Psijas Inostrosa, Alonso LeonidasZúñiga Nanjari, Eliezer Andrés2026-11-052026-11-052025-08https://repositoriobibliotecas.uv.cl/handle/uvscl/18033Las plataformas de procesamiento de flujos de datos (streams) permiten manejar y analizar datos en tiempo real en aplicaciones como la detección de fraudes, el análisis predictivo o el monitoreo de tráfico. Para dar soporte a estos escenarios, suele ser necesario desplegar dichas plataformas en conjuntos de computadoras que ejecuten la aplicación de forma distribuida. Sin embargo, dimensionar la infraestructura requerida —en términos de procesadores y nodos de cómputo— no es trivial, especialmente cuando se deben atender altas cargas de trabajo. Ante esta situación, la simulación resulta una alternativa eficaz para experimentar y evaluar el rendimiento sin recurrir al sistema real, evitando así costos excesivos o riesgos operativos. Además, contar con una herramienta de este tipo resulta relevante para los ingenieros responsables de los centros de datos, pues les permite identificar configuraciones óptimas de hardware y software antes de un despliegue real, reduciendo los costos de adquisición y consumo energético. El trabajo de título propone el diseño y la implementación de un modelo de simulación de plataformas de procesamiento de streams basado en el formalismo DEVS (Discrete Event Specification), con énfasis en el comportamiento de la arquitectura de Apache Flink. La principal ventaja de DEVS consiste en aplicar una representación modular y reproducible del sistema, favoreciendo un modelado escalable. El modelo desarrollado considera los recursos de hardware, la infraestructura y las características de la plataforma, lo que permite analizar métricas clave, como el throughput y la utilización, evaluar su rendimiento bajo distintas cargas de trabajo y estimar el hardware necesario para alcanzar el rendimiento requerido.esAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Chile (CC BY-NC-SA 3.0 CL)PROCESAMIENTO DE FLUJOS DE DATOSSIMULACION DE SISTEMASMODELADO DE EVENTOS DISCRETOSCOMPUTACION DISTRIBUIDAEVALUACION DEL RENDIMIENTOTDPRE