tesis de maestría en modelo cloud computing como...

TESIS de Maestría en

Ingeniería de Sistemas de Información

" Modelo Cloud Computing como Alternativa para

Escalabilidad y Recuperación de Desastres "

Tesista: Ing. Franco Bocchio

Director

Mg. Hernán MERLINO Profesor Titular Regular

Laboratorio de Investigación y Desarrollo

en Arquitecturas Complejas.

Universidad Nacional de Lanús

Co-Director

Mg. Darío RODRIGUEZ Profesor Adjunto Regular

Laboratorio de Investigación y Desarrollo

en Espacios Virtuales de Trabajo.

Universidad Nacional de Lanús

Ciudad Autónoma de Buenos Aires, 2014

RESUMEN

Las plataformas Cloud Computing están fundadas en un paradigma tecnológico moderno que ofrece

nuevas alternativas a empresas de diversas envergaduras para implementar modelos de negocios

innovadores. Con estos modelos de negocio nuevos las empresas pequeñas pueden hacer uso de las

plataformas Cloud Computing disponiendo de la posibilidad de incrementar, tanto progresiva como

abruptamente, su capacidad de cómputo y almacenamiento de datos en función de las necesidades y

en tiempo real, implicando una oportunidad singular para la competencia de mercado.

En adición, las arquitecturas orientadas a servicios otorgan características de grandes beneficios

para los sistemas modernos, permitiendo altos niveles de reutilización de funcionalidades,

encapsulamiento y nuevas oportunidades para sociedades entre proveedores y consumidores de

servicios. En este trabajo se propone, entonces, analizar y comparar las plataformas de los

principales proveedores de servicios Cloud Computing, alineados a los distintos modelos

arquitectónicos SOA que de las plataformas antedichas se desprenden con el objetivo de encontrar

similitudes y diferencias, así como también faltantes.

ABSTRACT

Cloud Computing platforms are based on a modern technological paradigm that offers new

alternatives to companies to implement various innovative business models. With these new

business models small companies can use cloud computing platforms providing the possibility of

increasing both steeply as progressive their computing power and data storage as needed in real

time, implying a unique opportunity to market competition.

In addition, the service-oriented architecture features provide great benefits for modern systems

allowing high reutilization levels of functionality, encapsulation and new opportunities for

partnerships between service providers and consumers. Then, the purpose of this paper is to analyse

and compare in platforms leading providers of cloud computing services, aligned to the SOA

architectural models that from these platforms emerge.

AGRADECIMIENTOS

A la Facultad de Informática de la Universidad Tecnológica Nacional por brindarme la posibilidad

de realizar estudios de Maestría en Ingeniería en Sistemas de Información.

Al Grupo de Investigación en Sistemas de Información del Departamento de Desarrollo Productivo

y Tecnológico de la Universidad Nacional de Lanús, por su constante colaboración en mi proceso

de investigación y formación, proveyendo un ambiente estimulante de intercambio de ideas con

otros tesistas de postgrado, y por asistirme en todas las instancias del proceso desarrollo de mi tesis

de maestría.

Al Mg. Hernán MERLINO y Mg. Darío RODRIGUEZ por dirigir mi trabajo de tesis, entrenándome

en todas las etapas como tesista, y colaborando con dedicación y perseverancia a mi formación

profesional.

INDICE MODELO CLOUD COMPUTING COMO ALTERNATIVA PARA ESCALABILIDAD Y RECUPERACIÓN DE DESASTRES

TESIS DE MAESTRÍA EN INGENIERÍA EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN FRANCO BOCCHIO

i

ÍNDICE

1. INTRODUCCIÓN .............................................................................................................................. 1

1.1 ¿QUÉ ES UNA ARQUITECTURA SOA? ................................................................................... 1

1.2 EJEMPLO DE ARQUITECTURA GENÉRICA ALINEADA A SOA ........................................ 3

2. ESTADO DE LA CUESTIÓN ............................................................................................................. 7

2.1 CARACTERÍSTICAS DE SOA .................................................................................................. 7 2.1.1 Bajo Acoplamiento................................................................................................................. 7 2.1.2 Transparencia de Red ............................................................................................................. 8 2.1.3 Reusabilidad y Granularidad ................................................................................................... 9 2.1.4 Sistemas distribuidos .............................................................................................................10 2.1.5 Diferentes Propietarios ..........................................................................................................11 2.1.6 Heterogeneidad .....................................................................................................................12

2.2 Modelos usuales de SOA............................................................................................................ 12 2.2.1 Arquitectura de Servicios .......................................................................................................13 2.2.2 Arquitectura de Composición de Servicios ..............................................................................14 2.2.3 Arquitectura de Inventario de Servicios...................................................................................14 2.2.4 Arquitectura Empresarial Orientada a Servicios .......................................................................15

2.3. Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)..................................................................................... 16 2.3.1. Descripción..........................................................................................................................16 2.3.2. Características Principales.....................................................................................................16 2.3.2.1. Elastic ...............................................................................................................................17 2.3.2.2. Totalmente Controlado.......................................................................................................17 2.3.2.3. Flexible .............................................................................................................................17 2.3.2.4. Diseño pensado para su uso con otros Amazon Web Services ...............................................17 2.3.2.5. Fiable................................................................................................................................18 2.3.2.6. Seguro ..............................................................................................................................18 2.3.2.7. Interfaces de seguridad.......................................................................................................18 2.3.2.8. Instancias Aisladas ............................................................................................................18 2.3.2.9. Económico ........................................................................................................................19 2.3.2.10. Instancias en demanda......................................................................................................19 2.3.2.11. Instancias reservadas ........................................................................................................19 2.3.2.12. Instancias puntuales .........................................................................................................19 2.3.3. Amazon CloudWatch (autoescalabilidad)...............................................................................20 2.3.4. Blueprints / Imágenes para acelerar el aprovisionamiento........................................................20 2.3.5. Amazon EC2 con Microsoft Windows Server y SQL Server ...................................................21 2.3.6. Soporte para Sistemas operativos Linux .................................................................................21 2.3.7. Soporte para almacenamiento de datos ...................................................................................22 2.3.7.1. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ....................................................................22 2.3.7.2. Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)

(beta) ....................................................22

2.3.7.3. Amazon SimpleDB (beta)

......................................................................................................22 2.3.8. Soporte para Colas................................................................................................................23 2.3.9. Alternativas de Hipervisor.....................................................................................................23

2.4. WINDOWS AZURE................................................................................................................. 24 2.4.1. Descripción..........................................................................................................................24 2.4.2. Características Principales.....................................................................................................24 2.4.2.1. Siempre Disponible ...........................................................................................................24 2.4.2.2. Alto nivel de servicio .........................................................................................................25 2.4.2.3. Abierto .............................................................................................................................25 2.4.2.4. Servidores ilimitados, almacenamiento ilimitado .................................................................25 2.4.2.5. Gran capacidad ..................................................................................................................25



ii

2.4.2.6. Cache distribuida y CDN....................................................................................................26 2.4.3. Autoescalabilidad .................................................................................................................26 2.4.4. Blueprints / Imágenes para acelerar el aprovisionamiento........................................................27 2.4.5. Soporte para Sistemas operativos Microsoft Windows ............................................................27 2.4.6. Soporte para Sistemas operativos Linux .................................................................................28 2.4.7. Soporte para almacenamiento de datos ...................................................................................28 2.4.7.1. SQL Server en máquinas virtuales de Windows Azure .........................................................29 2.4.7.2. Base de datos SQL.............................................................................................................30 2.4.7.3. Tablas ...............................................................................................................................30 2.4.7.4. Blob no estructurado ..........................................................................................................30 2.4.8. Soporte para colas ................................................................................................................30 2.4.9. Alternativas de Hipervisor.....................................................................................................31 2.4.9.1. Rápido ..............................................................................................................................31 2.4.9.2. Pequeño ............................................................................................................................32 2.4.9.3. Estrechamente integrado con el núcleo ................................................................................32

2.5. GOOGLE APP ENGINE.......................................................................................................... 32 2.5.1. Descripción..........................................................................................................................32 2.5.2. Características Principales.....................................................................................................33 2.5.2.1. Rápido para iniciar.............................................................................................................33 2.5.2.2. Fácil de usar ......................................................................................................................33 2.5.2.3. Conjunto rico de APIs ........................................................................................................33 2.5.2.4. Escalabilidad Inmediata .....................................................................................................34 2.5.2.5. Modelo de negocio de pago por uso ....................................................................................34 2.5.2.6. Infraestructura probada ......................................................................................................34 2.5.3. Autoescalabilidad .................................................................................................................34 2.5.4. Soporte para Sistemas operativos Linux .................................................................................34 2.5.5. Soporte para almacenamiento de datos ...................................................................................35 2.5.6. Soporte para colas ................................................................................................................36 2.5.7. Alternativas de Hipervisor.....................................................................................................36

2.6. RED HAT OPENSHIFT........................................................................................................... 37 2.6.1. Descripción..........................................................................................................................37 2.6.2. Características Principales.....................................................................................................38 2.6.2.1. Prestación de servicios de aplicación acelerada ....................................................................38 2.6.2.2. Dependencia minimizada con el proveedor ..........................................................................38 2.6.2.3. Pilas de aplicaciones de autoservicio y en demanda..............................................................39 2.6.2.4. Flujos de trabajo estandarizados para Desarrolladores ..........................................................39 2.6.2.5. Políglota: Elección de los lenguajes de programación y los softwares de base ........................39 2.6.2.6. Aplicaciones empresariales con Java EE6............................................................................39 2.6.2.7. Servicios de base de datos incorporados ..............................................................................40 2.6.2.8. Sistema de cartucho Extensible para agregar servicios ..........................................................40 2.6.2.9. Soporte para múltiples entornos (desarrollo / Pruebas / Producción) ......................................40 2.6.2.10. Dependencia y Gestión de la Construcción ........................................................................40 2.6.2.11. Integración Continua y Gestión de Versiones .....................................................................41 2.6.2.12. Gestión de versiones de código fuente ...............................................................................41 2.6.2.13. Inicio de sesión Remoto por SSH al contenedor de aplicaciones..........................................41 2.6.2.14. Integración con IDE .........................................................................................................41 2.6.2.15. Línea de comandos enriquecida ........................................................................................41 2.6.2.16. Desarrollo de aplicaciones móviles ...................................................................................42 2.6.2.17. Redundancia de componentes del sistema para alta disponibilidad ......................................42 2.6.2.18. Aprovisionamiento automático de la pila de aplicaciones....................................................42 2.6.2.19. Escalabilidad automática de aplicación..............................................................................42 2.6.2.20. Elección de la infraestructura de nube (No disponible en OpenShift Online) ........................43 2.6.3. Autoescalabilidad .................................................................................................................43 2.6.4. Blueprints / Imágenes para acelerar el aprovisionamiento........................................................44 2.6.5. Soporte para Sistemas operativos Linux .................................................................................45



iii

2.6.6. Soporte para almacenamiento de datos ...................................................................................45 2.6.7. Soporte para colas ................................................................................................................45 2.6.8. Alternativas de Hipervisor.....................................................................................................46

