[en] Current Big Data applications have significantly evolved from its origins, moving from mostly batch workloads to more complex ones that may involve many processing stages using different technologies or even working in real time. Moreover, to deploy these applications, commodity clusters have been in some cases replaced in favor of newer and more flexible paradigms such as the Cloud or even emerging ones such as serverless computing, usually involving virtualization techniques. This Thesis proposes two frameworks that provide alternative ways to perform indepth analysis and improved resource management for Big Data applications deployed on virtual environments based on software containers. On the one hand, the BDWatchdog framework is capable of performing real-time, fine-grain analysis in terms of system resource monitoring and code profiling. On the other hand, a framework for the dynamic and real-time scaling of resources according to several tuning policies is described. The first proposed policy revolves around the automatic scaling of the containers' resources according to the real usage of the applications, thus providing a serverless environment. Furthermore, an alternative policy focused on energy management is presented in a scenario where power capping and budgeting functionalities are implemented for containers, applications or even users. Overall, the frameworks proposed in this Thesis aim to showcase how novel ways of analyzing and tuning the resources given to Big Data applications in container clusters are possible, even in real time. The supported use cases that were presented are examples of this, and show how Big Data applications can be adapted to newer technologies or paradigms without having to lose their distinctive characteristics.

[gl] As aplicacións Big Data actuais evolucionaron dun xeito significativo, dende fluxos de traballo baseados en procesamento por lotes ata outros máis complexos que poden requirir múltiples etapas de procesamento usando diferentes tecnoloxías, e mesmo executándose en tempo real. Doutra banda, para despregar estas aplicacións, os clusters 'commodity' foron substituídos nalgúns casos por paradigmas máis flexibles como o Cloud, ou mesmo por outros emerxentes como a computación 'serverless', precisando ambos paradigmas de tecnoloxías de virtualización. Esta Tese propón dúas contornas que proporcionan modos alternativos de realizar unha análise en profundidade e unha mellor xestión dos recursos de aplicacións Big Data despregadas en contornas virtuais baseadas en contedores software. Por unha banda, a contorna BDWatchdog permite realizar unha análise de gran fino e en tempo real en termos do uso dos recursos do sistema e do perfilado do código. Doutra banda, descríbese unha contorna para o reescalado dinámico e en tempo real dos recursos segundo un conxunto de políticas configurables. A primeira política proposta céntrase no reescalado automático dos recursos dos contedores segundo o uso real que as aplicacións fan dos mesmos, proporcionando así unha contorna 'serverless'. Ademais, preséntase unha política alternativa centrada na xestión enerxética que permite implementar os conceptos de limitación e presuposto de potencia, que poden aplicarse a contedores, aplicacións ou mesmo usuarios. En xeral, as contornas propostas nesta Tese tratan de poñer de relevo o potencial de aplicar novos xeitos de analizar e axustar os recursos das aplicacións Big Data despregadas en clusters de contedores, mesmo en tempo real. Os casos de uso presentados son exemplos diso, demostrando que as aplicacións Big Data poden adaptarse a novas tecnoloxías ou paradigmas sen teren que cambiar as súas características máis intrínsecas.