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Un nuevo esquema de compresión de datos puede mejorar Google Earth

Investigadores de la E. T. S. de Ingeniería de la Universidad de Valencia han desarrollado un mecanismo compresor que puede llegar a reducir un 30% la descarga de información desde los servidores a los clientes, lo que supone un ahorro económico. Las aplicaciones de visualización geográfica pueden hacer uso de esta nueva arquitectura.

El nuevo sistema ayuda a comprimir los datos de las imágenes / UPV

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.

Ahora, científicos de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de la Universidad de Valencia (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 este tipo de aplicaciones de visualización geográfica.

Los resultados de este trabajo se han publicado en el último número de la revista International Journal of Geographical Information Science.

“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 Ricardo Olanda, responsable de esta investigación.

El esquema mantiene la resolución de las imágenes de Google Earth pero descargando mucha menos información

Por este motivo, la propuesta 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.

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”, agrega el profesor Juan Manuel Orduña

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 Peer-to-Peer (P2P) para el almacenamiento e intercambio de información, de forma similar a cómo se intercambian ficheros en las aplicaciones P2P tipo e-mule o bit-torrent. Las aplicaciones como Google Earth, en cambio, utilizan una arquitectura cliente-servidor.

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), dirigido por Juan Manuel Orduña, fue creado en 2003. 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.

Fuente: UV
Derechos: Creative Commons

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