2.7. IBM SMARTCLOUD............................................................................................................... 46 2.7.1. Descripción..........................................................................................................................47 2.7.2. Características Principales.....................................................................................................47 2.7.3. Autoescalabilidad .................................................................................................................48 2.7.4. Blueprints / Imágenes para acelerar el aprovisionamiento........................................................49 2.7.5. Soporte para Sistemas operativos Microsoft Windows y Linux ................................................50 2.7.6. Soporte para almacenamiento de datos ...................................................................................50 2.7.6.1. IBM SONAS 1.3 ...............................................................................................................50 2.7.7. Soporte para colas ................................................................................................................52 2.7.8. Alternativas de Hipervisor.....................................................................................................53 2.7.9. Soporte para Datagrids..........................................................................................................55

2.8. VMWARE VCLOUD SUITE ................................................................................................... 56 2.8.1. Descripción..........................................................................................................................56 2.8.2. Características Principales.....................................................................................................57 2.8.2.1. Agilice el acceso a los recursos y a las aplicaciones .............................................................57 2.8.2.2. Simplifique y automatice la gestión de operaciones ..............................................................58 2.8.2.3. Mejores acuerdos de nivel de servicio para todas las aplicaciones .........................................59 2.8.2.4. Infraestructura de la nube ...................................................................................................59 2.8.3. Autoescalabilidad .................................................................................................................60 2.8.4. Blueprints / Imágenes para acelerar el aprovisionamiento........................................................61 2.8.4.1. Infraestructura Virtual entregada con confianza ...................................................................61 2.8.5. Soporte para Sistemas operativos Microsoft Windows y Linux ................................................61 2.8.6. Soporte para almacenamiento de datos ...................................................................................62 2.8.7. Soporte para colas ................................................................................................................63 2.8.8. Alternativas de Hipervisor.....................................................................................................63

2.9. OPENSTACK........................................................................................................................... 65 2.9.1. Descripción..........................................................................................................................65 2.9.2. Características Principales.....................................................................................................65 2.9.2.1. Infraestructura de Cómputo (Nova) .....................................................................................65 2.9.2.2. Infraestructura de Almacenamiento (Swift) .........................................................................66 2.9.2.3. Servicios de Imagen (Glance) .............................................................................................67 2.9.3. Autoescalabilidad .................................................................................................................67 2.9.4. Blueprints / Imágenes para acelerar el aprovisionamiento........................................................68 2.9.4.1. Oz ....................................................................................................................................68 2.9.4.2. vmbuilder..........................................................................................................................68 2.9.4.3. BoxGrinder .......................................................................................................................68 2.9.4.4. VeeWee ............................................................................................................................69 2.9.4.5. Imagefactory .....................................................................................................................69 2.9.5. Soporte para Sistemas operativos Microsoft Windows ............................................................69 2.9.6. Soporte para Sistemas operativos Linux .................................................................................69 2.9.7. Soporte para almacenamiento de datos ...................................................................................70 2.9.8. Soporte para colas ................................................................................................................71 2.9.9. Alternativas de Hipervisor.....................................................................................................72

3. DESCRIPCION DEL PROBLEMA ................................................................................................... 75

3.1. ESTUDIO COMPARADO DE LAS ARQUITECTURAS RELEVADAS................................. 75

3.2. CARACTERÍSTICAS CONSIDERADAS................................................................................ 75 3.2.1. Definición de las características evaluadas .............................................................................76

3.3. MATRIZ COMPARATIVA ..................................................................................................... 79

3.4. ESTUDIO DE LA TABLA COMPARATIVA .......................................................................... 80



iv

3.4.1 Escalabilidad automática (AutoScaling) ................................................................................. 80

3.4.2 BluePrints/Imágenes para acelerar el aprovisionamiento ....................................................... 81

3.4.3 Soporte para lenguajes............................................................................................................ 83

3.4.4 Soporte para almacenamiento de datos .................................................................................. 84

3.4.5 Soporte para Colas y Servidores Web ..................................................................................... 86

3.4.6 Alternativas de Hipervisores ................................................................................................... 87

3.4.7 Cache In-Memory distribuido / Datagrid................................................................................ 88

4. SOLUCION ..................................................................................................................................... 91

4.1. CONSIDERACIONES SOBRE LA SOLUCIÓN PROPUESTA .............................................. 91

4.2. ARQUITECTURA PROPUESTA ............................................................................................ 91

4.2.1. Descripción estática de la arquitectura .................................................................................. 91

4.2.2. Descripción dinámica de la arquitectura.............................................................................. 105

4.2.3. Descripción dinámica de flujo alternativo de la arquitectura ............................................... 107

4.2.4. Visualización de la arquitectura (diagrama) ........................................................................ 108

4.2.5. Descripción sobre la viabilidad de la arquitectura propuesta............................................... 108

5. PRUEBA DE CONCEPTO ............................................................................................................. 111

5.1. CREACIÓN DE UNA BASE DE DATOS MySQL ................................................................. 111

5.2. CREACIÓN DE UNA INSTANCIA DE SERVIDOR LINUX EN AMAZON WEB SERVICES

...................................................................................................................................................... 111

5.3. SELECCIÓN DEL TIPO DE IMAGEN A CREAR PARA LA INSTANCIA DE SERVIDOR

LINUX .......................................................................................................................................... 111

5.4. SELECCIÓN DEL TAMAÑO DE LA INSTANCIA A CREAR............................................. 113

5.5. CREACIÓN DE LLAVES DE SEGURIDAD PARA ACCEDER A LA MÁQUINA VIRTUAL

...................................................................................................................................................... 114

5.6. INICIALIZACIÓN DE LA INSTANCIA DE SERVIDOR VIRTUAL ................................... 114

5.7. PANEL DE ADMINISTRACIÓN E INSTANCIAS DE SERVIDORES VIRTUALES .......... 115

5.8. PANEL DE ADMINISTRACIÓN E INSTANCIAS DE SERVIDORES VIRTUALES .......... 115

5.9. CONFIGURACIÓN DE LAS REGLAS DE FIREWALL PARA EL SERVIDOR VIRTUAL117

5.10. PRUEBA DE CONFIGURACIÓN DEL SERVIDOR APACHE TOMCAT HTTP SERVER

...................................................................................................................................................... 118

5.11. INSTALACIÓN DEL CLIENTE DE SERVICIO NO-IP EN EL SERVIDOR VIRTUAL.... 118

5.12. CONFIGURACIÓN DEL SERVICIO NO-IP EN EL SERVIDOR VIRTUAL..................... 118

5.13. CONFIGURACIÓN DEL SERVICIO NO-IP EN EL SERVIDOR VIRTUAL..................... 120

5.14. CONFIGURACIÓN DE UNA BASE DE DATOS MYSQL EN AMAZON WEB SERVICES

...................................................................................................................................................... 121

5.15. SELECCIÓN DE UN MOTOR DE BASE DE DATOS EN AMAZON WEB SERVICES .... 121

5.16. SELECCIÓN DE TIPO DE ENTORNO PARA LA BASE DE DATOS EN AWS ................ 121

5.17. SELECCIÓN DE TIPO DE ENTORNO PARA LA BASE DE DATOS EN AWS ................ 123

5.18. SELECCIÓN DE ATRIBUTOS ADICIONALES PARA LA BASE DE DATOS EN AWS .. 123




v


5.21. RESULTADO DE LA CREACIÓN DE LA BASE DE DATOS EN AWS ............................ 126

5.22. RESULTADO DE LA CREACIÓN DE LA BASE DE DATOS EN AWS ............................ 126

5.23. DETALLES DE LA ISNTANCIA DE BASE DE DATOS CREADA EN AWS..................... 126

5.24. CONFIGURACIÓN DE FIREWALL PARA MYSQL EN AWS .......................................... 128

5.25. COPIA DE SEGURIDAD DE LA BASE DE DATOS MYSQL LOCAL .............................. 128

5.26. IMPORTAR LA COPIA DE SEGURIDAD DE LA BASE DE DATOS MYSQL EN AWS .. 129

5.27. MODIFICAR UN DATO DE LA BASE DE DATOS MYSQL EN AWS .............................. 131

5.28. PRUEBA DE CONCEPTO FUNCIONANDO EN AWS....................................................... 132

6. CONCLUSIONES .......................................................................................................................... 133

6.1. APORTACIONES DE LA TESIS........................................................................................... 133

6.2. FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN .......................................................................... 134

7. REFERENCIAS ............................................................................................................................. 136



vi

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1.1 Arquitectura de 3 Capas Alineada a SOA 5

[Microsoft Corp., 2003]

Figura 2.1 Bajo Acoplamiento del Servicio 8

Adaptado de [Pulier & Tylor, 2006]

Figura 2.2 Sistemas Distribuidos con Diferentes Propietarios 11

Adaptado de [Josuttis., 2007]

Figura 2.3 Solución completa e integrada en la nube 57

[VMware Inc., 2013e]

Figura 2.4 Responsabilidades de Productos 58

[VMware Inc., 2013e]

Figura 4.1a Diagrama del frontend de la arquitectura propuesta

Figura 4.1b Diagrama del backend de la arquitectura propuesta

Figura 5.1 Creación de tabla en el motor de base de datos MySQL

109

110 112

Figura 5.2 Creación de una instancia de Servidor Linux en Amazon Web Services 112

Figura 5.3 Seleccionando una AMI para un Servidor Linux en Amazon Web Services 113

Figura 5.4 Seleccionando un tipo de instancia en AWS 113

Figura 5.5 Crear llaves de seguridad para una máquina virtual en AWS 114

Figura 5.6 Iniciación de instancia de una máquina virtual en AWS 115

Figura 5.7 Panel de administración de instancias de AWS 116

Figura 5.8 Generando un par de llaves con Putty 116

Figura 5.9 Configuración de reglas de firewall en AWS 117

Figura 5.10 Prueba de funcionamiento de Apache Tomcat en AWS 119

Figura 5.11 Instalación del cliente de No-ip en AWS 119

Figura 5.12 Configuración de hosts en No-ip 120

Figura 5.13 Prueba empírica de balanceo de cargas 120

Figura 5.14 Configuración de una DB MySQL en AWS 121

Figura 5.15 Selección de un motor de Base de datos en AWS 122

Figura 5.16 Definición de la criticidad de la base de datos en AWS 122

Figura 5.17 Atributos de la instancia de base de datos en AWS 123

Figura 5.18 Atributos adicionales para la base de datos en AWS 124

Figura 5.19 Atributos de backup y mantenimiento para la base de datos en AWS 125

Figura 5.20 Revisión de la configuración de la base de datos en AWS 125



vii

Figura 5.21 Resultado de la operación de creación de la base de datos en AWS 126

Figura 5.22 Panel de administración de Amazon RDS 127

Figura 5.23 Detalles de la instancia recientemente creada en Amazon RDS 127

Figura 5.24 Habilitando las conexiones a MySQL de Amazon RDS desde la internet 128

