Aquesta tesi proposa l'ús d'un seguit de tècniques pel control a alt nivell d'un robot autònom i també per l'aprenentatge automàtic de comportaments. L'objectiu principal de la tesis fou el de dotar d'intel·ligència als robots autònoms que han d'acomplir unes missions determinades en entorns desconeguts i no estructurats. Una de les premisses tingudes en compte en tots els passos d'aquesta tesis va ser la selecció d'aquelles tècniques que poguessin ésser aplicades en temps real, i demostrar-ne el seu funcionament amb experiments reals. El camp d'aplicació de tots els experiments es la robòtica submarina.En una primera part, la tesis es centra en el disseny d'una arquitectura de control que ha de permetre l'assoliment d'una missió prèviament definida. En particular, la tesis proposa l'ús de les arquitectures de control basades en comportaments per a l'assoliment de cada una de les tasques que composen la totalitat de la missió. Una arquitectura d'aquest tipus està formada per un conjunt independent de comportaments, els quals representen diferents intencions del robot (ex.: "anar a una posició", "evitar obstacles",...). Es presenta una recerca bibliogràfica sobre aquest camp i alhora es mostren els resultats d'aplicar quatre de les arquitectures basades en comportaments més representatives a una tasca concreta. De l'anàlisi dels resultats se'n deriva que un dels factors que més influeixen en el rendiment d'aquestes arquitectures, és la metodologia emprada per coordinar les respostes dels comportaments. Per una banda, la coordinació competitiva és aquella en que només un dels comportaments controla el robot. Per altra banda, en la coordinació cooperativa el control del robot és realitza a partir d'una fusió de totes les respostes dels comportaments actius. La tesis, proposa un esquema híbrid d'arquitectura capaç de beneficiar-se dels principals avantatges d'ambdues metodologies.En una segona part, la tesis proposa la utilització de l'aprenentatge per reforç per aprendre l'estructura interna dels comportaments. Aquest tipus d'aprenentatge és adequat per entorns desconeguts i el procés d'aprenentatge es realitza al mateix temps que el robot està explorant l'entorn. La tesis presenta també un estat de l'art d'aquest camp, en el que es detallen els principals problemes que apareixen en utilitzar els algoritmes d'aprenentatge per reforç en aplicacions reals, com la robòtica. El problema de la generalització és un dels que més influeix i consisteix en permetre l'ús de variables continues sense augmentar substancialment el temps de convergència. Després de descriure breument les principals metodologies per generalitzar, la tesis proposa l'ús d'una xarxa neural combinada amb l'algoritme d'aprenentatge per reforç Q_learning. Aquesta combinació proporciona una gran capacitat de generalització i una molt bona disposició per aprendre en tasques de robòtica amb exigències de temps real. No obstant, les xarxes neurals són aproximadors de funcions no-locals, el que significa que en treballar amb un conjunt de dades no homogeni es produeix una interferència: aprendre en un subconjunt de l'espai significa desaprendre en la resta de l'espai. El problema de la interferència afecta de manera directa en robòtica, ja que l'exploració de l'espai es realitza sempre localment. L'algoritme proposat en la tesi té en compte aquest problema i manté una base de dades representativa de totes les zones explorades. Així doncs, totes les mostres de la base de dades s'utilitzen per actualitzar la xarxa neural, i per tant, l'aprenentatge és homogeni.Finalment, la tesi presenta els resultats obtinguts amb la arquitectura de control basada en comportaments i l'algoritme d'aprenentatge per reforç. Els experiments es realitzen amb el robot URIS, desenvolupat a la Universitat de Girona, i el comportament après és el seguiment d'un objecte mitjançant visió per computador. La tesi detalla tots els dispositius desenvolupats pels experiments així com les característiques del propi robot submarí. Els resultats obtinguts demostren la idoneïtat de les propostes en permetre l'aprenentatge del comportament en temps real. En un segon apartat de resultats es demostra la capacitat de generalització de l'algoritme d'aprenentatge mitjançant el "benchmark" del "cotxe i la muntanya". Els resultats obtinguts en aquest problema milloren els resultats d'altres metodologies, demostrant la millor capacitat de generalització de les xarxes neurals.

