Evaluación de Tecnologías Web OpenSource para la Visualización de datos Aplicando Grafos M.Sc. Pablo Alejandro Quezada Sarmiento M.Sc. Luis Alberto Jumbo Flores Linea de Investigaciòn: Innovaciòn e Ingenieria de Software Laboratorio de Datos UTPL.

Agenda Introducciòn Objetivos y Alcance Marco Teorico Selección de Herramientas Desarrollo del prototipo Pilotaje del prototipo Resultado Conclusiones

Introducción. Hoy en dia se puede encontrar diversas herramientas de software para la visualización de datos como: paquetes de software, plataforma de desarrollo, y específicamente Apis. Es por ello que se hace necesario la investigación y evaluación de dichas herramientas, con finalidad de disponer de un punto de partida cuando se desea construir soluciones que permitan mostrar información de manera gráfica.

Objetivos y Alcance Desarrollar una investigación bibliográfica sobre tecnologías opensource para la visualización de datos. Establecer y emplear mecanismos para la evaluación de Tecnologías para la visualización de datos. Elaborar un informe sobre el estudio realizado. Investigación bibliográfica de Tecnologías opensource para la Visualización de datos Búsqueda y recolección de las Tecnologías opensource. Establecimiento del mecanismo de evaluación. Aplicación de los mecanismo de la evaluación Desarrollo de Informe final del estudio.

Marco Teórico Graph Drawing vertices-nodos-enlaces Visualización de datos

Tabla de valoraciones Tipo de Herramienta Documentación Soporte Web Atributos Descripción Valoraciones Tipo de Herramienta Permite especificar el tipo de herramienta Librería: 5 Software: 3 Cualquier otra: 0 Documentación Permite especificar el tipo de la calidad de la documentación Adecuada:5 Parcialmente Adecuada:3 No adecuada:3 Soporte Web Permite el Soporte Web Si: 5 No: 0 Opensource Es OpenSource Soporte Json Permite el soporte Json Ultima Versión No Evaluable

Selección de Herramientas Tipo de Herramienta Documentación Soporte web Opensource Soporte JSON Ultima Versión Valoración Total(25) Arborjs Librería(5) Si(3) Si(5) MIT license(5) 0.92 23 Colajs MIT License(5) No definido Neo4j Aplicación base de datos(3) No(0) SI(5) SI, pero con implementación adicionales(5) 2.2.x 16 D3.js BSD(5) 3.5.5 25 Sigmajs Librería 1.0.3 Many eyes Comunidad de software(0) No definible(0) no definible(0) No definible Gephi Paquete de software(Aplicación desktop)(3) Desconocido(0) 0.8.2 beta 11 Processing.js 2.1 Raphaëljs 2.1.2 18 NDR.js

Desarrollo del prototipo Requerimientos Diagrama General Arquitectura de la aplicación y Herramientas

Requerimientos Código Tipo Descripción RQF1 Funcional El prototipo debe implementar los método de graficado de grafos de acuerdo a las herramientas seleccionadas: Sigmajs, y D3js. RQF2 El prototipo debe implementar la lectura de datos para graficar, en formato json. RQF3 El prototipo debe leer una archivo json externo, y luego proceder a graficar. RQF4 Después de graficar, debe obtener información como: tipo de grafo, número de nodos, numero de enlaces. RQF5 Después de graficar debe calcular: densidad del grafo, número máximo posible de enlaces, y tiempo de ejecución en milisegundos. RQF6 Los resultados obtenidos deberán ser alojados en una base de datos. FQF7 Para que los resultado sean persistentes en una base de datos se recomienda usar tecnologías distribuidas, como: Soap o REST. RQI1 Interfaz de Usuario El prototipo debe ser un aplicativo web y debe estar construido con html5, y javascript. RQI2 La pantalla debe proporcionar medios para: · Cargar un archivo, antes de graficar. · Visualizar el contenido del archivo. · Graficar el grafo. · Ver la tabla de resultado(ver RQF4 y RQF5) · Persistir la tabla de resultados RQI3 El resultado se mostrara a través de graficas estadísticas, usando algún api para tal fin. Ejemplo: Google Charts (Google Charts)

Diagrama general y Arquitectura de software

Diagrama de Secuencias

Pilotaje del Prototipo El propósito del pilotaje es poner en marcha el proceso de evaluación de las herramientas de visualización de grafos, usando el prototipo construido, para obtener datos estadísticos y llevar a cabo el proceso de evaluación. Archivo Sigmajs Archivo D3js dato1.d3.json dato1.sigma.json JsonGraph.sigma.json JsonGraph.d3.json misera.sigmajs.json misera.d3.json JsonOtro.sigma.json JsonOtro.d3.json

Presentación de resultados Nombre del archivo: dato1.d3.json, dato1.sigma.json Nodos 48 Enlaces 60 Tipo de grafo Pequeño

Presentación de resultados 2 Herramienta Tiempo Mínimo Máximo Promedio SIGMAJS 5 91 11,54 D3JS 6 23 8.06 Observaciones: Como podemos apreciar sigmajs tiene el tiempo más pequeño entre los tiempos mínimos, sin embargo d3js posee el tiempo más pequeño entre los tiempo máximos, además como podemos observar el tiempo promedio de d3 es inferior a sigma en razón de 0,6984

Conclusiones Existen diversidad de herramientas para la visualización de datos aplicando grafos bajo plataforma web, y que tengan licencia opensource. Entre ellas tenemos: Processingjs, Raphaëljs, D3js, Sigmajs, etc. Tanto Sigmajs como d3Js son útiles para la visualización de grafos en aplicaciones web, con soporte para Json y además son herramientas de uso libre. D3 muestra un dominio superior en cuanto a la ejecución, pues en cada una de las pruebas realizadas su media de ejecución es por debajo de la Sigmajs, a pesar que los tiempos mínimos de sigma fueron siempre los menores.

A pesar de la superioridad de d3js sobre sigma en los tiempos de ejecución como se muestran en la gráficas estadísticas, debemos indicar que la facilidad de uso de sigma compensa en algo el dominio de D3js. La documentación es utilizable y actualizada tanto en sigmajs como en d3 y constantemente está actualizándose. La cantidad de liberaciones de d3js es superior con respecto a sigma, se puede apreciar en las versiones de cada una de las herramientas.

Preguntas

GRACIAS La voluntad es el primer paso para el éxito, y cuando se ha alcanzado, la humildad es el último. L’nan Botoal