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Master's Final Project

dc.contributor.advisorSierra Collado, Antonio Jesúses
dc.creatorMartín Rodríguez, Álvaroes
dc.date.accessioned2018-12-17T16:24:49Z
dc.date.available2018-12-17T16:24:49Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationMartín Rodríguez, Á. (2018). Análisis de datos de un escenario FIWARE basado en Docker. (Trabajo Fin de Máster Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11441/81096
dc.description.abstractEl análisis de los datos se ha convertido hoy en día en una parte fundamental de las tecnologías de la información, y nos permite sacar el máximo partido a los datos. Este trabajo se centra en aplicar un análisis y representación a un escenario consistente en un edificio donde exista una infraestructura de control de entradas, como puede ser un museo. Para ello, se ha desarrollado un escenario completo que comprende las siguientes fases: Una primera fase basada en la producción de datos, empleando elementos del internet de las cosas como son: sensores, placas Arduino, Raspberry Pi, transceptores radio, etc. En esta fase se utilizan estos elementos para la producción de los datos del escenario, realizando la conexión entre las placas mediante comunicación inalámbrica en la banda 2.4GHz. Una segunda fase basada en la recolección de los datos de la fase anterior. Para ello se emplea la plataforma FIWARE, concretamente el context broker Orion, que hace de intermediario entre el escenario y el sistema de almacenamiento de los datos. Por un lado, los datos son notificados desde una placa Raspberry Pi a Orion context broker, que mantiene los últimos valores obtenidos de los sensores en una base de datos MongoDB. Por otro, Orion a su vez los notifica a la sección de almacenamiento persistente que hemos desarrollado en este prototipo. Estos datos notificados por Orion son almacenados en una base de datos MySQL. La tercera fase realiza la recolección de datos externos, conectándose a redes sociales para obtener la opinión de los usuarios o visitantes. Concretamente se emplea la red social Facebook, en la que se ha creado una página específica para este proyecto que permite recabar valoraciones de los usuarios. A continuación, la cuarta y última fase realiza el análisis de los datos, empleando herramientas de procesamiento, análisis y visualización. Estas herramientas comprenden librerías específicas en Python como Pandas o scikit-learn, que permiten el análisis de los datos, o matplotlib que permite la representación y será usada para mostrar los resultados. Estos resultados se almacenan en la base de datos MySQL antes mencionada. En este trabajo se ha desarrollado un prototipo funcional capaz de monitorizar datos obtenidos de los sensores desplegados en el escenario y realizar un análisis de los datos obtenidos del escenario y las redes sociales.es
dc.description.abstractNowadays data analysis has become a fundamental part of information technology, because it allows us to and allows us to make the most of the data. This work focuses on the analysis and representation in a scenario consisting of a building that has an infrastructure for ticket control, such as a museum. For this, a complete scenario has been developed that includes the following phases: A first phase based on internet of things elements such as: sensors, Arduino, Raspberry Pi, radio transceivers, etc. In this phase these elements are used to produce the scenario data, making the connection between the boards through wireless communication in the 2.4GHz band. A second phase based on the data collection of the previous phase. To do this, the FIWARE platform is used, specifically the Orion context, which acts as an intermediary between the scenario and the data storage system. On one hand, the data from a Raspberry Pi board is notified to an Orion context broker, which keeps the latest data collected from the sensors in a MongoDB database, and notifies them to the persistent storage section that we have developed in this prototype These data are stored in a MySQL database. The third phase performs the collection of external data, connecting to social networks to obtain the opinion of users or visitors. Specifically, the social network Facebook is used, in which a specific page has been created for this project that allows to obtain users valuations. Then, the fourth and last phase perform the analysis of the data, employing processing, analysis and visualization tools. These free tools are specific libraries in Python like pandas or scikit-learn, which allows the analysis of the data, or matplotlib that allows the representation and is used to show the results. These results are stored in the aforementioned MySQL database. In this work we have developed a functional prototype capable of monitoring the data obtained from the sensors deployed on the stage and perform an analysis of the data obtained from the scenario and social networks.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectDiseño de un escenarioes
dc.subjectAnálisis de datoses
dc.titleAnálisis de datos de un escenario FIWARE basado en Dockeres
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemáticaes
dc.date.embargoEndDate2018
dc.description.degreeUniversidad de Sevilla. Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicaciónes
idus.format.extent98 p.es

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TFM-1133-MARTIN.pdf3.518MbIcon   [PDF] View/Open  

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