Esta tesis presenta la aproximación denominada Baseline Oriented Modeling (BOM). BOM es un framework que genera automáticamente Sistemas Expertos (SE) basado en Líneas de Producto Software (LPS). En BOM, se generan aplicaciones en un dominio específico, basadas en la estructura y comportamiento de los SE, como modelos arquitectónicos PRISMA, utilizando técnicas de LPS. Este proceso implica, por un lado construir una Baseline (como repositorio que contiene todos los assets necesarios para construir un producto de la LPS), y por otro lado realizar el plan de producción de la LPS. BOM gestiona la especificación de la variabilidad y la funcionalidad en modelos separados, representados a través de modelos conceptuales. La variabilidad se maneja en dos pasos: i) en el primer paso la variabilidad del dominio se refleja en las arquitecturas base de la LPS, que comparten una arquitectura genérica, y ii) en el segundo paso la variabilidad del dominio de aplicación específico se instancia para obtener la arquitectura específica PRISMA como el producto final de la LPS. BOM sigue la iniciativa del Object Management Group (OMG) de Model-Driven Architecture (MDA) para construir modelos de dominio (como Modelos Independientes de Computación), que son transformados en modelos arquitectónicos PRISMA (como Modelos Independientes de Plataforma) y compilados a una aplicación ejecutable en .NET (como Modelos Específicos de Plataforma). Lenguajes Específicos de Dominio han sido utilizados para que la interfaz del usuario sea amigable, clara y sencilla. / Cabello Espinosa, ME. (2008). Baseline-oriented modeling: una aproximación MDA basada en líneas de productos software para el desarrollo de aplicaciones: (dominio de los sistemas expertos) [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/3793 / Palancia

Hoy en día, la complejidad de los sistemas software y la gran relevancia que han adquirido los requisitos no funcionales son retos que han de abordarse durante el proceso de desarrollo software. En los últimos años, estas propiedades han provocado un gran incremento en el tiempo y el personal necesario para llevar a cabo los procesos de desarrollo y mantenimiento del software. Por ello, existe un gran interés en mejorar dichos procesos. Esta tesis presenta un nuevo enfoque de desarrollo para sistemas software complejos. Dicho enfoque, llamado PRISMA, da soporte a estos nuevos retos y permite satisfacer la elevada competitividad del mercado. El enfoque PRISMA se ha materializado en un marco de trabajo formado por un modelo, un lenguaje, una metodología y un prototipo de herramienta CASE (Computer-Aided Software Engineering). El modelo de PRISMA combina dos aproximaciones para definir arquitecturas software: el Desarrollo de Software Basado en Componentes (DSBC) y el Desarrollo de Software Orientado a Aspectos (DSOA). Las principales aportaciones del modelo es la manera en la que integra ambas aproximaciones para obtener sus ventajas y su lenguaje formal. PRISMA tiene en cuenta los requisitos no funcionales desde las primeras etapas del ciclo de vida software y mejora su reutilización y el mantenimiento. Todo ello gracias a la descomposición que realiza de los sistemas software utilizando dos conceptos diferentes: aspectos y elementos arquitectónicos (componentes y conectores). PRISMA proporciona un Lenguaje de Descripción de Arquitecturas Orientado a Aspectos (LDAOA) formal para la especificación de arquitecturas software orientadas a aspectos. El LDAOA de PRISMA es independiente de cualquier tecnología y está basado en lenguajes formales para evitar la ambigüedad y poder aplicar técnicas de generación automática de código. La metodología de PRISMA apuesta por el desarrollo de software siguiendo el Paradigma de la Prototipación Automática mediante la aplicación del e / Pérez Benedí, J. (2006). Prisma: aspect-oriented software architectures [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1928 / Palancia

[ES] Con el desarrollo de la Computación en la Nube, la entrega de recursos virtualizados a través de Internet ha crecido enormemente en los últimos años. Las Funciones como servicio (FaaS), uno de los modelos de servicio más nuevos dentro de la Computación en la Nube, permite el desarrollo e implementación de aplicaciones basadas en eventos que cubren servicios administrados en Nubes públicas y locales. Los proveedores públicos de Computación en la Nube adoptan el modelo FaaS dentro de su catálogo para proporcionar computación basada en eventos altamente escalable para las aplicaciones. Por un lado, los desarrolladores especializados en esta tecnología se centran en crear marcos de código abierto serverless para evitar el bloqueo con los proveedores de la Nube pública. A pesar del desarrollo logrado por la informática serverless, actualmente hay campos relacionados con el procesamiento de datos y la optimización del rendimiento en la ejecución en los que no se ha explorado todo el potencial. En esta tesis doctoral se definen tres estrategias de computación serverless que permiten evidenciar los beneficios de esta tecnología para el procesamiento de datos. Las estrategias implementadas permiten el análisis de datos con la integración de dispositivos de aceleración para la