Clasificación de los ordenadores

Clasificación de los ordenadores#

Introducción. Tipos de ordenadores#

Analógico: utiliza dispositivos electrónicos o mecánicos para modelar el problema, con una cantidad física para representar otra. Digital: realiza el procesamiento de datos a partir de un programa. Híbrido: un ordenador digital controla y organiza entradas y salidas de dispositivos analógicos.

Miniordenador: ordenador de nivel medio que realiza cálculos complejos y gestiona entradas y salidas de usuarios. Microordenador: ordenador de sobremesa o portátil que utiliza un microprocesador como CPU. Estación de trabajo: ordenador de alto rendimiento y fiabilidad dedicado a un fin específico.

Superordenador: ordenador de gran capacidad y potencia utilizado en cálculos complejos. Ordenador central: ordenador grande utilizado para procesar grandes cantidades de datos. Servidor: aplicación que atiende peticiones de clientes y devuelve respuestas.

Equipos departamentales (miniordenador)#

Los miniordenadores están a medio camino entre el ordenador central y el microordenador. Actualmente, el término miniordenador se sustituye con frecuencia por el de servidor.

Estaciones de trabajo (Workstations)#

Micro o miniordenador para un único usuario, de alto rendimiento, especializado para gráficos, diseño asistido por ordenador, ingeniería asistida por ordenador o aplicaciones científicas.

Servidores#

Características

Un servidor a nivel software es una aplicación en ejecución capaz de atender las peticiones de un cliente y devolverle una respuesta en concordancia. Los servidores se pueden ejecutar en cualquier tipo de ordenador o incluso en ordenadores dedicados. Por ejemplo, un servidor web como Apache es multiplatafomra y puede ejecutarse en cualquier equipo que cumpla con unos requerimientos mínimos.

A nivel hardware, un servidor (host o anfitrión) es un equipo informático especializado con muy altas capacidades de proceso, encargado de proveer diferentes servicios a las redes de datos o conjunto de ordenadores interconectados entre sí, tanto inalámbricas como cableadas. Los servidores hardware se suelen montar en cabinas especiales denominados racks, donde es posible colocar varios servidores en los compartimentos especiales y ahorrar espacio.

Tienen sistemas que les permiten resolver ciertas averías de manera automática así comos sistemas de alerta para evitar fallas en operaciones de datos críticos, ya que deben estar encendidos los 365 días del año las 24 horas del día.

Funcionalidad Comúnmente los servidores proveen servicios esenciales dentro de una red, ya sea para usuarios privados dentro de una organización o compañía, o para usuarios públicos a través de Internet. Los tipos de servidores más comunes son servidor de base de datos, servidor de

archivos, servidor de correo, servidor de impresión, servidor web, servidor de juego, y servidor de aplicaciones. A continuación se describen algunos tipos comunes de servidores:

Computación en la nube#

Introducción#

La computación en la nube (del inglés cloud computing), conocida también como servicios en la nube, informática en la nube, nube de cómputo, nube de conceptos o simplemente "la nube", es un paradigma que permite ofrecer servicios de computación a través de una red, que usualmente es Internet.

En este tipo de computación todo lo que puede ofrecer un sistema informático se ofrece como servicio, de modo que los usuarios puedan acceder a los servicios disponibles "en la nube de Internet" sin conocimientos (o, al menos sin ser expertos) en la gestión de los recursos que usan.

La computación en la nube son servidores desde Internet encargados de atender las peticiones en cualquier momento. Se puede tener acceso a su información o servicio, mediante una conexión a internet desde cualquier dispositivo móvil o fijo ubicado en cualquier lugar. Sirven a sus usuarios desde varios proveedores de alojamiento repartidos frecuentemente por todo el mundo.

Esta medida reduce los costos, garantiza un mejor tiempo de actividad y que los sitios web sean invulnerables a los delincuentes informáticos, a los gobiernos locales y a sus redadas policiales pertenecientes. Cloud computing es un nuevo modelo de prestación de servicios de negocio y tecnología, que permite incluso al usuario acceder a un catálogo de servicios estandarizados y responder con ellos a las necesidades de su negocio, de forma flexible y adaptativa, en caso de demandas no previsibles o de picos de trabajo, pagando únicamente por el consumo efectuado, o incluso gratuitamente en caso de proveedores que se financian mediante publicidad o de organizaciones sin ánimo de lucro.

El cambio que ofrece la computación desde la nube es que permite aumentar el número de servicios basados en la red. Esto genera beneficios tanto para los proveedores, que pueden ofrecer, de forma más rápida y eficiente, un mayor número de servicios, como para los usuarios que tienen la posibilidad de acceder a ellos, disfrutando de la ‘transparencia’ e inmediatez del sistema y de un modelo de pago por consumo.

Así mismo, el consumidor ahorra los costes salariales o los costes en inversión económica (locales, material especializado, etc.). Computación en nube consigue aportar estas ventajas, apoyándose sobre una infraestructura tecnológica dinámica que se caracteriza, entre otros factores, por un alto grado de automatización, una rápida movilización de los recursos, una elevada capacidad de adaptación

para atender a una demanda variable, así como virtualización avanzada y un precio flexible en función del consumo realizado, evitando además el uso fraudulento del software y la piratería. El concepto de “nube informática” es muy amplio, y abarca casi todos los posibles tipo de servicio en línea, pero cuando las empresas predican ofrecer un utilitario alojado en la nube, por lo general se refieren a alguna de estas tres modalidades: el software como servicio (por sus siglas en inglés SaaS —Software as a Service—), Plataforma como Servicio (PaaS) e Infraestructura como Servicio (IaaS).

El software como servicio (SaaS) es un modelo de distribución de software en el que las aplicaciones están alojadas por una compañía o proveedor de servicio y puestas a disposición de los usuarios a través de una red, generalmente la Internet. Plataforma como servicio (PaaS) es un conjunto de utilitarios para abastecer al usuario de sistemas operativos y servicios asociados a través de Internet sin necesidad de descargas o instalación alguna.

Infraestructura como Servicio (IaaS) se refiere a la tercerización de los equipos utilizados para apoyar las operaciones, incluido el almacenamiento, hardware, servidores y componentes de red.

Historia#

El concepto de la computación en la nube empezó en proveedores de servicio de Internet a gran escala, como Google (Google Cloud Services), Amazon AWS (2006), Microsoft (Microsoft Azure) o Alibaba Cloud y otros que construyeron su propia infraestructura. De entre todos ellos emergió una arquitectura: un sistema de recursos distribuidos horizontalmente, introducidos como servicios virtuales de TI escalados masivamente y manejados como recursos configurados y mancomunados de manera continua.

El concepto fundamental de la entrega de los recursos informáticos a través de una red global tiene sus raíces en los años sesenta. La idea de una "red de computadoras intergaláctica" la introdujo en los años sesenta JCR Licklider, cuya visión era que todo el mundo pudiese estar interconectado y poder acceder a los programas y datos desde cualquier lugar, según Margaret Lewis, directora de mercadotecnia de producto de AMD. "Es una visión que se parece mucho a lo que llamamos cloud computing".

Otros expertos atribuyen el concepto científico de la computación en nube a John McCarthy, quien propuso la idea de la computación como un servicio público, de forma similar a las empresas de servicios que se remontan a los años sesenta. En 1960 dijo: "Algún día la computación podrá ser organizada como un servicio público".

Desde los años sesenta, la computación en nube se ha desarrollado a lo largo de una serie de líneas. La Web 2.0 es la evolución más reciente. Sin embargo, como Internet no empezó a ofrecer ancho de banda significativo hasta los años noventa, la computación en la nube ha sufrido algo así como un desarrollo tardío.

Uno de los primeros hitos de la computación en nube es la llegada de Salesforce.com en 1999, que fue pionero en el concepto de la entrega de aplicaciones empresariales a través de una página web simple. La firma de servicios allanó el camino para que tanto especialistas como empresas tradicionales de software pudiesen publicar sus aplicaciones a través de Internet.

El siguiente desarrollo fue Amazon Web Services en 2002, que prevé un conjunto de servicios basados en la nube, incluyendo almacenamiento, computación e incluso la inteligencia humana a través del Amazon Mechanical Turk. Posteriormente en 2006, Amazon lanzó su Elastic Compute Cloud (EC2) como un servicio comercial que permite a las pequeñas empresas y los particulares alquilar equipos en los que se ejecuten sus propias aplicaciones informáticas. "Amazon EC2/S3 fue el que ofreció primero servicios de infraestructura en la nube totalmente accesibles”, según Jeremy Allaire, CEO de Brightcove, que proporciona su plataforma SaaS de vídeo en línea a las estaciones de televisión de Reino Unido y periódicos.

George Gilder dijo en 2006: "El PC de escritorio está muerto. Bienvenido a la nube de Internet, donde un número enorme de instalaciones en todo el planeta almacenarán todos los datos que usted podrá usar alguna vez en su vida".

