Título: Evaluación de la métrica CK como predictor de indicadores de desempeño en arquitecturas de microservicios
Directores: Santiago Figueira, Pablo Rubinstein
Jurados: Juan Pablo Galeotti, Diego Garbervetsky

Resumen: Este trabajo analiza la validez de las métricas CK, un conjunto de métricas orientadas a objetos propuestas por Chidamber y Kemerer, como predictores tempranos de fallos en producción en arquitecturas basadas en microservicios. Se utilizó una muestra de 30 repositorios Java pertenecientes a una plataforma de e-commerce en producción, con más de 25 millones de transacciones diarias. Se calcularon las métricas CK para todas las versiones productivas generadas a lo largo de un período de dos años, y se compararon con indicadores empíricos de desempeño, particularmente la tasa de rollbacks mensuales. Para evaluar la correlación, se aplicaron distintos métodos estadísticos (Pearson, Spearman y Kendall) y funciones de agregación (media, mediana y promedio ponderado). Si bien se observaron algunas correlaciones débiles en ciertos contextos, no se halló evidencia significativa que respalde la hipótesis de que las métricas CK sean buenos predictores de problemas en producción. Estos resultados sugieren que, en el contexto de los repositorios analizados, podrían requerirse métricas adaptadas o complementarias que reflejen con mayor fidelidad la complejidad y el riesgo de generar defectos que lleguen a producción.

Esta tesis se fue realizada en el marco del programa +Acompañamiento: https://exactas.uba.ar/acompanamiento/