[en] On a multitenant contact center platform (multiple virtual contact centers offered as a service from a single/distributed infrastructure) it is utterly important being capable of monitoring and managing each of tenant's resources consumption. These managed services are often performed by means of logging and analyzing the different activities, as well as associated key performance indicators, of each of the tenants platform components, which will then lead to a better quality of service. An improved QoS (Quality of Service) comes with the understanding of the consumption patterns. Providers can then make decisions, and plans, on how to better allocate infrastructure resources, which will have direct impact on the sizing and functionalities supported by each of the tenants. Business wise, being able to fully understand how resources are being consumed also enables organizations to reduce waste, costs as well as easing IT Governance. Following this train of thought this Bachelor Thesis not only focuses on the inability of Collab's multitenant contact center platform in extensively reporting/logging the previously mentioned data, and KPIs, but also on a solution to overcome it. Collab is a software house that specializes on contact center solutions and is now doing the market shift to move its business to cloud born solutions and hence the relevance of the chosen theme. The cloud paradigm means that not only these enhancements are necessary for the day-to-day management of the service in the organization but they are also deemed required for proper customer invoicing because part of the Software as a Service business includes the reflection of the hosting/platform costs to the customers. The solution I have designed to tackle the aforementioned problematic consists on the deployment of a console application which is capable of gathering usage statistics and KPIs overtime. These will then allow a proper summary and vision of the consumed resources, per tenant, that have direct impact on the contact center infrastructure overall performance. I have also decided to complement this solution with the development of a web app where one can simulate the impact that a new tenant would cause on the existing infrastructure, given the tenant's requirements; or if it is required to allocate more resources to the infrastructure so that a new tenant can be provisioned and hosted. In furtherance of Collab's contact center consumption data and KPIs, an integration with the PRTG network-monitoring tool has been performed. This tool facilitates the integration process with a very intuitive and complete REST API, which enables me to fetch some of the required data and KPIs. To conclude, a trial and load test environment has been set up so that I could, progressively, increase the load on the contact center's platform components in order to validate their behavior under different loading conditions. The carried out study results, and conclusions, can be consulted on the chapter "Integración, Pruebas y Resultados" of this Bachelor Thesis.

[es] En una plataforma de contact center multitenant (múltiples contact centers virtuales ofrecidos en modelo as a Service a partir de una infraestructura única/distribuida) es crucial poder monitorizar la cantidad de recursos que cada cliente está consumiendo y, por tanto, registrar y analizar estos datos nos puede permitir tener un mayor control en la manera de gestionar la infraestructura. Pudiendo saber de esta manera, por ejemplo, cuántos clientes pueden ser alojados en la infraestructura actual, o incluso poder variar los recursos asociados a la infraestructura dependiendo del consumo de recursos que los clientes están realizando. Actualmente, dentro de la plataforma de contact center de Collab, no existe manera de poder obtener información sobre el consumo que sus componentes estas realizando sobre la infraestructura, y cuanto menos, existe la posibilidad de relacionar esta información con los valores de negocio manejados por la plataforma de contact center. Por tanto, este Trabajo Fin de Grado viene a ofrecer una solución a este problema, con la implementación de una aplicación de consola que va recogiendo periódicamente los Key Performance Indicators (KPIs) de la plataforma de contact center e información del consumo de recursos de los componentes, para realizar un mapeo entre ellos y poder saber de qué manera está afectando cada instancia al consumo de recursos en la infraestructura. Además, para poder consultar la información generada por la aplicación de consola nombrada anteriormente y para poder obtener información en tiempo real del consumo de recursos que se está produciendo en cada componente, en el ámbito de este TFG ha sido desarrollada una aplicación web, donde incluso es posible realizar simulaciones para saber si un nuevo cliente puede ser alojado en la infraestructura actual en base a sus estimativas de utilización de la plataforma. Para obtener información del consumo de recursos en los componentes del contact center, ha sido realizada una integración con la solución de monitorización de red llamada PRTG, la cual dispone de una API REST bastante completa e intuitiva, que facilita el proceso de integración. El hecho de disponer de los datos mencionados anteriormente es muy relevante sobre todo en implantaciones soportadas por proveedores de servicios en la nube, los cuales realizan facturación en base al uso que se ha dado los recursos contratados, ya que estos datos van a permitir optimizar la infraestructura que soporta la plataforma de contact center. Para finalizar, he desplegado un ambiente de pruebas con el objetivo de generar carga de manera progresiva sobre los componentes del contact center para validar cuál era su comportamiento con los diferentes niveles de carga. Para la obtención de los resultados he utilizado la aplicación web desarrollada en el ámbito de este TFG, y tanto estos resultados como las conclusiones tomadas, pueden ser consultados en el capítulo "Integración, Pruebas y Resultados" de la presente memoria.