![En el presente artículose abordauna de las áreastecnológicasde crecimientoe inversiónmás
acusada y con perspectivasde mercadomásimportantesdenominadacloudcomputing(o
simplementenube).Posibilitael outsourcingde lacomputaciónyserviciossinexternalizarsu
control y se basa en utilizarunmodelode pagoporuso,con acceso Weba Internetconbanda
ancha. La industriadel cloudcomputingrepresentaungran ecosistemaconmuchosmodelos,
fabricantesynichosde mercado.Actualmente se percibecomolanecesidadmásurgente del
paradigmaenevolucióncloudcomputinglaproteccióndesde susdosperspectivasde su
seguridadyprivacidad.Losproveedoresde infraestructurascomocentrosde
supercomputación,grandesempresasde telecomunicacionesyempresasde hostingdisponen
de las tecnologías,herramientasymodelosde gestiónparaoptimizarlaasignaciónde sus
recursosofreciendonuevasoportunidadesde negocioenlosmercadosemergentesdel cloud
computing.Ejemplosde proveedoresde servicioscloudcomputingsonGoogle AppsEngine,
AmazonWebServices(EC2-ElasticCompute Cloud,S3-SimpleStorage Service),GoGrid,
FlexiScale,MicrosoftWindows-Azure,etc.Laprotecciónesel temacapital que exige una
soluciónurgente,evitemosunaexplosiónde incidentescomolosde AmazonS3,FlexiScale,
gmail, etc. (Bertolín,2010)
NubesPrivadas
En la actualidad,el modeloparaproporcionarserviciosbasadosenalojarcadaaplicaciónenun
servidorfísiconoesel modeloóptimo,yaque losavancestecnológicostantoenhardware
como ensoftware hacenque se produzcaun desaprovechamientode losrecursosofrecidos.
Por este motivo,este trabajopresentaunnuevomodelobasadoenunclústerde servidores
con sistemade ficherosdistribuidoenredyvirtualizaciónde sistemasoperativosque mejora
la utilizaciónde losrecursosdisponibles.Estanuevaarquitecturaofrece unanube privadaque
simplificalagestiónde losserviciosyaportauna disminucióndelcoste de mantenimiento,
ademásde añadirflexibilidad,dinamismoyescalabilidadal sistema.[-] (Arbos,2010)
Nube Publica
Este documento,pretende mostrarque lastecnologíasde informaciónycomunicación(TIC)no
sólopuedenmejorarlaproductividadylaeficienciade losprocesosde lasorganizaciones,sino
que tambiénesposible que,enunrol más estratégico,contribuyanaun d esarrollosostenible
enla ejecuciónde losplanesyprogramaspúblicos.El documentotratadel impactode las
tecnologíasde informaciónenlosprocesosde planificacióny gestiónpúblicacomouna
contribuciónadisponerde unmejorgobiernoque endefinitivavaapermitirel desarrollo
sosteniblede lospaíses.Se incluyenaspectosestratégicosasociadosalastecnologíasde
informaciónya la gobernanzacomounelementoclave parafacilitarlaintegraciónde los
diversosactoresde lasostenibilidad.Se presentantambiénalgunastecnologíasespecíficasde
apoyoa losprocesosde planificación.Enlaprimeraparte de este documento,se hace un
análisisde loque debe seruna estrategiatecnológicasostenible,aspectofundamental para
establecerdirectricesclarasenestosámbitosenel largoplazo.Complementandoloanterior,
incluye elementosde unanuevaarquitecturaparalasTIC y losconceptosde gobernanzaque
resultanfundamentalesparafacilitarlaintegraciónde losdiversosactoresytecnologíasque
debenactuaren formacoherente.Adicionalmente,se danalgunosejemplosde herramientas
tecnológicasapropiadasparalaplanificaciónendosde susfuncionesbásicascomo sonla
prospectivaylaevaluación.Enlasegundaparte,el documentose focalizaenlasbuenas
prácticas asociadasa lasTIC internacionalmenteaceptadasconsiderandolasnuevas
tendenciashaciael desarrollosostenible e inclusivo (Naser,2012)](https://image.slidesharecdn.com/williamcloudcomputing-160531205424/85/William-cloud-computing-2-320.jpg)
William cloud computing
