JaimeFriass / microservicesTFM

Propuesta de sistema IoT para el seguimiento médico y control de la salud de las personas adultas usando composiciones de servicios con Kubernetes

Geek Repo:Geek Repo

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Trabajo de Fin de Máster

Máster en Desarrollo de Software en la Universidad de Granada

Propuesta de sistema IoT para el seguimiento médico y control de la salud de las personas adultas

El crecimiento inpredecible y exponencial del Internet de las Cosas ha hecho que esta tecnología se utilice en cada vez más aspectos de nuestra sociedad actual. Uno de los campos en los que se está aplicando es en el campo de la la salud, donde puede suponer una gran avance para complementar la labor de los sanitarios. Este trabajo propone un sistema dirigido a esta tecnología aprovechando las ventajas de los microservicios, con el objetivo de capturar los parámetros de un adulto y procesarlos para ser utilizados por sanitarios sin que se requiera la presencia física de ellos. Este sistema utilizará Kubernetes y Docker para la composición de un conjunto de microservicios que procesarán esta información y también un servicio web desarrollado con ReactJS para visualizar correctamente estos datos en tiempo real. Estos datos se almacenan en caché en un servicio Redis para luego almacenarse en una base de datos utilizando Cloud Firestore.

Contenido del repositorio

  • docker-images/ -> Imágenes Docker de los microservicios para ser compuestos con Kubernetes
  • web-service/ -> Servicio Frontend de visualización de los datos
  • TFM - IoT Microservices.pdf -> Documentación del trabajo

Imágenes

Composición de servicios

Composición de servicios

Panel de visualización Web

Composición de servicios

Constantes sanguíneas

Composición de servicios

Almacenamiento en Cloud Firesotre

Composición de servicios

About

Propuesta de sistema IoT para el seguimiento médico y control de la salud de las personas adultas usando composiciones de servicios con Kubernetes

License:GNU General Public License v3.0


Languages

Language:TypeScript 85.8%Language:Python 5.8%Language:HTML 4.5%Language:CSS 2.6%Language:Dockerfile 1.3%