\pagenumbering{roman}
\setcounter{page}{1}

\selecthungarian

%----------------------------------------------------------------------------
% Abstract in Hungarian
%----------------------------------------------------------------------------
\chapter*{Kivonat}\addcontentsline{toc}{chapter}{Kivonat}

Napjainkban a mezőgazdaságban egyre elterjedtebbek a dolgok internetére (Internet of Things – IoT) épülő megoldások, ezek viszont nagy mennyiségű adatot generálnak, amelyek feldolgozása tradicionális rendszerekkel nehézkes. Erre a problémára tud megoldást nyújtani egy jól skálázódó felhő-natív adatfeldolgozó és elemző rendszer, amelynek tervezése és megvalósítása több kihívást is rejt magában.
Kártevő madarak hang alapján történő gyors és automatikus azonosítása fontos feladat, ugyanis például a seregélyek akár több tízmillió forint kárt is képesek okozni egy nagyobb szőlőbirtoknak. Dolgozatunkban seregélyek hang alapján történő azonosítása és riasztása a kitűzött cél, ezzel segítve a szőlősgazdákat.
Az ilyen rendszerek esetében fontos elvárás a közel valós idejű reakció, különben nem képes hatékonyan támogatni a megfigyelni vagy felügyelni kívánt folyamatokat. Ezért a rendszer komponenseinek telepítése és elhelyezése során biztosítani kell, hogy egy adatpont átfutási ideje és az egyes komponensek válaszideje is bizonyos keretek között maradjon. A rendszer tervezése során további lehetőségeket vetnek fel az az edge cloud megoldások.
Dolgozatunk keretein belül egy ilyen rendszer tervezését és fejlesztését mutatjuk be. Ehhez elkészítettem a rendszer architektúrájának tervét, a komponensek közötti interfészeket. A rendszer kidolgozása során számos általános problémát megoldó komponens készült el, valamint több, a seregélyek hangját felismerő elemet is felhasználtam. Ezen az elkészült rendszeren méréseket végeztünk, hogy annak változó méretű és jellegű terhelés alatti működését felmérjük. Az elvégzett méréseket és azok eredményeinek analízisét automatizáljuk, felgyorsítva ezek értelmezését. 
A tervezés és fejlesztés során cél kizárólag nyílt forráskódú és szabadon elérhető komponensek, valamint szolgáltatófüggetlen Kubernetes technológiák használata. Így a rendszer felhő szolgáltatók között gyorsan és könnyedén hordozható marad, de komolyabb nehézségek nélkül telepíthető saját Kubernetes fürtbe is.

\vfill
\selectenglish


%----------------------------------------------------------------------------
% Abstract in English
%----------------------------------------------------------------------------
\chapter*{Abstract}\addcontentsline{toc}{chapter}{Abstract}

Nowadays many smart agricultural solutions leverage the novel mechanisms of Internet of Things (IoT), which in turn generate large volume of data that cannot be processed efficiently with legacy data processing methods. This shortcoming can be successfully addressed by cloud native data processing and analytics systems, but due to their complexity, the design and deployment of such systems pose their own challenges.
Fast and automatic recognition of pest birds is important as they can cause great financial harm to larger vineyards. In our work we focused on the detection and deterrence of Sturnus Vulgaris, one such pest bird.
The IoT systems we discuss require tight, near instant response times, otherwise they cannot efficiently support the processes they are supposed to monitor or control. To ensure this, during installation and scheduling of each component the round-trip time of datapoints and the response time of each component must be kept within certain limits. When planning such systems edge cloud solutions give developers tools to achieve this. As a part of our paper we discuss the design and development of such systems. To do this we designed and developed such a system from the ground up and measured its behaviour under loads of varying size and nature. We automated these measurements and their analysis to speed up further research.
During design and development, we had a goal to exclusively use free and open source components as well as a provider-independent Kubernetes distribution. By doing this our system can be moved between cloud providers with relative ease and it may also be deployed to a self-hosted Kubernetes cluster quite easily.

\vfill
\selectthesislanguage

\clearpage
\newcounter{romanPage}
\setcounter{romanPage}{\value{page}}
\stepcounter{romanPage}
