Cloud computing and big data

1. CLOUD COMPUTING AND BIG DATA
El Cloud computing es un paradigma que permite ofrecer servicios de computación a
través de Internet. Es decir minimizar al máximo los recursos IT de una empresa y
encontrarlos todos disponibles desde cualquier sitio en cualquier momento. Plataforma
como servicio (PaaS): El cliente utiliza un entorno de hospedaje para sus aplicaciones,
controla las mismas teniendo cierto grado de control sobre el entorno de alojamiento,
pero no tiene control sobre el sistema operativo, hardware o red sobre la que se
ejecutan las aplicaciones. (Guillermo Montenegro, 2011)
Las líneas estratégicas de competitividad de las pymes se fundamentan en el desarrollo
de determinados ejes como la comercialización, la internacionalización, la eficiencia
productiva, la capacitación del capital humano, la eficiencia financiera, la calidad o el
grado de implantación de las tecnologías e innovación. En este contexto, el cloud
computing puede consolidarse como un instrumento ―acelerador‖ para que una
empresa logre evolucionar en su competitividad. El cloud se perfila como una alternativa
ágil y eficiente para que las pymes españolas puedan acceder a soluciones y servicios
tecnológicos que permitan optimizar su negocio y lograr una mejora significativa en sus
operaciones y, por ende, lograr una notable mejora competitiva en el mercado. (Alberto
Urueña, 2012)
La prestación de servicios de cloud computing implicará, en numerosas ocasiones,
cesiones de datos a terceros países que impliquen transferencias internacionales de
datos. Dichas cesiones no tendrán esta calificación cuando se lleven a cabo en la Unión
Europea o dentro del Acuerdo sobre el Espacio Económico Europeo. ( Agencia Española
De Protección, 2013)
Tipologías del Cloud computing
Nube Pública: Los servicios públicos de nubes se caracterizan por estar disponibles para
los clientes a través de un proveedor de servicios vía Internet. El término "público" no
siempre significa “Gratis”, los servicios rentados son muy baratos para su uso. Una nube
pública no significa que los datos de un usuario sean públicamente visibles, los
proveedores de nubes públicas suelen gmontenegro@universotec.net proporcionar un
control de acceso. Las nubes públicas ofrecen un eficaz medio para implementar
soluciones. (Guillermo Montenegro, 2011)
Ejemplos: Hotmail, Google Maps, etc
Nube Híbrida: Es una combinación de nubes públicas y privadas que interactúan. En este
modelo los usuarios suelen “subcontratar servicios NO Críticos” para sus negocios a la

2. nube pública, mientras mantienen los servicios críticos y los datos bajo su control.
(Guillermo Montenegro, 2011)
Ejemplos: Universidades, Municipios, Empresas etc
Nube Comunitaria: Es controlada y utilizada por un grupo de organizaciones que tienen
intereses comunes, tales como compartir información, servicios o una misión común.
Los miembros de la comunidad comparten el acceso a los datos y aplicaciones en la
nube. (Guillermo Montenegro, 2011)
Ejemplos: Sistemas BCRA, Redes Universitarias, Etc.
BIG DATA
Big data, un concepto que significa muchas cosas para muchas personas, ha dejado de
estar limitado al mundo de la tecnología. Hoy en día se trata de una prioridad
empresarial dada su capacidad para influir profundamente en el comercio de una
economía integrada a escala global. Además de proporcionar soluciones a antiguos retos
empresariales, big data inspira nuevas formas de transformar procesos, empresas,
sectores enteros e incluso la propia sociedad. Aun así, la amplia cobertura mediática que
está recibiendo no nos permite distinguir claramente el mito de la realidad: ¿qué está
ocurriendo realmente? Tras nuestra última investigación hemos descubierto que las
empresas utilizan big data para obtener resultados centrados en el cliente, aprovechar
los datos internos y crear un mejor ecosistema de información. (IBM Institute for
Business Value, 2012)
Almacenamietno
Por ejemplo, ¿el almacenamiento de datos es viable económicamente? Claro que sí.
Podemos conectarnos a Amazon y contratar dos terabytes por 82€, y esta capacidad de
almacenamiento puede ser sufi ciente para muchas empresas que pueden almacenar el
movimiento de una parte importante de su día. Es un gasto asumible, aunque hay que
tener en cuenta que actualmente podemos leer discos a una velocidad de 100 Mb/s, por
lo que necesitaríamos 5 horas para poder leer dos terabytes. Sin embargo, esto es un
problema porque muchas empresas necesitan tomar decisiones empresariales con
rapidez. ¿Qué hace Google? En mi opinión, nos ha hecho un fl aco favor El “enorme”
volumen de los datos es una de las variables que defi nen el fenómeno Big Data. El
acelerador de partículas LHC produce 1 PetaByte (1 millón de GigaByte) de datos por
segundo. ...”The LHC produces 1PetaByte of data every second, big data and lack of
computing resources were becoming the European Organization for Nuclear Research’s
biggest IT challenges...” AF_Especial_Num14.indd 33 07/12/15 13:47 FUNDACIÓN
RAMÓN ARECES / NÚM. 14 34 porque estamos acostumbrados a ir tecleando y que nos
dé sugerencias de búsqueda relacionadas con búsquedas anteriores, ya que Google ha

