¿Qué es la computación en la nube distribuida?

La computación en la nube distribuida es la distribución de servicios de nube pública en múltiples ubicaciones geográficas. En las nubes distribuidas, las operaciones y la gobernanza, así como las actualizaciones, continúan estando bajo el control del principal proveedor de la nube pública.

En la computación distribuida, la carga de trabajo de computación se distribuye entre varios servidores conectados. La computación en la nube distribuida toma el modelo de computación en la nube y lo distribuye a diferentes ubicaciones geográficas de manera conectada. Crea un entorno de ejecución en el que los componentes de la aplicación buscan ubicaciones geográficas específicas que se eligen en función de las necesidades de la aplicación. Algunos requisitos de aplicación son:

Localización: para ayudar a mejorar la capacidad de respuesta y el rendimiento en la entrega de aplicaciones, en particular aquellas en las que la latencia es crítica y la transferencia de datos masivos a una sola nube resulta costosa.

Regulaciones: Existen algunos países donde las regulaciones estipulan que los datos no deben salir del país. La computación en la nube distribuida ayuda en tales casos.

Seguridad y control de datos: para asegurarse de que una empresa tenga la capacidad de retener datos y procesos específicos en su nube privada, dentro de su nube pública integrada.

Redundancia: para proporcionar redundancia que va más allá de la redundancia del sitio local, regional y nacional, lo que ayuda a mitigar las interrupciones a gran escala.

Tenga en cuenta que, independientemente del caso de uso, un modelo distribuido implica que las aplicaciones deben estar conectadas entre sí en varias regiones y dominios informáticos. Por lo tanto, la integración debe ser un componente clave de una estrategia de computación distribuida.

Sistemas informáticos similares

La computación geodistribuida (Fog Computing) y la computación en procesos perimetrales (Edge Computing) se pueden entender como extensiones de la computación en la nube distribuida.

Con la computación en procesos perimetrales, los datos se recopilan y procesan muy cerca del lugar en el que se generan. Esto se hace con dispositivos perimetrales (dispositivos que actúan como punto de entrada a las redes empresariales). Las aplicaciones que requieren baja latencia y un alto rendimiento se benefician enormemente de la computación en procesos perimetrales.

La computación geodistribuida es una forma de arquitectura de tecnología de la información que utiliza dispositivos perimetrales para la computación, el almacenamiento y la comunicación, todo localmente y a través de Internet.

Tanto la computación geodistribuida como la computación en procesos perimetrales pueden considerarse extensiones de la computación en la nube distribuida. Las dos formas actúan como centros de datos en miniatura, se utilizan para el almacenamiento y se pueden utilizar para vincular a centros de datos en la nube más grandes para el almacenamiento y el análisis de Big Data.

Cómo funciona la computación en la nube distribuida

Básicamente, la computación en la nube y la computación en la nube distribuida son lo mismo. Sin embargo, la computación en la nube distribuida extiende la computación en la nube a través de geografías. La computación en la nube distribuida divide una tarea en varios ordenadores en diferentes ubicaciones, todas las cuales están conectadas en red. Cada ordenador completará un aspecto de la tarea, lo que permitirá que la tarea se complete más rápido.

La computación en la nube puede ayudar al permitir el acceso remoto a la red de hardware y software. Esto proporciona ventajas como el uso compartido de recursos, la escalabilidad, la reducción de costos y la independencia de la plataforma. Sin embargo, la computación en la nube distribuida es una red que tiene varios ordenadores que trabajan juntos para lograr un objetivo final. Cada ordenador en esta red realiza una parte de la tarea general.

La computación en la nube es donde se accede a todos los recursos necesarios y se entregan a través de Internet, mientras que la computación en la nube distribuida es un intercambio de recursos entre múltiples sistemas a través de una red. Cada modelo informático viene con su conjunto de beneficios únicos.

Los usuarios de computación en la nube distribuida pueden aprovechar las funciones adicionales que pueden comprar. Estas características pueden incluir instalaciones para que los datos permanezcan en una región específica o la configuración de objetivos de rendimiento para la latencia y el rendimiento. La responsabilidad de proporcionar la infraestructura necesaria para esta capacidad recae en el proveedor de servicios. La mayoría de los principales proveedores de servicios de nube distribuida tienen tecnología que han desarrollado para ayudar con las solicitudes específicas de los clientes y garantizar la transparencia al hacerlo.

La computación en la nube distribuida es una tendencia dirigida principalmente a mejorar el funcionamiento de las empresas. En pocas palabras, la computación en la nube distribuida es el camino a seguir para las empresas.

