Arquitectura de microservicios para extracción de características en sistemas de recuperación de imágenes basada en contenido

Fuente: Redalyc
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1. Verfasser: Andrés Felipe Ruiz Velasco
Format: Artículo científico
Sprache:es
Veröffentlicht: Corporación Universitaria de la Costa 2020
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author Andrés Felipe Ruiz Velasco
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contents Arquitectura de microservicios para extracción de características en sistemas de recuperación de imágenes basada en contenido Andrés Felipe Ruiz Velasco Sandra Milena Roa Martínez Ingeniería google cloud microservicios Arquitectura CBIR recuperación de imágenes extracción de características Introducción— Los sistemas de recuperación de imágenes basada en contenido permiten a los usuarios, por medio de una imagen de referencia, recuperar aquellas similares a su consulta. En la concepción de dichos sistemas para la Web, deben ser considerados aspectos relacionados al alto volumen de imágenes digitales existentes, que generan problemas durante su procesamiento en tiempo real, específicamente en la extracción de sus características visuales, objeto de esta investigación. Objetivos— Contribuir en la mitigación de los problemas de escalabilidad, elasticidad, disponibilidad y confiabilidad presentada por el módulo de extracción de sus características visuales de un sistema de recuperación de imágenes basada en contenido. Metodología— Se realizó la definición, diseño e implementación de una propuesta de arquitectura basada en microservicios y posteriormente la ejecución de pruebas mediante experimentos basados en simulación para la evaluación de dicha propuesta, presentando el respectivo análisis y discusión de los resultados entregados por el tablero de indicadores de la consola de Google Cloud. Resultados— Una arquitectura basada en microservicios donde cada algoritmo/técnica de extracción de características de una imagen digital fue implementada como un microservicio bajo la infraestructura de Google Cloud. Conclusiones— Esta propuesta arquitectural soportada en microservicios favorece su escalabilidad automática durante la extracción de características de grandes volúmenes de imágenes y puede ser usada en el diseño y construcción de otros módulos de un sistema de recuperación de imágenes basada en contenido. 2020 artículo científico 0122-6517 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=497779337014 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4977 INGE CUC application/pdf Corporación Universitaria de la Costa INGE CUC (Colombia) Num.2 Vol.16
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Arquitectura de microservicios para extracción de características en sistemas de recuperación de imágenes basada en contenido Andrés Felipe Ruiz Velasco Sandra Milena Roa Martínez Ingeniería google cloud microservicios Arquitectura CBIR recuperación de imágenes extracción de características Introducción— Los sistemas de recuperación de imágenes basada en contenido permiten a los usuarios, por medio de una imagen de referencia, recuperar aquellas similares a su consulta. En la concepción de dichos sistemas para la Web, deben ser considerados aspectos relacionados al alto volumen de imágenes digitales existentes, que generan problemas durante su procesamiento en tiempo real, específicamente en la extracción de sus características visuales, objeto de esta investigación. Objetivos— Contribuir en la mitigación de los problemas de escalabilidad, elasticidad, disponibilidad y confiabilidad presentada por el módulo de extracción de sus características visuales de un sistema de recuperación de imágenes basada en contenido. Metodología— Se realizó la definición, diseño e implementación de una propuesta de arquitectura basada en microservicios y posteriormente la ejecución de pruebas mediante experimentos basados en simulación para la evaluación de dicha propuesta, presentando el respectivo análisis y discusión de los resultados entregados por el tablero de indicadores de la consola de Google Cloud. Resultados— Una arquitectura basada en microservicios donde cada algoritmo/técnica de extracción de características de una imagen digital fue implementada como un microservicio bajo la infraestructura de Google Cloud. Conclusiones— Esta propuesta arquitectural soportada en microservicios favorece su escalabilidad automática durante la extracción de características de grandes volúmenes de imágenes y puede ser usada en el diseño y construcción de otros módulos de un sistema de recuperación de imágenes basada en contenido. 2020 artículo científico 0122-6517 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=497779337014 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4977 INGE CUC application/pdf Corporación Universitaria de la Costa INGE CUC (Colombia) Num.2 Vol.16
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