8 Cloud Computing y Microsoft Azure

• El tema trata sobre la computación en la nube, sus conceptos, ventajas, modelos de implementación y una descripción general de Microsoft Azure.

8.1 Introducción y Objetivos

• El objetivo es simplificar la administración de equipos informáticos a través de servicios en la nube, conocidos como cloud computing.
• Permite entender el concepto de cloud computing y los problemas que resuelve, analizando las plataformas principales de cloud computing actuales como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP).

8.2 Introducción al Cloud Computing

• La computación en la nube implica una variedad de servicios relacionados con la informática que se proporcionan a través de Internet.
• La referencia a la "nube" se deriva de la representación habitual de Internet.
• Abstrae la complejidad de los sistemas, protocolos y tecnologías subyacentes necesarios para proporcionar servicios diversos.
• Internet fue concebido como una red redundante y tolerante a fallos, permitiendo que los recursos a los que da acceso se puedan escalar de forma masiva, característica de los servicios de cloud computing.
• Abarca almacenamiento, bases de datos, redes, software, analítica de datos, inteligencia artificial, Internet of Things (IoT) y aplicaciones móviles, con el objetivo de facilitar la innovación, el acceso a recursos flexibles y economías de escala.
• El usuario paga solo por los servicios en la nube que utiliza, lo que reduce costes operacionales, optimiza la infraestructura y permite escalar el sistema según las necesidades.

8.3 Ventajas del Cloud Computing

• Se refiere a aplicaciones y servicios que se ejecutan en una red distribuida usando recursos virtualizados accesibles a través de protocolos de Internet.
• El cloud computing se ofrece comercialmente a través de un proveedor que aloja servicios previamente gestionados en servidores locales (on-premises) en sus servidores accesibles a través de Internet.
• Implementa pago por uso (pay-per-use), con lo que se paga solo por lo que se usa.
• Elimina la necesidad de comprar hardware adicional para picos de demanda, reduciendo costos y recursos.
• Elimina trabajos de mantenimiento, enfocándose en aspectos diferenciadores del negocio.
• Abstracción: oculta los detalles de implementación y la ubicación física de los recursos.
• Virtualización: servicios que comparten recursos, proporcionando capacidad "bajo demanda" con costes determinados según el consumo y una alta escalabilidad.

Las principales ventajas asociadas a los servicios de cloud computing, son:

• Disponibilidad: mayor porcentaje de tiempo en que un sistema puede responder a las peticiones de los usuarios. Requiere replicación de sistemas a escala global y alta tolerancia a fallos. Incremento de la disponibilidad gracias a la virtualización y la replicación a escala global.
• Escalabilidad: capacidad de crecer para responder a un aumento en la demanda. Los servicios de cloud computing facilitan la escalabilidad mediante la virtualización, de forma transparente para el usuario.
• Elasticidad: no solo es importante poder aumentar la capacidad del sistema según lo hace la carga de trabajo, sino también disminuirla cuando la demanda de carga de trabajo se reduce para minimizar el desperdicio de recursos con sobrecoste.
• Escala global: capacidad de proporcionar la cantidad adecuada de recursos (cómputo, almacenamiento o ancho de banda) según las necesidades del momento desde la localización geográfica más adecuada.
• Productividad: elimina la necesidad de instalar, configurar y actualizar hardware y software, permitiendo a los equipos técnicos enfocarse en objetivos más importantes.
• Seguridad: reforzada por políticas, tecnologías y controles ofrecidos por los proveedores, protegiendo datos, aplicaciones e infraestructura.
• Fiabilidad y tolerancia a fallos: capacidad del sistema de manejar fallos (cortes de electricidad, red o hardware) detectándolos y recuperándose rápidamente. Copias de seguridad, recuperación ante desastres y continuidad de servicio de forma sencilla y menos costosa.
• Recuperación ante desastres: capacidad de la infraestructura para volver a funcionar normalmente tras cortes, incendios o inundaciones, recuperando los datos perdidos.
• Costes: favorecidos por economías de escala y tipos de gasto.
  • Economías de escala: la infraestructura IT disminuye con su tamaño ya que los costes fijos se mantienen y se amortizan entre más unidades.
  • Tipos de gasto: se adquieren equipos físicos, los gastos se consideran "gastos de capital" (CapEx), dinero fijo invertido de antemano en elementos (servidores...), que supone un riesgo importante que se debe tener en cuenta, o en los servicios de computación en la nube, pago según lo que se consume, opera como gastos del día a día para mantener el negocio en funcionamiento (OpEx).