Otro hito importante se produjo en 2009, cuando Google y otros empezaron a ofrecer aplicaciones basadas en navegador. "La contribución más importante a la computación en nube ha sido la aparición de 'aplicaciones asesinas' de los gigantes de tecnología como Microsoft y Google. Cuando dichas compañías llevan a cabo sus servicios de una manera que resulta segura y sencilla para el consumidor, el efecto 'pasar la pelota' en sí crea un sentimiento de mayor aceptación de los servicios online”, según Dan Germain, jefe de la oficina de tecnología en IT proveedor de servicios Cobweb Solutions.

Otro de los factores clave que han permitido evolucionar a la computación en la nube han sido, según el pionero en computación en la nube británico Jamie Turner, las tecnologías de virtualización, el desarrollo del universal de alta velocidad de ancho de banda y normas universales de interoperabilidad de software.

Turner añadió: "A medida que la computación en nube se extiende, su alcance va más allá de un puñado de usuarios de Google Docs. Solo podemos empezar a imaginar su ámbito de aplicación y alcance. Casi cualquier cosa puede ser utilizado en la nube".

Características, ventajas e inconvenientes#

Características La computación en nube presenta las siguientes características clave:

Ventajas Las principales ventajas de la computación en la nube son:

• Integración probada de servicios Red. Por su naturaleza, la tecnología de cloud computing se puede integrar con mucha mayor facilidad y rapidez con el resto de las

aplicaciones empresariales (tanto software tradicional como Cloud Computing basado en infraestructuras), ya sean desarrolladas de manera interna o externa.

Inconvenientes

Servicios ofrecidos#

Figura 33. Modelos de servicio en la Nube.

Software como servicio El software como servicio (en inglés software as a service, SaaS) se encuentra en la capa más alta y caracteriza una aplicación completa ofrecida como un servicio, por-demanda, vía multitenencia —que significa una sola instancia del software que corre en la infraestructura del proveedor y sirve a múltiples organizaciones de clientes—.

Las aplicaciones que suministran este modelo de servicio son accesibles a través de un navegador web —o de cualquier aplicación diseñada para tal efecto— y el usuario no tiene control sobre ellas, aunque en algunos casos se le permite realizar algunas configuraciones. Esto le elimina la necesidad al cliente de instalar la aplicación en sus propios computadores, evitando asumir los costos de soporte y el mantenimiento de hardware y software.

Plataforma como servicio La capa del medio, que es la plataforma como servicio (en inglés platform as a service, PaaS), es la encapsulación de una abstracción de un ambiente de desarrollo y el empaquetamiento de una serie de módulos o complementos que proporcionan, normalmente, una funcionalidad horizontal (persistencia de datos, autenticación, mensajería, etc.).

De esta forma, un arquetipo de plataforma como servicio podría consistir en un entorno conteniendo una pila básica de sistemas, componentes o APIs preconfiguradas y listas para integrarse sobre una tecnología concreta de desarrollo (por ejemplo, un sistema Linux, un servidor web, y un ambiente de programación como Perl o Ruby).

Las ofertas de PaaS pueden dar servicio a todas las fases del ciclo de desarrollo y pruebas del software, o pueden estar especializadas en cualquier área en particular, tal como la administración del contenido. Ejemplos comerciales son Google App Engine, que sirve aplicaciones de la infraestructura Google; Microsoft Azure, una plataforma en la nube que permite el desarrollo y ejecución de aplicaciones codificadas en varios lenguajes y tecnologías como .NET, Java y PHP o la Plataforma G, desarrollada en Perl.

Servicios PaaS como estos permiten gran flexibilidad, pero puede ser restringida por las capacidades disponibles a través del proveedor. En este modelo de servicio al usuario se le ofrece la plataforma de desarrollo y las herramientas de programación por lo que puede desarrollar aplicaciones propias y controlar la aplicación, pero no controla la infraestructura.

Infraestructura como servicio

La infraestructura como servicio (infrastructure as a service, IaaS) —también llamada en algunos casos hardware as a service, HaaS)— se encuentra en la capa inferior y es un medio de entregar almacenamiento básico y capacidades de cómputo como servicios estandarizados en la red.

Servidores, sistemas de almacenamiento, conexiones, enrutadores, y otros sistemas se concentran (por ejemplo a través de la tecnología de virtualización) para manejar tipos específicos de cargas de trabajo —desde procesamiento en lotes (“batch”) hasta aumento de servidor/almacenamiento durante las cargas pico—.

El ejemplo comercial mejor conocido es Amazon Web Services, cuyos servicios EC2 y S3 ofrecen cómputo y servicios de almacenamiento esenciales (respectivamente). Otro ejemplo es Joyent, cuyo producto principal es una línea de servidores virtualizados, que proveen una infraestructura en demanda altamente escalable para manejar sitios web, incluidas aplicaciones web complejas escritas en Python, Ruby, PHP y Java.

