Plataforma big data para el análisis de flujos de información marítima

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dc.contributor.authorGonzález Guitart, Ramón
dc.contributor.authorFernández García (advisor), Norberto
dc.date.accessioned2020-10-22T08:18:58Z
dc.date.accessioned2023-07-07T08:16:49Z
dc.date.available2020-10-22T08:18:58Z
dc.date.available2023-07-07T08:16:49Z
dc.date.issued2020-04-30
dc.description.abstractDesde hace unos años es necesario que ciertas embarcaciones porten un sistema de identificación automática (AIS, por su acrónimo en inglés). Este sistema emplea radiobalizas para transmitir cada cierto tiempo eventos que dan a conocer datos tales como la identidad, posición o velocidad de la embarcación a otros barcos u organismos de vigilancia y coordinación del tráfico marítimo. Analizar el flujo continuo de los eventos AIS de multitud de embarcaciones tiene gran interés para aplicaciones de seguridad, pero puede suponer un problema de big data, dado el volumen de eventos a considerar. Teniendo esto en cuenta, en este proyecto se realiza un estudio exhaustivo de las más populares herramientas de big data para el análisis de flujos de información. Tras este proceso, se comparan y se elige una de ellas, Apache Storm, principalmente en base a las características cualitativas que la singularizan y distinguen de sus homólogas. A continuación, se muestra de manera detallada cómo proceder a la instalación, configuración y prueba en un entorno realista de la herramienta escogida. Para ello, se desarrolla una aplicación Java que permite detectar en tiempo real eventos AIS que se generan dentro de una serie de áreas de interés configurables.es_ES
dc.identifier.urihttp://calderon.cud.uvigo.es/handle/123456789/547
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherCentro Universitario de la Defensa de Marínes_ES
dc.relation.ispartofseriesTrabajos de fin de grado 2019-20; 61
dc.subjectBig data, Análisis, flujos de datos, AIS, Apache Stormes_ES
dc.titlePlataforma big data para el análisis de flujos de información marítimaes_ES
dc.typeWorking Paperes_ES
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González Guitart, Ramón - Memoria definitiva.pdf
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2019-20