Casos de uso de computación en la nube distribuida

Transporte inteligente

Los camiones autónomos de larga distancia pueden procesar los datos que reciben del tablero y los sensores de la carretera. Esta información se procesa para ayudar al vehículo a mantener la velocidad de crucero y garantizar distancias seguras entre otros vehículos en la carretera. Simultáneamente, el vehículo envía información sobre el rendimiento y los datos del motor a la nube principal. La ruta del vehículo puede ser monitoreada por cualquier aplicación de gestión de flotas de la asociación que se coloque en la nube de ubicaciones geográficas específicas.

Almacenamiento en caché inteligente

Un proveedor de servicios de video over-the-top (OTT) particular utiliza una nube central para transcodificar y formatear videos para usarlos en una variedad de dispositivos a través de múltiples redes. Todo el contenido se almacena en caché en varios formatos. Si existe un alto nivel de anticipación para un nuevo lanzamiento, el sistema colocará la serie en un caché que esté más cerca del usuario final. Un ejemplo de esto sería un mayor almacenamiento en servidores en ubicaciones residenciales o en estaciones 5G en centros urbanos densamente poblados para que la visualización móvil sea perfecta.

Beneficios de la computación distribuida

A continuación un vistazo a los beneficios de distribuir computación en la nube:

Ideal para escalabilidad y crecimiento modular

Dado que la computación en la nube distribuida funciona en varias máquinas, se puede escalar horizontalmente. En lugar de actualizar un sistema varias veces para manejar mayores cargas, simplemente se puede agregar otra máquina para aliviar la presión. No existe un límite de la cantidad de veces que se puede hacer esta suma. Cuando las cargas son altas, todas las máquinas conectadas pueden trabajar a plena capacidad, y cuando el trabajo se reduce, las máquinas que no se necesitan se pueden desconectar.

Mayor tolerancia a fallas y mejor confiabilidad

Por naturaleza, los sistemas distribuidos son mucho más tolerantes a fallas en comparación con las máquinas individuales. Si una empresa funciona con 20 máquinas repartidas en cinco ubicaciones, el trabajo no se detendrá si una o incluso dos de las ubicaciones enfrentan tiempos de inactividad. Por lo tanto, la fiabilidad es mucho mayor. Si una ubicación se enfrenta a un tiempo de inactividad, la demanda de rendimiento de los otros centros aumentará automáticamente, lo que garantizará que no haya caídas.

Baja latencia

Los usuarios de la red de computación en la nube distribuida verán que su tráfico llega al nodo de ubicación más cercano al punto de generación de datos. Esto da como resultado una latencia más baja y un rendimiento mejorado. El único inconveniente aquí es que el sistema debe diseñarse para ejecutarse en múltiples nodos simultáneamente, y esta característica es compleja y aumenta significativamente el costo del servicio para la empresa.

Rentabilidad

La inversión en computación en la nube distribuida es mucho mayor que la instalación de sistemas independientes. Sin embargo, esto es cierto solo hasta un punto en particular, a partir del cual se convierte en un servicio que se basa en las economías de escala. A la larga, son mucho más económicos que los sistemas centralizados a gran escala.

Eficiencia

El sistema de nube distribuida toma grandes datos o problemas complejos y los divide en partes más pequeñas, distribuyendo el procesamiento en paralelo entre varios ordenadores. Esto reduce la cantidad de tiempo necesario para completar la tarea en cuestión y aumenta la eficiencia.

Desventajas de la computación en la nube distribuida

Existen ventajas y desventajas para cada sistema. A continuación un vistazo a las desventajas de la computación en la nube distribuida:

Complejo de implementar

Teniendo en cuenta el tipo de trabajo que realizan, los sistemas informáticos distribuidos son complejos de implementar y de mantener en comparación con los sistemas más centralizados, y solucionar los problemas que surgen también es más difícil. Esta mayor complejidad no solo está relacionada con el hardware, sino también con el software que se necesita para manejar los aspectos de seguridad y las comunicaciones.

Mayor inversión

Como se mencionó anteriormente, invertir en un sistema de computación en la nube distribuido puede ser bastante costoso inicialmente. Agregar servicios y capacidad para un mayor procesamiento cuando sea necesario y para el manejo de la transmisión de datos puede aumentar significativamente los costos iniciales.

Preocupaciones de seguridad

La seguridad de los datos en los sistemas centralizados es mucho más fácil que en los distribuidos. Toda la red debe estar protegida y los usuarios también deberán tener un control completo sobre los datos replicados en diferentes ubicaciones.

Cuando se trata de proyectos a gran escala, la computación distribuida funciona para mejorar el rendimiento, brindando el poder de varias máquinas. Es un modelo escalable y crece según las necesidades de la carga de trabajo que asume. Puede tener algunas desventajas, pero la escalabilidad, el mejor rendimiento y la mayor confiabilidad inclinan la balanza a su favor cuando se trata de grandes cargas de trabajo y Big Data.