Figura 5.25 Editando el script de base de datos MySQL 129

Figura 5.26 Importando el backup de la DB MySQL en Amazon RDS 130

Figura 5.27 Modificación de un dato de la DB MySQL en Amazon RDS 131

Figura 5.28 Prueba de concepto funcionando 132



viii

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1.1a Componentes de la arquitectura genérica 3

Tabla 1.1b Componentes de la arquitectura genérica 4

Tabla 1.1c Componentes de la arquitectura genérica 5

Tabla 2.1 Arquitecturas tecnológicas más comunes 13

Tabla 3.1a Características consideradas para el análisis de las plataformas en la nube 76

Tabla 3.1b Características consideradas para el análisis de las plataformas en la nube 77

Tabla 3.1c Características consideradas para el análisis de las plataformas en la nube 78

Tabla 3.2a Matriz Comparativa 79

Tabla 3.2b Matriz Comparativa 80



ix

NOMENCLATURA MODELO CLOUD COMPUTING COMO ALTERNATIVA PARA ESCALABILIDAD Y RECUPERACIÓN DE DESASTRES


x

NOMENCLATURA

AMI Imagen de máquina Amazon (por sus siglas en inglés “Amazon Machine

Image”)

Backend Parte del software que procesa la entrada desde el front-end

CDN Red de entrega de contenido (por sus siglas en inglés “Content delivery

Network”

EBS Bloque de almacenamiento elástico (por sus siglas en inglés “Elastic Block

Store”)

EC2 Computación elastic en la nube (por sus siglas en inglés “Elastic Compute

Cloud”)

GIT Repositorio

Host Computadora conectada a una red que prove y utiliza servicios de ella

IaaS Infraestructura como servicio (por sus siglas en inglés “Infras"tructure As A

Service”)

Middleware Middleware es un software que asiste a una aplicación para interactuar o

comunicarse con otras aplicaciones, software, redes, hardware y/o sistemas

operativos

OASIS Organización para la estandarización avanzada de la información estructurada

(por sus siglas en inglés “Organization for the Advancement of Structured

Information Standards”)

PaaS Plataforma como servicio (por sus siglas en inglés “Platform As A Service”)

Proxy Un proxy, en una red informática, es un programa o dispositivo que realiza una

acción en representación de otro, esto es, si una hipotética máquina A

solicita un recurso a una C, lo hará mediante una petición a B; C entonces

no sabrá que la petición procedió originalmente de A.

Sandbox Red de entrega de contenido (por sus siglas en inglés “Content delivery

Network”

SSH Protocolo y programa Intérprete de órdenes segura (del inglés “Secure Shell”)

que permite acceder a máquinas remotas a través de una red.

SLA Nivel de Acuerdo de servicio (por sus siglas en inglés “Service Level

Agreement”)

NOMENCLATURA MODELO CLOUD COMPUTING COMO ALTERNATIVA PARA ESCALABILIDAD Y RECUPERACIÓN DE DESASTRES


xi

SOA Arquitectura Orientada a Servicios (por sus siglas en inglés “Service Oriented

Architecture).

Stub porción de código utilizada para sustituir a alguna funcionalidad de

programación, simulando el comportamiento del código existente

INTRODUCCIÓN MODELO CLOUD COMPUTING COMO ALTERNATIVA PARA ESCALABILIDAD Y RECUP ERACIÓN DE DESASTRES


1

1. INTRODUCCIÓN

En este Capítulo se plantea qué es una arquitectura SOA (sección 1.1), y se presenta un ejemplo de

una arquitectura genérica alineada a SOA (sección 1.2).

1.1 ¿QUÉ ES UNA ARQUITECTURA SOA?

Erl [2005] define a SOA como una representación de una arquitectura abierta, extensible y federada

basada en composición, que promueve la orientación a los servicios interoperables e independientes

de los proveedores, los cuales pueden ser identificados en catálogos con gran potencial de

reutilización e implementados como servicios Web. SOA puede establecer una abstracción de la

lógica del negocio y la tecnología, resultando en un bajo acoplamiento entre dominios.

Newcomer & Lomow [2005] dicen que SOA es el producto de la evolución de plataformas de

tecnología que se solían utilizar con frecuencia, preservando las características exitosas de las

arquitecturas tradicionales. Podemos entender a las arquitecturas SOA como un estilo de diseño que

guía los aspectos de creación y uso de servicios de negocio a través de su correspondiente ciclo de

vida. Además define y aprovisiona la infraestructura de tecnologías de la información que permite a

diferentes aplicaciones intercambiar datos y participar en los procesos de negocio,

independientemente del sistema operativo o de los lenguajes de programación con los cuales estos

servicios (y aplicaciones) fueron desarrollados e implementados.

Josuttis [2007] observa que muchas definiciones de SOA incluyen el término “servicios web”, sin

embargo, es necesario hacer la distinción de estos conceptos y aclarar que SOA no es lo mismo que

servicios Web puesto que SOA, a diferencia de los servicios web, define y trata un paradigma, en

tanto que los servicios web son solo una forma posible de consumar la infraestructura utilizando

una estrategia de implementación específica.

Podemos decir entonces que SOA es un paradigma arquitectónico que permite el tratamiento de

procesos de negocio distribuidos de nuevos sistemas heterogéneos que se encuentran bajo el control

o responsabilidad de diferentes propietarios, siendo sus conceptos clave principales los servicios, la

interoperabilidad entre lenguajes, y el bajo acoplamiento. En tanto que los ingredientes principales

de SOA son la infraestructura, la arquitectura y los procesos.



2

Es preciso también aclarar que SOA no es una “bala de plata” (silver bullet) ni una tecnología

específica, por lo cual, hay casos en los cuales SOA puede ser un paradigma apropiado y otros en

los cuales pueden no ser la solución más adecuada o conveniente.

SOA puede ser entendido también como un modelo de diseño cuyas raíces conceptuales establecen

los principios de encapsulamiento de la lógica de la aplicación por medio de servicios, los cuales

pueden interactuar a través de protocolos de comunicación estandarizados.

La arquitectura orientada a servicios representa la evolución a un nuevo modelo que permite la

construcción de aplicaciones distribuidas. Los servicios implementados en esta arquitectura son

distribuidos en componentes que proveen interfaces bien definidas (las cuales funcionan como

contratos), que para el caso de los servicios web procesan y distribuyen mensajes basados en XML.

Las soluciones basadas en servicios encuentran sentido cuando se trata la construcción de

aplicaciones y sistemas que resuelven problemas organizacionales, departamentales y corporativos .

Un negocio con múltiples sistemas y aplicaciones desarrolladas en diferentes plataformas pueden

utilizar SOA para construir soluciones integradas de bajo acoplamiento que implementan flujos de

trabajos unificados y cooperativos.

Hasan y Duran [2006] presentan el siguiente ejemplo para esclarecer el marco teórico de SOA: el

concepto de servicios puede resultar familiar para cualquiera que realice compras en línea

utilizando aplicaciones web de tipo “e-commerce” (comercio electrónico; algunos ejemplos de estas

aplicaciones pueden ser Ebay, Amazon, etc). Una vez que se realiza un pedido, se debe

proporcionar al sistema los datos de una tarjeta de crédito, la cual es típicamente autorizada y

actualizada (gasto) por un proveedor de servicios externo. Una vez que la orden ha sido consumada,

la compañía de comercio electrónico coordina la entrega con un proveedor de servicios de envíos

para entregar el producto que el cliente adquirió. SOA no es la primera arquitectura distribuida que

permite utilizar componentes a través de interfaces de dominios independientes, por lo cual su

aporte diferencial no reside precisamente en esta característica. SOA usa los servicios web como

puntos de entrada (entry points) de las aplicaciones, los cuales conceptualmente son equivalentes a

los componentes proxis y stubs tradicionales utilizados por años en arquitecturas distribuidas, con

excepción de que la interacción entre los proveedores de servicios web y los consumidores se

caracterizan por presentar mucho menor acoplamiento.

SOA también es un paradigma único en tanto que incorpora factores que son críticamente

importantes para el negocio, tales como fiabilidad de servicios, integridad de mensajes, integridad

transaccional y protocolos de seguridad para los mensajes.

Muchas aplicaciones implementan modelos de comunicación sincrónicos rígidos bajo un flujo de

trabajo lineal el cual es altamente susceptible a fallas en algún punto. SOA asume que los errores

ocurren y en efecto ocurrirán, para lo cual ofrece estrategias para una eficiente administración de



3

estos. Por ejemplo, si un servicio falla al recibir una petición de mensaje en su primer intento, la

arquitectura SOA propone que su implementación reintente el envío de este mensaje, y si el servicio

se encontrara por completo no disponible (lo cual nunca debería ocurrir en una SOA robusta), la

arquitectura debe estar diseñada para evitar posibles fallas catastróficas que podrían interrumpir por

completo la recepción de peticiones (requests).

En conclusión, y en un sentido más amplio, podemos decir que SOA representa un proceso de

maduración de la tecnología como el incremento de uso de los servicios web y tecnologías de

integración en general. SOA reconoce que los sistemas de misión crítica basadas en tecnologías

distribuidas deben proporcionar ciertas garantías. Debe asegurar entonces que las solicitudes de

servicio se entreguen correctamente, que serán respondidas en el momento oportuno y que se

publicarán sus políticas de comunicación e interfaces.

1.2 EJEMPLO DE ARQUITECTURA GENÉRICA ALINEADA A

SOA

En la figura 1.1 se presenta un diagrama que modela una arquitectura genérica de 3 capas alineada a

SOA. A continuación se presenta la tabla 1.1 (fragmentada en 1.1a, 1.1b y 1.1c), que describe cada

uno de los componentes que integran esta arquitectura genérica:

Término Definición

Agentes de Servicio

Este componente (Service Agents) permite a las

implementaciones de los servicios de negocio acceder a otras

instancias de servicios, con el propósito de reutilizar

funcionalidades, testear minimizar las pruebas funcionales (las

funcionalidades reutilizables se encuentran encapsuladas en

componentes y se implementan una única vez),minimizar el

mantenimiento (cuando se implementan mejoras sobre un

componente de servicios reutilizables, todos los servicios que

refieran a este servicio podrán beneficiarse con las mejoras

implementadas).

Tabla 1.1a. Componentes de la arquitectura genérica. Adaptado de [Microsoft Corp., 2003].