Otros:

Tipos de nubes#

Figura 34. Tipos de Nube.

1. Una nube pública es una nube computacional mantenida y gestionada por terceras personas no vinculadas con la organización. En este tipo de nubes tanto los datos como los procesos de varios clientes se mezclan en los servidores, sistemas de almacenamiento y otras infraestructuras de la nube.

Los usuarios finales de la nube no conocen qué trabajos de otros clientes pueden estar corriendo en el mismo servidor, red, sistemas de almacenamiento, etc. Aplicaciones, almacenamiento y otros recursos están disponibles al público a través del proveedor de servicios, que es propietario de toda la infraestructura en sus centros de datos; el acceso a los servicios solo se ofrece de manera remota, normalmente a través de internet.

Dentro de estas nubes podemos encontrar englobadas las Cloud Privado virtual, consideradas como nubes de dominio público pero que mejoran la seguridad de los datos. Estos datos se encriptan a través de la implantación de una VPN. Algunas grandes empresas como Amazon ya permiten aprovisionar una sección de su AWS con esta posibilidad VPC.

2.

Las nubes privadas son una buena opción para las compañías que necesitan alta protección de datos y ediciones a nivel de servicio. Las nubes privadas están en una infraestructura bajo demanda, gestionada para un solo cliente que controla qué aplicaciones debe ejecutarse y dónde.

Son propietarios del servidor, red, y disco y pueden decidir qué usuarios están autorizados a utilizar la infraestructura. Al administrar internamente estos servicios, las empresas tienen la ventaja de mantener la privacidad de su información y permitir unificar el acceso a las aplicaciones corporativas de sus usuarios.

3.

Las nubes híbridas combinan los modelos de nubes públicas y privadas. Un usuario es propietario de unas partes y comparte otras, aunque de una manera controlada. Las nubes híbridas ofrecen la promesa del escalado, aprovisionada externamente, a demanda, pero añaden la complejidad de determinar cómo distribuir las aplicaciones a través de estos ambientes diferentes.

Las empresas pueden sentir cierta atracción por la promesa de una nube híbrida, pero esta opción, al menos inicialmente, estará probablemente reservada a aplicaciones simples sin condicionantes, que no requieran de ninguna sincronización o necesiten bases de datos complejas. Se unen mediante la tecnología, pues permiten enviar datos o aplicaciones entre ellas.

Un ejemplo son los sistemas de correo electrónico empresarial.

4. Nube comunitaria. De acuerdo con Joyanes Aguilar en 2012, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NITS, por sus siglas en inglés) define este modelo como aquel que se organiza con la finalidad de servir a una función o propósito común (seguridad, política…), las cuales son administradas por las organizaciones constituyentes o terceras partes.

Implementaciones#

Otras aplicaciones:

Cloud Privado Virtual#

Un Cloud Privado Virtual (CPV) es un conjunto de recursos computacionales configurables por demanda al interior de un ambiente de cloud público, el cual provee un cierto nivel de aislamiento entre las diferentes organizaciones (llamados usuarios ) que utilizan dichos recursos. El aislamiento entre un CPV y los demás usuarios del cloud (tanto otros CPV como usuarios del cloud público) se logra normalmente a través de la utilización de una subred IP y un mecanismo de comunicación virtual (como una VLAN o un grupo de canales encriptados) para cada usuario.

En un CPV el mecanismo descrito anteriormente para proveer aislamiento dentro del cloud, se complementa con un servicio de VPN (para cada usuario) el cual garantiza la seguridad del acceso remoto de un usuario a sus recursos a través de un sistema de autenticación y criptografía.

A través de estos mecanismos de aislamiento, la organización que utiliza el servicio está de hecho trabajando en un cloud 'virtualmente privado' (es decir, como si la infraestructura no estuviese siendo compartida con otros usuarios), de allí el nombre CPV. Los CPV se usan comúnmente en el contexto de plataforma como servicio.

En dicho contexto, el proveedor de la infraestructura (cloud) y el proveedor del servicio de CPV sobre dicha infraestructura podrían ser compañías diferentes. Implementaciones Amazon Web Services lanzó su servicio en:Amazon Virtual Private Cloud el 26 de agosto de 2009, el cual permite que puedan crearse conexiones entre en:Amazon Elastic Compute Cloud y otras redes a través de una red privada virtual sobre protocolo IPsec.

