelgan" o no tan típicos como apagones 😅

Mi tesis se titula: "Evaluación de la Resiliencia en Arquitecturas Cloud: Un Enfoque Basado en Teoría de Redes". Sí, suena complejo, ¡pero es fascinante y muy necesario para que cuando pagues con bizum a tus amigos o quieras mandar un whatsapp a tu madre, las aplicaciones no fallen! 🚀

Hoy, cuando se diseña una aplicación en la nube, saber si aguantará bien los golpes es un poco "a ojo" 🤷‍♀️ Dependemos de la experiencia de los expertos. ¡Mi objetivo es crear un método científico para medir esa robustez!