8.4 Tipos de nube y servicios en la nube

Los sistemas de computación en la nube se pueden clasificar por modelos de despliegue y por modelos de servicios.

Modelos de despliegue:

• Nube pública: los proveedores alojan y operan los recursos, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) y Microsoft Azure, que se se convierten en propietarios y gestores de todo el hardware, el software y la infraestructura auxiliar. Los usuarios comparten estos elementos de almacenamiento, cómputo y red con otras organizaciones accediendo a sus servicios y gestionando su cuenta a través de una página web, con una tarjeta de crédito.
• Nube privada: los recursos de computación son utilizados exclusivamente por una única empresa u organización on-premises o off-premises. Puede ser gestionada por el servicio IT de la propia compañía, o bien esta puede decidir pagar un servicio adicional a un proveedor para que albergue y gestione la nube privada, todos los servicios e infraestructuras de una nube privada estarán conectados bajo una red privada sin acceso a la red pública de Internet.
• Nube híbrida: combina una nube pública con una privada mediante tecnologías que permiten compartir datos y aplicaciones entre ellas, proporcionando a las compañías mayor flexibilidad y más opciones de despliegue, y ayudando a optimizar la infraestructura ya existente.
  • Evolución edge computing, acerca la computación a dispositivos IoT.
  • Escala la infraestructura on-premises, a través de la nube pública de modo transparente.

Modelos de servicios en la nube:

• Son la frontera entre la red, la gestión y las responsabilidades del proveedor de servicios y del cliente.
• Los modelos principales son:
  • Infraestructura como servicio (Infrastructure as a Service, IaaS). El usuario "alquila" la infraestructura que necesita a un proveedor de servicios en la nube, en una modalidad de pago por consumo (pay-as-you-go o pay-per-use), por servidores, máquinas virtuales (VM), almacenamiento, redes, sistemas operativos, balanceadores de carga, firewalls...
  • Plataforma como servicio (Platform as a Service, PaaS). Proporcionan un entorno bajo demanda para desarrollo, pruebas, despliegue y gestión de aplicaciones software, que está diseñado para facilitar a los desarrolladores sin preocuparse de preparar o gestionar la infraestructura.
  • Computación sin servidor o función como servicio (Function as a Service, FaaS). Se centra en construir funcionalidades de aplicaciones sin invertir tiempo continuamente en gestionar los servidores y la infraestructura requeridos, con orientación arquitectónica a eventos (trigger). No almacena datos y el entorno se detiene durante el tiempo en el que la función no se ejecuta, para no incurrir en gastos en ese intervalo.
  • Software como servicio (Software as a Service, SaaS). Modelo para proporcionar aplicaciones software a través de Internet, bajo demanda y generalmente bajo una suscripción.
    • Ejemplos de SaaS incluyen aplicaciones de conferencia online (Zoom), seguimiento de la jornada laboral, nóminas y contabilidad, Google Drive, Office365 o Salesforce, entre otras muchas.

8.5 Casos de uso de los servicios en la nube

• Los servicios de cloud computing abarcan desde pequeños startups hasta corporaciones globales, agencias gubernamentales y organizaciones sin ánimo de lucro.
• Sus casos de uso son:
  • Construir, desplegar y escalar aplicaciones nativas en la nube para web, teléfonos móviles o APIs.
  • Crear, almacenar y restaurar copias de seguridad de forma duradera, gracias a la redundancia y resistencia a fallos económicos.
  • Streaming de vídeo y audio a redes de distribución global.
  • Proporcionar software bajo demanda (SaaS).
  • Construir y probar aplicaciones con reducción de costes y tiempo de desarrollo mediante la infraestructura escalable de la nube.
  • Analítica de datos, unificando datos para descubrir patrones o convertir datos en conocimiento útil.
  • Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform o IBM ofrecen servicios de computación en la nube. Siendo los tres primeros los que ofrecen servicios de nube pública.

