Evaluación del rendimiento de la transferencia de imágenes en aplicaciones IoT entre los lenguajes de programación Java y Python

Contenido principal del artículo

Paul Xavier Paguay Soxo
Rosman José Paucar Córdova
Angel Patricio Flores Orozco

Resumen

El propósito del presente proyecto de investigación fue realizar la comparativa del rendimiento del proceso de transferencia de imágenes utilizando una placa reducida (placa computadora) entre los lenguajes de programación Java y Python aplicado al sistema de video vigilancia implementado dentro de una institución pública como lo es la Dirección Distrital 07D04 Balsas – Marcabeli – Piñas del Ministerio de Educación. Para la evaluación se establecieron medidas y métricas tanto internas como externas, con una muestra de 375 imágenes de una población de 14400, un error de 0.05% dando como resultado los siguiente,  para las métricas internas tiempo de respuesta se obtuvo un 258% a favor de Java, luego en cuanto al tiempo de procesamiento 13.88% a favor de Java, así mismo, en cuanto a las métricas externas, el uso de CPU un 86% a favor de Python, el uso de RAM, un  34% a favor de Python y para el ancho de banda Java usa 20.56 veces menos KiloBytes que Python, finalmente aplicando el análisis multicriterio con el método de NAIADE se obtiene que con un ranking positivo de 0.7 “Java es Mejor que Python”, por lo cual se evidencia que existe una diferencia significativa del rendimiento de la transferencia de imágenes en sistemas de videovigilancia basada en Internet de las Cosas entre los lenguajes de programación Java y Python.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Metrics

Cargando métricas ...

Detalles del artículo

Cómo citar
Paguay Soxo, P. X., Paucar Córdova, R. J., & Flores Orozco, A. P. (2019). Evaluación del rendimiento de la transferencia de imágenes en aplicaciones IoT entre los lenguajes de programación Java y Python. Ciencia Digital, 3(3.4.), 327-341. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v3i3.4.878
Sección
Artículos

Citas

Aguilar-Barojas, S. (2005). Fórmulas para el cálculo de la muestra en investigaciones de salud. redalyc.org.
Alonso Forcelledo, J., & Cañete González, C. (2006). Influencia en el rendimiento de un sistema de la velocidad de CPU y cantidad de memoria. uniovi.
Axis Comunications. (2018). Axis.com. Obtenido de https://www.axis.com/customer-story/76
BV, T. s. (2016). Índice de TIOBE para noviembre de 2016. Obtenido de http://www.tiobe.com/tiobe-index/
Clouding.io. (13 de Marzo de 2017). Latencia y velocidad de conexión. Obtenido de https://clouding.io/blog/latencia-y-velocidad-de-conexion/
Cunningham, Subrahmanian, & Westerberg. (2010).
Echeverría, D. (2016). Tiempo de Respuestas y Experiencia de Usuario. Genexus Consulting, PP. 231-234.
Evans, D. (2011). Internet de las cosas: Cómo la próxima evolución de Internet lo cambia todo. Cisco Internet Business Solutions Group (IBSG).
Ferdoush, S., & Li, X. (2014). Wireless Sensor Network System Design Using Raspberry Pi and Arduino for Environmental Monitoring Applications. ElSeiver, pp. 103-110.
Fúquene. (2011).
Ghodsi, A., Zaharia, M., Hindman, B., Konwinski, A., Shenker, S., & Stoica, I. (s.f.). Dominant Resource Fairness: Fair Allocation of Multiple Resource Types. Usenix.
Jipsion. (2017). Seguridad en redes y seguridad en la información. Obtenido de http://improvet.cvut.cz/project/download/C2ES/Seguridad_de_Red_e_Informacion.pdf
Kannan, R., Mani, A., Ravindran, R., & Subbian, K. (2015). Armonk, NY Patente nº 20150220336.
Kryvyy, R., Serhiy, T., & Ruslan, G. (2015). Features home automation system development based Raspberry Pi using Java ME SDK. IEEE Xplore.
Leira, R., Vega, C., González, I., & Aracil, J. (2014). HPSEngine: Motor de alto rendimiento y baja latencia para el procesamiento distribuido en tiempo real. research. cvega. es.
Li, Ferdoush. (2014).
Llanos, R., Naula, M., & Valdiviezo, C. (2014). Utilización de la minicomputadora raspberry pi con capacidad de comunicación wi-fi para la captura de imágenes mediante cámara y almacenamiento de información en base de datos externa. Dspace ESPOL.
Maksimović, Vujović, Davidović, Milošević , & Perišić. (2014).
Medina, J. (2014). Pruebas de rendimiento TIC. Murcia: Kindle.
Molero, X.; Ruiz, C.; Rodeño, M. (2004). Evaluación y Modelado del Rendimiento de los Sistemas Informáticos. España: Pearson Prentice Hall.
Murillo Morera, J., & Caamaño Plini, S. (2010). Implementación de un servidor FTP utilizando el modelo cliente servidor mediante el uso de sockets en lenguaje C Unix con el fin de mejorar los tiempos de respuesta en la red. Uniciencia, pp. 83-89.
Naula, Llanos, & Valdiviezo. (2014).
Prechelt. (2000).
Raspbian. (s.f.).
Salazar, J., & Silvestre, S. (2016). Internet de las cosas. Czech Republic: České vysoké učení technické v Praze.
SecuraMe. (2018). http://www.securamente.com. Obtenido de http://www.securamente.com/que-son-los-fps-en-cctv/
TIOBE. (jul de 2019). TIOBE Index. Obtenido de https://www.tiobe.com/tiobe-index/
Valeriu, M., Florin, S., & Adrian-Viorel, D. (2014). Control system for video advertising based on Raspberry Pi. IEEE Xplore.
Vidal-Silva, C., Madariaga, E., & Solís, R. (2017). Estudio Piloto de la Importancia del Rendimiento, Seguridad y Fiabilidad en el Proceso de Desarrollo de Software en Chile. Información Tecnológica, pp. 95-106.
Villacís Cruz, B. (2005). La crisis del oro azul: Un análisis de la sustentabilidad del agua en la ciudad de Quito. Quito: Flacso.
Wai, C., Jegatheesan, J., & Chee, S. (2015). Exploring IOT Application Using Raspberry Pi. International Journal of Computer Networks and Applications, pp. 27-34.

Artículos más leídos del mismo autor/a