Evaluación de una arquitectura de Big Data para la red móvil 5G a nivel de la capa ingestión utilizando aplicaciones de recolección de datos

Evaluar el desempeño de una arquitectura de Big Data para 5G a nivel de la capa de ingestión, usando diferentes aplicaciones de recolección de datos.La evolución de las redes móviles ha traído consigo cambios relevantes que han permitido mejorar su servicio en gran manera, cada una ha manejado su estándar y su tecnología, así también la velocidad en la que trabajan ha ido incrementando al igual que el número de usuarios y por ende la transmisión de datos. Esto a su vez plantea nuevos desafíos, ya que la red móvil 5G pretende llegar a una velocidad mucho mayor que las ya conocidas con una transmisión de un gran volumen de datos que en las tecnologías tradicionales no se pueden manejar correctamente, se requiere una tecnología más robusta como Big Data para recolectar esa gran cantidad de datos de la red móvil 5G para luego poder procesarlos y analizarlos, en ese sentido, la identificación de aplicaciones adecuadas en un contexto de 5G y Big Data es un problema abierto. Es por ello que se realiza la evaluación del desempeño de una arquitectura de Big Data para 5G a nivel de la capa de ingestión, usando tres herramientas de recolección de datos que trabajan con el formato de archivos que se transmiten en la red móvil 5G y que permiten analizar el tiempo de procesamiento en base al tamaño de los datos generados; para la selección de las herramientas de ingestión de datos se realizó un análisis en base a algunos indicadores tanto de funcionalidad como de rendimiento, esto permitió tener una visión más clara sobre las herramientas a utilizarse, y con las cuales se realizó el proceso de pruebas utilizando varias muestras con diferentes tamaños y poder estresar al sistema para evaluar el desempeño de cada una de ellas en la capa de ingestión de datos y posterior a eso recomendar la herramienta más eficiente para trabajar con archivos generados en una red móvil 5G.Maestrí