- 1. UniversidadTécnica de Ambato Nombre:WilliamPérez Nivel:2do“A” Sistemas Fecha:31/05/2016 Tema:CLOUD COMPUTING AND BIG DATA CLOUD COMPUTING AND BIG DATA La computaciónennube esunapoderosatecnologíaparallevara cabo a escalamasivay la computacióncompleja.Eliminalanecesidadde mantenerhardware costosode computación, el espaciodedicado,yel software.se haobservadouncrecimientomasivoenlaescalade datoso grandesvolúmenesde datosgeneradosatravésde la computaciónennube. Dirigiéndose alosgrandesdatosesuna tarea difícil yllevamuchotiempoexigiendoque requiere unagraninfraestructuracomputacional paraasegurarel éxitode procesamientoy análisisde datos.El ascensode grandesvolúmenesde datosenlanube se revisaeneste estudio.Ladefinición,característicasyclasificaciónde grandesvolúmenesde datos,juntocon algunosdebatessobre lacomputaciónennube se introducen.Tambiénse discutelarelación entre lasgrandesde datos y computaciónenlanube,sistemasgrandesde almacenamientode datos,y la tecnologíaHadoop.Porotra parte,los retosde investigaciónsoninvestigados,con el focoen la escalabilidad,disponibilidad,integridadde losdatos,transformaciónde datos, calidadde datos,la heterogeneidadde datos,privacidad,aspectoslegalesyreglamentarios,y la gobernabilidad.Porúltimo,se resumenlostemasde investigaciónabiertasque requieren esfuerzosde investigaciónconsiderables (Hashema,2015) CLOUD COMPUTING CloudComputingestáaumentandorápidamente,consuscentrosde datoscrece a unritmo sin precedentes.Sinembargo,estohavenidoconpreocupacionessobre laprivacidad,laeficiencia a expensasde lacapacidadde recuperaciónyla sostenibilidaddel medioambiente,debidoala dependenciade losproveedoresde lanube,comoGoogle,AmazonyMicrosoft.Nuestra respuestaesunmodeloalternativoparalaconceptualizaciónde lanube,que proporcionaun paradigmade las nubesenlacomunidad,lautilizaciónde losordenadorespersonalesenred para la liberacióndel modelode proveedorcentralizado.ComunidadCloudComputing(C3) incorporauna arquitecturaalternativa,creadaporel peinadode lanube conlosparadigmas de computaciónGrid,principiosde losecosistemasdigitales,ylasostenibilidadde Green Computing,sindejarde serfiel alavisiónoriginal de Internet.Estécnicamentemásdifícil que el CloudComputing,tenerque lidiarconlosproblemasde computacióndistribuida,incluyendo nodosheterogéneos,variandolacalidaddel servicio,ylasrestriccionesde seguridad adicionales.Sinembargo,estosnosonproblemasinsuperables,yconlanecesidad de mantenerel control sobre nuestrasvidasdigitalesylasposiblesconsecuenciasambientales,es un retoque debemosperseguir. (AlexandrosMarinos,2014) MODELOS DE CLOUD
- 2. En el presente artículose abordauna de las áreastecnológicasde crecimientoe inversiónmás acusada y con perspectivasde mercadomásimportantesdenominadacloudcomputing(o simplementenube).Posibilitael outsourcingde lacomputaciónyserviciossinexternalizarsu control y se basa en utilizarunmodelode pagoporuso,con acceso Weba Internetconbanda ancha. La industriadel cloudcomputingrepresentaungran ecosistemaconmuchosmodelos, fabricantesynichosde mercado.Actualmente se percibecomolanecesidadmásurgente del paradigmaenevolucióncloudcomputinglaproteccióndesde susdosperspectivasde su seguridadyprivacidad.Losproveedoresde infraestructurascomocentrosde supercomputación,grandesempresasde telecomunicacionesyempresasde hostingdisponen de las tecnologías,herramientasymodelosde gestiónparaoptimizarlaasignaciónde sus recursosofreciendonuevasoportunidadesde negocioenlosmercadosemergentesdel cloud computing.Ejemplosde proveedoresde servicioscloudcomputingsonGoogle AppsEngine, AmazonWebServices(EC2-ElasticCompute Cloud,S3-SimpleStorage Service),GoGrid, FlexiScale,MicrosoftWindows-Azure,etc.Laprotecciónesel temacapital que exige una soluciónurgente,evitemosunaexplosiónde incidentescomolosde AmazonS3,FlexiScale, gmail, etc. (Bertolín,2010) NubesPrivadas En la actualidad,el modeloparaproporcionarserviciosbasadosenalojarcadaaplicaciónenun servidorfísiconoesel modeloóptimo,yaque losavancestecnológicostantoenhardware como ensoftware hacenque se produzcaun desaprovechamientode losrecursosofrecidos. Por este motivo,este trabajopresentaunnuevomodelobasadoenunclústerde servidores con sistemade ficherosdistribuidoenredyvirtualizaciónde sistemasoperativosque mejora la utilizaciónde losrecursosdisponibles.Estanuevaarquitecturaofrece unanube privadaque simplificalagestiónde losserviciosyaportauna disminucióndelcoste de mantenimiento, ademásde añadirflexibilidad,dinamismoyescalabilidadal sistema.