2026-05-05T19:48:05Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/573982022-11-23T20:05:19Zcom_10324_38col_10324_852
Miguel Jiménez, Ignacio de
Durán Barroso, Ramón José
Puente Escudero, Álvaro
Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
2022-11-23T15:56:58Z
2022-11-23T15:56:58Z
2022
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57398
El mercado del procesamiento en la nube (cloud computing) está dominado por tres grandes
plataformas: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud. El aumento de la
importancia de la Internet de las Cosas (loT, Internet of Things), la necesidad de acercar los
recursos de cómputo a los dispositivos y a los usuarios finales para reducir la latencia (dando
lugar a la computación en el borde o edge computing), y la necesidad de analizar los datos
recopilados, están haciendo que dichas plataformas ofrezcan productos específicos enfocados a
esas cuestiones.
En este Trabajo Fin de Grado se analizan las posibilidades de estas tres plataformas
orientadas a loT y edge computing, y se describe además una prueba experimental utilizando
los módulos de una de las plataformas analizadas, AWS. Concretamente, se ha desarrollado
un prototipo de un caso de uso relacionado con la conducción autónoma. Se ha empleado un
microcontrolador Arduino como dispositivo electrónico que iría embebido en un vehículo, y una
Raspberry Pi actuando como servidor de borde. El microcontrolador recopila información sobre
la distancia a la que se encuentran obstáculos (y si ha habido un choque o no), y la envía al
servidor de borde. El servidor de borde procesa esa información y envía la respuesta de vuelta
al microcontrolador junto con información ambiental. Además, el servidor de borde también se
comunica con la nube para notificar de los eventos de choque.
The cloud computing market is dominated by three major platforms: Amazon Web Services
(AWS), Microsoft Azure and Google Cloud. The increasing importance of the Internet of Things
(IoT), the need to bring computing resources closer to devices and end users to reduce latency
(leading to edge computing), and the need to analyze the data collected, are causing these
platforms to offer specific products focused on these issues.
In this Final Degree Project we analyze the possibilities of these three platforms oriented to
loT and edge computing, and we also describe an experimental test using the modules of one
of the analyzed platforms, AWS. Specifically, a prototype of a use case related to autonomous
driving has been developed. An Arduino microcontroller has been used as an electronic device
that would be embedded in a vehicle, and a Raspberry Pi acting as an edge server. The
microcontroller collects information about the distance to obstacles (and whether or not there
has been a crash), and sends it to the edge server. The edge server processes that information
and sends the response back to the microcontroller along with environmental information. In
addition, the edge server also communicates with the cloud to notify of crash events.
Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación
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Computación en el borde
Conducción Autónoma
AWS IoT Greengrass
Soluciones de edge computing para IoT: análisis y desarrollo de un prototipo
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis