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Enunciado del proyecto

Instrucciones

Configuración

Siguiendo las instrucciones de esta documentación y el archivo README.md, instalar y ejecutar localmente el repositorio con el problema de ejemplo. También, habilitar el control de versiones con Git y GitHub en los repositorios de MPSS-EIE.

Fuente de datos

En el sitio web Kalouk estará disponible un API, disponible en el siguiente endpoint:

Cada grupo hará solicitudes en este endpoint con el parámetro grupo. Si un grupo es, por ejemplo, el 000, entonces la solicitud de datos es:

GET https://kalouk.xyz/api/datos?grupo=000

Esto devolverá un conjunto de datos con un formato por determinar. Con la recopilación de estos datos inicia el proyecto.

Consejos

  • Es posible crear nuevos archivos con scripts para la solución de las preguntas planteadas. Por ejemplo: pdf.py para determinar una función de densidad de probabilidad, wss.py para la estacionaridad en sentido amplio, etc.
  • Lo anterior es recomendable también para "aislar" el trabajo en diferentes archivos cuando varias personas están trabajando en un mismo proyecto en Git, para así editar de forma paralela.

Requisitos

La documentación de ambas entregas debe cumplir con los requisitos de la siguiente página.

Parte I

Static Badge

En la documentación web deben presentar:

  1. (2%) Modelos de la base de datos (models.py) y tareas de recolección de datos (tasks.py)
  2. (2%) Recolección preliminar de datos (al menos 12 horas continuas) en la base de datos
  3. Análisis exploratorio de los datos
  4. (2%) Gráficas descriptivas de las variables (histogramas y otros, cuando aplica)
  5. (2%) Modelos de probabilidad para los datos cuando aplica y gráfica de la función de densidad sobre el histograma de los datos
  6. (2%) Momentos de los modelos (promedio, varianza, desviación estándar, inclinación, kurtosis)

Parte II

Static Badge

Los datos recopilados representan una secuencia aleatoria, por cuanto son una sucesión de variables muestreadas en instantes discretos de tiempo, indexados por una marca temporal. En este sentido, es necesario hacer un análisis de procesos aleatorios a los datos recopilados.

Cada grupo hará solicitudes en el siguiente endpoint. Si un grupo es, por ejemplo, el 000, entonces la solicitud de datos es:

GET https://web.kalouk.xyz/api/proceso?grupo=000

Esto devolverá un conjunto de datos con un formato por determinar.

Las asignaciones son:

  1. (2%) ¡Repartir más estrellas! Visitar GitHub con su cuenta y colocar una estrella en todos los siguientes repositorios:

    kalouk-web ⭐

    Servidor web de Kalouk, donde se encuentran los datos, la API, los WebSockets y otros servicios.

    kalouk-js ⭐

    Componentes web para interactividad con contenidos de matemáticas y programación.

    kalouk-mcp ⭐

    Servidor de contexto para agentes de inteligencia artificial con el protocolo de contexto de modelos (MCP)

    kalouk-cli ⭐

    Interfaz de línea de comandos de Kalouk, donde se pueden hacer solicitudes a la API y otras cosas vía terminal.

    kalouk-xyz ⭐

    Sitio web con presentaciones del curso usando Kalouk y Slidev.

    improbabilidades/web ⭐

    Sitio web con la teoría del curso usando Kalouk y Nuxt.

    improbabilidades/proyecto ⭐

    Este enunciado del proyecto.

    tropicalizacion/ferias ⭐

    Sitio web de promoción de las ferias del agricultor desarrollado por el TCU "Tropicalización de la tecnología".

    simovilab/* ⭐

    Todos los repositorios de SIMOVI.

  2. (2%) ¡Seguir cuentas! Visitar GitHub con su cuenta y dar "Follow" en todas las siguientes cuentas:

    improbabilidades

    Cuenta de GitHub del curso, donde esta(rá) la teoría del curso (¡a partir de las transcripciones de las presentaciones que ustedes hicieron!).

    tropicalizacion

    Cuenta de GitHub del TCU "Tropicalización de la tecnología", donde hacemos varios proyectos relacionados con transporte público, ferias del agricultor y talleres educativos, entre otras cosas.

    simovilab

    Cuenta de GitHub del nuevo Laboratorio de Sistemas Inteligentes de Movilidad, donde hacemos varios proyectos relacionados con la movilidad y el transporte público.

    fabianabarca

    Cuenta de GitHub del profesor Fabián.

    RamirezSandi

    Cuenta de GitHub del profesor Sebastián.

  3. (2%) Realizar la evaluación docente del profesor de cada grupo respectivo, en el link provisto por la universidad. Como evidencia, presentar una captura de pantalla del mensaje al finalizar la evaluación.

