Prueba de Concepto de Correlacionador para VLBI basado en Spark

En este TFM se presenta el desarrollo de tipo prueba de concepto de un sistema basado en Apache Spark, a partir de un desarrollo en Hadoop, para procesado de datos astronomicos mediante la tecnica de correlacion para interferometra de base muy larga (VLBI). Esta tecnica, que consiste en la sincroniz...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Vázquez Álvarez, Antonio José
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:20.500.14468/14193
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.14468/14193
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:1203.04 Inteligencia artificial
astronomía
interferometría de base muy Larga (VLBI)
computación de alto rendimiento
Apache Hadoop
Apache Spark
Descripción
Sumario:En este TFM se presenta el desarrollo de tipo prueba de concepto de un sistema basado en Apache Spark, a partir de un desarrollo en Hadoop, para procesado de datos astronomicos mediante la tecnica de correlacion para interferometra de base muy larga (VLBI). Esta tecnica, que consiste en la sincronizacion y combinacion coherente de se~nales de una red de radiotelescopios apuntando a la misma fuente de radiacion, tiene aplicaciones en la toma de imagenes astronomicas y en geodesia. Los sistemas software de procesado para correlacion en VLBI utilizados en la actualidad estan dise~nados para ser ejecutados en clusteres dedicados, lo que ha dado lugar a desarrollos alternativos, entre los que se incluye un sistema basado en Apache Hadoop. Gracias a los avances en los ultimos a~nos en el ecosistema Hadoop, y en concreto en el framework de procesado paralelo Apache Spark, es posible incrementar el rendimiento de los sistemas mediante su adaptacion para correr en estos nuevos frameworks. En este TFM, ademas de describirse la planicacion e implementacion del sistema propuesto, se presentan las pruebas y resultados del despliegue preliminar del sistema en un servicio en la nube.