ejecución eficiente de aplicaciones científicas en plataformas cloud públicas y locales. En primer lugar, se desarrolló la plataforma CloudTrail-Tracker. CloudTrail-Tracker es una plataforma serverless de código abierto basada en eventos para el procesamiento de datos que puede escalar automáticamente hacia arriba y hacia abajo, con la capacidad de escalar a cero para minimizar los costos operativos. Seguidamente, se plantea la integración de GPUs en una plataforma serverless local impulsada por eventos para el procesamiento de datos escalables. La plataforma admite la ejecución de aplicaciones como funciones severless en respuesta a la carga de un archivo en un sistema de almacenamiento de ficheros, lo que permite la ejecución en paralelo de las aplicaciones según los recursos disponibles. Este procesamiento es administrado por un cluster Kubernetes elástico que crece y decrece automáticamente según las necesidades de procesamiento. Ciertos enfoques basados en tecnologías de virtualización de GPU como rCUDA y NVIDIA-Docker se evalúan para acelerar el tiempo de ejecución de las funciones. Finalmente, se implementa otra solución basada en el modelo serverless para ejecutar la fase de inferencia de modelos de aprendizaje automático previamente entrenados, en la plataforma de Amazon Web Services y en una plataforma privada con el framework OSCAR. El sistema crece elásticamente de acuerdo con la demanda y presenta una escalado a cero para minimizar los costes. Por otra parte, el front-end proporciona al usuario una experiencia simplificada en la obtención de la predicción de modelos de aprendizaje automático. Para demostrar las funcionalidades y ventajas de las soluciones propuestas durante esta tesis se recogen varios casos de estudio que abarcan diferentes campos del conocimiento como la analítica de aprendizaje y la Inteligencia Artificial. Esto demuestra que la gama de aplicaciones donde la computación serverless puede aportar grandes beneficios es muy amplia. Los resultados obtenidos avalan el uso del modelo serverless en la simplificación del diseño de arquitecturas para el uso intensivo de datos en aplicaciones complejas. / [CA] Amb el desenvolupament de la Computació en el Núvol, el lliurament de recursos virtualitzats a través d'Internet ha crescut granment en els últims anys. Les Funcions com a Servei (FaaS), un dels models de servei més nous dins de la Computació en el Núvol, permet el desenvolupament i implementació d'aplicacions basades en esdeveniments que cobreixen serveis administrats en Núvols públics i locals. Els proveïdors de computació en el Núvol públic adopten el model FaaS dins del seu catàleg per a proporcionar a les aplicacions computació altament escalable basada en esdeveniments. D'una banda, els desenvolupadors especialitzats en aquesta tecnologia se centren en crear marcs de codi obert serverless per a evitar el bloqueig amb els proveïdors del Núvol públic. Malgrat el desenvolupament alcançat per la informàtica serverless, actualment hi ha camps relacionats amb el processament de dades i l'optimització del rendiment d'execució en els quals no s'ha explorat tot el potencial. En aquesta tesi doctoral es defineixen tres estratègies informàtiques serverless que permeten demostrar els beneficis d'aquesta tecnologia per al processament de dades. Les estratègies implementades permeten l'anàlisi de dades amb a integració de dispositius accelerats per a l'execució eficient d'aplicacion scientífiques en plataformes de Núvol públiques i locals. En primer lloc, es va desenvolupar la plataforma CloudTrail-Tracker. CloudTrail-Tracker és una plataforma de codi obert basada en esdeveniments per al processament de dades serverless que pot escalar automáticament cap amunt i cap avall, amb la capacitat d'escalar a zero per a minimitzar els costos operatius. A continuació es planteja la integració de GPUs en una plataforma serverless local impulsada per esdeveniments per al processament de dades escalables. La plataforma admet l'execució d'aplicacions com funcions severless en resposta a la càrrega d'un arxiu en un sistema d'emmagatzemaments de fitxers, la qual cosa permet l'execució en paral·lel de les aplicacions segon sels recursos disponibles. Este processament és administrat per un cluster Kubernetes elàstic que creix i decreix automàticament segons les necessitats de processament. Certs enfocaments basats en tecnologies de virtualització de GPU com rCUDA i NVIDIA-Docker s'avaluen per a accelerar el temps d'execució de les funcions. Finalment s'implementa una altra solució basada en el model serverless per a executar la fase d'inferència de models d'aprenentatge automàtic prèviament entrenats en la plataforma de Amazon Web Services i en una plataforma privada amb el framework OSCAR. El sistema creix elàsticament d'acord amb la demanda i presenta una escalada a zero per a minimitzar els costos. D'altra banda el front-end proporciona a l'usuari una experiència simplificada en l'obtenció de la predicció de models d'aprenentatge automàtic. Per a demostrar les funcionalitats i avantatges de les solucions proposades durant esta tesi s'arrepleguen diversos casos d'estudi que comprenen diferents camps del coneixement com l'analítica d'aprenentatge i la