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Crean una compresión que reduce un 30% la descarga en 'apps' como Google Earth
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un sistema de la universidad de valencia

Crean una compresión que reduce un 30% la descarga en 'apps' como Google Earth

Han ideado un esquema de compresión para reducir la descarga de información desde los servidores a los clientes en aplicaciones de visualización geográfica

Foto: Una muestra de Google Earth
Una muestra de Google Earth

Científicos de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de la Universitat de València (ETSE-UV) han creado un nuevo esquema de compresión de datos que permitiría reducir hasta en un 30% la descarga de información desde los servidores a los clientes en aplicaciones de visualización geográfica como Google Earth. Los resultados de este trabajo se han publicado en el último número de la revista International Journal of Geographical Information Science, según ha informado esta institución académica.

Al respecto, han explicado que las aplicaciones de visualización geográfica como Google Earth almacenan una extensa base de datos con información de terrenos y alturas de todo el mundo. Estos datos se guardan y se transmiten a los usuarios de forma comprimida, para reducir el ancho de banda necesario y no sobrecargar las líneas de conexión.

Ricardo Olanda, responsable de esta investigación, ha aclarado que "nos permiten visualizar diferentes niveles de resolución de las regiones que nos interesan y, para ello, habitualmente tienen que transmitir un conjunto de imágenes diferentes para cada nivel de resolución". Sin embargo, "al realizar este proceso se está enviando información repetida en cada uno de estos niveles", explica

Por este motivo, la propuesta elaborada por investigadores de la ETSE-UV emplea un esquema de compresión que permite la descarga progresiva de la información y, en consecuencia, evita el envío de los datos repetidos, a la vez que reduce el tráfico de información entre los servidores y los clientes en torno a un 30%. Este esquema mantiene la misma resolución de las imágenes que el empleado en Google Earth, pero descargando mucha menos información. Además, el ratio de compresión alcanzado es "similar".

Tecnología 'peer to peer'

En cuanto a otros esquemas similares de compresión de descarga progresiva, "el nuestro soluciona los problemas asociados a la visualización de terrenos, aumentando la calidad visual de las imágenes. Además, también incrementa el ratio de compresión", ha señalado.

Esta investigación se enmarca dentro de un proyecto de desarrollo de un sistema de visualización interactivo de terrenos, parecido a Google Earth, el cual emplea redes P2P (peer-to-peer) para el almacenamiento e intercambio de información, de forma similar a cómo se intercambian ficheros en las aplicaciones P2P tipo Emule o Bit Torrent. Las aplicaciones como Google Earth, en cambio, utilizan una arquitectura cliente-servidor.

placeholder Detalle de la ciudad de Roma en Google Earth

Con esta arquitectura P2P es posible reducir considerablemente el número de servidores de datos necesarios en este tipo de aplicaciones, con el consiguiente ahorro económico, ya que la información se almacena en los propios clientes.

El grupo de Redes y Entornos Virtuales (GREV) de la Universitat de València fue creado en 2003, dirigido por Juan Manuel Orduña, y desde entonces centra su investigación en redes de interconexión de sistemas distribuidos, entornos virtuales distribuidos y en el desarrollo de sistemas multiagente escalables. En los últimos años el grupo ha iniciado colaboraciones interdisciplinares con grupos de investigación en el área de Bioinformática.

Ricardo Olanda Rodríguez obtuvo el doctorado por la Universidad de Valencia en el año 2010. Actualmente es profesor del departamento de informática de la Universidad de Valencia. Desarrolla su investigación en temas relacionados con la transmisión y visualización de información de terrenos, los entornos virtuales distribuidos y las redes P2P.

Científicos de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de la Universitat de València (ETSE-UV) han creado un nuevo esquema de compresión de datos que permitiría reducir hasta en un 30% la descarga de información desde los servidores a los clientes en aplicaciones de visualización geográfica como Google Earth. Los resultados de este trabajo se han publicado en el último número de la revista International Journal of Geographical Information Science, según ha informado esta institución académica.

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