por Luisa Fernanda Henao Maya hace 4 años
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Accesos locales
Repartir la informacion en diferentes componentes
Rendimiento proporcional
Mejor que un sistema centralizado
Hetereogeneidad
Crecimiento
Fallos
Concurrencia
Migracion
Auto-protección
Auto-optimización
Auto-reparación
Auto-configuración
Acercar computación y recursos a los interesados, mejora latencia y escalabilidad
Pero permaneciendo prácticamente desapercibidos
Plenamente integrados en el mundo para facilitar vida cotidiana
Conectados entre sí ofreciendo un valor añadido
Mayores amenazas a la seguridad y privacidad
Modo desconectado: Usuario puede seguir trabajando sin conexión
Ancho de banda de comunicación variable
Control de consumo de energía del dispositivo
Limitaciones en los recursos del dispositivo
Informacion disponible en cualquier momento
Usuario accede de forma remota a su organización
Conectados de forma inalámbrica a infraestructura del SD o formando redes ad hoc
SD incluye dispositivos portátiles con acceso remoto
Servicio
Software como servicio SaaS: Ofrece aplicaciones de interés
Plataforma como servicio PaaS: Proporciona una plataforma de desarrollo de software
Infraestructura como servicio IaaS: Oferta dinámica de recursos HW virtuales según necesite el cliente
Despliegue
Hibrido
Privado
Publico
Las nubes que extraen, agrupan y comparten recursos escalables en una red. Suelen crearse para ejecutar cargas de trabajo dentro del sistema.
Las tecnologías son elementos: sistemas de software y hardware que se utilizan para diseñar y usar las nubes.
una función que se encarga de ejecutar cierta carga de trabajo en una nube.
Las nubes son entornos: sitios donde se ejecutan las aplicaciones.
Necesidad de esquema de tarificación
Define un modelo de trabajo más que una plataforma
Demanda dinámica basada en necesidades puntuales
“Alquiler” de recursos computacionales externos
Usuarios anónimos
Mayores problema de seguridad
Implica individuos, no organizaciones
Similar a computación grid
SD formado por recursos donados por usuarios a proyectos
Sistemas dinámicos
Sistemas heterogéneos
Grid convive con SD de cada organización
Pueden extenderse a varios dominios de administración
Menor grado de acoplamiento
Máquinas con mayor dispersión geográfica
Extensión de cluster computing a mayor escala
se crea para ejecutar aplicación y luego puede desaparecer Recursos no dedicados
Necesidad de un planificador de trabajos
Uso habitual de componentes hardware estándar
Normalmente sistema con nodos homogéneos
Redes de alta velocidad
Puede ejecutar varias aplicaciones mediante partición
SD dedicado a ejecutar una aplicación buscando altas prestaciones y/o alta disponibilidad.
