This topic explores the implementation of microservices architecture in Python and focuses on the process of breaking down monolithic applications into modular services. The thesis aims to evaluate the effectiveness of this approach and provide recommendations for developers and organizations.
This thesis could focus on evaluating how well Consul performs in a microservices architecture, compared to other service discovery and configuration management tools.
This B.Sc thesis explores the use of Python for building microservices-based applications, examining design principles, development frameworks, and best practices.
This Bachelor's thesis focuses on the design and implementation of an autonomous mobile robot system using the Robot Operating System 2 (ROS2).
This thesis is about creating a highly scalable and resilient IoT infrastructure using multiple Raspberry Pi servers. By connecting InfluxDB, MQTT, Grafana, Node-RED, and Docker, this thesis shows how to collect, store, analyze, and visualize data from multiple IoT devices across your network. This setup can be easily expanded to accommodate additional devices and servers, making it ideal for large-scale IoT deployments.
Ez a témakör a mikroszolgáltatási architektúra Pythonban való megvalósítását kutatja, és a monolitikus alkalmazások moduláris szolgáltatásokra bontásának folyamatára összpontosít. A dolgozat célja ennek a megközelítésnek a hatékonyságának értékelése, valamint ajánlások megfogalmazása a fejlesztők és szervezetek számára.
Ez a dolgozat annak értékelésére összpontosíthat, hogy a Consul milyen jól teljesít egy mikroszolgáltatási architektúrában, összehasonlítva más szolgáltatásfelderítési és konfigurációkezelési eszközökkel.
Ez a B.Sc szakdolgozat a Python használatát vizsgálja mikroszolgáltatás-alapú alkalmazások építésére, megvizsgálja a tervezési elveket, a fejlesztési keretrendszereket és a legjobb gyakorlatokat.
Jelen Bachelor diplomamunka egy autonóm mobil robotrendszer tervezésére és megvalósítására összpontosít Robot Operating System 2 (ROS2) segítségével.
Ez a dolgozat egy rendkívül méretezhető és rugalmas IoT infrastruktúra létrehozásáról szól több Raspberry Pi szerver használatával. Az InfluxDB, az MQTT, a Grafana, a Node-RED és a Docker összekapcsolásával ez a dolgozat bemutatja, hogyan lehet adatokat gyűjteni, tárolni, elemezni és megjeleníteni több IoT-eszközről a hálózaton. Ez a beállítás könnyen bővíthető további eszközök és szerverek befogadására, így ideális nagyszabású IoT-telepítésekhez.