4


Componentes de IU Se refiere a los componentes de interfaz de usuario que serán

implementados y desplegados en esta arquitectura

Componentes de Lógica de

Acceso a Datos

Estos componentes contienen la lógica de acceso a datos (Data

Access Logic Components), abstrayendo y separando

concretamente la capa de lógica del negocio de la capa de acceso

a datos (separación y asignación de responsabilidades por capas).

Componentes de Negocio

Corresponden a la implementación de los servicios de negocio,

comprendiendo fundamentalmente las funcionalidades y

operaciones de negocio requeridas. Implementan las operaciones

definidas en las interfaces del negocio (Service Interfaces).

Componentes de Procesos

de IU

Hace referencia a los componentes que implementan procesos

competentes a la capa de interfaz de usuario.

Entidades de Negocio

Corresponden a las entidades del modelo de dominio (Business

Entities). Son utilizadas tanto por los servicios como por los

componentes de acceso a datos.

Flujo de Trabajo del

Negocio

Este componente encapsula e implementa mecanismos de flujos

de trabajo (Business Workflow) que permiten formalizar y

organizar los procesos del negocio para el modelo de dominio en

cuestión.

Fuentes de datos

Algunas de las fuentes de datos posibles (Data Sources) podrían

ser una base datos relacional, archivos de datos, un data grid,

bases de datos NoSQL, etc.

Interfaces de Servicios

Las interfaces de servicios funcionan como contratos, definiendo

formalmente las operaciones (capacidades) que brindarán los

servicios basados en esta arquitectura.

Seguridad, gestión

operativa, Comunicaciones

Estos componentes (Security, Operational Management,

Communication) operan de manera transversal porque su

funcionamiento debe considerarse en todas las capas. La

aplicación podría utilizar también componentes para realizar la

administración de excepciones, autorizar a los usuarios a realizar

ciertas tareas y comunicarse con otros servicios y aplicaciones.

Tabla 1.1b. Componentes de la arquitectura genérica. Adaptado de [Microsoft Corp., 2003].



5


Usuarios Se refiere a los usuarios que harán uso de la aplicación.

Tabla 1.1c. Componentes de la arquitectura genérica. Adaptado de [Microsoft Corp., 2003].

Figura 1.1. Arquitectura de 3 capas alineada a SOA. Adaptado de [Microsoft Corp., 2003].



6

ESTADO DE LA CUESTIÓN MODELO CLOUD COMPUTING COMO ALTERNATIVA PARA ESCALABILIDAD Y RECUPERACIÓN DE DESASTRES


7

2. ESTADO DE LA CUESTIÓN

En este capítulo se presenta el estado de la cuestión sobre las distintas plataformas de Cloud

Computing ofrecidas por los más destacados proveedores. Se mencionarán las principales

características de SOA (sección 2.1), algunos modelos usuales de SOA (sección 2.2), y luego se

analizarán las plataformas Amazon Elastic Compute Cloud EC2 (sección 2.3), Windows Azure

(sección 2.4), Google App Engine (sección 2.5), Red Hat OpenShift (sección 2.6), IBM SmartCloud

(sección 2.7), VmWare VCloud Suite (sección 2.8) y OpenStack (sección 2.9).

2.1 CARACTERÍSTICAS DE SOA

En esta sección se presentan las principales características de SOA, tales como Bajo Acoplamiento

(sección 2.1.1), transparencia de Red (sección 2.1.2), reusabilidad y granularidad (sección 2.1.3),

sistemas distribuidos (sección 2.1.4), diferentes propietarios (sección 2.1.5) y heterogeneidad

(sección 2.1.6).

2.1.1 Bajo Acoplamiento

Stevens y colaboradores [1974] señalan que el acoplamiento es el grado en que cada módulo de

programa depende de cada uno de los otros módulos de programa. El bajo acoplamiento

generalmente se correlaciona con la alta cohesión y viceversa.

Pulier y Tylor [2006] destacan que los servicios web poseen la característica de estar basados en

una estructura flexible mediante la cual, una vez que una pieza de software ha sido expuesta como

un servicio web, es relativamente fácil de mover a otro equipo, puesto que la funcionalidad se

encuentra abstraída de la interfaz que define el contrato de sus operaciones.

La figura 2.1 ilustra el bajo acoplamiento del servicio. En la parte 1 del dibujo, un miniordenador

accede a un servicio web que se ha expuesto en un mainframe. Digamos que, sin embargo, el

propietario de la unidad central quiere remplazar la máquina antigua con un nuevo servidor Sun.

Como vemos en la parte 2, la máquina Sun sustituye a la unidad central, pero la minicomputadora,

que es el consumidor del servicio web no tiene conocimiento de esta sustitución. La

minicomputadora se sigue comunicando por medio del protocolo SOAP. Es completamente

transparente para el consumidor del servicio (cliente) que la interfaz del servicio esté implementada



8

en una computadora central, en un equipo Windows o en cualquier otra plataforma. Una vez que la

unidad central ha sido sustituida por la máquina Sun, la minicomputadora continúa accediendo al

servicio sin percibir este cambio. En las partes 3 y 4 de la figura antedicha el proceso de sustitución

de ordenadores continúa. El propietario de la minicomputadora la remplaza con un PC. El PC que

está equipado con su propia interfaz SOAP puede acceder fácilmente a los servicios web expuestos

por la máquina Sun. Si por cualquier razón el propietario del servicio decidiera sustituir la máquina

Windows por otro servidor Sun, no habría problema alguno; una vez más se podría acceder al

servicio sin necesidad de realizar ninguna modificación a éste. A continuación se presenta la figura

2.1, que ilustra el bajo acoplamiento de servicios.

Figura 2.1. Bajo acoplamiento del servicio. Adaptado de [Pulier & Tylor, 2006].

2.1.2 Transparencia de Red

Pulier y Tylor [2006] argumentan que debido a que el acoplamiento entre los servicios web es

"flojo" y que los consumidores y los proveedores de servicios de Internet envían mensajes entre sí

mediante protocolos abiertos de Internet, los servicios web ofrecen transparencia total de la red a los



9

que los emplean. Transparencia de la red se refiere a la capacidad de un servicio web para estar

activos en cualquier parte de una red, o grupo de redes, sin tener ningún impacto en su capacidad de

funcionar. Debido a que cada servicio web tiene su propia URL, servicios web tienen una

flexibilidad similar a sitios web en Internet. De la misma manera que no hay diferencia en qué parte

del mundo un sitio web está alojado para poder ser navegado, un servicio web se puede encontrar en

cualquier equipo que esté conectado a la red y se comunica con protocolos de Internet. Cuando

navegamos por ejemplo Amazon.com para comprar un libro, no existe ninguna necesidad de

conocer dónde residen las aplicaciones a las cuales estamos está accediendo con nuestro navegador,

lo único que se necesita saber es la dirección web.

Un mismo servicio web puede estar situado en dos dominios diferentes. Si por alguna razón el

dominio A se encontrara no disponible, entonces el consumidor del servicio podría acceder al

servicio web desde el dominio B de manera alternativa. Lo único que tiene que ocurrir es la

modificación de la dirección (URL) del servicio web en el documento WSDL, de manera que se

establezca un vínculo entre el cliente (consumidor del servicio) y la nueva dirección del servicio

web en el dominio B.

Dada nuestra amplia experiencia con la Internet en los últimos años, la propiedad de transparencia

de la red puede no parecer tan importante, pero en realidad se trata de un aspecto fundamental para

el futuro de la informática. La combinación de acoplamiento débil y la transparencia de red

presentan nada menos que una revolución en la informática empresarial, no porque se trate de una

idea novedosa, sino debido a que la infraestructura y los estándares han llegado por fin para que sea

una realidad. Las empresas han gastado fortunas en los últimos años en la gestión de interfaces que

hacen factible la interoperabilidad de los equipos en entornos distribuidos. Algunas empresas

Norteamericanas gastan cientos de miles de millones de dólares por año en tecnologías de la

información.

2.1.3 Reusabilidad y Granularidad

Carter [2007] manifiesta que un servicio es un software reutilizable y auto-contenido, independiente

de las aplicaciones y las plataformas de computación en las cuales se ejecuta. Los servicios tienen

interfaces bien definidas y permiten una correspondencia entre las tareas de negocio y los

componentes exactos de TI necesarios para ejecutar la tarea. Los servicios SOA se centran en tareas

de nivel de negocio, actividades e interacciones. La relación entre los servicios y los procesos de

negocios es crítica. Un proceso de negocio es un conjunto de tareas de negocios relacionados que



10

abarcan personas, sistemas e información para producir un resultado o producto específico. Con

SOA, un proceso se compone de un conjunto de servicios.

Antes de SOA, el foco estaba en sub-tareas técnicas. Puede haber oído que la gente llama a esto un

buen "nivel de granularidad" o bajo "grado de abstracción." Por la simplicidad de SOA, sabemos

que es más que una simple relación uno-a-uno entre los pasos de un proceso (como la

comprobación de una calificación crediticia) y los servicios que están diseñados para apoyar ese

proceso de negocio flexible.

Cada empresa tiene una visión diferente respecto de la granularidad que requieren sus servicios en

función de su diseño de negocios. En pocas palabras, la granularidad es la cantidad de función que

un servicio expone. Por ejemplo, un servicio de granularidad fina proporciona unidades más

pequeñas de un proceso de negocio, y un servicio de granularidad gruesa proporciona una tarea de

negocio más amplia que contiene un mayor número de pasos.

Sandy Carter opina que los servicios no pueden ser demasiado grandes o demasiado pequeños, sino

que deben tener la granularidad adecuada. Diseñar y decidir la granularidad de los servicios es una

cuestión clave que conduce al éxito. Si el servicio es demasiado grande, será menos reutilizable. Si

el servicio es demasiado pequeño, provoca una disminución en el rendimiento y mala asignación de

tareas entre los negocios y los servicios que los apoyan.

Determinar qué tan grande o pequeño debe diseñarse un servicio es función qué tan atómica es la

composición de su función.

Es importante observar que este concepto de servicios es una de las claves para hacer que SOA sea

el lenguaje de los negocios. La mayoría de los líderes empresariales no comprenden el valor de

SOA. En su lugar, se centran -y con razón- en el problema en cuestión. Debido a estos servicios de

negocio, este lenguaje y la vinculación de los servicios de negocio y SOA se convierten en una

pieza fundamental para la solución del problema, y constituyen la futura misión estratégica.

2.1.4 Sistemas distribuidos

Josuttis [2007] explica que a medida que las empresas crecen se vuelven más y más complejas, y

cada vez se involucran más empresas y sistemas. Hay una integración y un cambio constantes. SOA

es muy adecuado para tratar con sistemas distribuidos complejos. De acuerdo con el modelo de

referencia SOA de OASIS, es un paradigma para "organizar y utilizar capacidades distribuidas.

NOTA:

Una definición más adecuada para "capacidades distribuidas" en IT sería "sistemas distribuidos", o

como dice la definición de SOA de Wikipedia: "nodos de una red" o "recursos de una red."



