Estudo comparativo de tecnologias para o desenvolvimento de API's de geolocalização
| Autor(a) principal: | |
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| Data de Publicação: | 2025 |
| Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
| Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36290 |
Resumo: | This paper presents a comparative study of different back-end technologies for the development of geolocation APIs, focusing on performance, usability, and support for handling geospatial data. The rationale for this research is based on the growing need for systems to handle large volumes of georeferenced data. The study aimed to evaluate specialized libraries and frameworks, analyze the performance of APIs developed in Java, JavaScript, and Python, and conduct comparative tests to identify the advantages and limitations of each technology. The methodology involved the implementation of three APIs following the REST architecture, conducting performance and stress tests, and analyzing integration with the front-end. The research contributes to the field of API development and geospatial data handling by providing a comparative foundation for future implementations and technological improvements. Future studies may expand on this analysis by exploring new technologies and approaches for performance optimization. |
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Estudo comparativo de tecnologias para o desenvolvimento de API's de geolocalizaçãoComparative study of technologies for the development of geolocation API'sJava (Linguagem de programação de computador)Python (Linguagem de programação de computador)Dados geoespaciaisJavaScript (Linguagem de programação de computador)Java (Computer program language)Python (Computer program language)Geospatial dataJavaScript (Computer program language)CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOThis paper presents a comparative study of different back-end technologies for the development of geolocation APIs, focusing on performance, usability, and support for handling geospatial data. The rationale for this research is based on the growing need for systems to handle large volumes of georeferenced data. The study aimed to evaluate specialized libraries and frameworks, analyze the performance of APIs developed in Java, JavaScript, and Python, and conduct comparative tests to identify the advantages and limitations of each technology. The methodology involved the implementation of three APIs following the REST architecture, conducting performance and stress tests, and analyzing integration with the front-end. The research contributes to the field of API development and geospatial data handling by providing a comparative foundation for future implementations and technological improvements. Future studies may expand on this analysis by exploring new technologies and approaches for performance optimization.Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre diferentes tecnologias de back-end para o desenvolvimento de API’s de geolocalização, com foco em desempenho, usabilidade e suporte ao tratamento de dados geoespaciais. A justificativa para esta pesquisa baseia-se na necessidade crescente de sistemas para manipulação de grandes volumes de dados georreferenciados. O estudo teve como objetivo avaliar bibliotecas e frameworks especializados, analisar o desempenho de API’s desenvolvidas em Java, JavaScript e Python, e realizar testes comparativos para identificar vantagens e limitações de cada tecnologia. A metodologia envolveu a implementação de três API’s seguindo a arquitetura REST, a execução de testes de desempenho e estresse, e a análise da integração com o front-end. A pesquisa contribui para a área de desenvolvimento de API’s e tratamento de dados geoespaciais, fornecendo uma base comparativa para futuras implementações e aprimoramentos tecnológicos. Estudos futuros podem expandir essa análise, explorando novas tecnologias e abordagens para otimização de desempenho.Universidade Tecnológica Federal do ParanáSanta HelenaBrasilCiência da ComputaçãoUTFPRConti, GiuvaneConti, GiuvaneFrancisco, Dacio Fernando MachadoRocha, Davi MarcondesLuft, Gustavo Alberto2025-03-28T23:42:39Z2025-03-28T23:42:39Z2025-02-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfLUFT, Gustavo Alberto. Estudo comparativo de tecnologias para o desenvolvimento de API's de geolocalização. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Santa Helena, 2025.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36290porhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPR2025-03-29T06:05:46Zoai:repositorio.utfpr.edu.br:1/36290Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestriut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.bropendoar:2025-03-29T06:05:46Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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This paper presents a comparative study of different back-end technologies for the development of geolocation APIs, focusing on performance, usability, and support for handling geospatial data. The rationale for this research is based on the growing need for systems to handle large volumes of georeferenced data. The study aimed to evaluate specialized libraries and frameworks, analyze the performance of APIs developed in Java, JavaScript, and Python, and conduct comparative tests to identify the advantages and limitations of each technology. The methodology involved the implementation of three APIs following the REST architecture, conducting performance and stress tests, and analyzing integration with the front-end. The research contributes to the field of API development and geospatial data handling by providing a comparative foundation for future implementations and technological improvements. Future studies may expand on this analysis by exploring new technologies and approaches for performance optimization. |
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