\chapter{Zárszó} \section{Összefoglalás} Dolgozatunkban egy olyan mikroszolgáltatásokra épülő felhő-natív megoldást mutattunk be, amely képes seregélyek hangjának felismerésére és a madarak automatizált elriasztására. Megmutattuk, hogy a rendszer teljesítménye szempontjából kritikus komponensek jól skálázódnak. A tervezési és megvalósítás mérnöki folyamata egy, a DevOps szemléletbe illő, általunk kidolgozott módszert követett. \section{További kutatási irányok} Az elkövetkező időszakban szándékunkban áll megtervezni és implementálni az előző fejezetben javasolt módosításokat, valamint azok hatékonyságának értékelését is el szeretnénk végezni. Úgy gondoljuk, hogy a rendszerben számos további lehetőség rejlik, amit érdemes lenne kiaknázni, ezért további funkciókkal szeretnénk bővíteni mind az IoT eszközön futó szoftvert, mind a felhő-natív rendszert. Egy elemzés alatt levő bővítési irány további szenzor adat integrálása, például időjárási adatok alapján javítani a seregélyek detekciójának pontosságát. \section{Köszönetnyilvánítás} K\"osz\"onjük a konzulenseinknek a seg\'itők\'esz hozz\'a\'all\'as\'at \'es \'utmutat\'as\'at Dr. Maliosz Markosznak és Dr. Simon Csabának. K\"osz\"onjük sz\"uleinknek \'es a bar\'atainknak a t\'amogat\'ast. A dolgozatban ismertetett eredmények a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Balatonfüredi Hallgatói Kutatócsoport szakmai közössége keretében jöttek létre a régió gazdasági fejlődésének elősegítése érdekében. Az eredmények létrehozása során figyelembe vettük a balatonfüredi központú Rendszertudományi Innovációs Klaszter által megfogalmazott célkitűzéseket, valamint a párhuzamosan megvalósuló EFOP 4.2.1-16-2017-00021 pályázat támogatásával elnyert „BME Balatonfüredi Tudáscentrum” térségfejlesztési terveit. A kutatás az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával valósult meg (EFOP-3.6.2-16-2017-00013, Innovatív Informatikai és Infokommunikációs Megoldásokat Megalapozó Tematikus Kutatási Együttműködések).