Intel·ligència Artificial. Això demostra que la gamma d'aplicacions on la computació serverless pot aportar grans beneficis és molt àmplia. Els resultats obtinguts avalen l'ús del model serverless en la simplificació del disseny d'arquitectures per a l'ús intensiu de dades en aplicacions complexes. / [EN] With the development of Cloud Computing, the delivery of virtualized resources over the Internet has greatly grown in recent years. Functions as a Service (FaaS), one of the newest service models within Cloud Computing, allows the development and implementation of event-based applications that cover managed services in public and on-premises Clouds. Public Cloud Computing providers adopt the FaaS model within their catalog to provide event-driven highly-scalable computing for applications. On the one hand, developers specialized in this technology focus on creating open-source serverless frameworks to avoid the lock-in with public Cloud providers. Despite the development achieved by serverless computing, there are currently fields related to data processing and execution performance optimization where the full potential has not been explored. In this doctoral thesis three serverless computing strategies are defined that allow to demonstrate the benefits of this technology for data processing. The implemented strategies allow the analysis of data with the integration of accelerated devices for the efficient execution of scientific applications on public and on-premises Cloud platforms. Firstly, the CloudTrail-Tracker platform was developed to extract and process learning analytics in the Cloud. CloudTrail-Tracker is an event-driven open-source platform for serverless data processing that can automatically scale up and down, featuring the ability to scale to zero for minimizing the operational costs. Next, the integration of GPUs in an event-driven on-premises serverless platform for scalable data processing is discussed. The platform supports the execution of applications as serverless functions in response to the loading of a file in a file storage system, which allows the parallel execution of applications according to available resources. This processing is managed by an elastic Kubernetes cluster that automatically grows and shrinks according to the processing needs. Certain approaches based on GPU virtualization technologies such as rCUDA and NVIDIA-Docker are evaluated to speed up the execution time of the functions. Finally, another solution based on the serverless model is implemented to run the inference phase of previously trained machine learning models on theAmazon Web Services platform and in a private platform with the OSCAR framework. The system grows elastically according to demand and is scaled to zero to minimize costs. On the other hand, the front-end provides the user with a simplified experience in obtaining the prediction of machine learning models. To demonstrate the functionalities and advantages of the solutions proposed during this thesis, several case studies are collected covering different fields of knowledge such as learning analytics and Artificial Intelligence. This shows the wide range of applications where serverless computing can bring great benefits. The results obtained endorse the use of the serverless model in simplifying the design of architectures for the intensive data processing in complex applications. / Naranjo Delgado, DM. (2021). Serverless Computing Strategies on Cloud Platforms [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/160916 / TESIS

Tesis por compendio / [ES] La tesis presentada se enmarca dentro del ámbito de la ciencia computacional. Dentro de esta, se centra en el desarrollo de herramientas para la ejecución de experimentación científica computacional, el impacto de la cual es cada vez mayor en todos los ámbitos de la ciencia y la ingeniería. Debido a la creciente complejidad de los cálculos realizados, cada vez es necesario un mayor conocimiento de las técnicas y herramientas disponibles para llevar a cabo este tipo de experimentos, ya que pueden requerir, en general, una gran infraestructura computacional para afrontar los altos costes de cómputo. Más aún, la reciente popularización del cómputo en la Nube ofrece una gran variedad de posibilidades para configurar nuestras propias infraestructuras con requisitos específicos. No obstante, el precio a pagar es la complejidad de configurar dichas infraestructuras en este tipo de entornos. Además, el aumento en la complejidad de configuración de los entornos en la nube no hace más que agravar un problema ya existente en el ámbito científico, y es el de la reproducibilidad de los resultados publicados. La falta de documentación, como las versiones de software que se han usado para llevar a cabo el cómputo, o los datos requeridos, provocan que una parte significativa de los resultados de experimentos computacionales publicados no sean reproducibles por otros investigadores. Como consecuencia, se produce un derroche de recursos destinados a la investigación. Como respuesta a esta situación, existen, y continúan desarrollándose, diferentes herramientas para facilitar procesos como el despliegue y configuración de infraestructura, el acceso a los datos, el diseño