8.6. Microsoft Azure

• Es una plataforma de computación en la nube que ofrece servicios para diferentes problemas de negocio.

• Dispone de Azure Portal, la consola web desde la que gestionar, desplegar y/o monitorizar los servicios contratados, así como Azure Marketplace, un proveedor de servicios de terceros a través de Microsoft Azure

• Ofrece plataformas de contenedores open-source (como Docker), imágenes de máquinas virtuales, bases de datos, software, herramientas de desarrollo, detección de amenazas Azure Databricks (relacionado al uso de Spark) y Citrix (software de escritorio virtual).

• Cuenta con :

  • Azure Platform: servicios de infraestructura para alojar aplicaciones web.
  • Windows Azure Platform: un sistema operativo en la nube que proporciona una serie de APIs.

• Se diferencia entre servicios de infraestructura y de plataforma (Data, Inteligence & IoT), servicios de gestión, y seguridad, que son transversales.

  • Microsoft Azure está compuesto a nivel físico por una gran colección de centros de datos repartidos por todo el mundo. Con la organización de datos por regiones, area geográfica con un centro de datos.

    • Se debe elegir la región desde donde se servirá dicho servicio, antes de elegir la región, hay que estudiar aspectos como la disponibilidad del servicio, el coste (que puede diferir entre regiones), la latencia o los aspectos legales.

  • Availability zone (AZ): un centro separado físicamente (e independientes en términos de energía, climatización y red) dentro de una región en la que si una AZ falla, los servicios proporcionados por la región no se detienen.

Otros servicios son:

• Seguridad, con una responsabilidad compartida entre Microsoft Azure y usuario.
  • Los datos dentro de bases de datos y discos asociados a la maquinas virtuales.
  • Las cuentas de usuarios.
  • Gestion del acceso a diferentes recursos: Microsoft Azure proporciona un servicio, como Azure Active Directory, para autenticar usuarios, gestionar roles y grupos de acceso para la lectura y/o edición de los distintos servicios.
  • Azure dispone asimismo de un servicio de seguridad que monitoriza los diferentes servicios contratados en busca de eventos o comportamientos sospechosos (security center), opciones de encriptación gestiona la identidad y el acceso con Azure Active Directory, protección de las redes y recursos.

Servicios de computo:

• Azure Compute engloba los servicios de cómputo bajo demanda que ofrece Azure.
  • procesadores "multicore" hasta supercomputadores a través de maquinas virtuales (Azure Virtual Machines) o contenedores (Azure Container Instances y Azure Kubernetes Service).
  • Con tecnología Serverless Computing ejecutar aplicaciones sin necesidad de definir o configurar ningún tipo de infraestructura, proporciona directamente aplicaciones web como PaaS.
  • Con Azure Virtual Machines: Windows (Azure Windows Virtual Machine) o Linux (Azure Linux Virtual Machine) alojadas en Azure, emulaciones software de un ordenador o servidor físico.
  • Azure proporciona un servicio adicional, denominado Azure Virtual Machine Scale Sets con el mismo concepto de máquina virtual.
    • Azure Container Instances y Azure Kubernetes Service:
      • ejecutar aplicaciones alojadas en contenedores (ya sean Docker o Kubernetes).
      • un contenedor agrupa las librerías y componentes que se necesitan para ejecutar una aplicación y utiliza el sistema operativo.
      • Los contendores están orientados a arquitecturas de microservicios.

