Diseño e implementación de una plataforma IoT para monitorización de flotas de dispositivos heterogéneos
En este Trabajo Fin de Máster se propone una arquitectura para una plataforma IoT capaz de escalar y gestionar multitud de dispositivos, a la par de permitir la conexión con herramientas Big Data como Apache Spark o Hadoop. Se muestra además una implementación simplificada preparada para ser despleg...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Nacional de Educación a Distancia |
| Repositorio: | e-spacio. Repositorio Institucional de la UNED |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:e-spacio.uned.es:20.500.14468/14228 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14468/14228 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 1203.04 Inteligencia artificial plataformas IoT, Big Data Kubernetes Kafka Go |
| Sumario: | En este Trabajo Fin de Máster se propone una arquitectura para una plataforma IoT capaz de escalar y gestionar multitud de dispositivos, a la par de permitir la conexión con herramientas Big Data como Apache Spark o Hadoop. Se muestra además una implementación simplificada preparada para ser desplegada en un clúster de Kubernetes y que cuenta además con un dashboard para su monitorización. Esta memoria comienza con una introducción a los dispositivos IoT y con un repaso de las plataformas IoT disponibles actualmente. A continuación se define el concepto de Big Data y las formas más comunes de procesarlo: arquitecturas Lambda y Kappa. Se sigue con una presentación de arquitectura genérica para una plataforma IoT, diferenciando entre componentes esenciales y complementarios. Tras ello se define la arquitectura que se implementa en este trabajo. A continuación se presentan unos casos de uso que buscan remarcar la utilidad de la plataforma y lo sencillo que sería usarla como núcleo de un producto mayor. Se dedica después una sección a entender cómo se ha creado la plataforma, incluyendo una introducción a Kubernetes y al resto de herramientas que se han utilizado, además de presentar el código desarrollado. Finalmente se realiza una evaluación de la plataforma que busca comprobar su correcto funcionamiento, el de las herramientas de monitorización y del escalado del clúster. |
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