{"id":{"repo_id":"catalunya","oai_identifier":"oai:openaccess.uoc.edu:10609/153987"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/catalunya/oai:openaccess.uoc.edu:10609/153987","repository":{"repo_id":"catalunya","name":"Universitat Oberta de Catalunya","base_url":"https://openaccess.uoc.edu/server/oai/request"},"display":{"title":"TurbulenceAlert: Diseño e implementación de un sistema de alerta de turbulencias basado en procesamiento geoespacial y eventos en tiempo real","abstract":"La turbulencia atmosférica representa uno de los mayores desafíos para la seguridad y eficiencia de la aviación comercial, siendo difícil de predecir con los modelos tradicionales. Este Trabajo de Final de Grado aborda esta problemática mediante el análisis y diseño de \"TurbulenceAlert\", un sistema distribuido para la detección y notificación de turbulencias en tiempo real, inspirado en iniciativas colaborativas como Turbulence Aware de IATA. El objetivo principal es crear una arquitectura capaz de ingerir, normalizar y enriquecer datos de fuentes heterogéneas para alertar a los consumidores aeronáuticos de forma inmediata. La metodología seguida se basa en la ingeniería del software clásica, utilizando el modelo C4 para la documentación arquitectónica. Se propone una solución técnica híbrida basada en microservicios y una arquitectura orientada a eventos (EDA) desplegada sobre infraestructura en la nube (AWS). Además, se ha diseñado un modelo de datos con persistencia políglota. Los eventos georreferenciados se almacenan en PostgreSQL con PostGIS para soportar consultas espaciales, mientras que la identidad y la autorización se gestionan en DynamoDB para acceso de baja latencia. Como resultado, se ha obtenido el diseño detallado de un sistema escalable, resiliente y modular, orientado a procesar alertas con baja latencia, enriquecerlas con contexto aeronáutico y distribuirlas en función de reglas de suscripción. El contrato público adopta GeoJSON para facilitar la representación directa en mapas. Se concluye que la combinación de arquitectura orientada a eventos y modelado geoespacial proporciona una base sólida y extensible para mejorar la conciencia situacional ante turbulencias.","abstract_html":"La turbulencia atmosférica representa uno de los mayores desafíos para la seguridad y eficiencia de la aviación comercial, siendo difícil de predecir con los modelos tradicionales. Este Trabajo de Final de Grado aborda esta problemática mediante el análisis y diseño de "TurbulenceAlert", un sistema distribuido para la detección y notificación de turbulencias en tiempo real, inspirado en iniciativas colaborativas como Turbulence Aware de IATA. El objetivo principal es crear una arquitectura capaz de ingerir, normalizar y enriquecer datos de fuentes heterogéneas para alertar a los consumidores aeronáuticos de forma inmediata. 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This Bachelor's Thesis addresses this issue through the analysis and design of \"TurbulenceAlert\", a distributed system for real-time turbulence detection and notification, inspired by collaborative initiatives such as IATA's Turbulence Aware. The primary objective is to create an architecture capable of ingesting, normalizing, and enriching data from heterogeneous sources to alert aeronautical consumers immediately. The methodology follows classical software engineering principles, utilizing the C4 model for architectural documentation. A hybrid technical solution is proposed, based on microservices and an Event-Driven Architecture (EDA) deployed on cloud infrastructure (AWS). Furthermore, a data model with polyglot persistence has been designed: georeferenced events are stored in PostgreSQL with PostGIS to support spatial queries, while identity and authorization are managed in DynamoDB to ensure low-latency access. As a result, a detailed design was obtained for a scalable, resilient, and modular system, aimed at processing alerts with low latency, enriching them with aeronautical context, and distributing them based on subscription rules. The public contract adopts GeoJSON to facilitate direct mapping representation. 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