3. dotado a su buscador de una función de aprendizaje. Pero Google cuenta con 20.000
discos que, en paralelo, leen dos terabytes en un segundo. Lo mismo que se hace en
computación, se hace también en almacenamiento. Aunque el primer reto implica
cambiar el modelo de procesado. Existen iniciativas como Reduce, Storm o S4, pero el
problema no ha sido resuelto todavía. Sobre todo en lo referente al tiempo real, como
las decisiones que deben tomarse en una Smart City (ciudad inteligente), en donde hay
situaciones que requieren encontrar una solución en menos de un segundo. El
almacenamiento es otro de los retos. Hasta ahora se utilizaba la RAM para aquello que
se utilizaba mucho en nuestros cálculos y el disco para el resto de la información. La
memoria es mil veces más rápida que el disco, pero también es cien veces más cara. En
la actualidad, técnicamente, tampoco podemos contar con mucha memoria, lo que
supone otro problema, y lo que se está desarrollando muy rápidamente es el
denominado storage class memory. Hoy en día utilizamos en nuestros ordenadores
discos sólidos, que son memorias que se han colocado donde antes había un disco. Son
más rápidos, aunque más caros, y lo que se está investigando es el state storage class
memory, que es colocar la memoria en su lugar. Cuando la comunidad científi ca haya
solucionado este problema tendremos una capacidad de memoria equivalente a la
capacidad de disco y con el tiempo esto tendrá un precio razonable. Este tipo de
memoria es más económica en consumo porque no es un disco mecánico, sino que está
compuesta de circuitos y, por tanto, consume menos energía, que es otra cuestión muy
importante que debe tenerse en cuenta. Las bases de datos relacionales que hasta ahora
todos conocíamos y nos han explicado en las facultades ya no nos sirven para resolver
grandes problemas. Están surgiendo nuevas propuestas de sistemas como los
denominados “NO SQL”. Podemos tener muchos datos, pero no sirven de nada porque
no es información. Pero es que incluso la información no es conocimiento, y lo
importante es lo que se denomina conocimiento accionable: algo que nos permite llevar
a cabo una acción. Por ejemplo, no sirve que una aplicación nos informe del estado del
tráfi co en nuestro camino al trabajo porque el tráfi co va cambiando en el tiempo que
nosotros empleamos en desplazarnos: necesitamos una aplicación que haga una
predicción a partir de datos actuales e históricos del tráfi co, el tiempo, la hora etc., y
que nos vaya indicando en tiempo real el camino para tardar el mínimo tiempo posible
en llegar a nuestro destino. Los datos en sí no nos sirven. (Torres)
Bibliografía
Agencia Española De Protección. (2013). agpd.es. Obtenido de
https://www.agpd.es/portalwebAGPD/canaldocumentacion/publicaciones/common/
Guias/ORIENTACIONES_Cloud.pdf
Alberto Urueña, A. F. (Mayo de 2012). ontsi.red.es. Obtenido de
http://www.ontsi.red.es/ontsi/sites/default/files/1-
_estudio_cloud_computing_retos_y_oportunidades_vdef.pdf
Guillermo Montenegro. (Octubre de 2011). cervantes.edu.ar. Obtenido de
http://www.cervantes.edu.ar/news/pdf/cloudconsejo.pdf

4. IBM Institute for Business Value. (2012). Analytics: el uso de big data en el mundo real. Escuela
de Negocios Saïd.
Torres, J. (s.f.). Barcelona Supercomputing. Obtenido de http://www.jorditorres.org/wp-
content/uploads/2014/07/ArticuloFundacionAreces-CloudBigData.pdf