Estudio comparativo sobre bases de datos NOSQL, que permitan analizar la velocidad de respuesta de los datos en un prototipo de red social universitaria

Realizar un estudio comparativo sobre Bases de Datos NoSQL que permitan analizar la velocidad de respuesta de los datos en un prototipo de red social universitaria.El enfoque que sostiene este estudio es la comparativa entre Apache Cassandra, MongoDB y Redis, las tres bases de datos son alternativas que proporcionan un almacenamiento y tratamiento de información muy diferente a lo que son las bases de datos relacionales, es decir, que las bases de datos en estudio cuentan con las herramientas y estructuras necesarias para trabajar con grandes cantidades de información de una manera eficiente y eficaz, de tal manera que, al contar con los suficientes recursos a nivel software son ideales para trabajar con lo que es la Big Data. Las bases de datos NoSQL proporcionan ciertas facilidades para su uso y al ser open source en ciertos casos ayudan a los desarrolladores a probar sus funcionalidades y sus diferentes entornos de almacenamiento, es por ello que en este trabajo se enfatizó en la creación de tres prototipos de red social que están conectados con Apache Cassandra, MongoDB y Redis, y con ello, verificar y analizar cómo las tres bases de datos pueden llegar a tener diferencias al almacenar los registros de usuarios y los mensajes que se enviarán entre los mismos usuarios registrados. De esta manera al finiquitar el proceso de desarrollo se opta por realizar las respectivas pruebas de stress para verificar cómo cada una de las bases de datos NoSQL puede trabajar bajo presión de peticiones hacia el servidor y cuál es su calidad de respuesta ante los usuarios. Al finiquitar el proceso de pruebas se realizaron los respectivos análisis de resultados, con los cuales se pudo concluir cuál de las tres bases de datos era la apropiada para manejar lo que es la velocidad de respuesta de los datos ante las peticiones y consultas que realicen los usuarios, como también, se realizó la interpretación de los resultados mediante métodos estadísticos que ayudaron a encontrar la relación existente entre las variables cuantitativas obtenidas durante la fase de pruebas.Ingenierí