Diseño y desarrollo de un servicio big data en la nube para búsqueda, compartición de ficheros y data mining

En esta memoria se presenta el diseño y desarrollo de una aplicación en la nube destinada a la compartición de objetos y servicios. El desarrollo de esta aplicación surge dentro del proyecto de I+D+i, SITAC: Social Internet of Things – Apps by and for the Crowd ITEA 2 11020, que trata de crear una arquitectura integradora y un “ecosistema” que incluya plataformas, herramientas y metodologías para facilitar la conexión y cooperación de entidades de distinto tipo conectadas a la red bien sean sistemas, máquinas, dispositivos o personas con dispositivos móviles personales como tabletas o teléfonos móviles. El proyecto innovará mediante la utilización de un modelo inspirado en las redes sociales para facilitar y unificar las interacciones tanto entre personas como entre personas y dispositivos. En este contexto surge la necesidad de desarrollar una aplicación destinada a la compartición de recursos en la nube que pueden ser tanto lógicos como físicos, y que esté orientada al big data. Ésta será la aplicación presentada en este trabajo, el “Resource Sharing Center”, que ofrece un servicio web para el intercambio y compartición de contenido, y un motor de recomendaciones basado en las preferencias de los usuarios. Con este objetivo, se han usado tecnologías de despliegue en la nube, como Elastic Beanstalk (el PaaS de Amazon Web Services), S3 (el sistema de almacenamiento de Amazon Web Services), SimpleDB (base de datos NoSQL) y HTML5 con JavaScript y Twitter Bootstrap para el desarrollo del front-end, siendo Python y Node.js las tecnologías usadas en el back end, y habiendo contribuido a la mejora de herramientas de clustering sobre big data. Por último, y de cara a realizar el estudio sobre las pruebas de carga de la aplicación se ha usado la herramienta ApacheJMeter.

Olétrip : planificación dinámica de planes de ocio

En la actualidad, como consecuencia de los avances tecnológicos, hay una gran cantidad de sistemas de recomendación que proporcionan demasiada sobreinformación, y, sobre todo, los dedicados al sector turístico y de ocio, que cada vez están más en auge, y las personas recurren cada vez más a ellos para organizar planes, individuales o grupales. Sin embargo, sólo muestran información estática y no acorde con las preferencias de usuario, además de no poder ofrecer recomendaciones para grupos. Olétrip surge como un sistema que permite la elaboración de planes de ocio individuales y/o grupales en la comunidad autónoma de Andalucía (España), basados en preferencias de usuario, y retroalimentación de todos los participantes en él. Llegando a conseguir el plan idóneo para todos. Olétrip se ha diseñado e implementado mediante una serie de servicios REST, donde se recabarán datos de preferencias de viaje de los usuarios, retroalimentación de las diferentes actividades, etc., y así conseguir recomendar el plan deseado por el usuario. Para probar el uso de estos servicios, se ha diseñado una interfaz web, independiente del sistema, implementada con tecnologías idóneas para tal fin, HTML y JavaScript, así como una evaluación con usuarios, para poder conocer el grado de usabilidad de la web, y los servicios que ofrece. Además, se han explorado, analizado, y diseñado algoritmos que han permitido ofrecer una ruta final idónea. Por lo tanto, se describirá como se ha llevado a cabo el proceso de elaboración del sistema, así como la implementación de los algoritmos, los resultados y conclusiones obtenidas tras todo el desarrollo.