Proyecto de Fin de Carrera

ViEdge es un sistema distribuido de analítica de vídeo que acelera el procesamiento hasta 4 veces mediante la división inteligente del trabajo entre múltiples dispositivos edge usando una canalización Glance Focus y el algoritmo de particionado Karmarkar Karp. El enfoque combina detección rápida de regiones de interés con análisis detallado paralelo optimizado por capacidad de dispositivo, logrando mayores tasas de procesamiento y reducción de costes.

- Aceleración aproximada 4x, ejemplo 12 segundos frente a 45 segundos en un caso típico; - Rendimiento hasta 10x en throughput, por ejemplo 500 ROIs por minuto frente a 50 ROIs por minuto; - Reducción de coste operativa cercana a 2x mediante autoescalado en Kubernetes; - Soporte para múltiples consultas simultáneas como detección de vehículos, conteo de personas, reconocimiento de marcas y búsquedas por atributos.

1 Usuario abre el portal web en viedge punto com; 2 Sube vídeo ejemplo car_traffic punto mp4; 3 Selecciona tipo de consulta como encontrar vehículos, contar personas con mascarilla o buscar SUV Ford blancos; 4 Pulsar procesar vídeo; 5 Ver barra de progreso con porcentaje; 6 Ver resultados resumidos con número de coincidencias, tiempo de procesamiento y vídeo con cajas delimitadoras; 7 Descargar resultados o procesar otro vídeo.

Fase 1 Recepción de solicitud y registro: frontend sube vídeo y API Gateway enruta a servicio controlador, que guarda el fichero en almacenamiento compartido, genera job id y lo encola para procesamiento; Fase 2 Preprocesado: servicio de preprocesado extrae frames y los guarda en almacenamiento compartido actualizando estado a frames extraídos; Fase 3 Glance etapa rápida: detector ligero recorre todos los frames con un modelo YOLO rápido, genera ROIs con coordenadas y confianza, almacena ROIs y marca estado como glance completado; Fase 4 Análisis de consulta: servicio de consultas analiza complejidad de la petición, estima coste computacional por ROI y actualiza estado; Fase 5 Distribución inteligente: servicio de particionado consulta dispositivos disponibles y aplica Karmarkar Karp para equilibrar carga según capacidad, creando paquetes de trabajo por dispositivo; Fase 6 Focus etapa detallada en paralelo: cada dispositivo recorta regiones de alta resolución y ejecuta modelos detallados para detección de color, marca y tipo, devolviendo coincidencias; Fase 7 Agregación: servicio agregador reúne resultados, genera vídeo de salida con bounding boxes, actualiza estado a completado y almacena resultados finales; Fase 8 Respuesta al usuario: el frontend consulta estado y entrega resultados, métricas de rendimiento y enlace al vídeo procesado.

Problema sin Kubernetes: número fijo de contenedores, sin autoescalado, punto único de fallo, despliegue manual y gestión ineficiente de recursos. Solución con Kubernetes: autoescalado basado en carga permitiendo de 2 a 20 detectores focus, afinidad de nodos GPU para garantizar asignación de recursos 1 GPU 4GB memoria 2 CPU por pod, balanceo dinámico que consulta la API de Kubernetes para descubrir pods y métricas en tiempo real, despliegue multi zona con anti affinity para alta disponibilidad y monitorización continua con auto tuning para mantener SLA y optimizar costes.

- Autoescalado reduce latencias y aumenta capacidad en segundos; - GPU node affinity mejora utilización y consistencia de procesamiento; - Distribución inteligente evita cuellos de botella y hace que todos los dispositivos finalicen en tiempos similares; - Programación prioritaria permite atender consultas críticas con recursos preferentes; - Monitorización y auto tuning ajustan vertical y horizontalmente para mantener rendimiento y coste ideal.

Enfoque tradicional: servidor único procesa vídeo secuencialmente, utilización de recursos subóptima, escalado vertical costoso, tiempos de procesamiento largos. ViEdge: procesamiento distribuido, canalización Glance Focus, estimación de complejidad por consulta y optimización matemática con Karmarkar Karp. Resultados típicos: tiempo de procesamiento 12 a 15 segundos para vídeo de referencia frente a 45-60 segundos; throughput 500 ROIs por minuto frente a 50; utilización 75 a 85 por ciento frente a 40 a 50; escalabilidad horizontal y coste total por hora reducido significativamente.

- Distribución inteligente: asigna trabajo según capacidad real evitando que el más lento marque el ritmo; - Dos etapas Glance Focus: cribado rápido que elimina regiones irrelevantes y análisis pesado solo sobre las regiones prometedoras, reduciendo cómputo innecesario; - Optimización dependiente de la consulta: consultas simples usan modelos ligeros y complejas usan análisis profundo; - Integración con Kubernetes: autoescalado, recuperación automática y balanceo que mantienen SLA y reducen costes.

Ejemplo resumido métricas: tiempo de procesamiento tradicional 45 segundos frente a ViEdge 12 segundos; throughput tradicional 50 ROI por minuto frente a ViEdge 500 ROI por minuto; eficiencia de recursos de 40 por ciento frente a 80 por ciento; coste de infraestructura reducido más del 2x; tiempo de recuperación de fallos reducido de minutos a segundos.

Usuario sube vídeo de 5 minutos, el sistema extrae 300 frames, la etapa Glance detecta 45 ROIs relevantes, el particionador distribuye la carga entre dispositivos auto escalados y en paralelo se ejecuta Focus con resultados agregados en torno a 12 segundos, coste por proceso inferior y experiencia de usuario fluida con enlaces de descarga y reportes.

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