Proyecto WebComp

Creación de un Servicio Web Gratuito de Análisis de Datos RAM

Resumen del Proyecto: El objetivo del proyecto ha sido desarrollar un servicio web gratuito para el análisis de datos RAM (Reliability, Availability, and Maintainability). Este servicio ofrece herramientas de análisis clave para profesionales e interesados en el campo de la confiabilidad, mantenimiento, y análisis de fallos. El proyecto ha sido llevado a cabo por un colaborador sin experiencia previa en programación en Python, GitHub, o Heroku, en colaboración con ChatGPT-4, quien ha proporcionado asistencia técnica y generación de código.

Tecnologías Utilizadas:

• Lenguaje de Programación: Python
• Plataforma de Control de Versiones: GitHub
• Plataforma de Despliegue: Heroku
• Asistente AI: ChatGPT-4

Flujo de Trabajo:

1. Desarrollo de Código con ChatGPT: ChatGPT fue responsable de la producción y modificación de los códigos Python necesarios para el desarrollo de las funcionalidades del servicio web. Además, proporcionó explicaciones detalladas al colaborador sobre cómo usar GitHub y Heroku para la gestión de código y el despliegue de la aplicación.
2. Interacción con GitHub y Heroku: Aunque el colaborador no tenía conocimientos previos de programación ni experiencia con GitHub o Heroku, ChatGPT guió el proceso, brindando instrucciones claras sobre cómo realizar las tareas necesarias. Estas instrucciones incluían la gestión de repositorios en GitHub, el manejo de control de versiones, y la implementación de la aplicación en Heroku.

3. Desarrollo de los Módulos de Análisis RAM: A lo largo del proyecto, se desarrollaron 10 módulos esenciales para el análisis de datos RAM:
   • Kaplan-Meier
   • Ajuste Exponencial de Dos Parámetros (Mínimos Cuadrados)
   • Identificación de Datos Anómalos (Outliers)
   • Ajuste Weibull de Dos Parámetros (Mínimos Cuadrados)
   • Ajuste a Ley Normal (Mínimos Cuadrados)
   • Ajuste Exponencial de Un Parámetro
   • Identificación de Agrupamientos (Clusters)
   • Análisis CROW-AMSAA
   • Ajuste Weibull de Dos Parámetros (Máxima Verosimilitud)
   • Ajuste Exponencial de Dos Parámetros (Máxima Verosimilitud)

Cada módulo fue cuidadosamente diseñado, implementado y probado. Los módulos fueron adaptados y modificados según las necesidades específicas del proyecto, asegurando que cada uno funcionara correctamente y proporcionara resultados precisos.

4. Pruebas y Depuración: Durante el desarrollo, el colaborador ejecutó los códigos proporcionados por ChatGPT y reportó cualquier error o problema encontrado. ChatGPT respondió generando correcciones y explicaciones adicionales, lo que permitió al colaborador realizar ajustes hasta que los módulos funcionaran correctamente.
5. Despliegue y Publicación del Servicio Web: Una vez completados y probados los módulos, ChatGPT guió al colaborador a través del proceso de despliegue en Heroku. Esto incluyó la configuración del entorno de producción, el manejo de dependencias, y la publicación del servicio para el acceso público. La web del proyecto está disponible en la opción de menú “Cálculos RAM” de la web de VideoRAMS (www.videorams.news )
   
   

Resultados del Proyecto:

• Tiempo Invertido: Se invirtieron un total de 27 horas distribuidas a lo largo de 7 días.
• Funcionalidades Desarrolladas: Se implementaron 10 módulos esenciales para el análisis de datos RAM.
• Despliegue Exitoso: El servicio web fue desplegado exitosamente en Heroku y está disponible para el público general en la opción de menú “Cálculos RAM” de la web de VideoRAMS (www.videorams.news )

Conclusiones: Este proyecto demuestra que, con la asistencia adecuada, es posible que una persona sin conocimientos previos en programación o en las plataformas de despliegue utilizadas pueda desarrollar y publicar un servicio web funcional. La colaboración entre ChatGPT y el colaborador permitió no solo la creación de un conjunto robusto de herramientas de análisis RAM, sino también la adquisición de nuevas habilidades técnicas por parte del colaborador. El proyecto ha resultado en un recurso valioso para la comunidad, accesible de forma gratuita y con potencial para ser expandido en el futuro.

Este documento describe el desarrollo del proyecto desde la concepción hasta la implementación, destacando el enfoque colaborativo y el uso eficaz de tecnologías avanzadas como ChatGPT para superar barreras técnicas y lograr los objetivos establecidos.

Blas J. Galván
Ingeniero, PhD