Evolución de la nube o la administración en la nube


En este blog, te enseñaremos cómo han ido evolucionando las nubes de administración con el paso del tiempo y que mejoras han tenido que las hacen ser herramientas más eficientes y día con día están facilitando gestión tecnológica a los usuarios.


Primera Generación

La primera generación nace de la necesidad de reducir costos para los cliente al no requerir un servidor con el software físicamente en sus instalaciones y poder acceder a él a través de internet, ahorrando en servidores, electricidad, mantenimiento, adecuaciones del sitio cómo control de temperatura.


Básicamente, la nube es un datacenter que aloja máquinas virtuales con una copia del mismo software para cada cliente, y a esto se le llama multitenencia virtual.


Los beneficios que tiene la primera generación son:

  • Accesibilidad (ya que al estar conectado a internet se puede acceder desde cualquier lugar).

  • Fiabilidad ( ya que al estar en un datacenter profesional su fiabilidad será mejor que un datacenter empresarial promedio).

  • Ahorro en costos (al estar en un datacenter se comparten los costos con otros clientes). 

Las desventajas son:

  • Ampliación del Hardware (Al escalar la solución hay un corte en el servicio).

  • Ampliación del Software (Al escalar la solución hay un corte en el servicio).

  • Software (Está construido como una sola pieza de software y al tener un error hay que revisar el código, compilar y probar de nuevo todo).


Segunda Generación

La segunda generación se basa en separar el software en varias piezas que proporcionen una parte de la funcionalidad de dicho software y juntarlas (Arquitectura orientada a servicios), por lo que cuando queremos migrar de la primera a la segunda generación básicamente hay que reescribir la mayor parte de nuestro software.


A diferencia de la primera generación que es una máquina virtual o HOST por cliente, en la segunda generación cada parte del software se carga en distintas máquinas virtuales y se vería como un todo, por ejemplo:


  • VM1 = Motor de búsqueda

  • VM2 = Base de datos

  • VM3 = Herramienta de configuración

  • VM4 = Mensajería

El problema es que si falla uno de los componentes todo el sistema falla ya que cada VM o Host está estrechamente vinculado uno con otro.


Los Beneficios de la segunda generación son: 


  • Escalabilidad

  • Multitenencia

  • Analitica

  • Bigdata

  • DFS (Sistemas de Archivos Distribuidos)

Tercera Generación 

La tercera generación nos entrega escalabilidad y confiabilidad para un sistema complejo a gran escala y para esto se utiliza una arquitectura basada en microservicios, como pasa en la segunda generación que se desacopla el software en varias partes, en la tercera generación se busca desacoplar el software en piezas más granulares que puedan funcionar de forma autónoma para que si uno fallara, el sistema en sí sigue funcionando.


A diferencia de la primera y segunda generación, en lugar de tener un host o VM vamos a tener un nodo o contenedores y clusters.

Por ejemplo: un cluster cubrirá una función en específico como BD o mensajeria, y está conformado por uno o más nodos y los nodos ejecutan uno o más servicios.


Los clusters y nodos son importantes cuando hablamos acerca de proporcionar escalabilidad y fiabilidad masiva que realmente serán los verdaderos diferenciadores de la tercera generación.


Beneficios de la arquitectura de la tercera generación son:


  • Fiabilidad masivamente aumentada

  • Escalabilidad masiva

  • Velocidad de características nuevas (ofrecer a clientes nuevas funciones tan pronto como estén disponibles sin tener cortes de servicio)

Cuarta generación 

La cuarta generación impulsada por Extreme Networks integra AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) y ML (MACHINE LEARNING) a lo que ya teníamos en la tercera generación.


ML es un requisito previo para potenciar la AI, usando métodos estadísticos de aprendizaje automático (ML) analizamos grandes conjuntos de datos para obtener conocimiento y luego se aplica ese conocimiento a una red o un componente de software para cambiar algo.


Por ejemplo: Usando el ML podemos aprender que durante un tipo particular de dia, y bajo determinadas circunstancias, quizás canales específicos no son apropiados para dispositivos de cliente de WiFi, en AI tomamos esos datos y cambiamos canales activamente para evitar la interferencia y las caídas de paquetes.


Para implementar ML necesitamos obtener grandes cantidades de datos y no solo eso, necesitamos datos de calidad y aquí es donde diferentes implementaciones de ML y soluciones AI difieren. Para evaluar algoritmos de ML necesitamos mirar algo llamado factor de confianza y esto nos dice con qué frecuencia el algoritmo de ML lo hace bien.


Actualmente el único fabricante que cuenta con una nube de cuarta generación es Extreme Networks con ExtremeCloud IQ.


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