[-] (Arbos,2010) Nube Publica Este documento,pretende mostrarque lastecnologíasde informaciónycomunicación(TIC)no sólopuedenmejorarlaproductividadylaeficienciade losprocesosde lasorganizaciones,sino que tambiénesposible que,enunrol más estratégico,contribuyanaun d esarrollosostenible enla ejecuciónde losplanesyprogramaspúblicos.El documentotratadel impactode las tecnologíasde informaciónenlosprocesosde planificacióny gestiónpúblicacomouna contribuciónadisponerde unmejorgobiernoque endefinitivavaapermitirel desarrollo sosteniblede lospaíses.Se incluyenaspectosestratégicosasociadosalastecnologíasde informaciónya la gobernanzacomounelementoclave parafacilitarlaintegraciónde los diversosactoresde lasostenibilidad.Se presentantambiénalgunastecnologíasespecíficasde apoyoa losprocesosde planificación.Enlaprimeraparte de este documento,se hace un análisisde loque debe seruna estrategiatecnológicasostenible,aspectofundamental para establecerdirectricesclarasenestosámbitosenel largoplazo.Complementandoloanterior, incluye elementosde unanuevaarquitecturaparalasTIC y losconceptosde gobernanzaque resultanfundamentalesparafacilitarlaintegraciónde losdiversosactoresytecnologíasque debenactuaren formacoherente.Adicionalmente,se danalgunosejemplosde herramientas tecnológicasapropiadasparalaplanificaciónendosde susfuncionesbásicascomo sonla prospectivaylaevaluación.Enlasegundaparte,el documentose focalizaenlasbuenas prácticas asociadasa lasTIC internacionalmenteaceptadasconsiderandolasnuevas tendenciashaciael desarrollosostenible e inclusivo (Naser,2012)
- 3. Nube Hibrida La ComputaciónenlaNube oInformáticaenlaNube (CloudComputing)se haconvertidoen un nuevoparadigmatecnológicode granimpactosocial.La Nube (The Cloud) esel conjunto “infinito”de servidoresde información(computadores)desplegadosencentrosde datos,alo largode todoel mundodonde se almacenamillonesde aplicacionesWebyenormes cantidadesde datos(bigdata),a disposiciónde milesde organizacionesyempresas,ycientos de milesde usuariosque se descarganyejecutandirectamentelosprogramasyaplicaciones de software almacenadosendichosservidorestalescomoGoogle Maps,Gmail,Facebook, Tuenti o Flickr.La Nube estápropiciandounanuevarevoluciónindustrial soportadaenlas nuevasfábricasde “datos”(Centrosde Datos,Data Centers) yde “aplicacionesWeb(Web Apps).Estanuevarevoluciónproduciráungrancambiosocial,tecnológicoyeconómico,pero al contrarioque otras revolucionesserá“silenciosa”al igual que loha sidolaimplantación de Internetyla Webenla Sociedad. (Aguilar,2012) Big Data Una tendencia contemporánea emergente clave en la ciencia de datos grandes es el auto cuantificada (QS), individuos que participan en el auto-seguimiento de cualquier tipo de información biológica, física, de comportamiento o del medio ambiente a medida que n = 1 individuos o en grupos. Hay oportunidades para los científicos de datos grandes para desarrollar nuevos modelos para apoyar la recolección de datos QS, la integración y el análisis, y también para llevar en la definición de los recursos de base de datos de acceso libre y estándares de privacidad de los datos personales de cómo se utiliza. aplicaciones QS próxima generación podrían incluir herramientas para la representación de datos QS significativa en el cambio de comportamiento, el establecimiento de líneas de base y variabilidad en parámetros objetivos, la aplicación de nuevos tipos de técnicas de reconocimiento de patrones, y la agregación de múltiples flujos de datos auto-seguimiento de la electrónica usable, biosensores, teléfonos móviles, los datos genómicos, y servicios basados en la nube. La visión a largo plazo de la actividad QS es la de un enfoque de supervisión sistémica, donde el clima continua información personal de un individuo ofrece sugerencias en tiempo real de optimización del rendimiento. Hay algunas limitaciones potenciales relacionados con la actividad QS-barreras para la adopción generalizada y una crítica respecto a la solidez científica, pero estos pueden ser superados (Swan, 2013) Funciones Principales 1) Analíticaavanzadaen hadoop El presente trabajo tiene como objetivos realizar un análisis de las posibilidades que ofrece Big Data al sector sanitario a nivel global y del estado actual de la adopción de esta tecnología en nuestro sistema