En AWS, el CPV puede ser usado de manera gratuita, sin embargo, se cobra a los usuarios por las redes redes VPN que usen. Además hay algumas limitaciones en la cantidad de recursos que pueden garantizarse cuando se trabaja con Instancias reservadas. Google App Engine soporta una funcionalidad similar a través de su producto Secure Data Connector lanzado el 7 de abril de 2009.

Google dio de baja este servicio el 14 de marzo de 2013 y no acepta nuevos usuarios. Se espera que el servicio continue funcionando para los usuarios actuales hasta (al menos) Abril de 2015. HP ofrece un servicio Empresarial de Cloud que incluye cloud privado, cloud administrado y servicios de cloud público basados en OpenStack.

Microsoft Azure ofrece la posibilidad de crear un CPV utilizando redes virtuales. Cloud-Bricks.net es un ejemplo de un proveedor de Cloud Privado sobre Hardware Dedicado en donde no se comparten recursos con otros usuarios. FortyCloud es un ejemplo de un CPV que es ofrecido sobre la infraestructura de cloud público de un tercero como AWS EC2 y sobre ambientes híbridos de múltiples proveedores.

Host Virtual es un proveedor de infraestructura como servicio que incorpora CPV como una de sus características. Existen también CPVs regionales como Cloud-A y cloud.ca, Plataformas Canadientes de cloud privado virtual.

Nuevas tecnologías en la nube#

Edge Computing Los millones de dispositivos de esa Internet de las Cosas que nos rodea tienen un problema: recolectan información, pero no hacen nada con ella. La envían a la nube, donde grandes centros de datos la procesan para obtener ciertas conclusiones o activar ciertos eventos.

Ese funcionamiento "pasivo" de todos esos dispositivos es lo que quiere cambiar la llamada Edge Computing, un tipo de filosofía aplicable especialmente en escenarios empresariales e industriales que aporta mucho más autonomía a todos esos dispositivos, haciendo que sean algo más "listos".

Hasta ahora en la mayoría de los casos las grandes plataformas de Cloud Computing se encargaban de hacer ese "trabajo sucio" de analizar los datos recolectados por los sensores y dispositivos IoT. La eficiencia de este paradigma no es óptima en muchos casos en los que los propios nodos de la red pueden analizar esos datos para evitar ese paso por la nube.

Edge Computing "permite que los datos producidos por los dispositivos de la internet de las cosas se procesen más cerca de donde se crearon en lugar de enviarlos a través de largas recorridos para que lleguen a centros de datos y nubes de computación". Eso tiene una ventaja fundamental, ya que "permite a las organizaciones analizar los datos importantes casi en tiempo real, algo que es una necesidad patente en muchas industrias tales como la fabricación, la salud, las telecomunicaciones o la industria financiera".

Esa definición es precisamente la que explica esa nueva tendencia que hace que esos dispositivos y sensores situados por todas partes se ocupen no solo de recolectar esos datos para enviarlos a la nube, sino de procesarlos directamente. Las aplicaciones industriales en este ámbito son diversas, y ese planteamiento puede hacer que efectivamente la mejora en muchos procesos sea sensible.

Lo cierto es que muchos de esos dispositivos conectados tendrán capacidad no solo de recolección, sino de proceso de datos. Y si no lo tienen ellos, lo tendrán nodos en esas redes empresariales o industriales. Es allí donde la filosofía Edge Computing toma forma, y donde entre otras cosas se producirá la mejora en eficiencia: no tener que transmitir todos esos datos a la nube ya supondrá un ahorro importante.

Fog computing Hay otro término muy relacionado con Edge Computing que está usándose cada vez más en este ámbito, y es el de la llamada Fog Computing. Como revelaba un estudio de Cisco, esta plataforma permite "extender la nube para que esté más cerca de las cosas que producen y se accionan mediante datos de dispositivos IoT".

Los responsables del estudio añadían que "cualquier dispositivo con conectividad de red, capacidad de computación y almacenamiento puede ser un nodo de esa "niebla". Esta filosofía podría decirse que permite que los grandes centros de datos de la nube "deleguen" parte de sus responsabilidades a dispositivos Edge Computing, y lo hagan a través de esa Fog Computing que define requisitos o necesidades en ese extremo de todo este ecosistema que como decimos tiene apliaciones industriales claras.

La Edge Computing se refiere de forma específica a cómo los procesos computacionales se realizan en los "dispositivos edge", los dispositivos IoT con capacidad de análisis y procesos como routers o gateways de red, por ejemplo. A diferencia de ese concepto, la Fog Computing se refiere a las conexiones de red entre los dispositivos edge y la nube.

