Diseño y desarrollo de un servicio big data en la nube para búsqueda, compartición de ficheros y data mining

En esta memoria se presenta el diseño y desarrollo de una aplicación en la nube destinada a la compartición de objetos y servicios. El desarrollo de esta aplicación surge dentro del proyecto de I+D+i, SITAC: Social Internet of Things – Apps by and for the Crowd ITEA 2 11020, que trata de crear una arquitectura integradora y un “ecosistema” que incluya plataformas, herramientas y metodologías para facilitar la conexión y cooperación de entidades de distinto tipo conectadas a la red bien sean sistemas, máquinas, dispositivos o personas con dispositivos móviles personales como tabletas o teléfonos móviles. El proyecto innovará mediante la utilización de un modelo inspirado en las redes sociales para facilitar y unificar las interacciones tanto entre personas como entre personas y dispositivos. En este contexto surge la necesidad de desarrollar una aplicación destinada a la compartición de recursos en la nube que pueden ser tanto lógicos como físicos, y que esté orientada al big data. Ésta será la aplicación presentada en este trabajo, el “Resource Sharing Center”, que ofrece un servicio web para el intercambio y compartición de contenido, y un motor de recomendaciones basado en las preferencias de los usuarios. Con este objetivo, se han usado tecnologías de despliegue en la nube, como Elastic Beanstalk (el PaaS de Amazon Web Services), S3 (el sistema de almacenamiento de Amazon Web Services), SimpleDB (base de datos NoSQL) y HTML5 con JavaScript y Twitter Bootstrap para el desarrollo del front-end, siendo Python y Node.js las tecnologías usadas en el back end, y habiendo contribuido a la mejora de herramientas de clustering sobre big data. Por último, y de cara a realizar el estudio sobre las pruebas de carga de la aplicación se ha usado la herramienta ApacheJMeter.

La nube como apoyo a la producción audiovisual

En esta investigación analizaremos las capacidades de la nube, centrándonos en la computación (entendiendo esta como la capacidad de procesamiento) y el almacenamiento de datos geolocalizados (redes de entrega de contenidos). Estas capacidades, unidas al modelo de negocio que implica un coste cero por aprovisionamiento y el pago por uso, además de la reducción de costes mediante sinergias y optimización de los centros de datos, suponen un escenario interesante para las PYMES dedicadas a la producción audiovisual. Utilizando los servicios en la nube, una empresa pequeña puede, en cuestión de minutos, alcanzar la potencia de procesamiento y distribución de gigantes de la producción audiovisual, sin necesidad de ocupar sus instalaciones ni pagar por adelantado el alquiler de los equipos. Describiremos los servicios de AWS (Amazon Web Services) que serían útiles a una empresa, el uso que darían de dichos servicios y su coste, y lo compararemos con el presupuesto por realizar una misma instalación físicamente en dicha empresa, teniendo que comprar e instalar los equipos.

Optimización de la ejecución de flujos de trabajos empresariales en infraestructuras cloud

En la actualidad, el uso del Cloud Computing se está incrementando y existen muchos proveedores que ofrecen servicios que hacen uso de esta tecnología. Uno de ellos es Amazon Web Services, que a través de su servicio Amazon EC2, nos ofrece diferentes tipos de instancias que podemos utilizar según nuestras necesidades. El modelo de negocio de AWS se basa en el pago por uso, es decir, solo realizamos el pago por el tiempo que se utilicen las instancias. En este trabajo se implementa en Amazon EC2, una aplicación cuyo objetivo es extraer de diferentes fuentes de información, los datos de las ventas realizadas por las editoriales y librerías de España. Estos datos son procesados, cargados en una base de datos y con ellos se generan reportes estadísticos, que ayudarán a los clientes a tomar mejores decisiones. Debido a que la aplicación procesa una gran cantidad de datos, se propone el desarrollo y validación de un modelo, que nos permita obtener una ejecución óptima en Amazon EC2. En este modelo se tienen en cuenta el tiempo de ejecución, el coste por uso y una métrica de coste/rendimiento. Adicionalmente, se utilizará la tecnología de contenedores Docker para llevar a cabo un caso específico del despliegue de la aplicación.