11

SOA permite a las entidades que necesitan ciertas capacidades distribuidas, localizar y hacer uso de

esas capacidades. En otras palabras, facilita las interacciones entre los proveedores de servicios y

sus consumidores, lo que permite la realización de funcionalidades de negocio.

2.1.5 Diferentes Propietarios

Jossutis [2007] recuerda que la definición de SOA del modelo de Referencia de OASIS dice que las

capacidades distribuidas "pueden estar bajo el control de diferentes dominios de propiedad." Este es

un punto muy importante que a menudo es suprimido en definiciones de SOA. Esta es una de las

claves para ciertas propiedades de SOA, y una razón importante por la que SOA no es sólo un

concepto técnico.

SOA incluye prácticas y procesos que se basan en el hecho de que las redes de los sistemas

distribuidos no son controladas por los propietarios individuales. Diferentes equipos, diferentes

departamentos o incluso diferentes empresas pueden gestionar diferentes sistemas. Por lo tanto,

diferentes plataformas, programas, prioridades, presupuestos, etc. deben ser tenidos en cuenta. Este

concepto es clave para la comprensión de SOA y de grandes sistemas distribuidos en general.

A continuación se presenta la figura 2.2, que ilustra un conjunto de sistemas distribuidos con

diferentes propietarios.

Figura 2.2. Sistemas distribuidos con diferentes propietarios. Adaptado de[Josuttis, 2007].

Las formas de lidiar con problemas y realizar modificaciones en los entornos con diferentes

propietarios y en entornos donde se dispone de control total, pueden variar. No se puede

implementar la funcionalidad y modificar el comportamiento de la misma manera en grandes



12

sistemas como en sistemas más pequeños. Una consideración importante es que "la política" entra

en juego: hay que comprometerse con los demás, y hay que aceptar que existen diferentes

prioridades y soluciones. Porque no se puede controlar todo, hay que aceptar que no siempre puede

ser capaz de hacer las cosas a su manera.

2.1.6 Heterogeneidad

Josuttis [2007] explica que una diferencia muy importante entre los sistemas pequeños y grandes es

la falta de armonía. Todos lo sabemos por experiencia (aunque podríamos no estar de acuerdo

acerca de si se trata de un fenómeno natural o el resultado de un mal diseño). Los grandes sistemas

utilizan distintas plataformas, diferentes lenguajes de programación (y paradigmas de

programación), e incluso diferentes componentes middleware. Se trata de un lío de mainframes,

ejércitos de SAP, bases de datos, aplicaciones J2EE, pequeños motores de reglas, etc. En otras

palabras, son heterogéneos.

En el pasado, se han propuesto una gran cantidad de métodos para resolver el problema de la

integración de sistemas distribuidos mediante la eliminación de la heterogeneidad: "Vamos a

armonizar, y todos los problemas habrán desaparecido," "Vamos a sustituir todos los sistemas con

aplicaciones J2EE", "Vamos a usar CORBA en todas partes", "Usemos serie MQ," y así

sucesivamente. Pero todos sabemos que estos métodos no funcionan. Grandes sistemas distribuidos

con diferentes propietarios son heterogéneos.

Esto es un hecho, y por lo tanto algo que debemos aceptar la hora de diseñar soluciones distribuidas

de gran tamaño.

2.2 Modelos usuales de SOA

En esta sección se presentan algunos modelos usuales de SOA, entre ellos arquitectura de servicios

(sección 2.2.1), arquitectura de composición de servicios (sección 2.2.2), arquitectura de inventario

de servicios (sección 2.2.3) y arquitectura empresarial orientada a servicios (sección 2.2.4).

Erl [2009] observa que todos los programas de software acaban siendo compuestos, o bien

residiendo en alguna forma de combinación arquitectónica de recursos, tecnologías y plataformas

(relacionadas con la infraestructura o no). Si nos tomamos el tiempo para personalizar estos

elementos arquitectónicos, podemos establecer un ambiente refinado y normalizado para la



13

aplicación de programas de software también personalizados. El diseño intencional de la tecnología

de arquitectura es muy importante para la computación orientada a servicios. Es esencial crear un

entorno en el que los servicios pueden ser recompuestos varias veces para maximizar la realización

de las necesidades de negocio. El beneficio estratégico para personalizar el alcance, el contexto y

los límites de una arquitectura es significativo. Para comprender mejor los mecanismos básicos de

SOA, ahora tenemos que estudiar los tipos más comunes de las arquitecturas tecnológicas que

existen.

Se presentan a continuación, en la tabla 2.1, estos tipos de aquitecturas tecnológicas más comunes,

con sus correspondientes definiciones.


Arquitectura de

Composición de Servicios

La arquitectura de un conjunto de servicios reunidos en

composición de servicios

Arquitectura de Inventario

de Servicios

Arquitectura que soporta un conjunto de servicios relacionados

que son independientemente estandarizados y gobernados

Arquitectura empresarial

Orientada a Servicios

La arquitectura de la propia empresa (para cualquier tamaño de

empresa) orientada a servicios

Arquitectura de Servicios Se trata de la arquitectura de un único servicio

Tabla 2.1. Arquitecturas tecnológicas más comunes. Adaptado de [Microsoft Corp., 2003].

2.2.1 Arquitectura de Servicios

[Erl, 2009] La arquitectura de servicios es una arquitectura de tecnología limitada al diseño físico de

un programa de software diseñado como un servicio. Esta forma de arquitectura de la tecnología es

comparable en alcance a una arquitectura de componentes, excepto que se suele contar con una

mayor cantidad de extensiones de infraestructura para apoyar su necesidad de aumentar la

fiabilidad, el rendimiento, la escalabilidad, la previsibilidad del comportamiento, y sobre todo su

necesidad de una mayor autonomía. El ámbito de aplicación de una arquitectura de servicios

también tenderá a ser mayor debido a que un servicio puede, entre otras cosas, abarcar múltiples

componentes.

Considerando que no siempre fue común documentar una arquitectura diferente para cada

componente en aplicaciones distribuidas tradicionales, la importancia de la producción de servicios



14

que deben existir como programas de software independiente, muy autosuficiente y autónomo,

requiere que cada uno de ellos sea diseñado de forma individual.

2.2.2 Arquitectura de Composición de Servicios

[Erl, 2009] El propósito fundamental de entregar una serie de servicios independientes es que se

puedan combinar en composiciones de servicios totalmente funcionales capaces de automatizar las

tareas de negocio más grandes y más complejas.

Cada composición de servicios tiene una arquitectura de composición de servicios correspondiente.

De la misma manera que una arquitectura de aplicación para un sistema distribuido incluye las

definiciones de la arquitectura de sus componentes individuales, esta forma de arquitectura abarca

las arquitecturas de servicio de todos los servicios que participan.

Una arquitectura de composición (especialmente una que compone servicios que encapsulan

sistemas heredados dispares) puede ser comparado con una arquitectura de integración tradicional.

Esta comparación por lo general sólo es válida parcialmente, ya que las consideraciones de diseño

destacadas por la orientación a servicios aseguran que el diseño de una composición de servicios es

muy diferente a la de las aplicaciones integradas.

Por ejemplo, una diferencia en cómo se documentan las arquitecturas de composición tiene que ver

con la medida de detalle que estas incluyen acerca de los servicios reutilizables que participan en la

composición. Debido a que estos tipos de especificaciones de arquitecturas de servicios están a

menudo protegidas (según las necesidades planteadas por el principio de abstracción de Servicios),

una arquitectura de composición sólo podrá hacer referencia a la interfaz técnica y acuerdo de nivel

de servicio (SLA), publicado como parte del contrato público de servicios.

2.2.3 Arquitectura de Inventario de Servicios

[Erl, 2009] Un inventario de servicio es un conjunto de servicios estandarizados y gobernados de

manera independiente entregados en arquitectura pre-definida.

Esta colección representa un alcance significativo que excede el límite de procesamiento de un

único proceso de negocio e idealmente abarca numerosos procesos de negocio. El alcance y los

límites de una arquitectura de inventario de servicio pueden variar.

Idealmente, el inventario de servicios es primero modelado conceptualmente, lo que lleva a la

creación de un modelo de inventario de servicios. A menudo es este modelo el que termina por



15

definir el alcance del tipo de arquitectura requerido, siendo referido como una arquitectura de

inventario de servicio.

Desde una perspectiva de diseño de la empresa, el inventario de servicios puede representar un

límite concreto para la implementación de la arquitectura estandarizada. Esto significa que debido a

que los servicios dentro de un inventario están estandarizados, son las tecnologías y las extensiones

proporcionadas por la arquitectura subyacente.

El alcance de un inventario de servicio puede ser de toda la empresa, o puede representar un

dominio dentro de la empresa. Por esa razón, a este tipo de arquitectura no se le llama "arquitectura

de dominio". Se relaciona con el alcance del inventario, que puede abarcar múltiples dominios.

Es difícil comparar una arquitectura de inventario de servicios con los tipos de arquitecturas

tradicionales, porque el concepto de un inventario no ha sido común. El candidato más cercano

sería una arquitectura de integración que representa algún segmento importante de una empresa. Sin

embargo, esta comparación sólo sería relevante en su alcance, ya que las características del diseño

orientado a servicios y los esfuerzos de estandarización relacionados intentan convertir un

inventario de servicios en un entorno altamente homogéneo.

2.2.4 Arquitectura Empresarial Orientada a Servicios

[Erl, 2009] Esta forma de arquitectura tecnológica representa prácticamente la totalidad de los

servicios, composición de servicios y arquitecturas de inventario de servicios que residen dentro de

una empresa de IT específica.

Una arquitectura orientada a servicios empresariales, es comparable con una arquitectura técnica

empresarial tradicional sólo cuando la mayoría o todos los entornos técnicos de la empresa están

orientados a servicios. De lo contrario, puede ser simplemente una documentación de las partes de

la empresa que han adoptado SOA, en cuyo caso existe como un subconjunto de la tecnología

arquitectónica empresarial.

En entornos de múltiples inventarios o en entornos en los cuales los esfuerzos de estandarización no

fueron un éxito total, una especificación de arquitectura empresarial orientada a servicios

documentará todos los puntos de transformación y la disparidad de diseño que también pueda

existir.

Además, la arquitectura orientada a servicios empresarial puede establecer estándares y

convenciones de diseño que apliquen a la totalidad de empresa que todos los servicios, la

composición y las implementaciones de la arquitectura del inventario deben cumplir.



16

2.3. Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)

En esta sección se ven en detalle los siguientes puntos de la plataforma Amazon Elastic Compute

Cloud: Descripción (sección 2.3.1), características principales (sección 2.3.2), Amazon CloudWatch

(sección 2.3.3), Blueprints / Imágenes para acelerar el aprovisionamiento (sección 2.3.4), Amazon

EC2 con Microsoft Windows Server y SQL Server (sección 2.3.5), Soporte para Sistemas

operativos Linux (sección 2.3.6), soporte para almacenamiento de datos (sección 2.3.7), soporte

para colas (sección 2.3.8) y soporte para hipervisores (sección 2.3.9).