Beneficios presentes y futuros Hay además factores que harán que este tipo de paradigma lo tenga aún más fácil en el futuro: el coste cada vez más reducido de los dispositivos y los sensores se une a la cada vez mayor potencia que tienen incluso dispositivos modestos. También hay necesidades industriales que contribuyen a apostar por el Edge Computing: en ciertos entornos la única forma de optimizar aún más los procesos es la de tratar de evitar la comunicación con la nube en la medida de lo posible. Eso permite reducir latencias, consumir

menos anchos de banda —no es necesario enviar todos los datos a la nube en todo momento— y acceder de forma inmediata a análisis y evaluación del estado de todos esos sensores y dispositivos. El Edge Computing Consortium se centra precisamente en tratar de impulsar esta disciplina para que se consigan ventajas en forma de reducción de costes en mantenimiento e implantación, garantías en materia de seguridad, o menores consumos energéticos.

Hay otra ventaja interesante: la seguridad. Cuantos menos datos hay en un entorno cloud, menos vulnerable es ese entorno si se ve comprometido. Si la seguridad en esos "micro centros de datos" Edge Computing se cuida de la forma adecuada, este apartado podría ganar muchos enteros.

Eso no significa que la dependencia de la nube y de entornos Cloud Computing desaparezca: ambas tendencias deben aportar, y por ejemplo Edge Computing es más adecuado cuando sobre todo se necesita velocidad y baja latencia en esas transferencias de datos, mientras que la nube seguirá siendo protagonista para analizar y tratar grandes cantidades de datos que requieren una potencia de cálculo notable.

Los coches autónomos, el ejemplo perfecto Si hay un campo en el que este tipo de filosofía tenga sentido, ese es el del coche autónomo. Estos "centros de datos sobre ruedas" no paran de recolectar información sobre sus sistemas y su entorno, y toda esa información debe ser procesada en tiempo real para que podamos disfrutar de una conducción autónoma óptima y segura.

Intel estima que un coche autónomo podría acabar generando 4 TB de datos al día: solo las cámaras del coche se encargarán de transferir al sistema entre 20 y 40 Mbits por segundo, a los que se sumarían entre otros 10 y 100 Kbits por segundo del radar. Esos son solo parte de los datos que tendrá que gestionar el coche para poder funcionar correctamente.

El coche autónomo no puede estar esperando a comunicarse con la nube y a esperar la respuesta: todo ese proceso y análisis de datos hay que hacerlo en tiempo real, y es ahí donde la Edge Computing entra en juego, confirmando el importante papel que el ordenador central del coche tiene para aglutinar, analizar y dar respuesta a las necesidades de la conducción autónoma en cada momento.

Esas necesidades en tiempo real se suman a otras igualmente interesantes que como decíamos hacen que no se pueda descartar la relevancia de la nube: todo lo "aprendido" por un coche autónomo se puede transferir a la nube para que el resto de modelos se beneficien de la experiencia y de la reacción más adecuada ante distintos eventos.

La idea final de esta tendencia cada vez más popular es en esencia bastante lógica: aprovechar los recursos en cada caso (en los centros de datos de la nube o en tu sistema repleto de sensores y componentes IoT) para optimizar esa capacidad de proceso y esa transferencia de datos.

Ahora queda por ver si ese paradigma acaba imponiéndose. https://aunclicdelastic.blogthinkbig.com/cloud-edge-y-fog-computing/

Hyperscale Computing Hyperscale se refiere a la combinación completa de hardware e instalaciones que puede escalar un entorno informático distribuido hasta miles de servidores. La computación a hiperescala se usa generalmente en entornos como big data y computación en la nube. Además, generalmente está conectado a plataformas como Apache Hadoop.

El diseño estructural de la computación a hiperescala es a menudo diferente de la computación convencional. En el diseño de hiperescala, las construcciones informáticas de alto grado, como las que se encuentran normalmente en los sistemas blade, generalmente se abandonan. Hyperscale favorece el diseño de productos simplificados que es extremadamente rentable.

Este nivel mínimo de inversión en hardware facilita la financiación de los requisitos de software del sistema. La arquitectura informática de hiperescala está disponible en forma de una sola unidad, que

hace uso de redes convergentes, una combinación de almacenamiento conectado a la red y local, o como software de administración incorporado en un factor de forma modesto.

Containers as a Service (CaaS) Es un modelo de servicio en la nube que permite a los usuarios administrar e implementar contenedores, aplicaciones y clústeres a través de la virtualización basada en contenedores. CaaS es muy útil para los departamentos de TI y los desarrolladores en la creación de aplicaciones en contenedores seguras y escalables.

Con CaaS, esto se puede lograr utilizando centros de datos locales o en la nube. En pocas palabras, CaaS proporciona una manera fácil de configurar un clúster contenedor. La orquestación, que esencialmente automatiza funciones clave de TI, es una calidad esencial de la tecnología CaaS.

