01.cloud computing y bigdata

8/17/2019 01.Cloud Computing y BigData

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CLOUD COMPUTING Y

BIG DATA

Introducción a la

Ingenie ría en Siste ma

Elmer Padilla

Andrea Lizeth Medina

Angie Yaritza Lainez

Martha Marbely Reyes

Carlos Julian Amaya

Cristian Alejandro Rodríguez


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Índice …………………………………………………………………………………………………… .. Pág. 1

Introducción ………………………………………………………………………………………… .. Pág. 2

Objetivos …………………………………………………………………………………………… ..… Pág. 3

Cloud Computing …………………………………………………………………………… ..…… Pág. 4

Tipos de nube ………………………………………………………………………………………… Pág. 5

Ejemplos de CC ……………………………………………………………………………………… . Pág. 8

Big Data …………………………………………………… .…………………………………………… . Pág. 9

Tipos de datos de Big Data …………………...……………….…………………………….. Pág. 10

Conclusión …………………………………………………………………………………………… Pág. 12

Bibliografía ………………………………….……………………………………………………… .. Pág. 13


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La información que a continuación presentaremos tiene como propósito elinformar. Veremos acerca de “¿Qué es “cloud computing” y “Big Data”?, las cosasque se pueden considerar y no cloud computing (CC), servicios, tipos de nube

ventajas y desventajas, mejores opciones para CC y solamente almacenamiento.

En el Big Data podremos saber que es como antes mencionado y a profundidad,

objetivos, ejemplos, las grandes V´s y sus tipos de datos.


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Los objetivos de esta información son:

1) Proveer información que puede entender el usuario fácilmente.

2)

Ofrecer diversas opciones de almacenamiento en la nube.

3) Informar de las mejores opciones de Cloud Computing y Big Data al

usuario.


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La IaaS es un servicio más enfocado en las empresas que trabajan con tecnología,ya que permite desarrollar y ajustar las máquinas virtuales a las necesidades delequipo.

PaaS

(Plataforma como Servicio)

→

La combinación de los servicios IaaS Y Paas sepuede catalogar como: una plataforma como servicio. La integración del softwarecon la infraestructura permite crear una plataforma que puede ser aprovechadapor los clientes para crear soluciones de valor agregado que ahorran costos y usanla más reciente tecnología.

Al integrar el software como servicio así como la infraestructura como servicio, secrea una plataforma que aprovecha los beneficios de las dos modalidades:menores costos, manejo financiero más flexible y eficiente y valor agregado.

Dispone de herramientas para la realización de desarrollos informáticos, cómopara hacer aplicaciones o piezas de software sin la necesidad de instalar oimplantar a nuestros ordenadores estas herramientas. Tiene las ventajas que nohay que adquirir costosas licencias y el proveedor se encarga de mantener lasherramientas en óptimo estado.

SaaS (Software como Servicio) → Cuando las aplicaciones ya están finalizadas yeste servicio consiste en la utilización de los servicios ofrecidos, situados en losservidores del proveedor cloud. Pueden usar un sistema de facturación si el

servicio no es gratuito claro.En el pasado, lo más lógico era comprar un software que permitiera hacer estoeficientemente, instalarlo en sus propios servidores y empezar a trabajar. Ahora,con el SaaS, lo más lógico es dejar que otra empresa especializada en tecnologíahaga la aplicación, la administre y la asegure. Este modelo tiene dos principalesventajas: el costo y el valor estratégico.

Nubes Públicas→ Los usuarios acceden a los servicios de manera compartida sinbuscar exactamente dónde guardar la información pero no significa que seaninseguras. Las nubes públicas tienen las funcionalidades de automatización y deautoservicio de la nube privada, pero funcionan en ambientes multiusuario fuerade las instalaciones.


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Con el aprovechamiento de las ventajas del cómputo en la nube, la nube públicapermite a las organizaciones acceder a las aplicaciones rápidamente, reducir elcosto de la infraestructura de respaldo y aliviar el trabajo del personal limitado deTI para que puedan dedicarse a actividades más importantes. También permite a

los departamentos de TI implementar aplicaciones y escalar ambientes deaplicaciones con rapidez durante períodos de actividad máxima. El resultado esuna mayor agilidad y eficiencia en los negocios. De manera similar, losconsumidores utilizan los servicios de la nube pública para simplificar el uso delsoftware; almacenar, compartir y proteger contenido; así como permitir el accesodesde cualquier dispositivo conectado a la Web.

