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Thesis
Mejora de un sistema de gestión de datos geoespaciales de tiempo real e históricos desplegado en una plataforma Cloud para la empresa Waypoint S.A.

dc.contributor.departmentUniversidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Informática
dc.contributor.guiaMonge Anwandter, Raúl
dc.coverage.spatialCampus Casa Central Valparaíso
dc.creatorAbarca Olivares, Cristóbal Abarca
dc.date.accessioned2025-03-20T13:51:23Z
dc.date.available2025-03-20T13:51:23Z
dc.date.issued2025-01
dc.description.abstractDentro del marco de Waypoint S.A., una empresa de telecomunicaciones con una amplia base de vehículos conectados, se identificó la necesidad de optimizar el sistema previamente implementado para gestionar grandes volúmenes de datos GPS en tiempo real e históricos. Aunque las tecnologías Cloud y Serverless, como Kinesis Data Streams y ElastiCache for Redis, estaban en operación, surgieron desafíos en relación con la escalabilidad del sistema, la eficiencia de procesamiento y la seguridad. Se realizan intervenciones dirigidas a resolver problemas de autoescalado en Kinesis Streams, la transición a lenguajes de programación más eficientes, de Python a Go, implementación de hashes en Redis para mapear valores y reforzar las medidas de seguridad forzando el uso de un Api Key; mostrando mejorías significativas en cada una de las áreas mencionadas. Estas adaptaciones buscan fortalecer la gestión actual de datos y adaptar la plataforma para futuras iniciativas en Waypoint S.A..
dc.description.abstract Within the framework of Waypoint S.A., a telecommunications company with a large fleet of connected vehicles, the need to optimize the previously implemented system for managing large volumes of real-time and historical GPS data was identified. Although Cloud and Serverless technologies, such as Kinesis Data Streams and ElastiCache for Redis, were already in operation, challenges related to system scalability, processing efficiency, and security emerged. Interventions were carried out to address issues such as auto-scaling in Kinesis Streams, transitioning to more efficient programming languages, from Python to Go, implementing hashes in Redis for value mapping, and strengthening security measures by enforcing the use of an API Key. These improvements demonstrated significant advancements in each of the mentioned areas. These adaptations aim to strengthen current data management and to prepare the platform for future initiatives in Waypoint S.A..
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL INFORMÁTICO
dc.description.programIngeniería Civil Informática
dc.format.extent81 páginas
dc.identifier.barcode3560900285907
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/74147
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Técnica Federico Santa María
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.subjectComputación en la nube
dc.subjectProcesamiento de datos
dc.subjectSistema de gestión de seguridad operacional
dc.titleMejora de un sistema de gestión de datos geoespaciales de tiempo real e históricos desplegado en una plataforma Cloud para la empresa Waypoint S.A.
dspace.entity.typeTesis

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