Cloud y Edge computing
El Cloud y Edge computing hacen parte de las tecnologías mediante las cuales es recolectada y analizada diversa información por las emrpesas.,
facultad de informática · ciencia de datos
lun. 02 de ago. 2021
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En este artículo se dará un breve repaso de dos tecnologías de computación en la nube; por un lado, habilitan nuevos modelos hacia la organización, donde los recursos computacionales se adaptan a las necesidades en cada momento de la organización. Por otro lado, acercan los recursos computacionales hacia los usuarios de los mismos para ser capaces de ‘responder’ a las necesidades en tiempo real. Esto se refiere a Cloud Computing y Edge Computing.

Hoy en día, la ventaja competitiva depende de cómo las organizaciones pueden transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento y valor para el negocio. Pueden obtener información sobre el comportamiento de los usuarios, oportunidades de mercado, tendencias empresariales, o amenazas de seguridad, entre otros. A medida que las empresas toman en consideración el uso de plataformas analíticas de datos para proyectos, es importante no perder de vista ciertos detalles.

En particular, al desarrollar una estrategia global, se deben considerar las capacidades para cargar, almacenar y gestionar grandes volúmenes de datos. Esto para posteriormente ejecutar y escalar consultas analíticas que permitan encontrar determinados patrones de comportamiento.

Producción de la información

La capacidad actual para producir información (datos) ha crecido exponencialmente respecto a años anteriores. La enorme cantidad de datos a disposición hace necesario el desarrollo de herramientas. Estas deben permitir el procesado y análisis de los mismos, para identificar y extraer la información relevante. La cuarta Revolución Industrial, denominada “Industria 4.0” se fundamenta en el uso de los grandes volúmenes de datos. Estos son obtenidos a través de los sistemas ciberfísicos (CPS) y el Internet de las cosas (IoT); esto para conseguir una industria de factorías inteligentes en las que las máquinas y los distintos recursos se comunican como en una red social.

El principal objetivo del uso de Big Data en la industria es conseguir procesos industriales libres de defectos, ágiles, flexibles y a un coste eficiente. McKinsey sugiere que la cuarta Revolución Industrial conseguirá descensos del 50 % del coste de fabricación y ensamblaje de productos a través del uso de Big Data. Para dar sentido al término Big Data, es necesario incorporar dos términos más:

  • Big Data Analytics: ciencia de examinar datos en bruto con el propósito de sacar conclusiones sobre esa información. Implica aplicar un proceso algorítmico o mecánico para obtener conocimiento. Por ejemplo, aplicar un proceso para buscar correlaciones significativas entre varias series de datos.
  • Cloud Computing: modelo para permitir el acceso conveniente y bajo demanda a un conjunto compartido de recursos computacionales configurables; por ejemplo, redes, servidores, almacenamiento, aplicaciones y servicios. Se pueden aprovisionar y liberar rápidamente con un esfuerzo mínimo de gestión o una interacción entre el proveedor de servicios.

Cloud computing

El término cloud computing hace referencia a una tecnología que integra diferentes ideas, tan diversas como el almacenamiento de información. Además de las comunicaciones entre ordenadores, la provisión de servicios o las metodologías de desarrollo de aplicaciones. Todo ello bajo el mismo concepto: “todo ocurre en la nube”. El cloud computing tiene diversas formas de despliegue y cada una de ellas ofrece diferentes ventajas a los usuarios que migran sus aplicaciones hacia la nube.

  • Nube privada: en este caso, la infraestructura de la nube es operada únicamente para una organización, aunque podría ser administrada por la organización o un tercero.
  • Nube comunitaria: la infraestructura de la nube es compartida por varias organizaciones o comunidad específica que tienen objetivos comunes y compartidos. Al igual que las nubes privadas pueden ser administradas por las organizaciones o por un tercero.
  • Nube pública: la infraestructura de la nube se pone a disposición del público en general o de un gran grupo industrial. Es propiedad de una organización que vende servicios en la nube.
  • Nube híbrida: la infraestructura de la nube es una composición de dos o más nubes (privadas, comunitarias o públicas) que siguen siendo entidades únicas, pero están unidas entre sí por una tecnología normalizada o propietaria que permite la portabilidad de datos y aplicaciones (por ejemplo, cloud bursting para balanceadores de carga entre distintas nubes).