Servicios en redes:

• La conexión de los recursos es un servicio básico de cómputo y almacenamiento mediante una red.
  • Azure Virtual Network: conecta máquinas virtuales mediante redes virtuales privadas (VPN).
  • Azure Load Balancer: balancea la carga de las peticiones entre diferentes máquinas virtuales, aplicaciones o servicios.
  • Azure Firewall: implementa un firewall con alta seguridad y disponibilidad.
  • Azure DDoS Protection: protege las aplicaciones alojadas en Azure de potenciales ataques de denegación de servicio
  • Azure Express Route: permite conectar la infraestructura de una empresa con la de Azure.
  • Azure Network Watcher: monitoriza y diagnostica posibles fallos en la red.
  • Azure Traffic Manager: distribuye el tráfico de red entre las regiones globales de Azure.

Servicios de almacenamiento:

• Azure Storage, comparten durabilidad, disponibilidad gracias al uso de redundancia, seguridad, escalabilidad virtualmente ilimitada, gestión y mantenimiento y accesibilidad desde cualquier sitio mediante una API REST.
  • Azure Blob Storage: servicio de almacenamiento orientado a archivos como ficheros de texto, vídeo o de imagen, o archivos binarios.
  • Azure File Storage: ficheros que pueden ser accedidos y gestionados como un servidor de ficheros, pero a nivel global.
  • Azure Queue Storage: datos de tipo cola para enviar y entregar mensajes entre aplicaciones, de forma asíncrona.
  • Azure Table Storage: almacenamiento NoSQL que guarda datos no estructurados, indicado para conservar información como datos de usuario para aplicaciones web, libros de direcciones, información de un dispositivo u otros metadatos.
  • Azure Disks Representa: el nivel más básico de almacenamiento, en bloques, sirve como base de almacenamiento de arranque de máquinas virtuales.

Bases de Datos:

• Azure proporciona diferentes servicios de base de datos para almacenar una gran variedad de tipos y volúmenes de información, todas ellas con conectividad global y alta disponibilidad.
  • Azure Cosmos DB: base de datos distribuida a nivel global, caracterizada baja latencia y alta disponibilidad (99,999 %).
  • Azure SQL Database: base de datos relacional estructurada SQL, totalmente gestionada por Azure.
  • Azure Database Migration Service: servicio para la migración de bases de datos on-premises o en otras plataformas cloud a Azure.

Big data y analítica de datos:

• Azure proporciona servicios y tecnologías relacionados con big data y analytics, desde almacenamiento orientado a big data con Azure Data Lake Storage hasta analíticas basadas en el ecosistema Hadoop.
  • Azure Data Lake Storage: sistema de almacenamiento orientado almacenamiento de datos masivos para el ecosistema Hadoop.
  • Azure Synapse Analytics: sistema para ejecutar análisis a escala masiva, aunando conceptos de enterprise data warehousing (EDW) y big data analytics.
  • Azure Stream Analytics: Spark Streaming pero centrado procesado de flujos de datos (streaming).
  • Azure HDInsight: procesar cantidades masivas de datos con cúmulos Hadoop gestionados por Azure, que incluye Apache Hadoop, Spark, Kafka, HBase, Storm y Apache Hive.
  • Azure Databricks: es un servicio de analítica de datos mediante Apache Spark se puede integrar con los servicios big data.

Inteligencia artificial:

• Microsoft Azure ofrece servicios de inteligencia artificial de bajo nivel, para desarrollar modelos propios de machine learning, y servicios a alto nivel.

  • Azure Machine Learning Service: entorno en la nube para desarrollar, entrenar, evaluar, gestionar y desplegar modelos de machine learning.
  • Azure Machine Learning Studio: entorno visual, estilo "drag-and-drop", para desarrollar modelos de machine learning.

• La abstracción de machine learning son los servicios específicos relacionados con inteligencia artificial con APIs intuitivas.

  • Vision API : para procesado de imagen para identificar, poner etiqueta, indexar y moderar imágenes y vídeos.
  • Speech API: convertir texto hablado en escrito, de verificación o reconocimiento de usuarios por su habla.
  • Knowledge mapping: mapeado de información compleja en datos para resolver datos, como sistemas de recomendación y búsquedas semánticas.
  • Bing Search: usar la API del buscador.
  • Natural Language Processing API: procesar lenguaje natural con scripts ya preconstruidos, evaluar sentimientos y aprender cómo reconocer lo que el usuario busca.