Examinando por Autor "Torres Macio, Daniel Peter"
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- ÍtemAcceso AbiertoDesarrollo de una herramienta de evaluación incorporando algoritmos de clusterización de tráfico vehicular con parámetros de rendimiento, infraestructura usada, procesamiento y resultados obtenidos de la geolocalización de los algoritmos implementados usando herramientas de Big Data sobre infraestructura Cloud.(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2020-03) Torres Macio, Daniel Peter; Hidalgo Arévalo, Claudio Wilfrido; Crespo León, Christopher GabrielEl proyecto esta enfocado en aportar a una plataforma tecnológica la implementación de algoritmos de trayectorias para la ayuda en la planeación urbana debido a la problemática de congestión vehicular que afecta a las ciudades. Para lograr este objetivo es necesario procesar todos los datos georeferenciales de la base de datos big query de google cloud, para que arroje la información pertinente y eficaz de los sectores en donde exista mayor cantidad de tráfico vehícular. Para afrontar el procesamiento del gran volúmen de datos, se ha implementado técnicas de procesamiento en paralelo sobre los algoritmos Affinity Propagation y Mean Shift dentro de un ambiente en Amazon Web Services configurado con las herramientas Apache Spark y Hadoop. Está arquitectura de procesamiento se ha creado con el objetivo de optimizar el factor de tiempo, para aportar de esta forma a la plataforma tecnológica a obtener resultados procesados con información a gran escala en el menor tiempo posible y presentar la información veráz cerca del congestionamiento vehícular.