Google Kubernetes, Docker Swarm, Rackspace Carina y Apache Mesos son ejemplos de plataformas de orquestación CaaS. Algunos proveedores de CaaS en la nube pública incluyen Google, Amazon Web Services (AWS), Rackspace e IBM. A menudo, se considera que CaaS es un subconjunto de IaaS (infraestructura como servicio), pero incluye los contenedores como su recurso fundamental, a diferencia de los sistemas básicos y las máquinas virtuales. https://www.suse.com/es-es/products/caas-platform/

Function as a Service (Faas) o Serverless La función como servicio (FaaS) es una categoría de servicios de computación en la nube que proporciona una plataforma que permite a los clientes desarrollar, ejecutar y administrar las funcionalidades de la aplicación sin la complejidad de construir y mantener la infraestructura asociada típicamente al desarrollo y lanzamiento de una aplicación.

La creación de una aplicación siguiendo este modelo es una forma de lograr una arquitectura "sin servidor", y se utiliza normalmente al crear aplicaciones de microservicios. FaaS es un desarrollo extremadamente reciente en la computación en la nube, que se puso a disposición del mundo por hook.io en octubre de 2014, seguido de AWS Lambda, Google Cloud Functions, Microsoft Azure Functions, IBM / Apache's OpenWhisk* (código abierto ) en 2016 y Oracle Cloud Fn (código abierto) en 2017, que están disponibles para uso público.

Las capacidades de FaaS también existen en plataformas privadas, como lo demuestran los triggers Schemaless de Uber. *Apache OpenWhisk (Incubating) is an open source, distributed Serverless platform that executes functions (fx) in response to events at any scale. Diferencias con Paas: Las arquitecturas de computación sin servidor en las que el cliente no tiene necesidad directa de administrar recursos también pueden lograrse utilizando los servicios de Plataforma como Servicio.

Sin embargo, estos servicios suelen ser muy diferentes en su arquitectura de implementación, lo que tiene algunas implicaciones para el escalado. En la mayoría de los sistemas PaaS, el sistema ejecuta continuamente al menos un proceso de servidor y, incluso con el escalado automático, simplemente se agregan o eliminan una cantidad de procesos de ejecución más largos en la misma máquina.

Esto significa que la escalabilidad es un problema más visible para el desarrollador. En un sistema FaaS, se espera que las funciones se inicien en milisegundos para permitir el manejo de solicitudes individuales. En un sistema PaaS, por el contrario, normalmente hay un

subproceso de aplicación que se ejecuta durante un largo período de tiempo y maneja múltiples solicitudes. Esta diferencia es principalmente visible en el precio, donde los servicios FaaS se cobran por el tiempo de ejecución de la función, mientras que los servicios PaaS se cobran por el tiempo de ejecución del subproceso en el que se ejecuta la aplicación del servidor. Enlace muy interesante para comprender estos conceptos: https://chernando.xyz/articulos/que-es-serverless-baas-y-faas/

Thin Client#

Un cliente liviano o cliente delgado (thin client) es una computadora cliente o un software de cliente en una arquitectura de red cliente-servidor que depende primariamente del servidor central para las tareas de procesamiento, y se enfoca principalmente en transportar la entrada y la salida entre el usuario y el servidor remoto.

En contraste, un cliente pesado realiza tanto procesamiento como sea posible y transmite solamente los datos para las comunicaciones y el almacenamiento al servidor. Los beneficios que representan los Thin Client para las organizaciones empresariales ha potenciado su demanda. Uno de las principales ventajas es el ahorro económico.

Como tienen externalizada la computación en servidores tienen un consumo energético muy bajo y no hay que reponerlos en mucho tiempo, ya que no tienen que estar equipados con la última tecnología. También pueden evitar pérdidas de datos importantes para el correcto desarrollo de sus negocios.

Los Thin Clients son dispositivos que pesan muy poco, ya que no cuentan con apenas potencia de procesamiento. La computación la pueden realizar en servidores a través de sistemas de virtualización de cloud-computing. Normalmente, son ordenadores que se benefician de una infraestructura con un sistema de virtualización de escritorios VDI.

Depende del tipo de Thin Client. Tipos:

1. Basic ThinClient o Zero Client Un terminal Thin Client de la tipología Zero Client o Basic Thin Client es un dispositivo que se conecta a un servidor de escritorio remoto o PC compartido. No tienen sistema operativo ni tampoco almacenamiento en local.

