RT Generic
T1 Análisis de imágenes en arquitectura cloud-fog con LWM2M (Light Weight Machine to Machine)
T2 Image analysis in cloud-fog architecture with LWM2M (LightI Weight Machine to Machine)
A1 Aparicio Morales, Álvaro Manuel
K1 Internet de las cosas
K1 Imágenes, Tratamiento de las
K1 Computación en nube
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado
AB Las limitaciones de los dispositivos de Internet of Things (IoT), fueron uno de los diversos motivos que impulsaron el desarrollo de las infraestructuras de Computación en la Nube para dar soporte a las aplicaciones de uso intensivo de datos de una forma escalable. Sin embargo, los problemas de tiempo como la latencia no son considerados en estos sistemas. En esta cuestión es dónde entra en juego la arquitectura Fog Computing, reduciendo la cantidad de datos transmitidos a la nube y balanceando las necesidades entre los dos sistemas, así como disminuyendo el tiempo de latencia y respuesta a los eventos. Esta problemática trajo la necesidad de desarrollar una arquitectura cloud-fog edge que permita a aplicaciones críticas garantizar la tolerancia a fallos. En este trabajo de fin de grado se han desarrollado los componentes para evaluar el rendimiento de la plataforma tolerante a fallos del grupo de investigación ERTIS, bajo una mayor carga de trabajo mediante la realización de análisis de imágenes. Para llevar a cabo dicha finalidad, se ha desarrollado un servicio cuya funcionalidad principal es la transmisión de diversas imágenes y datos sobre éstas (nombre y fecha de emisión) mediante el protocolo de comunicación Light Weight Machine to Machine (LWM2M). Estas imágenes y sus respectivos datos, se solicitan a través de una aplicación para realizar un análisis que consiste en la detección de los objetos que se pueden observar en la imagen recibida. El resultado de este análisis se podrá comprobar mediante una página web que mostrará dicho resultado
YR 2021
FD 2021
LK https://hdl.handle.net/10630/21097
UL https://hdl.handle.net/10630/21097
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 23 ene 2026