Sistemas basados en la nube

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Sistemas basados en la nube por Mind Map: Sistemas basados en la nube

1. Modelos de servicio Cloud

1.1. IaaS (Infraestructura como servicio)

1.1.1. Acceso a recursos basicos como servidores, almacenamiento y redes

1.2. PaaS (Plataforma como servicio)

1.2.1. Prataforma completa para desaroyar aplicaciones sin gestionar la infraestuctura

1.3. SaaS (Software como servicio)

1.3.1. Aplicaciones completas disponibles a traves de internet con todo incluido

2. Nube publica, privada y hibrida

2.1. Nube Publica

2.1.1. Recursos proporcionados por proveedores externos, como AWS, compartidos entre organizaciones

2.2. Nube Privada

2.2.1. Recursos dedicados a una sola organizacion para garantizar seguridad y control, como IBM Cloud Private

2.3. Nube Hibrida

2.3.1. Combina elementos de la Nube publica y privada, por ejemplo, Microsoft Azure

3. Descentralizacion de la Nube

3.1. Edge computing

3.1.1. Procesado de datos cerca de la fuente

3.2. Fog computing

3.2.1. Intermediario entre edge y la nube, con nodos de procesamiento local

3.3. Mist computing

3.3.1. Procesado Ultra-local, normalmente directamente en el propio dispositivo generador de datos

4. Fog computing VS Mist computing

4.1. Fog Computing

4.1.1. Definicion

4.1.1.1. Capa intermedia entre Edge y la Nube, con nodos distribuidos en la red perimetrica.

4.1.2. Caracteristicas

4.1.2.1. Proximidad a usuarios finales: latencia

4.1.2.2. Procesado distribuido: Tareas repartidas entre multiples dispositivos

4.1.2.3. Interoperabilidad: Capacidad de trabajar con varios dispositivos

4.1.2.4. Seguridad y privacidad: Dades processados cerca de su fuente

4.1.3. Ejemplos

4.1.3.1. Smart Cities: Datos de transito procesados localmente por controlar semaforos

4.2. Mist Computing

4.2.1. Definicion

4.2.1.1. Procesado ultra-local, directamente en dispositivos como sensores o IoT

4.2.2. Caracteristicas

4.2.2.1. Eficiencia energetica: Para dispositivos con recursos limitados

4.2.2.2. Reduccion de latencia: Procesado in situ, sin necesidad de transmitir datos

4.2.2.3. Simplicidad: Menos infraestructura de red

4.2.3. Ejemplos

4.2.3.1. Sensor ambiental en un bosque: Procesa datos de humedad y envia alertas o datos agragados a un sistema central

5. Definicion de la Nube y el Cloud Computing

5.1. Nube

5.1.1. Servidores remotos que se conectan a traves de internet para almacenar datos y ejecutar programas

5.2. Cloud Computing

5.2.1. Acceso a recursos informaticos como servidores y softwares via internet, gestionados de forma centralizada

6. Modelos de almacenage

6.1. Modelo tradicional

6.1.1. Programas y datos que se guardan de forma local

6.2. Modelo Nube

6.2.1. Datos y programas que se guardan en servidores remotos y se pueden modificar y acceder via internet

7. Diferencias entre almacenamiento tradicional y en la Nube

7.1. Almacenamiento tradicional

7.1.1. Almacenar en dispositivos locales

7.1.2. Acceso limitado a dispositivos fisicos

7.1.3. Requiere actualizaciones periodicas de hardware

7.2. Almacenamiento en la Nube

7.2.1. Almacenamiento en linea

7.2.2. Acceso desde cualquier lugar y dispositivo

7.2.3. Actualizaciones automaticas y continuas

8. Ventajas del Cloud computing

8.1. Escalabilidad

8.1.1. Recursos que se ajustan segun la necesidad

8.2. Acceso des de cualquier lugar

8.2.1. Acceso a los datos desde cualquier lugar y dispositivo con conexion a internet

8.3. Coste-Eficiencia

8.3.1. Pagos solo por los recursos utilizados

8.4. Seguridad

8.4.1. Medidas contra la ciberdelincuencia y contra la perdida de datos

9. Problemas del cloud computing

9.1. Reduccion de la latencia

9.1.1. Tiempo de respuesta que afecta a las aplicaciones en tiempo real

9.2. Incremento del ancho de banda

9.2.1. Se transfieren una gran cantidad de datos entre servidor y el usuario

9.3. Sobrecarga de los servidores

9.3.1. Un gran volumen de peticiones puede reducir la eficiencia de los servidores

10. Aplicaciones y servicios

10.1. Almacenamiento y recuperacion de datos

10.1.1. Datos seguros y accesibles des de cualquier dispositivo

10.2. Analisis de Big Data

10.2.1. Capacidad de procesar un gran volumen de datos

10.3. Desaroyo de aplicaciones

10.3.1. Plataformas para crear y provar aplicaciones de forma rapidad