Todas las aplicaciones son aprovisionadas por el servidor para arrancar más rápido y reducir el mantenimiento del mismo y la computación. Estos tipos de dispositivos Thin Client Zero Client al no tener disco duro ni procesamiento tienen un nivel más alto de seguridad y consumen mucha menos energía que un ordenador con un escritorio físico.

Incluso en las configuraciones Zero Client que se personalizan con un mínimo sistema operativo y disco duro las ventajas en la eficiencia energética y en la prevención de posibles infecciones se mantienen.

2. Browser ThinClient Los terminales ThinClient se conectan a los servidores web para acceder a las aplicaciones basadas en el navegador.

Estos se llaman también Browser Thin Clients y se benefician de todas las ventajas que los Zero client o clientes básicos, pero cuentan con funciones adicionales y más energía para arrancar procesos avanzados. Para la eficiencia y el correcto comportamiento del navegador local, los ThinClient basados en el navegador o también denominados Cloud Client prosperan donde los trabajos basados en tareas o transacciones necesitan acceso web o aplicaciones basadas en web.

Hay determinados negocios como los Call Centers o relacionadas con la atención al cliente que necesitan una solución de este tipo, ya que los usuarios tienen que acceder a información basada en web además de los datos del servidor central.

3. Flexible Thin Client

Este tipo de dispositivos arrancan el sistema operativo incrustado que aprovechan todas las ventajas de los Thin Client en las organizaciones, pero que son capaces de generar energía para procesar en local. Normalmente, arrancan en el dispositivo aplicaciones Java y .NET. Es para empresas que necesiten ejecutar alguna aplicación específica desde el propio ordenador.

Este tipo de clientes Thin pueden ser configurados de manera personalizada para proporcionar la necesidad específica que requiera cada aplicación. Son una solución ideal para los profesionales de negocios de servicios de entrega de paquetes, operaciones minoristas y líneas áreas, así como en otras empresas que requieran utilizar los dispositivos como cajones de efectivo u otros terminales críticos para la empresa, ya que pueden funcionar incluso en el caso que haya un fallo de red.

Sistemas Multiprocesador. Taxonomía de Flynn#

Es una familia de sistemas de altas prestaciones que se basa en una sola máquina de mucha potencia de cálculo y elementos compartidos.

Taxonomía de Flynn

Se trata de una clasificación clásica de computadores en función de su arquitectura, publicada por Flynn por primera vez en 1966 y por segunda vez en 1970. Esta taxonomía se basa en el flujo que siguen los datos dentro de la máquina y de las instrucciones sobre esos datos. Se define como flujo de instrucciones al conjunto de instrucciones secuenciales que son ejecutadas por un único procesador y como flujo de datos al flujo secuencial de datos requeridos por el flujo de instrucciones.

SISD (Single Instruction stream, Single Data stream)

Los sistemas de este tipo se caracterizan por tener un único flujo de instrucciones sobre un único flujo de datos, es decir, se ejecuta una instrucción detrás de otra. Este es el concepto de arquitectura serie de Von Neumann donde, en cualquier momento, sólo se ejecuta una única instrucción.

SIMD (Single Instruction stream, Multiple Data streams)

Estos sistemas tienen un único flujo de instrucciones que operan sobre múltiples flujos de datos. Ejemplos de estos sistemas los tenemos en las máquinas vectoriales con hardware escalar y vectorial.

El procesamiento es síncrono, la ejecución de las instrucciones sigue siendo secuencial como en el caso anterior, todos los elementos realizan una misma instrucción, pero sobre una gran cantidad de datos. Por este motivo existirá concurrencia real de operación, es decir, esta clasificación es el origen de la máquina paralela.

Ejemplos de este paradigma de arquitectura: ILLIAC IV, CRAY monoprocesador, CYBER 205, FUJITSU, NEC SUPERCOMPUTERS, IBM 390 VF, IBM 9000 VF, ALLIANT FX/1 Y CONVEX C-1

MISD (Multiple Instruction streams, Single Data stream)

Los sistemas MISD se contemplan de dos maneras distintas:

Ejemplos de estos tipos de sistemas son los arrays sistólicos (el movimiento de avance del dato es el ‘latido’ del sistema) o arrays de procesadores. También podemos encontrar aplicaciones de redes neuronales en máquinas masivamente paralelas.

MIMD (Multiple Instruction streams, Multiple Data streams)

Sistemas con un flujo de múltiples instrucciones que operan sobre múltiples datos. Estos sistemas empezaron a utilizarse a principios de los 80.

Se trata de sistemas basados en un único bus multiplexado, de altas prestaciones, a través del cual podamos transmitir simultáneamente más de una instrucción y más de un dato.