Beneficios de la nube publica:

El aprovisionamiento de infraestructura y de servicios es simple. Los gastos de capital se pueden convertir en gastos operacionales. Los usuarios de la nube pública pagan solo por lo que utilizan, aunque ahora

esta es una característica común de las implementaciones de nube privada. No se requiere administración alguna de la infraestructura física subyacente.

Nubes Privadas→ Las nubes privadas son un centro de datos completamentevirtualizado con autoservicio y automatización. El autoservicio y la automatización

son las capacidades fundamentales para aumentar la agilidad y diferenciarse deun centro de datos virtualizado.

Entidades corporativas y gubernamentales medianas y grandes implementan unanube privada para alcanzar mayor agilidad comercial, incrementar la eficiencia yadquirir una ventaja competitiva.

Permite a la organización iniciar proyectos con mayor rapidez, aprovecharrápidamente nuevas funcionalidades y oportunidades de ingresos y responderágilmente a los cambios del mercado; y esto hace que la TI deje de ser un centrode costos y se convierta en un partner estratégico.

Beneficios de la nube privada:

Mayor eficiencia: los recursos se virtualizan y se agrupan en pools para garantizarque se utilice la capacidad máxima de su infraestructura física.


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• Mayor agilidad: los recursos de TI se pueden provisionar segúndemanda y devolver al pool de recursos con la misma facilidad.

•

Escalabilidad rápida: asigna instantáneamente recursos de cómputoadicionales para satisfacer las exigencias del negocio en temporadas

de mucha actividad, crecimiento o declive de la empresa.• Menores costos: infraestructura, energía y costos de instalación,

modelo “pago en función del uso”. • Mayor productividad del personal de TI: aprovisionamiento

automatizado a través del portal de autoservicio.• Menos desperdicio de recursos: las herramientas de fijación de precios

y medición transparentes y de cobro retroactivo permiten a losadministradores de TI detectar las áreas dónde se pueden reducir loscostos.

•

Mayor utilización de las inversiones en TI.• Mejor seguridad y protección de los recursos de información.

Nubes Híbridas→ Estas son una combinación de las públicas y privadas. Parte delservicio puede ser público y alguna otra característica puede ser privada.

Beneficios de la nube hibrida

•

Mayor agilidad.• Escalabilidad rápida.• Menores costos.•

Mayor productividad del personal de TI.• Menos desperdicio de recursos.• Mayor utilización de las inversiones en TI.

•

Mejor seguridad y protección de los recursos de información.• Capacidad para ofrecer servicios como intermediador desde orígenes de

nubes públicas en lugar de tener que crearlos, como ocurriría en un modelode nube privada.• Recuperación de la visibilidad de adquisiciones de TI realizadas por giros

comerciales que operan fuera de la visibilidad de la TI empresarial.


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Ejemplos de algunas aplicaciones en la nube son Facebook, YouTube, correoselectrónicos como antes mencionado, netflix.

Ejemplos de proveedores son Windows azure (es una plataforma disponible en lanube diseñada para pagar por consumo, provee facilidad para:

• Escribir aplicaciones•

Alojar aplicaciones• Administrar aplicaciones• Almacenar datos

Otros ejemplos de proveedores Amazon Web Services, una característica es unamejora del servicio de almacenamiento a largo plazo y de bajo costo. SigueInnovándose. Y así entre otros como IBM y Nirvanix que trabajan juntos.

Y si no se necesita de herramientas para aplicaciones y cosas así, se puede contarcon la nube exclusivamente para almacenamiento y algunos servicios buenos paraestos son:

•

MEGA (seguridad y tener mucho espacio disponible gratuito)• ADrive (considerado un servicio bastante completo)

• SurDoc (más espacio gratuito que MEGA y opción de aumentarse y altaseguridad)

• Dropbox (2gb gratuitos y se puede disponer de él de cualquierdispositivo)

• Ubuntu One (reproducción de música desde cualquier ubicación Y demás

características pagadas).


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Denominamos Big Data a la gestión y análisis de enormes cantidades de datos(estructurados, no estructurados y semi estructurados) que tomaría demasiadotiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis.De tal manera que, el concepto de Big Data aplica para toda aquella informaciónque no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientastradicionales.

Los seres humanos estamos creando y almacenando información constantementey cada vez más en cantidades astronómicas. Se podría decir que si todos los bits ybytes de datos del último año fueran guardados en CD's, se generaría una grantorre desde la Tierra hasta la Luna y de regreso. Pero no solamente somos los sereshumanos quienes contribuimos a este crecimiento enorme de información, existetambién la comunicación denominada máquina a máquina (M2M machine-to-machine) cuyo valor en la creación de grandes cantidades de datos también esmuy importante.