2.3.1. Descripción

[Amazon.com Inc., 2013a.] Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) es un servicio web que

proporciona capacidad informática con tamaño modificable en la nube. Está diseñado para facilitar

a los desarrolladores recursos informáticos escalables y basados en web.

Amazon EC2 reduce el tiempo necesario para obtener y arrancar nuevas instancias de servidor en

minutos, lo que permite escalar rápidamente la capacidad, ya sea aumentándola o reduciéndola,

según cambien sus necesidades. Amazon EC2 cambia el modelo económico de la informática, al

permitir pagar sólo por la capacidad que utiliza realmente.

Amazon EC2 presenta un auténtico entorno informático virtual, que permite utilizar interfaces de

servicio web para iniciar instancias con distintos sistemas operativos, cargarlas con su entorno de

aplicaciones personalizadas, gestionar sus permisos de acceso a la red y ejecutar su imagen

utilizando los sistemas que desee.

2.3.2. Características Principales

En este apartado se describen las principales características de la plataforma Amazon EC2. Las

características fueron organizadas de la siguiente manera: Elastic (sección 2.3.2.1), Totalmente

Controlado (sección 2.3.2.2), Flexible (sección 2.3.2.3), Diseño pensado para uso con otros Amazon

web Services (sección 2.3.2.4), Fiable (sección 2.3.2.5), Seguro (sección 2.3.2.6), Interfases de

seguridad (sección 2.3.2.7), Instancias Aisladas (sección 2.3.2.8), Económico (sección 2.3.2.9),

Instancias en demanda (sección 2.3.2.10), Instancias reservadas (sección 2.3.2.11) e Instancias

puntuales (sección 2.3.2.12).



17

2.3.2.1. Elastic

[Amazon.com Inc., 2013a.] Amazon EC2 permite aumentar o reducir la capacidad en cuestión de

minutos, sin esperar horas ni días. Puede enviar una, cientos o incluso miles de instancias del

servidor simultáneamente. Desde luego, como todo esta operación se controla con API de servicio

Web, la aplicación se escalará (aumentará o disminuirá su capacidad) dependiendo de sus

necesidades.

2.3.2.2. Totalmente Controlado

[Amazon.com Inc., 2013a.] Tendrá control total sobre sus instancias. Tiene acceso de usuario raíz

(root) a todas ellas, y puede interactuar con ellas como con cualquier otra máquina. Puede detener

su instancia y mantener los datos en su partición de arranque, para reiniciar a continuación la misma

instancia a través de las API del servicio web. Las instancias se pueden reiniciar de forma remota

mediante las API del servicio web. Asimismo, tiene acceso a la emisión de consola de sus

instancias.

2.3.2.3. Flexible

[Amazon.com Inc., 2013a.] Tendrá la posibilidad de elegir entre varios tipos de instancia, sistemas

operativos y paquetes de software. Amazon EC2 permite seleccionar una configuración de

memoria, CPU, almacenamiento de instancias y el tamaño de la partición de arranque óptimo para

su sistema operativo y su aplicación. Por ejemplo, entre sus opciones de sistemas operativos se

incluyen varias distribuciones de Linux y Microsoft Windows Server.

2.3.2.4. Diseño pensado para su uso con otros Amazon Web Services

[Amazon.com Inc., 2013a.] Amazon EC2 trabaja con Amazon Simple Storage Service (Amazon

S3), Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), Amazon SimpleDB y Amazon Simple

Queue Service (Amazon SQS) para proporcionar una solución informática completa, procesamiento

de consultas y almacenamiento en una gran gama de aplicaciones.



18

2.3.2.5. Fiable

[Amazon.com Inc., 2013a.] Amazon EC2 ofrece un entorno muy fiable en el que las instancias de

sustitución se pueden enviar con rapidez y anticipación. El servicio se ejecuta en los centros de

datos y la infraestructura de red acreditados de Amazon. El compromiso del contrato a nivel de

servicio de Amazon EC2 es de una disponibilidad del 99,95% en cada Región de Amazon EC2.

2.3.2.6. Seguro

[Amazon.com Inc., 2013a.] Amazon EC2 ofrece diversos mecanismos para proteger los recursos

informáticos, proporcionando un entorno cloud seguro para sus usuarios, garantizando la integridad

de la información y continuidad de sus servicios.

2.3.2.7. Interfaces de seguridad

[Amazon.com Inc., 2013a.] Amazon EC2 incluye interfaces de servicio web para configurar el

cortafuegos (del inglés “firewall”) que controla el acceso de red a grupos de instancias, y el acceso

entre estos.

2.3.2.8. Instancias Aisladas

[Amazon.com Inc., 2013a.] Al iniciar recursos de Amazon EC2 en Amazon Virtual Private Cloud

(Amazon VPC), puede aislar sus instancias informáticas especificando el rango de IP que desea

utilizar, así como conectarse a su infraestructura de IT existente mediante la red cifrada IPsec VPN

estándar del sector. También puede optar por lanzar instancias dedicadas en su VPC. Las instancias

dedicadas son instancias de Amazon EC2 que se ejecutan en hardware dedicado a un único cliente

para ofrecer más aislamiento.



19

2.3.2.9. Económico

[Amazon.com Inc., 2013a.] Amazon EC2 permite disfrutar de las ventajas financieras de Amazon.

Pagará una tarifa muy baja por la capacidad informática que realmente utiliza. Consulte las

Opciones de compra de instancias de Amazon EC2 para obtener una descripción más detallada.

2.3.2.10. Instancias en demanda

[Amazon.com Inc., 2013a.] Con On-Demand Instances puede pagar por la capacidad informática

por hora, sin compromisos a largo plazo. Esto le liberará de los costes y las complejidades de la

planificación, la compra y el mantenimiento del hardware y transformará lo que normalmente son

grandes costes fijos en costes variables mucho más pequeños. Gracias a On-Demand Instances

también se elimina la necesidad de comprar una "red de seguridad" de capacidad para gestionar

picos de tráfico periódicos.

2.3.2.11. Instancias reservadas

[Amazon.com Inc., 2013a.] Las instancias reservadas ofrecen la opción de realizar un pago puntual

reducido por cada instancia que desee reservar y recibir a cambio un descuento importante en el

cargo de uso por horas de dicha instancia. Existen tres tipos de instancias reservadas (instancias

reservadas de utilización ligera, mediana e intensa) que permiten equilibrar el importe del pago

anticipado a realizar con su precio por hora efectivo. Está a su disposición el Marketplace de

instancias reservadas, que le ofrece la oportunidad de vender instancias reservadas si cambian sus

necesidades (p. ej., si desea transferir instancias a una nueva región de AWS, pasar a un tipo de

instancia nuevo o vender capacidad para proyectos que finalizan antes de que expire el plazo de su

instancia reservada).

2.3.2.12. Instancias puntuales

[Amazon.com Inc., 2013a.] Con las instancias puntuales, los clientes pueden ofertar la capacidad

sin utilizar de Amazon EC2 y ejecutar dichas instancias mientras su oferta supere el precio puntual.

El precio puntual cambia periódicamente según la oferta y la demanda, y los clientes cuyas ofertas

alcancen o superen dicho precio tendrán acceso a las instancias puntuales disponibles. Si es flexible



20

respecto a cuándo ejecutar sus aplicaciones, las instancias puntuales pueden reducir

significativamente sus costes de Amazon EC2.

2.3.3. Amazon CloudWatch (autoescalabilidad)

[Amazon.com Inc., 2013h.] Amazon CloudWatch proporciona la supervisión de los recursos de la

nube de AWS y de las aplicaciones que los clientes ejecutan en AWS. Los desarrolladores y

administradores de sistema la utilizan para recopilar métricas y realizar su seguimiento, obtener

conocimientos y reaccionar inmediatamente para que sus aplicaciones y empresas sigan

funcionando sin problemas. Amazon CloudWatch supervisa recursos de AWS como las instancias

de bases de datos de Amazon EC2 y Amazon RDS, y también puede supervisar métricas

personalizadas generadas por las aplicaciones y los servicios de un cliente. Con Amazon

CloudWatch, obtendrá una visibilidad para todo el sistema de la utilización de recursos, el

rendimiento de las aplicaciones y el estado de funcionamiento.

Amazon CloudWatch le permite supervisar las instancias de Amazon EC2, volúmenes de Amazon

EBS, Elastic Load Balancers y las instancias de bases de datos de Amazon RDS en tiempo real.

Métricas como la utilización de la CPU, la latencia y los recuentos de solicitudes se proporcionan

automáticamente para estos recursos de AWS.

2.3.4. Blueprints / Imágenes para acelerar el aprovisionamiento

[Amazon.com Inc., 2013i.] Amazon denomina “AMIs” a sus Blueprints o imágenes para acelerar y

facilitar el aprovisionamiento de instancias en la nube. Una máquina de imagen Amazon (AMI) es

un tipo especial de sistema operativo pre-configurado y software de aplicaciones virtualizadas que

se utiliza para crear una máquina virtual en el Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). Además, es

la unidad básica de la implementación de los servicios prestados mediante EC2.

La plataforma Elastic Compute Cloud cuenta con más de 2200 imágenes de máquinas virtuales

alternativas, con diferentes sistemas operativos, aplicativos y configuraciones. Una de las

configuraciones más populares cuenta con un sistema operativo “Ubuntu” y software de base

“LAMP” (Linux, Apache, MySQL y PHP).

Además, las instancias de AMIs se pueden filtrar por Proveedor (Ej. IBM, Oracle, Amazon Web

Services, Sun Microsystems, Novell, Microsoft o Community), por Región (física), por

Arquitectura (i386, x86_64), por Root Device Type (Elastic block Store, instance-store) or Platform

(Ubuntu, Red Hat, Fedora, Windows, Debian, etc.).



21

2.3.5. Amazon EC2 con Microsoft Windows Server y SQL Server

[Amazon.com Inc., 2013j.] Amazon EC2 con Microsoft Windows Server® (ediciones 2003 R2,

2008, 2008 R2 y 2012) es un entorno rápido y fiable para implementar aplicaciones con Microsoft

Web Platform, incluidos ASP.NET, ASP.NET AJAX, Silverlight™ e Internet Information Server

(IIS). Amazon EC2 permite ejecutar cualquier solución compatible basada en Windows en la

plataforma informática en la nube de AWS, que ofrece alto rendimiento, fiabilidad y rentabilidad.

Entre los casos prácticos de uso habitual con Windows se incluye el alojamiento de aplicaciones

empresariales basadas en Windows, alojamiento de sitios web y de servicios web, procesamiento de

datos, transcodificación de medios, pruebas distribuidas, alojamiento de aplicaciones en ASP.NET

y cualquier otra aplicación que requiera software de Windows. Amazon EC2 también es compatible

con las bases de datos SQL Server® Express, SQL Web y SQL Standard y, además, pone estas

ofertas a disposición de sus clientes con tarifas por horas.

Amazon EC2 ejecutándose sobre Windows Server proporciona una integración perfecta con

funciones existentes en Amazon EC2, como por ejemplo Amazon Elastic Block Store (EBS),

Amazon CloudWatch, Elastic Load Balancing y Elastic IP. Las instancias de Windows están

disponibles en varias zonas de disponibilidad en todas las regiones.

La capa de uso gratuito de AWS incluye instancias de Amazon EC2 que se ejecutan en Microsoft

Windows Server. Los clientes que reúnen los requisitos para incluirse dentro de la capa de uso

gratuito de AWS pueden utilizar hasta 750 horas al mes de instancias de t1.micro que se ejecutan en

Microsoft Windows Server de manera gratuita.

2.3.6. Soporte para Sistemas operativos Linux

[Amazon.com Inc., 2013k.] La AMI de Amazon Linux es una imagen de Linux mantenida y

soportada que ofrece Amazon Web Services para su uso en Amazon Elastic Compute Cloud

(Amazon EC2). Está diseñada para proporcionar un entorno de ejecución estable, seguro y de alto

rendimiento para aplicaciones que se ejecuten en Amazon EC2. También incluye paquetes que

permiten una fácil integración con AWS, incluidas herramientas de configuración de inicio y

muchas bibliotecas y herramientas populares de AWS. Amazon Web Services también proporciona

actualizaciones continuas de seguridad y mantenimiento para todas las instancias ejecutadas en la

AMI de Amazon Linux. La AMI de Amazon Linux se proporciona sin cargo adicional a los

usuarios de Amazon EC2.



22

2.3.7. Soporte para almacenamiento de datos

En este apartado se provee información acerca de las alternativas ofrecidas por la plataforma EC2

para la persistencia de datos. Se analizarán las siguientes alternativas: Amazon Simple Storage

Service “S3” (sección 2.3.7.1), Amazon Relational Database Service (sección 2.3.7.2) y Amazon

SimpleDB (sección 2.3.7.3).

2.3.7.1. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

[Amazon.com Inc., 2013c.] Amazon S3 es almacenamiento para Internet. Está diseñado para

facilitar a los desarrolladores recursos informáticos escalables basados en la Web.

Amazon S3 proporciona una sencilla interfaz de servicios web que puede utilizarse para almacenar

y recuperar la cantidad de datos que desee, cuando desee y desde cualquier parte de la Web.

Concede acceso a todos los desarrolladores a la misma infraestructura económica, altamente

escalable, fiable, segura y rápida que utiliza Amazon para tener en funcionamiento su propia red

internacional de sitios web. Este servicio tiene como fin maximizar las ventajas del escalado y

trasladar estas ventajas a los desarrolladores.

2.3.7.2. Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) (beta)

[Amazon.com Inc., 2013d.] Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) es un servicio

web que facilita las tareas de configuración, utilización y escalado de una base de datos relacional

en la nube. Proporciona capacidad rentable y de tamaño modificable y, al mismo tiempo, gestiona

las tediosas tareas de administración de la base de datos, lo que le permite centrarse en sus

aplicaciones y en su negocio.

Amazon RDS le permite acceder a todas las funciones de un motor de base de datos MySQL,

Oracle o Microsoft SQL Server conocido. Esto supone que el código, las aplicaciones y las

herramientas que ya utiliza en la actualidad con sus bases de datos existentes funcionarán a la

perfección con Amazon RDS.

2.3.7.3. Amazon SimpleDB (beta)

[Amazon.com Inc., 2013e.] Amazon SimpleDB es un almacén de datos no relacionales de alta

disponibilidad y flexible que descarga el trabajo de administración de bases de datos. Los



23

desarrolladores simplemente almacenan elementos de datos y los consultan mediante solicitudes de

servicios Web; Amazon SimpleDB se encarga del resto.

Sin las limitaciones impuestas por las bases de datos relacionales, Amazon SimpleDB está

optimizado para ofrecer alta disponibilidad y flexibilidad con poca o ninguna carga administrativa.

La labor de Amazon SimpleDB pasa inadvertida: se encarga de crear y gestionar varias réplicas de

sus datos y las distribuye geográficamente para permitir alta disponibilidad y capacidad de

duración. El servicio sólo le cobra los recursos realmente consumidos en almacenamiento de los

datos y en distribución de las solicitudes. Es posible cambiar el modelo de datos sobre la marcha, y

el sistema indexa los datos automáticamente por usted.

2.3.8. Soporte para Colas

[Amazon.com Inc., 2013f.] Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) ofrece un sistema de

gestión de colas fiable y ampliable para almacenar mensajes a medida que se transfieren entre

sistemas. Mediante Amazon SQS, los desarrolladores pueden transferir datos entre componentes

distribuidos de aplicaciones que realizan distintas tareas, sin perder mensajes y sin necesidad de que

cada componente esté siempre disponible. Amazon SQS facilita la tarea de creación de un flujo de

trabajo automatizado, trabajando en estrecha conexión con Amazon Elastic Compute Cloud

(Amazon EC2) y el resto de los servicios web de la infraestructura de AWS.

Amazon SQS funciona utilizando la infraestructura de gestión de mensajes a escala web de Amazon

como un servicio web. Cualquier sistema de Internet puede añadir o leer mensajes sin tener

instalado ningún software ni configuración de cortafuegos especial. Los componentes de las

aplicaciones que utilizan Amazon SQS se pueden ejecutar independientemente y no es necesario

que estén en la misma red, que se hayan desarrollado con las mismas tecnologías ni que se ejecuten

a la vez.

2.3.9. Alternativas de Hipervisor

[Amazon.com Inc., 2013g.] Amazon EC2 actualmente utiliza una versión altamente personalizada

del hipervisor Xen, aprovechando la paravirtualización. Como los huéspedes ("Guest") para-

virtualizados se basan en el hipervisor para proporcionar apoyo a las operaciones que normalmente

requieren un acceso privilegiado, es posible ejecutar el sistema operativo invitado sin acceso

elevado a la CPU.



24

2.4. WINDOWS AZURE

En esta sección se ven en detalle los siguientes puntos de la plataforma Windows Azure:

Descripción (sección 2.4.1), características principales (sección 2.4.2), autoescalabilidad con

Autoscaling Application Block (sección 2.4.3), Blueprints / Imágenes para acelerar el

aprovisionamiento (sección 2.4.4), Soporte para Sistemas operativos Windows (sección 2.4.5),

Soporte para Sistemas operativos Linux (sección 2.4.6), soporte para almacenamiento de datos

(sección 2.4.7), soporte para colas (sección 2.4.8) y soporte para hipervisores (sección 2.4.9).

2.4.1. Descripción

[Amazon.com Inc., 2013a.] Windows Azure es una plataforma de nube abierta y flexible que

permite compilar, implementar y administrar aplicaciones rápidamente en una red global de centros

de datos administrados por Microsoft. Puede compilar aplicaciones en cualquier lenguaje,

herramienta o marco, permitiendo además integrar sus aplicaciones de nube públicas con el entorno

de TI existente.


En esta sección se definen las principales características de la plataforma Windows Azure,

organizándolas de la siguiente manera: Siempre disponible (sección 2.4.2.1), Alto nivel de servicio

(sección 2.4.2.2), Abierto (sección 2.4.2.3), Servidores ilimitados, almacenamiento ilimitado

(sección 2.4.2.4), Gran capacidad (sección 2.4.2.5) y Cache distribuida y CDN (sección 2.4.2.6),

2.4.2.1. Siempre Disponible

[Microsoft Corp., 2013a.] Esta plataforma ofrece una disponibilidad ininterrumpida de sus servicios

garantizando altos niveles de acuerdos de servicio, con una disponibilidad de 24x7x365 (24 horas al

día, los 7 días de la semana, para los 365 días del año).



25

2.4.2.2. Alto nivel de servicio

[Microsoft Corp., 2013a.] Windows Azure entrega un Contrato de nivel de servicio mensual del

99,95 % que permite compilar y ejecutar aplicaciones de alta disponibilidad sin importar la

infraestructura. Proporciona revisiones automáticas del Sistema Operativo y de los servicios,

equilibrio de carga de red integrado y resistencia ante errores de hardware. Admite un modelo de

implementación con el que se puede actualizar una aplicación sin inactividad (downtime).

2.4.2.3. Abierto

[Microsoft Corp., 2013a.] Windows Azure permite utilizar cualquier lenguaje, marco o herramienta

para crear aplicaciones. Las características y los servicios se exponen utilizando protocolos REST

abiertos. Las bibliotecas de cliente de Windows Azure están disponibles para varios lenguajes de

programación, se comercializan bajo una licencia de código abierto y se hospedan en GitHub.

2.4.2.4. Servidores ilimitados, almacenamiento ilimitado

[Microsoft Corp., 2013a.] Windows Azure permite escalar aplicaciones a cualquier tamaño con

facilidad. Es una plataforma de autoservicio totalmente automatizada que permite el

aprovisionamiento de recursos en cuestión de minutos. El uso de recursos aumenta o disminuye de

manera flexible en función de las necesidades. Solo se pagan los recursos que usa la aplicación.

Windows Azure está disponible en varios centros de datos del mundo, lo que permite implementar

las aplicaciones cerca de los clientes.

2.4.2.5. Gran capacidad

[Microsoft Corp., 2013a.] Windows Azure proporciona una plataforma flexible en la nube que

puede satisfacer los requisitos de cualquier aplicación. Permite hospedar y ampliar el código de

aplicación dentro de roles de proceso de un modo totalmente confiable. Los datos se pueden

almacenar en bases de datos SQL relacionales, almacenes de tablas NoSQL y almacenes de blobs

no estructurados, y existe la opción de usar la funcionalidad de Hadoop e inteligencia empresarial

para la minería de datos. Puede aprovechar la sólida funcionalidad de mensajería de Windows



26

Azure para habilitar aplicaciones distribuidas escalables, así como para entregar soluciones híbridas

que se ejecuten en la nube y en un entorno empresarial local.

2.4.2.6. Cache distribuida y CDN

[Microsoft Corp., 2013a.] Los servicios de caché distribuida y red de entrega de contenido (CDN)

de Windows Azure permiten reducir la latencia y ofrecer aplicaciones con un gran rendimiento en

cualquier lugar del mundo.

2.4.3. Autoescalabilidad

[Microsoft Corp., 2013b.] El "Bloque de Aplicación Autoescalable" puede escalar automáticamente

su aplicación de Windows Azure basado en reglas definidas específicamente para su aplicación.

