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Bogotá, Junio 17 de 2010 XXX Salón de Informática de ACIS XXX Salón de Informática de ACIS Harold Castro, Ph. D Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación Universidad de los Andes Harold Castro, Universidad de los Andes

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  • Bogotá, Junio 17 de 2010XXX Salón de Informática de ACISXXX Salón de Informática de ACISHarold Castro, Ph. DDepartamento de Ingeniería de Sistemas y ComputaciónUniversidad de los AndesU ve s dad de os des

    Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Evolución de las TI• Del mainframe al cluster

    Los nuevos retosd l l• La respuesta de la tecnología

    • El secreto de compartir

    Grid computing• Conceptos y limitaciones

    Cloud computing• El paradigma• El paradigma• Modelos• Colombia Harold Castro, Universidad de los

    Andes

  • LA TECNOLOGÍAHarold Castro, Universidad de los Andes

  • Acelerar Crear ventajas titi Más rápido

    Más exacto Más grande

    competitivas Maximizar la

    productividad del Más grande ppersonal

    Reducir el “Time toM k t”

    Optimizar Disminuir costos

    Market”

    Mejorar eficienciaHarold Castro, Universidad de los

    Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Reducir las inversiones en TICsen TICs

    Mantener una infraestructura flexible que evolucione en el tiempo

    Colaborar / Compartir Datos distribuidos Procesamiento Procesamiento

    distribuidoHarold Castro, Universidad de los

    Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • 7,000 toneladas, 150 millones de sensores, una interacción cada 25 nsns

    20 eventos en el detector 1 PetaByte/monthHarold Castro, Universidad de los

    Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • 1000 Fibra + CC1000FibraFTTH

    100FTTH

    CableADSL

    5

    Módem

    RDSI1Harold Castro, Universidad de los

    Andes

  • COMPARTIR Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Usar Internet como unaplataforma de servicios deplataforma de servicios de

    computación y no solo como f d i f ióuna fuente de información

    Harold Castro, Universidad de los Andes

  • CLUSTER GRID

    • Equipos homogéneos• Sistema operativo único

    • Equipos heterogéneos• Múltiples sistemas operativosp

    • Administración y manejo centralizado - única

    p p• Administración y manejo

    descentralizado – multidominio• Equipos están concentrados• Objetivo: mejorar el

    rendimiento dedicando más

    • Equipos están dispersos• Objetivo: mejorar el rendimiento

    compartiendo recursos sub-rendimiento dedicando más recursos

    compartiendo recursos subutilizados en otras partes

    Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Recursos coordinados que no están sujetos a l li d l control centralizado y que superan las

    fronteras organizacionales

    Uso de protocolos e interfaces estándares, abiertos y de propósito general

    Ofrece características no triviales de servicioHarold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Los servicios pueden ser descubiertos de forma dinámica UbicuidadUbicuidad Escalabilidad Tolerancia a fallos

    Los servicios son independientes Los servicios son independientes La interfaz del servicio está separada de la lógica de

    negocio Acceso desde cualquier dispositivo

    Portales de accesoHarold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Tecnología Costo en un DC pequeño (1K

    Costo en un DC grande (100K

    Relaciónp q (servidores)

    g (servidores)

    Red $95 Mbps/mes $13 Mbps/mes 7.1Almacenamiento $2.20 GB/mes 0.4 GB/mes 5.7Administración ~140 servidores /

    administrador>1000 servidores / administrador

    7.1

    Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Virtualización Muchas plataformas

    Acceso ubicuo por InternetInternet

    API Bajo demandaj Auto-servicio Escalable Flexible Pago por uso

    S i i did Servicio medido FácilHarold Castro, Universidad de los

    Andes

  • Individuals Corporations Non-CommercialIndividuals Corporations Non Commercial

    Cloud Middle Ware

    Storage Provisioning

    OSProvisioning

    NetworkProvisioning

    Service(apps)Provisioning

    SLA(monitor), Security, Billing,PaymentPayment

    Resources

    Services Storage Network OSHarold Castro, Universidad de los

    Andes

  • Administrar TI es difícilU TI dif ilUsar TI es difícilLograr eficiencia en TI es difícilgPredecir TI es difícil

    Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Ya no necesito poseerP d l Puedo pagar por el uso

    Puedo cobrar por el uso Modelos mixtos

    Poseo para lo crítico Poseo para lo corriente Alquilo lo que no es mi negocio Alquilo lo que no es mi negocio Alquilo lo que me falta cuando me falta (JiT)

    Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Ahorro en costos Ahorro en tiempo Ahorro en tiempo Esfuerzo

    Fallos, balanceo, escalamiento, , Eficiencia Time to market Agilidad

    Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Computadores Computadores Potencia Aire acondicionado Seguridad Gente Ancho de banda Desastres

    R ió d Reputación de marca … Harold Castro, Universidad de los

    Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • No controlo, no confío 99999

    La seguridad y privacidad no satisfacen SAS-70, ISO 27001

    P d h i b i d Puedo hacer mi nube privada Sigue con todos los costos y problemas

    Es un modelo todo o nada Es una extensión de mi data center

    Solo se hace por costos Impacta más la agilidad

    Internet es lento Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Recursos compartidos globalmente y gestionados p g y gextremos a extremos Data Center en la empresa DC fuera de la empresa DC compartido

    Los recursos se asignan bajo demanda Estructura de tiers Empresa Proveedor Proveedor del proveedorSi t d b t t áti Sistemas de subasta automática

    Reducción del TCOHarold Castro, Universidad de los

    Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • RightScale has allowed Zynga to quickly scale out our cloud infrastructure

    with a small team By with a small team. By automating our

    deployments we are able to focus on key areas of our

    business

    Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • You?

