Renderización híbrida eficiente de datos a gran escala para simulaciones en una plataforma web para una experiencia de usuario fluida (2023)
La renderización de modelos 3D grandes dentro de una aplicación web requiere de un uso considerable de recursos computacionales. Las limitaciones en el entorno del navegador web del usuario hacen impráctico ejecutar tareas que consumen bastante recursos, lo que resulta en experiencias de usuario subóptimas debido a velocidades de procesamiento perceptiblemente lentas. Como resultado, han surgido diferentes técnicas para abordar este problema, ofreciendo medios para visualizar eficientemente grandes conjuntos de datos dentro de una aplicación basada en la nube. Este trabajo de grado, en colaboración con Optimad Srl, busca aliviar esta carga computacional al migrar parte de ella a la nube. Este esfuerzo culminó en el desarrollo de un enfoque de renderización híbrida, integrado en una plataforma corporativa de Software como Servicio (SaaS) para la Fluidodinámica computacional (CFD), dedicada a simular fenómenos de transferencia de calor conjugada (CHT) en dispositivos electrónicos. Este tipo de aplicación requiere capacidades rápidas de renderización para visualizaciones. En un análisis comparativo entre renderización local, remota y híbrida, los resultados revelaron la superioridad del enfoque híbrido en muchos aspectos, incluyendo la frecuencia de cuadros, la transferencia de datos, el rendimiento y la eficiencia de costos. En consecuencia, esta tesis estableció el enfoque de representación híbrida como la opción óptima, demostrando concluyentemente que es una opción adecuada para proporcionar una visualización fluida para garantizar la experiencia de usuario en aplicaciones basadas en la nube.