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Mención de Continuo IoT-Cloud
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| Asignatura | Descriptores | ECTS | Carácter |
|---|---|---|---|
Desarrollo de Aplicaciones con FPGA | 1. Introducción al diseño en FPGA 2. Procesadores de dominio específico (DSP) y aceleradores 3. Diseño en FPGA mediante HLS | 4,5 | Optativa |
Infraestructuras para el BCP | 1. Infraestructura como servicio (IaS) 2. Ubicación de las infraestructuras 3. Control remoto de las infraestructuras 4. Automatización de las infraestructuras | 4,5 | Optativa |
| Proyectos de Sistemas IoT en la Nube | 1. Desarrollo de Sistemas IoT en la nube 2.Desarrollo de productos IoT 3. Protocolos y tecnologías de comunicación para IoT: 4. Ingesta de datos en Sistemas IoT: Kafka, Apache flume, Airbyte, Kinesis…. 5. Tolerancia a fallos IoT | 4,5 | Optativa |
| Sistemas Ciberfísicos y Gemelos Digitales | 1. Introducción a los Sistemas Ciberfísicos y Gemelos Digitales 2. Arquitectura de Sistemas 3. Modelado y simulación 4. Definición de sistemas ciberfísicos y gemelos digitales 5. Desafíos y Oportunidades de sistemas ciberfícos y gemelos digitales | 4,5 | Optativa |
| Sistemas Distribuidos Avanzados | 1. Caracterización y Modelos de Sistemas 2. Distribuidos Modelos de programación: RPC, SOA, P2P,… 3. El tiempo en Sistemas Distribuidos 4. Estado en Sistemas Distribuidos 5. Replicación y Consenso en Sistemas Distribuidos | 4,5 | Optativa |
- Gestión de Datos IoT: Cómo recopilar, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos generados por dispositivos IoT.
- Desarrollo de Aplicaciones Cloud-Nativas: Aprenderán a diseñar y desarrollar aplicaciones específicas para la nube, aprovechando sus servicios en las plataformas más utilizadas.
- El estudiante aprenderá cómo combinar la computación en el borde con la nube para crear soluciones escalables y flexibles.
- Arquitectura de Edge: Los estudiantes aprenderán sobre la arquitectura de computación en el borde, que implica procesamiento y almacenamiento cerca de los dispositivos o sensores. Esto es crucial para aplicaciones en tiempo real y baja latencia.
- El estudiantado podrá comprender cómo optimizar los recursos de hardware y software en entornos de computación en el borde es fundamental. Esto incluye técnicas como la compresión de datos y la selección de algoritmos eficientes.
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