Análisis de patrones de comportamiento aplicando técnicas de Big Data usando DATASTREAM en invernaderos

Abstract

En la actualidad, en casi cualquier campo de trabajo, se necesita procesar datos de manera más efectiva e instantánea. Uno de los campos que en Ecuador es imperativo se mejore, es el control en invernaderos para el correcto tratamiento de cultivos, sobre todo de exportación. En el campus IASA I de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, se lleva a cabo un proyecto para precisamente mejorar el control de su invernadero de rosas, dentro de este proyecto se han buscado las mejores herramientas en el campo de flujos de datos continuos con Big data como parte de la respuesta. Se identificaron dos herramientas idóneas para el tratamiento de flujos de datos provenientes del invernadero que son Spark Streaming y Apache Flink, se realizó una comparativa basándose en la norma ISO 25000 y se obtuvo como resultado que la herramienta Spark Streaming fue la idónea para el procesamiento de estos datos. Los datos para la solución que brinda Spark Streaming, se encuentran almacenados en archivos y fueron procesados de manera que se discriminaba datos correctos o incorrectos de acuerdo a la temperatura y hora que fue trasmitida desde uno de los sensores dispuestos en el invernadero. Como resultado se encuentra que efectivamente la herramienta fue la indicada para los flujos de datos, y se anima a realizar más verificaciones y a interactuar con Spark Streaming y otros de los sensores de las rosas, siempre con la primicia de mejorar el control del mismo.