Esta contribución a la acumulación masiva de datos la podemos encontrar endiversas industrias, las compañías mantienen grandes cantidades de datostransaccionales, reuniendo información acerca de sus clientes, proveedores,

operaciones, etc., de la misma manera sucede con el sector público. En muchospaíses se administran enormes bases de datos que contienen datos de censo depoblación, registros médicos, impuestos, etc., y si a todo esto le añadimostransacciones financieras realizadas en línea o por dispositivos móviles, análisis deredes sociales (en Twitter son cerca de 12 Terabytes de tweets creados diariamentey Facebook almacena alrededor de 100 Peta bytes de fotos y videos), ubicacióngeográfica mediante coordenadas GPS, en otras palabras, todas aquellasactividades que la mayoría de nosotros realizamos varias veces al día con nuestros

"Smartphones", estamos hablando de que se generan alrededor de 2.5 quintillonesde bytes diariamente en el mundo.

El objetivo de Big Data, al igual que los sistemas analíticos convencionales, esconvertir el Dato en información que facilita la toma de decisiones, incluso entiempo real.


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Es una oportunidad de negocio. Las empresas ya están utilizando Big Data paraentender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a losproductos y/o servicios vendidos. Esto adquiere especial relevancia ya que permiteadecuar la forma en la que interactúa la empresa con sus clientes y en cómo les

prestan servicio.

Las grandes “Vs” del Big Data que la diferencian de aplicaciones analíticas son:

Volumen→ Hablamos de Big Data cuando los volúmenes superan lacapacidad del software habitual para ser manejados y gestionados.

Variedad→ En el concepto de variedad nos referimos a la inclusión de otros

tipos de fuentes de datos diferentes a las que se utilizan de forma tradicional.

Velocidad→ Por último, el concepto de velocidad se refiere a la rapidez conque los datos se reciben, se procesan y se toman decisiones a partir de ellos.

Veracidad→ confianza de los datos, extraer datos de calidad eliminado laimprevisibilidad inherente de algunos, como el tiempo, la economía etc, para,

de esta forma, llegar a una correcta toma de decisiones.

Valor de Dato→ saber que datos son los que se deben analizar, esfundamental. Tanto que ya se empieza a hablar del científico de datos, unprofesional con perfil científico, tecnológico...y visión de negocio.

Tipos de datos de BIG DATA.

1.- Web and Social Media→ Incluye contenido web e información que es obtenidade las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, blogs, etc.

2.- Machine-to-Machine (M2M) → M2M se refiere a las tecnologías que permiten

conectarse a otros dispositivos. M2M utiliza dispositivos como sensores omedidores que capturan algún evento en particular (velocidad, temperatura,


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presión, variables meteorológicas, variables químicas como la salinidad, etc.) loscuales transmiten a través de redes alámbricas, inalámbricas o híbridas a otrasaplicaciones que traducen estos eventos en información significativa.

3.- Big Transaction Data→ Incluye registros de facturación, en telecomunicacionesregistros detallados de las llamadas (CDR), etc. Estos datos transaccionales estándisponibles en formatos tanto semiestructurados como no estructurados.

4.- Biometrics→ Información biométrica en la que se incluye huellas digitales,escaneo de la retina, reconocimiento facial, genética, etc. En el área de seguridade inteligencia, los datos biométricos han sido información importante para lasagencias de investigación.

5.- Human Generated→ Las personas generamos diversas cantidades de datos

como la información que guarda un call center al establecer una llamadatelefónica, notas de voz, correos electrónicos, documentos electrónicos, estudiosmédicos, etc.


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En conclusión el cloud computing y big data van de la mano porque ambos tienenrelación en manejo de grandes cantidades de datos, sea para almacenar comocloud computing o en administrar como lo hace el big data, debido a la velocidaddel análisis. Estas dos son muy confiables y confidenciales.


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http://blogthinkbig.com/almacenamiento-en-la-nube/

http://www.muycanal.com/2011/07/25/las-10-mejores-aplicaciones-de-almacenamiento-en-la-nube

http://www.ticbeat.com/cloud/que-es-cloud-computing-definicion-concepto-para-neofitos/

https://www.youtube.com/watch?v=sPgkjtr5UOY

https://www.youtube.com/watch?v=zQhwJ29g69g

http://www.eleconomista.es/tecnologia/noticias/5578707/02/14/La-moda-del-Big-Data-En-que-consiste-en-realidad.html

http://mexico.emc.com/corporate/glossary/private-cloud.htm

http://www.enter.co/guias/tecnoguias-para-empresas/saas-iaas-y-paas-que-son-como-usarlos-y-para-que/

https://www.ibm.com/developerworks/ssa/local/im/que-es-big-data/
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