  4. (2%) Participar de la sesión sincrónica/asincrónica del tema de Cadenas de Markov (instrucciones precisas serán enviadas por chat y correo electrónico).
  5. (12%) En el servidor web de Kalouk hay un proceso aleatorio que representa un sistema M/M/1, que es una "máquina" de colas con una sola fila y un único servidor. El archivo sse-client.py es un cliente de Server-Sent Events (SSE) que se conecta a este proceso aleatorio y recibe eventos de cambio de estado del sistema. El cliente imprime en la terminal los eventos recibidos. Es necesario modificar este archivo para conseguir los siguientes objetivos:
    • (1%) Durante al menos una hora, registrar los eventos de cambio de estado de un proceso aleatorio.
    • (4%) Determinar experimentalmente el valor numérico de los parámetros \(\Omega_i\), \(p_i\) y \(q_i\) de la cadena de Markov, para cada estado \(i\).
    • (4%) Determinar experimentalmente el vector de probabilidad de estado estable del sistema y sus valores numéricos.
    • (3%) Analizar los resultados obtenidos.

Nota: la determinación de los valores numéricos puede ser hecha después de la recolección de datos, en cuyo caso es necesario utilizar una base de datos para almacenar los eventos y hacer las consultas necesarias.

Nota: el servidor SSE está en la dirección https://web.kalouk.xyz/sse/.

Nota: pueden ver una prueba de funcionamiento del servidor SSE en el link https://web.kalouk.xyz/sse-test/.

Notas sobre la Parte II

Un web API RESTful como el de la Parte I es un modelo de comunicación donde el cliente siempre inicia la comunicación con una solicitud y el servidor responde. Cuando es necesario registrar eventos en tiempo real, un API a menudo no es la mejor opción pues requeriría una estrategia de polling en la que se hacen llamadas de alta frecuencia para consultar si hay cambios, y es poco eficiente. Por otra parte, en un servidor SSE (Server-Sent Event) el servidor envía eventos al cliente en una conexión persistente cada vez que ocurre un evento y sin que el cliente tenga que solicitarlo. Esto es útil para aplicaciones en tiempo real, como la monitorización de procesos aleatorios.

Por esto, la Parte II del proyecto utiliza un servidor SSE para publicar eventos de cambio de estado del proceso aleatorio que representa una cadena de Markov.

El cliente en el archivo sse-client.py se conecta a este servidor y recibe eventos en tiempo real, que luego se pueden procesar para obtener los parámetros del sistema M/M/1 solicitados en las instrucciones.

A continuación hay una explicación del código del cliente sse-client.py que se debe completar -junto con cualquier otro archivo adicional- para cumplir con los objetivos de la Parte II del proyecto (dar clic al símbolo + para ver más detalles).

Para ejecutar este cliente es necesario instalar las nuevas dependencias del proyecto, que se encuentran en el archivo requirements.txt:

pip install -r requirements.txt

Luego, se puede ejecutar el cliente con el siguiente comando:

python sse-client.py

El cliente se conectará al servidor SSE y comenzará a recibir eventos de cambio de estado del proceso aleatorio.

sse-client.py
import httpx
from httpx_sse import connect_sse
import json


def handle_state_message(data): # (1)
    try: # (2)
        payload = json.loads(data) # (3)
        state = int(payload.get("state")) # (4)
        if isinstance(state, int) and state >= 0: # (5)
            pass # (6)
    except (json.JSONDecodeError, TypeError): # (7)
        print("Formato de mensaje inválido:", data)


def main(): # (8)
    url = "https://web.kalouk.xyz/sse/"
    with httpx.Client() as client: # (9)
        with connect_sse(client, "GET", url) as event_source: # (10)
            for sse in event_source.iter_sse(): # (11)
                if sse.data: # (12)
                    handle_state_message(sse.data) # (13)


if __name__ == "__main__": # (14)
    main()
  1. Esta es la función que debe ser completada para manejar los mensajes de estado del proceso aleatorio.
  2. Intenta hacer la decodificación y el resto de la lógica.
  3. Decodifica el mensaje JSON.
  4. Extrae el estado del proceso aleatorio con la llave state. Se convierte a número entero.
  5. Verifica si el estado es un número entero válido y mayor o igual que 0.
  6. ⭐ Aquí se puede implementar la lógica para registrar el evento o realizar cálculos adicionales.
  7. Captura errores de decodificación JSON o tipo de dato, e imprime un mensaje de error si el formato del mensaje es inválido.
  8. Define la función principal del script.
  9. Abre un cliente HTTP para hacer solicitudes al servidor, con el alias client.
  10. Se conecta al servidor SSE con el cliente client en la URL especificada, usando el método GET. El resultado es un objeto con el alias event_source que permite iterar sobre los eventos SSE.
  11. Itera sobre los eventos SSE recibidos del servidor.
  12. Comprueba si el evento tiene datos. Si los tiene, llama a la función handle_state_message para procesar el mensaje.
  13. La función handle_state_message recibe el mensaje de estado del proceso aleatorio, lo decodifica y extrae el estado.
  14. Comprueba si el script se está ejecutando directamente y llama a la función main para iniciar el proceso.