[en] Internet is an ever-growing network. Since the 60s to the present, there has been a growth in the number of services and the bandwidth provided by the ISPs, from 56 kbps to the current 100 Gbps. For ISPs it's of great importance to classify the type of traffic flowing through their networks, whether to perform forensic diagnostics or to improve the QoS offered for their clients. The amount of data generated requires an increasingly complex and expensive software and hardware infrastructure, both in terms of storage and processing of this information. This kind of problem in which standard software and hardware solutions do not provide enough performance to meet the computing need in a reasonable time period have led to the emergence of new solutions that try to mitigate these problems. One of these new solutions is Hadoop, an open-source software developed by Apache that uses the computers in a distributed system to split the amount of data on them, based on the MapReduce programming paradigm. Another possible solution is the use of specialized hardware for massive data computing, specifically the use of GPUs. These devices have a different hardware architecture that gives better performance that CPUs in massive data computing. For this project, it has decided to combine these two solutions, using Hadoop as a tool for storage and distribution of data to be analyzed in different machines in a distributed system, and use on each of them a GPU to accelerate data processing.

[es] Internet es una red en constante crecimiento. Desde sus orígenes en los años 60 hasta la actualidad, se ha observado un crecimiento tanto en el número de servicios ofrecidos como en los anchos de banda proporcionados por los proveedores de servicios de internet, pasando de los 56 kbps de los módems telefónicos a las actuales redes de 100 Gbps. Para los proveedores de servicios es de una gran importancia clasificar el tipo de tráfico que circula por sus redes, ya sea para poder realizar diagnósticos forenses ante un ataque o para mejorar el QoS ofrecido. La ingente cantidad de datos que se generan provocan que sea necesario una cada vez más compleja y costosa infraestructura software y hardware, tanto a nivel de almacenamiento como de procesamiento de esta informacion. Este tipo de problemáticas en las cuales las soluciones software y hardware estándar no proporcionan un rendimiento suficiente como para satisfacer la necesidad de cómputo en periodos de tiempo "razonables" han derivado en la aparición de nuevas soluciones que tratan de mitigar estas problemáticas. Una de estas nuevas soluciones es Hadoop, un software open-source desarrollado por Apache y que se basa en aprovechar todos los equipos de un sistema distribuido para repartir la cantidad de datos a procesar, basándose en el paradigma de programación MapReduce. Otra posible solución es el uso de hardware especializado para la computación masiva de datos, concretamente el uso de GPUs. Estos equipos hardware permiten acelerar el procesamiento de datos debido a sus características frente a las CPUs. Para este Trabajo de Fin de Grado, se ha decidido combinar estas dos soluciones, utilizar Hadoop como herramienta de almacenamiento y distribución de los datos a analizar en las distintas máquinas de un sistema distribuido, y sobre cada uno de los equipos utilizar GPUs para acelerar el procesamiento de los datos.