MongoDB en ambiente Cloud Híbrido con OpenStack

Resumen: El Internet de las Cosas es una tendencia donde cosas de uso cotidiano generan datos y tienen un conexión a Internet para la publicación de estos datos para su almacenamiento y análisis. En el presente trabajo se define más ampliamente el Internet de las Cosas, sus usos, su arquitectura y como el uso de las bases de datos NoSQL es importante en este ámbito, para finalmente describir un caso de prueba donde se recopilan datos provenientes de un sensor y se almacenan en una Base de datos MongoDB.

2014

Cloud Computing is emerging as a model and business computing. After an initial apogee of the Public Cloud the companies have begun to assemble hybrid Cloud offering the benefits of public cloud, combined with the privacy of data they consider strategic managed on a Private Cloud. However the numerous advantages presented, have not made detailed studies of scalability and efficiency. Neither they have defined parameters for this type of solutions, which enable developers to propose the most convenient architecture, or configure the schedulers to improve the values of these parameters

El presente trabajo establece la estructura, funcionamiento e implementación de un clúster de virtualización basado en OpenStack. El fundamento de este trabajo consiste en la necesidad de máquinas virtuales que garanticen alta disponibilidad y bajos costos utilizando alternativas de software abierto. Para esto, se utilizaron 4 nodos base (computadoras) con sistema operativo Ubuntu 16.04. El sistema funcional es capaz de producir máquinas virtuales en tanto existan recursos disponibles y generar un acceso de red para que los clientes de la nube puedan acceder a las máquinas virtuales directamente. Primero, se explica la estructura del sistema y escalabilidad procediendo a explicar el funcionamiento tras la creación de una máquina virtual. Posteriormente, se explica el mantenimiento y descripción de las funciones del sistema así como el proceso de deployment de nodos de cómputo.

Aplicaciones Científicas y Tecnológicas de las Ciencias Computacionales, 2020

En México, el número de víctimas por ciberacoso está creciendo con el uso de las tecnologías de la información y el internet. En este trabajo, se presenta un análisis del ciberacoso en México con big data. Se analiza la encuesta de MOCIBA 2017 para generar un modelo de datos E-R e implementar una base de datos en MySQL y en MongoDB. Se realizan 19 consultas para comparar el rendimiento de MySQL y MongoDB, evaluando el procesamiento de datos y los tiempos de ejecución de las consultas realizadas. También se realizan tres consultas a datos geoespaciales en MongoDB. Finalmente, se justifica que MongoDB presenta un mejor rendimiento que MySQL en altos volúmenes de datos por los resultados observados.

Tel. 0264-4234129 1 nelson@iinfo.unsj.edu.ar 2 franciscaadriana.valenzuela@gmail.com 3 schavez@iinfo.unsj.edu.ar 4 arianamartinsj@gmail.com 5 marite@unsj-cuim.edu.ar 6 jacky1552@hotmail.com

2012

Desde la aparición de las arquitecturas clusters de multicore, la programación híbrida surgió como una herramienta importante para el aprovechamiento de la nueva jerarquía de memoria que la arquitectura impone. Partiendo de un mismo caso de estudio, este trabajo se enfoca en la comparación de dos soluciones híbridas (donde se combina pasaje de mensajes y memoria compartida) que resuelven el problema en cuestión utilizando diferentes estrategias de paralelización. Las mismas utilizan de distinta manera la jerarquía de memoria presente en la arquitectura de experimentación (cluster de multicore), en particular haciendo un uso diferente del nivel L1 de cache. El caso de estudio elegido es el problema clásico de multiplicación de matrices, utilizado para demostrar el impacto de la utilización óptima de la jerarquía de memoria existente en una arquitectura paralela.

2010

En este trabajo se analiza la programación híbrida en arquitecturas de cluster de multicore, en donde se combinan los modelos de memoria compartida y pasaje de mensajes. Para ello se utiliza una aplicación de procesamiento de imágenes como caso de estudio, que permite escalar fácilmente el volumen de datos a procesar. Se estudia la mejora introducida por el uso de una estrategia híbrida en dos sentidos: por una parte, al crecer el tamaño del problema (escalabilidad), y por la otra comparando la solución con otras puras de memoria compartida o de pasaje de mensajes. En el estudio experimental se analiza speedup y tiempo de ejecución,.utilizando una arquitectura cluster de multicore (en particular un blade).

2017

2021

Según investigaciones realizadas por varios expertos a nivel mundial, se ha determinado que la tecnología blockchain es novedosa, disruptiva y que también se puede utilizar en diferentes áreas en las que se pueden aplicar, entre ellas tenemos sector salud, sector financiero, cadena de valores, inclusive sistema de elección popular y el desarrollo de software que pueden brindar un alto nivel de seguridad a la información de las compañías y los usuarios en general. El objetivo de esta investigación se enfoca en establecer el comportamiento de blockchain donde se puedan identificar beneficios, ventajas y el contexto de blockchain donde se utiliza como método de investigación un estudio descriptivo, a través de artículos de revistas indexadas, lo que requiere tiempo moderado para recopilar la información hacer el análisis y construir el artículo en el cual se describen aspectos relevantes del objeto en estudio donde arroja

2016

Con el gran avance de los sistemas distribuidos en la web y las tecnologías informáticas distribuidas como Cluster y Cloud, el software como servicio (SaaS), los servicios en el Cloud y los constantes requerimientos de procesamiento y análisis a gran escala de enormes cantidades de datos, los sistemas tradicionales de base de datos son insuficientes. Las Bases de Datos NoSQL llenan una importante carencia de las bases de datos relacionales en cuanto a la capacidad que estas tienen en escalabilidad, distribución y manejo de datos no estructurados. Estas 3 características son cada día más relevantes debido precisamente al avance de Cloud Computing, y a los múltiples y diversos servicios cuyo crecimiento y replicación distribuida son extremadamente necesarios. El framework Hadoop Map/Reduce permiten realizar procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos. La naturaleza distribuida de Cassandra coincide muy bien con la naturaleza distribuida de MapReduce, para ejecutar consulta...