Arquitectura Big Data para edificios inteligentes basada en herramientas Open Source enfocada en la gestión energética

El desarrollo de la vida de las personas alrededor de la tecnología y la evolución de la tecnología conllevaron a la generación masiva de información. Se trata de millones y millones de datos provenientes de terminales, sensores, y redes sociales que impulsaron aplicaciones que pueden aprovechar esta información para la oferta de mejores servicios y mejores condiciones de vida. Mejoras que se sustentan en el análisis de la información. Pero resulta que las técnicas de manejo y análisis de la información se quedaron insuficientes y obsoletas ante la magna cantidad de información, entonces es así como el Big Data se muestra como una solución para la gestión de grandes cantidades de datos. En este caso problema que se quiere resolver es: que a partir de técnicas y herramientas open source se pueda establecer una arquitectura Big Data para la producción, y consumo hasta el almacenamiento, presentación y análisis de la información, generada por el consumo energético en un contexto de edificio inteligente. Para esto se estudia y desarrolla una arquitectura Big Data usando herramientas open source. Para la solución se implementa un sistema de ingesta de mediciones de interés como el voltaje, la corriente y la potencia comunicados por el protocolo Modbus RTU hacia un microprocesador, que se encargara de hacer disponible la información en tiempo real usando la plataforma de transmisión en tiempo real llamada Apache Kafka. Disponible la información, se accede a ella desde un sistema basado en el sistema operativo Linux, en el que se almacenará la información en bases de datos SQL y No SQL, se representará de manera gráfica y se podrá analizar estadísticamente. El impacto esperado es el de generar una fuente de referencia respecto a los sistemas de Big Data Open Source. El sistema está compuesto por un sistema de medición que está conectado a un microprocesador encargado de enviar la información y hacerla disponible. Se accederá a los datos desde un computador que almacenará los datos y que luego será representada gráficamente y analizada, usando herramientas open source enfocadas en Big Data.

• Autores: Prieto Macana, Mario Sebastian
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/36251
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/36251
• Palabra clave: Energía; Hadoop; Monitoreo; Big data; Smart cities; Software; Ingeniería en Control -- Tesis y disertaciones académicas; Big data; Arquitectura big data; Sistema de ingesta; Bases de datos SQL y NoSQL; Energy; Hadoop; Monitoring; Software; Big data; Smart cities
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional