Capitulo 2: Pilares de IdT.

1. Centros de datos Los centros de datos son un factor fundamental de la computación en la nube.

1.1. Ubicación: los centros de datos deben ubicarse donde haya menos riesgo de catástrofes naturales y a una distancia suficiente de áreas con alto nivel de tráfico de personas (p. ej., aeropuertos, centros comerciales, etc.) y áreas de importancia estratégica para los gobiernos y las empresas de servicios públicos (p. ej., refinerías, represas, reactores nucleares, etc.). Seguridad: en los centros de datos, debe haber controles estrictos respecto del acceso físico y del personal de planta. Electricidad: debe haber suficiente acceso a la energía eléctrica, con energía de respaldo que conste de fuentes de alimentación ininterrumpida, bancos de baterías y generadores eléctricos. Entorno: un entorno físico bien controlado que mantenga la temperatura y la humedad adecuadas. También debe tener sistemas sofisticados de extinción de incendios. Red: la infraestructura de red debe ser confiable y escalable, y tener conectividad redundante.

1.2. Nubes La computación en la nube utiliza un grupo compartido de recursos informáticos (p. ej., redes, servidores, almacenamiento, aplicaciones y servicios) para proporcionar acceso a petición a la red. Como se muestra en la ilustración, el Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) de los Estados Unidos definió cuatro tipos de modelos de implementación de la nube: Privado Público Comunitario Híbrido

2. Datos en movimiento En general, los datos se consideran información que se recolectó con el tiempo. Por ejemplo, pueden haberse recolectado mediante varias transacciones que representan el procesamiento de pedidos de una organización. Estos datos tienen valor para la organización, y su naturaleza es histórica. Son los datos estáticos que llamamos “datos en reposo”.

2.1. Administración de datos masivos Uno de los factores que impulsan el crecimiento de la información es la cantidad de dispositivos conectados a Internet y la cantidad de conexiones entre esos dispositivos. Pero esto es solo el principio.

3. Datos de almacenamiento: Al referirnos al espacio de almacenamiento, utilizamos el término bytes (B). Un solo byte es una combinación de 8 bits. Otras unidades de medida incluyen las siguientes:

3.1. Kilobytes (KB): aproximadamente, mil (10^3) bytes Megabytes (MB): aproximadamente, un millón (10^6) de bytes Gigabytes (GB): aproximadamente, mil millones (10^9) de bytes Terabytes (TB): aproximadamente, un billón (10^12) de bytes Petabytes (PB): aproximadamente, mil billones (10^15) de bytes Exabytes (EB): aproximadamente, un trillón (10^18) de bytes.

4. ¿QUE SON LOS OBJETOS? En la actualidad, el pilar de los objetos, destacado en la ilustración, se compone principalmente de varios tipos de computadoras y dispositivos informáticos tradicionales, como equipos de escritorio, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes, tablet PC, grandes equipos y clústeres de computadoras.

4.1. ¿Qué son los datos? Los datos son un valor asignado a todo lo que nos rodea; están en todas partes. Sin embargo, por sí solos, los datos no tienen sentido. Los datos se vuelven más útiles al interpretarlos, por ejemplo, mediante la correlación o la comparación.

5. Controladores Los sensores pueden programarse para que tomen mediciones, traduzcan esos datos en señales y después los envíen a un dispositivo principal denominado “controlador”. El controlador es responsable de obtener los datos de los sensores y proporciona una conexión a Internet.

6. RFID: Existe un tipo popular de sensor que utiliza identificación por radiofrecuencia (RFID). La RFID utiliza los campos electromagnéticos de radiofrecuencia para comunicar información entre pequeñas etiquetas codificadas (etiquetas RFID) y un lector de RFID.

7. Consta de 4 Pilares: Personas, Procesos,Datos y Objetivos.

7.1. ¿Qué son los datos? Los datos son un valor asignado a todo lo que nos rodea; están en todas partes. Sin embargo, por sí solos, los datos no tienen sentido. Los datos se vuelven más útiles al interpretarlos, por ejemplo, mediante la correlación o la comparación. Esos datos útiles ahora son información. Cuando se la aplica o se la comprende, esa información se convierte en conocimiento.

7.1.1. Administración de datos: 1°Datos estructurados Los datos estructurados son aquellos que se introducen y se mantienen en campos fijos dentro de un archivo o un registro. 2° Datos no estructurados Los datos no estructurados carecen de la organización de los datos estructurados; son datos sin procesar. No tienen la estructura que identifica el valor de los datos.

8. Conexión de dispositivos:Para que IdT funcione, Todos los dispositivos que forman parte de la solución deseada de IdT deben conectarse entre sí, a fin de que puedan comunicarse.

9. IdC e IdT: IdC es solo una de numerosas transiciones de mercado que posibilitan que IdT concrete todo su potencial. Por ejemplo, las siguientes son transiciones que también posibilitan la concreción de todo el potencial de IdT:

9.1. Movilidad: proporcionar acceso a recursos desde cualquier dispositivo, en cualquier momento y desde cualquier lugar. Computación en la nube: recursos y servicios informáticos distribuidos a través de una red. Datos masivos: una medida que aumenta el volumen de datos que se producen, se acelera nuestra capacidad de analizarlos y procesarlos. IPv6: expandir el espacio actual de direcciones de Internet en 3,4 × 10 ^ 38 direcciones para admitir con facilidad 50 000 millones de dispositivos para 2020 y millas de millones.

10. Sensores: Los sensores son una forma de obtener datos de dispositivos que no son computadoras. Convierten los aspectos físicos de nuestro entorno en señales eléctricas que las computadoras pueden procesar

11. Direccionamiento IP: Los paquetes que atraviesan Internet deben ser paquetes de protocolo de Internet (IP). Cada paquete IP debe contener direcciones IP de origen y de destino válidas. Si no hay información de dirección válida, los paquetes no llegan al host de destino, y los paquetes devueltos no regresan al origen inicial.

12. Análisis de datos masivos: Las aplicaciones de datos masivos deben poder recolectar estos datos y estructurarlos de forma que puedan generar valor para las organizaciones. Por ejemplo, las aplicaciones de datos masivos deben poder adecuarse a tendencias y orígenes de datos cambiantes, como las siguientes:

12.1. Movilidad: dispositivos móviles, eventos, uso compartido e integración de sensores. Acceso a los datos y consumo de datos: Internet, sistemas interconectados, redes sociales y modelos de acceso. Capacidades del ecosistema: cambios importantes en el modelo de procesamiento de información y la disponibilidad de un marco de código abierto.

13. Computación en la nube: La computación en la nube es otra forma de administrar y almacenar datos y obtener acceso a ellos. La computación en la nube implica una gran cantidad de computadoras conectadas a través de una red.

14. Cómo utilizan los datos las empresas El ciclo de realimentación es un recurso importante para las empresas porque las ayuda a reaccionar y a planificar en un contexto empresarial en constante cambio.

15. micromarketing El marketing dirigido apunta a un grupo específico de personas, separado del mercado en conjunto. Este mercado puede tener como base a las personas que viven en la misma región, que tienen el mismo trabajo o que ganan una determinada cantidad de dinero.

16. Conexiones M2M Las conexiones de máquina a máquina (M2M) tienen lugar cuando se transfieren datos de una máquina u “objeto” a otro a través de una red. Las máquinas incluyen sensores, robots, computadoras y dispositivos móviles. Estas conexiones M2M a menudo se denominan “Internet de las cosas”.

17. Conexiones P2P Las conexiones de persona a persona (P2P) tienen lugar cuando la información se transfiere de una persona a otra. Las conexiones P2P se producen cada vez más a través de video, dispositivos móviles y redes sociales. Con frecuencia, estas conexiones P2P se denominan “colaboración”.

18. Información pertinente y oportuna Miles de millones de conexiones M2M, M2P y P2P hacen posible el “todo” en IdT. El pilar de los procesos aprovecha las conexiones entre los datos, los objetos y las personas para proporcionar la información correcta al objeto o a la persona indicada en el momento adecuado. Estos miles de millones de conexiones agregan valor.