Primer parcial Flashcards
¿Qué es un sistema distribuido?
Un sistema distribuido consiste en múltiples computadoras independientes que trabajan juntas como un sistema unificado, compartiendo recursos y procesando datos de manera colaborativa para lograr un objetivo común.
¿Cuáles son las principales características de los sistemas de información distribuida?
-Escalabilidad
-Tolerancia a fallos
-Simultaneidad
-Ausencia de reloj global
-Fallos independientes
-Distribución geográfica
-Consistencia de datos
¿Qué es BOINC y cómo funciona?
BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) es una plataforma de computación distribuida que permite a los usuarios contribuir con el poder de procesamiento de sus computadoras a diferentes proyectos de investigación. Funciona descargando pequeñas tareas desde el servidor del proyecto, procesándolas en segundo plano en la computadora del usuario, y luego devolviendo los resultados procesados al servidor central.
¿Cuáles son algunos modelos arquitectónicos comunes en sistemas de información distribuidos?
-Modelo cliente-servidor
-Modelo punto a punto
-Modelo en capas
-Arquitectura de microservicios
-Arquitectura orientada a servicios (SOA)
-Arquitectura basada en eventos
-Modelo de repositorio
¿Qué protocolos de comunicación son importantes en sistemas de información distribuidos?
-HTTP/HTTPS
-TCP/IP
-UDP
-gRPC
-REST
-WebSockets
-AMQP
¿Qué es la consistencia en sistemas de información distribuidos?
Mantener todos los nodos actualizados con los últimos cambios de datos, asegurando que todos los nodos vean los mismos datos en cualquier momento.
¿Qué es la replicación en sistemas de información distribuidos?
Implica almacenar copias de los datos en diferentes nodos para mejorar la tolerancia a fallos y el rendimiento del sistema.
¿Cómo se logra la tolerancia a fallos en sistemas de información distribuidos?
-Redundancia
-Replicación
-Equilibrio de carga
-Mecanismos de conmutación por error
-Protocolos de consistencia
-Monitoreo y alertas
-Autocuración
¿Qué estrategias se utilizan para optimizar la escalabilidad y el rendimiento en sistemas distribuidos?
-Equilibrio de carga
-Almacenamiento en caché
-Particionado de datos
-Replicación
-Procesamiento asincrónico
-Escalabilidad horizontal
¿Cuáles son algunas aplicaciones reales de los sistemas de información distribuida?
-Computación en la nube (AWS, Azure, GCP)
-Redes de distribución de contenido (CDN)
-Bases de datos distribuidas (Cassandra, Google Spanner, DynamoDB)
-Blockchain y criptomonedas
-Redes peer-to-peer (P2P)
-Sistemas de archivos distribuidos (GFS, HDFS, Ceph)
¿Qué es la computación pervasiva o embebida?
Es una tendencia que consiste en incorporar microprocesadores a objetos cotidianos para que puedan comunicar información, creando un entorno donde las computadoras están presentes en objetos comunes sin que las personas se percaten de su presencia.
¿Qué tecnologías se combinan en la informática generalizada?
- Tecnología microelectrónica
- Tecnología de comunicación digital
- Estandarización de Internet
¿Cuáles son las características clave de la computación pervasiva?
- Integración de múltiples dispositivos para usos multipropósito
- Uso de diversas interfaces para una experiencia de usuario optimizada
- Funcionamiento simultáneo en línea y fuera de línea
- Integración de computadoras especializadas a través de buses locales e Internet
- Incorporación de elementos de seguridad
- Personalización de funciones según las preferencias del usuario
¿Qué ventajas ofrecerá la computación ubicua en el futuro?
-Alta velocidad
-Comunicación inalámbrica
-Bajo consumo de energía
-Almacenamiento en memoria persistente
-Dispositivos de disco muy pequeños
-Tecnología de procesamiento de voz y video
-Pantallas a color pequeñas
¿En qué áreas se aplica la computación pervasiva?
-Venta minorista
-Reserva y facturación de aerolíneas
-Automatización de la fuerza de ventas
-Atención médica
-Seguimiento
-Sistemas de información de automóviles
-Acceso al correo electrónico a través de WAP y voz
¿Cómo podría aplicarse la computación pervasiva en la industria minorista?
En la industria minorista, se podrían utilizar dispositivos como PDA y otros dispositivos omnipresentes para que los consumidores hagan listas de compras, las envíen directamente al supermercado y reciban la entrega de los productos, lo que permitiría un procesamiento más rápido de los datos y la ejecución de minería de datos.
SQUID ACLs de Destino:
Controlan el acceso a dominios específicos.
SQUID ACLs basados en URL:
Permiten denegar acceso a páginas que contengan ciertas cadenas.
SQUID basados en ruta:
Prohiben URLs que incluyan términos específicos.
SQUID Tipos de archivo:
Bloquean tipos MIME como video/webm.
Computación Distribuida Definición
Procesamiento y almacenamiento de datos en múltiples dispositivos.
Computación en Clúster
Conjunto de computadoras que actúan como una sola.
Computación en Grid
Red de computadoras que trabajan juntas para tareas complejas.
¿Por qué es importante la computación en clúster?
-Económico para los grandes servidores o mainframes.
-Resuelve la demanda de criticidad de contenido y servicios de proceso más rápido.
-Aumenta su
escalabilidad, disponibilidad, velocidad de procesamiento y administración.
-Garantiza que la potencia computacional esté siempre
disponible.