Categorías del servicio

En la práctica, los proveedores de servicios de la nube tienden a ofrecer servicios que pueden ser agrupados en tres categorías:

Software como Servicio (SaaS)

Los sistemas SaaS ofrecen al usuario la capacidad de utilizar las aplicaciones del proveedor que se ejecutan en una infraestructura en la nube. Un ejemplo tradicional de este tipo de aplicaciones son los gestores de correo electrónico, como Gmail, o aplicaciones más modernas, como Dropbox, Evernote, etc. Las aplicaciones en la “nube” son accesibles por varios dispositivos del cliente a través de una interfaz sencilla, como puede ser un navegador web. El usuario del servicio no gestiona o controla la infraestructura subyacente del servicio, que incluye la red de comunicaciones, los servidores, los sistemas operativos y el almacenamiento.

Plataforma como Servicio (PaaS)

Los servicios PaaS ofrecen a los usuarios la capacidad de desplegar en la infraestructura de nube aplicaciones adquiridas o creadas por ellos mismos. El usuario no gestiona ni controla la infraestructura de la nube, incluyendo la red, los servidores, los sistemas operativos o el almacenamiento, pero tiene control sobre las aplicaciones desplegadas y, posiblemente, sobre las configuraciones del entorno de hospedaje de aplicaciones. Existen múltiples proveedores de servicios PaaS, no obstante, los principales son Amazon a través de Amazon Web Service, Microsoft con su servicio Azure o Google con Google apps.

Infraestructura como servicio (IaaS)

En el caso de los sistemas IaaS, el principal aporte es dotar al usuario de la capacidad de procesamiento, almacenamiento, redes y otros recursos de computación fundamentales donde se pueda desplegar y ejecutar cualquier software, pudiendo incluir sistemas operativos y aplicaciones. El usuario no gestiona ni controla la infraestructura de la nube, pero sí tiene control sobre el sistema operativo, el almacenamiento, las aplicaciones implementadas y, posiblemente, el control limitado de determinados componentes de red (por ejemplo, firewalls de host).

IaaS es un modelo de Cloud Computing que permite utilizar recursos informáticos y el hardware de un proveedor en forma de servicio. Con ello, IaaS permite que los clientes puedan comprar recursos hardware (servidores, sistemas de almacenamiento, conmutadores, routers, etc.) como si se tratara de servicios totalmente externalizados. Con este modelo se pueden ampliar o reducir los recursos informáticos físicos de una empresa, en un periodo de tiempo muy breve.

Características de la nube

Existen varias características de la computación en la nube, y según el autor o la fuente, pueden variar. Por ejemplo la NIST, especifica que existen características esenciales de una nube:

  • Autoservicio bajo demanda: un consumidor puede aprovisionar por sus propios medios, capacidades informáticas como cómputo, almacenamiento y redes, en forma automática, sin requerir la interacción humana del proveedor de servicios.
  • Acceso amplio y ubicuo a toda la red: todas las capacidades están disponibles a través de la red y se accede a ellas a través de mecanismos estándares y plataformas heterogéneas, como, por ejemplo: teléfonos móviles, tabletas, computadoras portátiles y estaciones de trabajo.
  • Ubicación transparente y agrupación de recursos: los recursos informáticos del proveedor de servicios se agrupan para brindar servicio a múltiples consumidores, con diferentes recursos físicos virtualizados que se asignan y reasignan dinámicamente de acuerdo con la demanda.

La big data en la actualidad

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