Resumen: Un aspecto relevante en investigación a nivel de redes de datos es la optimización de recursos. Las redes deben gestionar grandes volúmenes de tráfico sin introducir tiempos de espera innecesarios y garantizar la disponibilidad de servicios. Este artículo propone un algoritmo de balanceo de carga basado en un sistema de criterios combinados que utiliza tecnologías de redes definidas por software para obtener en tiempo de ejecución, parámetros desde distintos puntos de la red y seleccionar el servidor con las mejores condiciones para responder. La aplicación propuesta está escrita en lenguaje Python utilizando el controlador Ryu; la implementación de este programa en un switch, lo convierte en un balanceador de carga. Se utilizó la herramienta de simulación Mininet para la evaluación resultados; el experimento demuestra que el balanceador de carga basado en criterios combinados, reduce, hasta en un 50%, el tiempo de respuesta del servidor en comparación con el método tradicional Round Robin.Palabras-clave: SDN; balanceo de carga; redes; servidores; OpenFlow. Dynamic Load Balancing Application for Servers, Based on Software Defined Networking.Abstract: A relevant topic in current data network research is network resource optimization. Networks must cope with large volumes of traffic and ensure the availability of services without introducing unnecessary timeouts. This article presents a load balance algorithm based on software defined networks; it uses combined criteria to obtain at runtime, parameters from different nodes in the network to select the server with the best capability to deliver services. The proposed load balancer is written in Python language using the Ryu controller. The implementation of the python code on a switch allows it to act as a network load balancer. Mininet simulation tool was used in the experiment. Results demonstrate that the SDN load balancer obtains a response time up to 50% lower than Round Robin algorithm.

El presente trabajo resume los resultados obtenidos después de aplicar la técnica de Análisis de Sentimientos en tweets publicados durante el Debate y las Vueltas Presidenciales Ecuatorianas del 2021. Se exponen criterios y alternativas para organizar y cuantificar las opiniones expresadas en Twitter por miles de usuarios sobre los temas en mención, y los personajes involucrados. Estas técnicas podrían beneficiar a entes gubernamentales que buscan medir la aceptación ciudadana, u organismos privados que procuran conocer la opinión general sobre un servicio o una marca.