de flujos de cómputo, etc. con el objetivo de que los investigadores puedan centrarse en el problema a abordar. Precisamente, esta es la base de los trabajos desarrollados en la presente tesis, el desarrollo de herramientas para facilitar que el cómputo científico se beneficie de entornos de computación en la Nube de forma eficiente. El primer trabajo presentado empieza con un estudio exhaustivo de las prestaciones d'un servicio relativamente nuevo, la ejecución serverless de funciones. En este, se determinará la conveniencia de usar este tipo de entornos en el cálculo científico midiendo tanto sus prestaciones de forma aislada, como velocidad de CPU y comunicaciones, como en conjunto mediante el desarrollo de una aplicación de procesamiento MapReduce para entornos serverless. En el siguiente trabajo, se abordará una problemática diferente, y es la reproducibilidad de experimentos computacionales. Para conseguirlo, se presentará un entorno, basado en Jupyter, donde se encapsule tanto el proceso de despliegue y configuración de infraestructura computacional como el acceso a datos y la documentación de la experimentación. Toda esta información quedará registrada en el notebook de Jupyter donde se ejecuta el experimento, permitiendo así a otros investigadores reproducir los resultados simplemente compartiendo el notebook correspondiente. Volviendo al estudio de las prestaciones del primer trabajo, teniendo en cuenta las medidas y bien estudiadas fluctuaciones de éstas en entornos compartidos, como el cómputo en la Nube, en el tercer trabajo se desarrollará un sistema de balanceo de carga diseñado expresamente para este tipo de entornos. Como se mostrará, este componente es capaz de gestionar y corregir de forma precisa fluctuaciones impredecibles en las prestaciones del cómputo en entornos compartidos. Finalmente, y aprovechando el desarrollo anterior, se diseñará una plataforma completamente serverless encargada de repartir y balancear tareas ejecutadas en múltiples infraestructuras independientes. La motivación de este último trabajo viene dada por los altos costes computacionales de ciertos experimentos, los cuales fuerzan a los investigadores a usar múltiples infraestructuras que, en general, pertenecen a diferentes organizaciones. / [CA] La tesi presentada a aquest document s'emmarca dins de l'àmbit de la ciència computacional. Dintre d'aquesta, es centra en el desenvolupament d'eines per a l'execució d'experimentació científica computacional, la qual té un impacte cada vegada major en tots els àmbits de la ciència i l'enginyeria. Donada la creixent complexitat dels càlculs realitzats, cada vegada és necessari un major coneixement sobre les tècniques i eines disponibles per a dur a terme aquestes experimentacions, ja que poden requerir, en general, una gran infraestructura computacional per afrontar els alts costos de còmput. Més encara, la recent popularització del còmput en el Núvol ofereix una gran varietat de possibilitats per a configurar les nostres pròpies infraestructures amb requisits específiques. No obstant, el preu a pagar és la complexitat de configurar les esmenades infraestructures a aquest tipus d'entorns. A més, l'augment de la complexitat de configuració dels entorns de còmput no ha fet més que agreujar un problema ja existent a l'àmbit científic, i és la reproductibilitat de resultats publicats. La manca de documentació, com les versions del programari emprat per a dur a terme el còmput, o les dades requerides ocasionen que una part no negligible dels resultats d'experiments computacionals publicats no siguen reproduïbles per altres investigadors. Com a conseqüència, es produeix un malbaratament dels recursos destinats a la investigació. Com a resposta a aquesta situació, existeixen, i continuen desenvolupant-se, diverses eines per facilitar processos com el desplegament i configuració d'infraestructura, l'accés a les dades, el disseny de fluxos de còmput, etc. amb l'objectiu de que els investigadors puguen centrar-se en el problema a abordar. Precisament, aquesta és la base dels treballs desenvolupats durant la tesi que segueix, el desenvolupar eines per a facilitar que el còmput científic es beneficiar-se d'entorns de computació en el Núvol d'una forma eficient. El primer treball presentat comença amb un estudi exhaustiu de les prestacions d'un servei relativament nou, l'execució serverless de funcions. En aquest, es determinarà la conveniència d'emprar este tipus d'entorns en el càlcul científic mesurant tant les seues prestacions de forma aïllada, com velocitat de CPU i la velocitat de les comunicacions, com en conjunt a través del desenvolupament d'una aplicació de processament MapReduce per a entorns serverless. Al següent treball, s'abordarà una problemàtica diferent, i és la reproductibilitat dels experiments computacionals. Per a aconseguir-ho, es presentarà una entorn, basat en Jupyter, on s'englobe tant el desplegament i configuració d'infraestructura computacional, com l'accés a les dades requerides i la documentació de l'experimentació. Tota aquesta informació quedarà registrada al notebook de Jupyter on s'executa l'experiment, permetent així a altres investigadors reproduir els resultats simplement compartint el notebook