    Cloud computing will cause a radical shift in IT- CIO SurveyHarold Castro, Universidad de los

    Andes

  • cluster computing grid computing cloud computingHarold Castro, Universidad de los

    Andes

  • Utility Computingy p g Distinción entre proveedor y cliente QoS

    On Demand Computingp g Capacidad de adquirir más recursos para responder a requerimientos

    dinámicos On Demand Business (IBM)

    I i d Integración de procesos extremo a extremo Capacidad de responder con velocidad a exigencias, oportunidades o

    amenzas Adaptative Enterprise (HP) Adaptative Enterprise (HP)

    Adapatación a condiciones del mercado Outsourcing, SaaS Harold Castro, Universidad de los

    Andes

  • Menos restricciones Más restricciones

    IaaS PaaS SaaSIaaS PaaS SaaS

    Menos automatización Más automatizaciónHarold Castro, Universidad de los

    Andes

  • Las TI como un servicio Las TI como un servicio Proveer acceso a un recurso físico o servicio sobre la

    red vía protocolos estándares SOA y Web services

    Como tecnologías habilitadoras Integración horizontal

    Ref. Focus: EDCHarold Castro, Universidad de los

    Andes

  • IaaS: Infrastructure as a ServiceIaaS: Infrastructure as a ServiceAmazon EC2 y Amazon S3

    Elastra

    Terremark

    ElasticHosts

    Entrega de servicios de computacionales fundamentales: almacenamiento, procesamiento,

    Enomaly

    sistemas operativos y redes de telecomunicaciones.

    La infraestructura es desplegada bajo demanda, permitiendo a los usuarios el despliegue desoftware, incluyendo sistemas operativos y aplicaciones.

    En este modelo de servicio el usuario final no administra ni controla la infraestructura base cloudcomputing, pero puede controlar dispositivos de almacenamiento, sistemas operativos, aplicacionesdesplegadas y opcionalmente controlar componentes de red, tales como un firewall o un enrutador.

  • PaaS: Platform as a ServicePaaS: Platform as a ServiceGoogle App Engine

    N tS it B i O ti NetSuite Business Operating System

    Amazon Simple Queue Service

    Microsoft SQL Azure Database

    IBM Virtual Images

    Provisión de plataformas de desarrollo como un servicio para la ejecución de aplicaciones creadas oadquiridas, con la restricción de que su despliegue debe ajustarse a la infraestructura cloud computingdisponible en el proveedor (lenguajes de programación, middlewares, herramientas soportadas, etc.).

    Además de ocultar la infraestructura cloud oculta sistemas operativos servidores redes deAdemás de ocultar la infraestructura cloud, oculta sistemas operativos, servidores, redes detelecomunicaciones, dispositivos de almacenamiento, entre otros. Sin embargo, se busca que el usuariotenga un alto grado de control sobre su plataforma de desarrollo y aplicaciones desplegadas, mediante unmecanismo estándar para su acceso y uso.

  • S S S ft S iSaaS: Software as a ServiceSaleforce.com AppExchange

    Microsoft Office Live

    Cisco WebEx Weboffice

    RightNow, Flickr

    Gmail, Google calendar, Maps

    Entrega exclusiva de software perteneciente al proveedor de servicios, a través de la ejecución deuna instancia servidora dentro de la infraestructura cloud computing, que es invocada como unservicio por múltiples usuarios o aplicaciones clientes bajo un mecanismo de acceso por red.

    SaaS se diferencia del modelo de servicio PaaS por otorgar un menor grado de administración,control y propiedad al usuario final con respecto al software que va a ser desplegado, incluyendo lasconfiguraciones posibles. Esto se debe a que su objetivo es la entrega de software como un serviciolisto para ser consumido bajo demanda.

  • OPORTUNIDADES AMENAZAS

    Reducción de costos operativosM ilid d

    Percepción de pérdida de control

    Temor al mal manejo de la Mayor agilidad para

    responder al mercado Focalización en el

    Temor al mal manejo de la información

    Sistemas actuales son caros Percepción de ser

    negocio Liderazgo de adopción Acceso a las últimas

    Percepción de ser innecesario

    Operación in-house Desconocimiento (cloud y

    Acceso a las últimas tecnologías

    Menor inversión en TI

    ( ynuevas tecnologías)

    Desconocimiento de iniciativas gubernamentales

    Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • Gridabierto

    Compartir entre organizacionesOrganizaciones Virtuales (VO)Acuerdos sobre estándaresEsquemas P2P

    Grid entre socios

    abiertoPropósito múltipleDetrás del firewallReglas de resolución de conflictosGestión de recursos compartidos

    Esquemas P2P

    Grids globales

    Gridempresarial

    Propósito únicoMínima seguridadHardware heterogéneo

    Grids globalesOfrece recursos y serviciosMercado abiertoImperatividad de estándares

    Clusters

    Griddepartamental

    Clusters

    2000 2005 2008Harold Castro, Universidad de los Andes

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  • Harold Castro, Universidad de los Andes

  • SENA – Google 360K usuarios

    Proexport – salesforce > 100 pymes > 100 pymes

    Datacenter del estado Gobierno en línea

    Microsoft – Telefónica Alianza para masificar cloudU i d Uniandes Clouds privadas a bajo costoHarold Castro, Universidad de los

    Andes

  • Ley 1273 de 2009 Confidencialidad, integridad y disponibilidad

    Ley 1221 de 2008T l tr b j Teletrabajo

    Ley 1266 de 2008 Habeas dataHabeas data

    Ley 1341 de 2009 Regulación general de las TICsg g Resolución CRC 2258 de 2009: Definiciones

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