Tipos de computación en clúster
-Clústeres de alto rendimiento (HP)
-Clústeres de equilibrio de carga
-Clústeres de alta disponibilidad (HA)
Clústeres de alto rendimiento (HP)
Utilizan clústeres de computadoras y supercomputadoras para resolver
problemas computacionales avanzados.
Se utilizan para realizar funciones que necesitan que
los nodos se comuniquen mientras realizan sus trabajos.
Están diseñados para aprovechar la
potencia de procesamiento en paralelo de varios nodos.
Clústeres de equilibrio de carga
Las solicitudes entrantes de recursos se distribuyen entre varios nodos que ejecutan
programas similares o tienen contenido similar. Esto evita que un solo nodo reciba una
cantidad desproporcionada de tareas. Este tipo de distribución se utiliza generalmente en un
entorno de alojamiento web.
Clústeres de alta disponibilidad (HA)
Están diseñados para mantener nodos redundantes que pueden actuar como
sistemas de respaldo en caso de que ocurra alguna falla.
Se proporcionan servicios
informáticos consistentes como actividades comerciales, bases de datos complicadas, servicios al cliente como sitios web electrónicos y distribución de archivos en red.
Están
diseñados para brindar disponibilidad de datos ininterrumpida a los clientes.
Clúster abierto
Cada nodo necesita direcciones IP y solo se accede a ellas a través de Internet o la Web. Este tipo de clúster genera mayores problemas de seguridad.
Clúster cerrado
Los nodos están ocultos detrás del nodo de enlace y brindan mayor protección. Necesitan menos direcciones IP y son buenos para tareas computacionales.
Componentes de un equipo en clúster
- Nodos del clúster
- Sistema operativo del clúster
- El conmutador o interconexión de nodos
- Hardware de conmutación de red
Ventajas de la computación en clúster
-Alto rendimiento
-Fácil de administrar
-Escalable
-Capacidad de expansión
-Disponibilidad
-Flexibilidad
Desventajas de la computación en clúster
-Alto costo
-Problema para encontrar fallas
-Se necesita más espacio
Aplicaciones de la computación en clúster
- Se pueden resolver diversos problemas computacionales complejos.
- Se puede utilizar en aplicaciones de aerodinámica, astrofísica y minería de datos.
- Pronóstico del tiempo.
- Representación de imágenes.
- Diversas aplicaciones de comercio electrónico.
- Simulación de terremotos.
- Simulación de yacimientos de petróleo.
¿Por qué es importante la computación en grid?
- Escalabilidad
- Utilización de recursos
- Resolución de recursos
- Resolución de problemas complejos
- Colaboración
- Ahorro de costos
Funcionamiento de la computación en grid
Nodo de control: servidor
Proveedor: aporta recursos al pool
Usuario: usa los recursos de red
“The Grid:
Blueprint for a new computing infrastructure” de Ian Foster y Carl Kesselman
1999, la idea era consumir potencia de cómputo como se consume electricidad de una red eléctrica
Computación en grid
Red colaborativa distribuida
¿Cuáles son los tipos de computación en grid?
Grid computacional
Gri de búsqueda de recursos
Grid de datos
Casos de uso de la computación en red
- Investigación genómica
- Descubrimiento de fármacos
- Investigación del cáncer
- Predicción meteorológica
- Análisis de riesgos
- Diseño asistido por ordenador (CAD)
- Animación y efectos visuales
Ventajas de la computación en grid
- La computación en red permite un alto uso de los recursos.
- La computación en red permite el procesamiento paralelo de tareas.
- La computación en red está diseñada para ser escalable.
Desventajas de la computación en grid
- El software de la computación en grid aún se encuentra en la etapa de evolución.
- La computación en grid introduce complejidad.
- Flexibilidad limitada
- Riesgos de seguridad
- Scalability transparency
Permite que el sistema se expanda sin afectar la estructura ni el funcionamiento del mismo. Sistema de almacenamiento en la nube que agrega servidores sin interrumpir el servicio.
- Migration transparency
Los usuarios y las aplicaciones no perciben cambios cuando los datos son movidos de una ubicación a otra. Migración en vivo de máquinas virtuales.
- Replication transparency
Los usuarios no perciben la existencia de múltiples copias de recursos en el sistema. Una BD que replica datos en diferentes ubicaciones para disponibilidad
- Concurrency transparency
Los usuarios pueden acceder simultáneamente a recursos compartidos sin problemas de consistencia. Muchos usuarios editando en Google Docs
- Access transparency
Permite acceder a recursos sin preocuparse por las diferencias en interfaces o protocolos. Acceder a un archivo en la nube en diferentes dispositivos
- Location transparency
Los usuarios no necesitan conocer la ubicación del recurso al que acceden. Acceder en red local a un archivo sin saber en qué servidor está almacenado
- Failure transparency
El sistema continúa funcionando en presencia de fallos de componentes. Un servidor toma el control cuando otro falla, sin que el usuario note la interrupción.
- Performance transparency
Los usuarios no perciben disminuciones en el rendimiento a medida que la carga aumenta. Streaming de video que ajusta la calidad del video en función de la capacidad de red para mantener una reproducción fluida
Arquitectura Cliente/Servidor 3Tier
Capas: Presentación (Angular), Aplicación (Node.js), Datos (Firebase).
Ventajas: Escalabilidad, mantenibilidad, flexibilidad.
Desventajas: Complejidad, latencia, costos adicionales.
Middleware
Aplicación que se ubica entre dos aplicaciones independientes y brinda
servicio a ambas. Los datos se pueden transferir entre sí mediante este
servicio.
¿Para qué funciona el middleware?
Funciona como base para diferentes aplicaciones de
interoperabilidad que se ejecutan en diferentes sistemas
operativos
