Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10662/9677
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dc.contributor.advisorSilva Luengo, Antonio Manuel-
dc.contributor.authorMoralo Flores, Pablo-
dc.date.accessioned2019-08-30T10:34:19Z-
dc.date.available2019-08-30T10:34:19Z-
dc.date.issued2019-08-30-
dc.date.submitted2019-07-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10662/9677-
dc.description.abstractEn este documento se recoge todo el trabajo realizado para obtener esta aplicación final denominada KubeKVM App, que implementa una API REST desarrollada en Node.js y Express, que está conectada con una base de datos MongoDB donde se almacenan los datos insertados en la API REST, que se encuentra empaquetada dentro de un contenedor Docker y que está apoyada sobre un clúster de Kubernetes. En ella el docente introduce los datos necesarios para el despliegue de cierto número de máquinas virtuales KVM configuradas para su asignatura. El clúster cuenta con un daemon corriendo un script desarrollado en Python para la lectura de los datos y su posterior despliegue mediante KVM en función de las necesidades de la asignatura impartida por el docente. Para llegar a dicho software, se realiza un estudio y análisis de las tecnologías actuales de virtualización. Tras dicho análisis fue necesario contar con almacenamiento en el clúster de la Universidad de Extremadura, tanto para el despliegue del clúster de Kubernetes donde se aloja la API REST como para el despliegue de las máquinas virtuales pertinentes en cada momento.es_ES
dc.description.abstractThis document contains all the work done to obtain this final application called KubeKVM App, which implements a REST API developed in Node.js and Express, which is connected to a MongoDB database where the data inserted in the REST API is stored, that is packaged inside a Docker container and that is supported on a Kubernetes cluster. In it the teacher enters the necessary data for the deployment of a number of virtual machines KVM configured for their subject. The cluster has a daemon running a script developed in Python for reading the data and its subsequent deployment using KVM according to the needs of the subject taught by the teacher. To reach this software, a study and analysis of current virtualization technologies is carried out. After this analysis it was necessary to have storage in the cluster of the University of Extremadura, both for the deployment of the Kubernetes cluster where the REST API is hosted and for the deployment of the relevant virtual machines at each moment.es_ES
dc.format.extent192 p.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.subjectDockeres_ES
dc.subjectExpresses_ES
dc.subjectKuberneteses_ES
dc.subjectKernel-based Virtual Machine (KVM)es_ES
dc.subjectMongoDBes_ES
dc.subjectNode.jses_ES
dc.subjectPythones_ES
dc.subjectREST APIes_ES
dc.subjectVirtualizaciónes_ES
dc.subjectVirtualizationes_ES
dc.titleKubeKVM Appes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
europeana.typeTEXTen_US
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.subject.unesco1203.17 Informáticaes_ES
europeana.dataProviderUniversidad de Extremadura. Españaes_ES
dc.description.degreeGrado en Ingeniería Informática en Ingeniería de Computadores. Universidad de Extremaduraes_ES
Colección:Grado en Ingeniería Informática en Ingeniería de Computadores

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