Procesamiento e intercambio de datos en contenedor mediante la plataforma Kubernetes basada en Google Cloud Platform (GCP) para un aplicativo móvil

El presente trabajo de grado desarrolla el procesamiento y la comunicación bidireccional en un entorno Docker desplegado en Kubernetes y alojado en la nube Google Cloud Platform (GCP) para un aplicativo móvil. Este proyecto fue realizado en tres etapas fundamentales: (i) Creación de API RESTful con...

Full description

Autores:
Sanabria Cardozo, Rodrigo José
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de Ibagué
Repositorio:
Repositorio Universidad de Ibagué
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4205
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12313/4205
Palabra clave:
App móvil
Contenedor
Indices vegetales
Kubernetes
GCP
Aplicativo móvil
App móvil
Backend
Computación en la nube
Comunicación
Contenedor
Índices vegetales
Kubernetes
Mobile App
Backend
Cloud Computing
Communication
Container
Vegetable Indexes
Kubernetes
Kubernetes
Rights
openAccess
License
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Description
Summary:El presente trabajo de grado desarrolla el procesamiento y la comunicación bidireccional en un entorno Docker desplegado en Kubernetes y alojado en la nube Google Cloud Platform (GCP) para un aplicativo móvil. Este proyecto fue realizado en tres etapas fundamentales: (i) Creación de API RESTful con acciones para el aplicativo móvil, (ii) Implementación en Docker y Kubernetes para el funcionamiento del backend en la nube, y (iii) Evaluación de despliegue y desempeño en GCP para conocer la eficiencia y alcances. Este trabajo permite el procesamiento y cálculo de índices de vegetación en GCP para aplicaciones agrícolas. El uso de herramientas de la nube contribuye al desarrollo de aplicaciones móviles escalables, accesibles y asequibles a la población rural y pequeños agricultores. Los resultados obtenidos demostraron la correcta transmisión, recepción y procesamiento de datos, con una reducción promedio del 51,01% en el tiempo de ejecución en comparación con un ordenador físico.