Publicación:
Diseño e implementación de una plataforma IoT para monitorización de flotas de dispositivos heterogéneos

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Fecha
2021-07-01
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Derechos de acceso
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Editor
Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial
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Resumen
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.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
plataformas IoT,, Big Data, Kubernetes, Kafka, Go
Citación
Centro
Facultades y escuelas::E.T.S. de Ingeniería Informática
Departamento
Inteligencia Artificial
Grupo de investigación
Grupo de innovación
Programa de doctorado
Cátedra
Handle
https://hdl.handle.net/20.500.14468/14228
DOI
Colecciones
Trabajos de fin de máster (TFM)