sanitario. Para lograr ambos objetivos se ha seguido un enfoque metodológico basado preferentemente en la revisión y estudio de recursos bibliográficos. (Linares Vallejo, 2016) 2)Stream Computing En este trabajo, presentamos Brook para la GPU , un sistema de computación de propósito general en el hardware de gráficos programables . Brook extiende C para incluir construcciones simples de datos en paralelo , lo que permite el uso de la GPU como un co - procesador de streaming. Presentamos un sistema compilador y tiempo de ejecución que abstrae y virtualiza muchos aspectos del hardware de gráficos . Además, se presenta un análisis de la eficacia de la GPU como un motor de cálculo en comparación con la CPU, para
- 4. determinar cuando la GPU puede superar a la CPU para un algoritmo particular. Evaluamos nuestro sistema con cinco aplicaciones, los operadores BLAS saxpy y SGEMV , segmentación de imágenes , FFT , y el trazado de rayos . Para estas aplicaciones , se demuestra que nuestras implementaciones Brook realizar comparable código de GPU para manuscritas y hasta siete veces más rápido que sus contrapartes de la CPU . (Buck, 2015) Almacenamiento de Datos El objetivo del presente trabajo es el diseño y realización de un sistema de adquisición, procesado y almacenamiento de datos para la monitorización del estado de transformadores de potencia. Utilizando técnicas de Almacén de Datos (Data Warehouse) e instrumentos virtuales, se creó un sistema de medida en cuatro transformadores en funcionamiento de 40 MVA. Se ha proporcionado a la aplicación que maneja los modelos de predicción, abstracciones de los sensores que los autores han denominado Tarjetas de Adquisición Virtuales. El sistema desarrollado en este trabajo tiene la ventaja frente a los sistemas comerciales existentes de ser fácilmente reconfigurable. Los subsistemas desarrollados, se pueden modificar para adaptarse a la monitorización del estado de otros equipos que necesiten medir variables mediante sensores. (P. Mariño, 2012) Gobierno e Integración de Información Una de lasgrandesdiferenciasenel planode lasdefinicionesprogramáticasrelativasapolítica social,entre el régimenmilitaryel régimendemocrático,se encuentraenel cambiode prioridadestratégicareferidoalasáreas,enfoques,sectoresygrupossocialesbeneficiariosde losprogramas y recursosdel gobierno.Eseneste contextode cambiosque el sujetojuvenil popularpasa a convertirse enungrupo-objetivo(Molina,1994:7) prioritarioparael nuevo gobierno.Efectivamente,yadesde mediadosde laadministraciónde PatricioAylwinAzócares posible observarque lapolíticasocial de juventudcomienza aadquirirperfilesmásdefinidos, entre loscuales,el aspectoeducativo,se relevacomouneje central de lamisma.De esta manera,el ámbitoeducacional se convierteenel soporte fundamental de lapolíticasocial juvenil,siendosucontenidolaintegraciónde losjóvenesal complejomundode lasrelaciones ciudadanas. (Donoso,2015) Bibliografía Aguilar,L.J. (2012). El nuevoparadigmade la Sociedaddel Conocimiento. Computación en la Nubee innovaciones,178-189. AlexandrosMarinos,G.B.(2014). Community Cloud Computing. Madrid:Omega. Arbos,N.(2010). Serviciostelemáticossobre nubesprivadasenplataformasvirtualizadasy distribuidas. Portaldelconeixementobert , 15-23. Bertolín,J.A. (2010). Proteccióndel CloudComputingenseguridadyprivacidad. Dialnet,42- 48. Buck, I.(2015). rookforGPUs: streamcomputing on graphicshardware. BuenosAires:Omegs. Donoso,I.G. (2015). Educación,deserción escolar e integracion laboraljuvenil*. Lima: PublicacionesAlmweria. Hashema,I.A. (2015). The rise of “big data” on cloudcomputing:Reviewandopenresearch issues. Information Systems,98-115.
- 5. LinaresVallejo,G.(2016). La analítica de Big Data en el sector sanitario. España:Universitat Obertade Catalunya. Naser,A.(2012). Rol de lasTIC enla gestiónpúblicayenlaplanificaciónparaundesarrollo sostenibleenAméricaLatinayel Caribe.15-35. P. Mariño,F. P.(2012). Información Tecnológica-Vol.15N° 2-2004, págs.:95-100. Mexico: omega. Swan,M. (2013). The QuantifiedSelf:Fundamental DisruptioninBigDataScience and Biological Discovery. Big Data,85-99.