Implementación de un sistema cliente-servidor mediante un clúster con Raspberry PI.

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Ciencia y Tecnología-Escuela de Ingeniería Electrónica, 2021Description: 50 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T16804
Online resources: Dissertation note: Ingeniero Electrónico Abstract: Este trabajo se basa en la implementación de un sistema Cliente-Servidor mediante un Clúster utilizando once Raspberrys Pi interconectadas entre sí, se utiliza la tecnología Docker Swarm, cada Raspberry es un nodo. Se tienen 3 nodos maestros los cuales controlan las aplicaciones y recursos del sistema, mientras que los esclavos realizan el procesamiento de datos. El servidor brindará siete servicios; para comprobar el funcionamiento de los mismos, se instaló software de código abierto; además se realizaron pruebas de monitoreo en donde se puede observar el consumo del CPU, memoria RAM y tráfico de red que ocupa cada servicio, verificando así que no existe sobrecarga de trabajo y además se compara el equipo con otros VPS. Finalmente se analizan los resultados obtenidos, obteniendo conclusiones positivas, cumpliendo así con los objetivos planteados.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T16804 (Browse shelf(Opens below)) Available T16804

Ingeniero Electrónico

Este trabajo se basa en la implementación de un sistema Cliente-Servidor mediante un Clúster utilizando once Raspberrys Pi interconectadas entre sí, se utiliza la tecnología Docker Swarm, cada Raspberry es un nodo. Se tienen 3 nodos maestros los cuales controlan las aplicaciones y recursos del sistema, mientras que los esclavos realizan el procesamiento de datos. El servidor brindará siete servicios; para comprobar el funcionamiento de los mismos, se instaló software de código abierto; además se realizaron pruebas de monitoreo en donde se puede observar el consumo del CPU, memoria RAM y tráfico de red que ocupa cada servicio, verificando así que no existe sobrecarga de trabajo y además se compara el equipo con otros VPS. Finalmente se analizan los resultados obtenidos, obteniendo conclusiones positivas, cumpliendo así con los objetivos planteados.

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