corresponent. Tornant a l'estudi de les prestacions del primer treball, donades les mesurades i ben estudiades fluctuacions d'aquestes en entorns compartits, com en el còmput en el Núvol, al tercer treball es desenvoluparà un sistema de balanceig de càrrega dissenyat expressament per aquest tipus d'entorns. Com es veurà, aquest component és capaç de gestionar i corregir de forma precisa fluctuacions impredictibles en les prestacions de còmput d'entorns compartits. Finalment, i aprofitant el desenvolupament anterior, es dissenyarà una plataforma completament serverless per a repartir i balancejar tasques executades en múltiples infraestructures de còmput independents. La motivació d'aquest últim treball ve donada pels alts costos computacionals de certes experimentacions, els quals forcen als investigadors a emprar múltiples infraestructures que, en general, pertanyen a diferents organitzacions. Es demostrarà la capacitat de la plataforma per balancejar treballs i minimitzar el malbaratament de recursos / [EN] This document is focused on computational science, specifically in the development of tools for executions of scientific computational experiments, whose impact has increased, and still increasing, in all scientific and engineering scopes. Considering the growing complexity of scientific calculus, it is required large and complex computational infrastructures to carry on the experimentation. However, to use this infrastructures, it is required a deep knowledge of the available tools and techniques to be handled efficiently. Moreover, the popularity of Cloud computing environments offers a wide variety of possible configurations for our computational infrastructures, thus complicating the configuration process. Furthermore, this increase in complexity has exacerbated the well known problem of reproducibility in science. The lack of documentation, as the used software versions, or the data required by the experiment, produces non reproducible results in computational experiments. This situation produce a non negligible waste of the resources invested in research. As consequence, several tools have been developed to facilitate the deployment, usage and configuration of complex infrastructures, provide access to data, etc. with the objective to simplify the common steps of computational experiments to researchers. Moreover, the works presented in this document share the same objective, i.e. develop tools to provide an easy, efficient and reproducible usage of cloud computing environments for scientific experimentation. The first presented work begins with an exhaustive study of the suitability of the AWS serverless environment for scientific calculus. In this one, the suitability of this kind of environments for scientific research will be studied. With this aim, the study will measure the CPU and network performance, both isolated and combined, via a MapReduce framework developed completely using serverless services. The second one is focused on the reproducibility problem in computational experiments. To improve reproducibility, the work presents an environment, based on Jupyter, which handles and simplify the deployment, configuration and usage of complex computational infrastructures. Also, includes a straight forward procedure to provide access to data and documentation of the experimentation via the Jupyter notebooks. Therefore, the whole experiment could be reproduced sharing the corresponding notebook. In the third work, a load balance library has been developed to address fluctuations of shared infrastructure capabilities. This effect has been wide studied in the literature and affects specially to cloud computing environments. The developed load balance system, as we will see, can handle and correct accurately unpredictable fluctuations in such environments. Finally, based on the previous work, a completely serverless platform is presented to split and balance job executions among several shared, heterogeneous and independent computing infrastructures. The motivation of this last work is the huge computational cost of many experiments, which forces the researchers to use multiple infrastructures belonging, in general, to different organisations. It will be shown how the developed platform is capable to balance the workload accurately. Moreover, it can fit execution time constrains specified by the user. In addition, the platform assists the computational infrastructures to scale as a function of the incoming workload, avoiding an over-provisioning or under-provisioning. Therefore, the platform provides an efficient usage of the available resources. / This study was supported by the program “Ayudas para la contratación de personal investigador en formación de carácter predoctoral, programa VALi+d” under grant number ACIF/2018/148 from the Conselleria d’Educació of the Generalitat Valenciana. The authors would also like to thank the Spanish "Ministerio de Economía, Industria y Competitividad"for the project “BigCLOE” with reference number TIN2016-79951-R. / Giménez Alventosa, V. (2022). Plataformes avançades en el Núvol per a la reproductibilitat d'experiments computacionals [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/184010 / TESIS / Compendio