Calvillo Arbizu, JorgeValdés Medina, Félix2025-07-182025-07-182025Valdés Medina, F. (2025). Servicio de gestión de datos de monitorización de pacientes basado en Neo4J y Kafka. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.https://hdl.handle.net/11441/175423Este trabajo de fin de grado presenta el diseño e implementación de un sistema distribuido para la monitorización remota de pacientes, combinando las tecnologías Neo4j y Apache Kafka sobre un entorno contenerizado con Docker. El objetivo ha sido desarrollar una arquitectura orientada a eventos que permita simular un entorno clínico en el que se detecten y gestionen en tiempo real observaciones médicas y eventos técnicos de los dispositivos de monitorización. El sistema consta de bases de datos de origen que publican eventos, un clúster Kafka intermedio y bases de datos de destino que almacenan únicamente los eventos relevantes mediante conectores configurados específicamente. Además, se ha documentado en un repositorio y automatizado el despliegue completo del entorno, permitiendo su reutilización por parte de otros estudiantes o investigadores. El resultado ha sido un sistema modular, escalable y funcional, capaz de simular flujos reales de datos clínicos, con potencial de evolución hacia aplicaciones prácticas en entornos hospitalarios o docentes.This project presents the design and implementation of a distributed system for remote patient monitoring, combining Neo4j and Apache Kafka technologies within a Docker-based containerized environment. The aim has been to develop an event-driven architecture capable of simulating a clinical setting where medical observations and technical events from monitoring devices are detected and managed in real time. The system consists of origin databases that publish events, an intermediate Kafka cluster, and destination databases that store only the relevant events through specifically configured connectors. In addition, the entire environment has been documented in a repository and automated, allowing its reuse by other students or researchers. The result is a modular, scalable, and functional system, capable of simulating real clinical data flows, with potential to evolve into practical applications in hospital or academic environments.application/pdf78 p.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess