Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10662/20400
Títulos: Multilayer Big Data Architecture for Remote Sensing in Eolic Parks
Autores/as: Moguel Márquez, José Enrique
Preciado Rodríguez, Juan Carlos
Sánchez Figueroa, Fernando
Preciado, Miguel A.
Hernández, Juan
Palabras clave: Big Data;Cloud Computing;Eolic parks;Remote sensing;Wind turbine;Grandes Datos;Computación en la Nube;Parques eólicos;Teledetección;Aerogenerador
Fecha de publicación: 2015-10
Resumen: Debido a su naturaleza, los parques eólicos están situados en zonas de difícil acceso. Por ello, la gestión de los parques eólicos mediante técnicas de teledetección es de gran importancia. Además, la gran cantidad de datos que manejan los parques eólicos, junto con su naturaleza (distribuidos, heterogéneos, producidos, consumidos en diferentes momentos, etc.) los hace idóneos para aplicar técnicas de big data. En este trabajo se presenta una arquitectura hardware/software multicapa que aplica técnicas de cloud computing para la gestión de big data de parques eólicos. Esta arquitectura permite abordar el procesamiento de grandes conjuntos de datos distribuidos y heterogéneos en un contexto de teledetección. Una contribución innovadora de este trabajo es la combinación de diferentes técnicas en tres capas distintas de la arquitectura hardware/software propuesta para la gestión y procesamiento de big data de parques eólicos.
Due to their nature, Eolic parks are situated in zones with difficult access. As a result, management of Eolic parks using remote sensing techniques is of great importance. In addition, the huge amount of data managed by Eolic parks, together with their nature (distributed, heterogeneous, produced, consumed at different times, etc.) makes them ideal to apply big data techniques. In this paper, we present a multilayer hardware/software architecture that applies cloud computing techniques for managing big data from Eolic parks. This architecture allows tackling the processing of large, distributed, and heterogeneous data sets in a remote sensing context. An innovative contribution of this work is the combination of different techniques at three different layers of the proposed hardware/software architecture for Eolic park big data management and processing.
URI: http://hdl.handle.net/10662/20400
ISSN: 1939-1404
Colección:DISIT - Artículos

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