Puede utilizar estas reglas para ayudar a la aplicación de Windows Azure a mantener su

rendimiento en respuesta a los cambios en la carga de trabajo, y al mismo tiempo controlar los

costos asociados con el alojamiento de su aplicación en Windows Azure. Junto con la escalabilidad,

aumentando o disminuyendo el número de instancias de rol (working role) en su aplicación, el

bloque también permite utilizar otras medidas de escalabilidad tales como funcionalidades

determinadas de estrangulamiento ("throttling") dentro de la aplicación o el uso de las acciones

definidas por el usuario.

Brinda además la posibilidad de optar por implementar el bloque en un rol de Windows Azure o en

una aplicación interna.

El Bloque de Aplicación Autoescalable forma parte del Pack de la Enterprise Library 5.0 de

Microsoft Integration para Windows Azure. El bloque utiliza dos tipos de reglas para definir el

comportamiento automático de escalabilidad para su aplicación:

Reglas de restricciones: Para establecer los límites superior e inferior en el número de instancias,

por ejemplo, digamos que 8:00-10:00 todos los días quiere un mínimo de cuatro y un máximo de

seis instancias, se utiliza una regla de restricción.

Reglas Reactivas: Para permitir que el número de instancias de rol puedan cambiar en respuesta a

los cambios impredecibles en la demanda, se utilizan reglas reactivas, dando solución con técnicas

flexibles y dinámicas a la demanda de los usuarios con reglas que se implementan en la plataforma

para ejecutarse en timpo real.



27


[Microsoft Corp., 2013d.] Las máquinas virtuales entregadas a demanda ofrecen una infraestructura

de computación escalable cuando se necesita aprovisionar rápidamente recursos para satisfacer las

necesidades de un negocio en crecimiento. Es posible obtener máquinas virtuales de los sistemas

operativos Linux y Windows Server en múltiples configuraciones.

Los blueprints de Windows Azure ofrecen la posibilidad de desbloquear la cartera de TI y la

infraestructura de suministro al ritmo que su negocio requiere. Para ello, simplemente hay que

elegir la configuración deseada (instancias de memoria estándar o alta) y seleccionar una imagen de

la galería de imágenes de máquinas virtuales.

Las Máquinas virtuales de Windows Azure ofrecen a los sistemas y aplicaciones la posibilidad de

mover los discos duros virtuales (VHD) desde las instalaciones locales a la nube (y viceversa).

2.4.5. Soporte para Sistemas operativos Microsoft Windows

Krishnan [2010]. Si usted se está preguntando si el código va a ser diferente, ya que se ejecuta en la

nube, o si vas a tener que aprender un nuevo marco (traducido del término en inglés "framework"),

la respuesta es "no". Continuará escribiendo código que se ejecuta en Windows Server. El marco

de. NET (3.5 SP1) se instala por defecto en todas las máquinas, y el código ASP.NET típico

funcionará. Es también posible utilizar el soporte FastCGI para correr cualquier marco que soporte

FastCGI (como PHP, Ruby on Rails, Python, etc). Si dispone de código nativo o binario, también

puede ejecutarlo.

Krishnan [2010] Cada hipervisor administra varios sistemas operativos virtuales. Todos ellos corren

el sistema operativo Windows Server compatible con 2008. En realidad, no se nota ninguna

diferencia entre ejecutar un Windows Server 2008 y estas máquinas. Las únicas diferencias son

algunas optimizaciones específicas para el hipervisor en el cual están corriendo.

Krishnan [2010] ¿Bajo qué sistema operativo estará corriendo su código en Windows Azure?

Incluso con toda esta discusión sobre el funcionamiento del sistema y las optimizaciones de

integración con el hipervisor, la mayoría de los desarrolladores sólo se preocupan por el entorno en

el cual correrán sus aplicaciones (el sistema operativo). La respuesta es simple: Las aplicaciones

corren en Windows Server 2008 x64 Enterprise Edition.Bueno, casi. Microsoft lo llama "sistema

operativo 2008 compatible con Windows Server", que se refiere al hecho de que se trata de

Windows Server en casi todos los aspectos, excepto en algunos cambios de bajo nivel para

optimizar el hipervisor. Sin embargo, las aplicaciones están abstraídas varias capas lejos de estos



28

cambios, y no deben notar nada distinto respecto de su ejecución en una máquina Windows Server

normal.


[Microsoft Corp., 2013i.] Crear una máquina virtual que ejecute el sistema operativo Linux en

Windows Azure es fácil por medio de la Galería de imágenes (blueprints) utilizando el Portal de

administración. Es también posible acceder a las instancias de estas máquinas virtuales Linux para

personalizarlas a gusto, por medio de un usuario con privilegios de adminsitrador ("Root").

Es también factible implementar En Azure máquinas virtuales ya disponibles que corren sistemas

operativos Linux, por ejemplo con instancias de máquinas virtuales vmWare. Para esto, solo es

necesario convertir la imagen de la máquina virtual Linux al formato de Windows Azure (de .vmx a

.vmdk), para luego subirla a nuestra cuenta Azure por medio del administrador de imágenes

personalizadas de Windows Azure.

Algunas de las distribuciones del Sistema operativo Linux que soporta Windows Azure, inclusive

proporcionando blueprints para acelerar el aprovisionamiento de las máquinas virtuales son las

siguientes:

• openSUSE 12.3

• SUSE Linux Enterprise Server 11 Service Pack 2

• Ubuntu Server 12.04 LTS

• Ubuntu Server 12.10

• Ubuntu Server 13.04

• OpenLogic CentOS 6.3

• Ubuntu Server 12.10 DAILY


En este apartado se provee información acerca de las alternativas ofrecidas por la plataforma

Windows Azure para la persistencia de datos. Se analizarán las siguientes alternativas: SQL Server

en máquinas virtuales de Windows Azure (sección 2.4.7.1), Base de datos SQL (sección 2.4.7.2),

Almacenes de tablas NoSQL (sección 2.4.7.3), Blob no estructurado (sección 2.4.7.4).



29

2.4.7.1. SQL Server en máquinas virtuales de Windows Azure

[Microsoft Corp., 2013f.] Cuando las aplicaciones requieren funcionalidad completa de SQL

Server, Máquinas virtuales es la solución ideal. Encontrará ofertas de imágenes de SQL Server 2012

y SQL Server 2008 R2, en sus ediciones Standard, Web y Enterprise. Si tiene una licencia de SQL

Server con Software Assurance, como ventaja adicional puede trasladar la licencia existente a

Windows Azure y pagar solo por proceso y almacenamiento. La ejecución de SQL Server en

Máquinas virtuales es una solución adecuada en los escenarios siguientes:

Para desarrollar y probar nuevas aplicaciones de SQL Server rápidamente No es necesario

esperar semanas para el aprovisionamiento local de hardware, sino que basta con captar la

imagen de SQL Server correcta en la galería de imágenes. Puede optar por realizar la

implementación en un entorno de producción o local con poco esfuerzo.

Para hospedar aplicaciones de SQL Server de nivel 2 y nivel 3 existentes Gracias a los

distintos tamaños de VM entre los que elegir y dada la compatibilidad total con SQL Server,

es posible trasladar las aplicaciones de SQL Server locales existentes y disfrutar de la

eficacia de la computación en la nube.

Para realizar copias de seguridad y restauraciones de bases de datos locales Es posible

realizar la copia de seguridad de una base de datos local en un almacenamiento en blobs de

Windows Azure y poder así restaurar la base de datos en una máquina virtual de Windows

Azure en caso de que sea necesaria la recuperación ante desastres en el entorno local.

Para ampliar aplicaciones locales Cree aplicaciones híbridas que utilicen activos locales y

máquinas virtuales de Windows Azure para disfrutar de una mayor eficacia y alcance global.

Para crear aplicaciones de varias capas en la nube Cree una aplicación de varias capas que

utilice la funcionalidad de escalado única del servicio Base de datos SQL para la capa de

aplicación y que aproveche la compatibilidad completa de SQL Server en Máquinas

virtuales de Windows Azure para la capa de base de datos.



30

2.4.7.2. Base de datos SQL

[Microsoft Corp., 2013f.] Para aquellas aplicaciones que necesitan una base de datos relacional

completamente funcional como servicio, Windows Azure ofrece la base de datos SQL, antes

denominada Base de datos de SQL Azure. La base de datos SQL ofrece un alto nivel de

interoperabilidad, lo que permite a los clientes crear aplicaciones en la mayoría de los principales

marcos de desarrollo. Además, la base de datos SQL, basada en las tecnologías probadas de SQL

Server, permite utilizar los conocimientos y la experiencia existente para reducir el tiempo de

solución, así como crear o ampliar aplicaciones entre los sistemas locales y la nube.

Use la base de datos SQL para:

2.4.7.3. Tablas

[Microsoft Corp., 2013f.] Las tablas ofrecen funcionalidad NoSQL para las aplicaciones que

requieren el almacenamiento de grandes cantidades de datos no estructurados. Las tablas son un

servicio administrado con certificación ISO 27001 que se pueden escalar automáticamente para

satisfacer un rendimiento y volumen masivos de hasta 100 terabytes, accesibles prácticamente

desde cualquier lugar a través de REST y las API administradas.

2.4.7.4. Blob no estructurado

[Microsoft Corp., 2013f.] Los blobs son el modo más sencillo de almacenar grandes cantidades de

texto no estructurado o datos binarios tales como vídeo, audio e imágenes. Los blobs son un

servicio administrado con certificación ISO 27001 que se pueden escalar automáticamente para

satisfacer un rendimiento y volumen masivos de hasta 100 terabytes, accesibles prácticamente

desde cualquier lugar a través de REST y las API administradas.

2.4.8. Soporte para colas

[Microsoft Corp., 2013g.] El bus de servicio de Colas soporta un modelo de comunicación de

mensajería negociado.Cuando se utilizan colas, los componentes de una aplicación distribuida no se



31

comunican directamente entre sí, en cambio, intercambian mensajes via una cola, lo cual actúa

como un intermediario. Un productor de mensajes (remitente) envía un mensaje a la cola y continua

su procesamiento. Asincrónicamente, un consumidor de mensajes (receptor) obtiene el mensaje de

la cola y lo procesa. El productor no tiene que esperar una respuesta por parte del consumidor para

poder continuar el proceso y enviar más mensajes. Las colas ofrecen la implementación de la

técnica "primero que entra, primero que sale" (modelo conocido por sus siglas en inglés como

"FIFO") enviando mensajes a uno o más consumidores que compiten por el tratamiento del

mensaje. Es decir, los mensajes suelen ser recibidos y procesador por los receptores en el orden en

que fueron añadidos a la cola, y cada mensaje es recibido y procesado por un único consumidor.


En este apartado se tratan las alternativas de Hipervisor provistas por la plataforma Windows

Azure. Se mencionarán asimismo las principales características del hipervisor provisto por la

plataforma, organizándolas de la siguiente manera: Rápido (sección 2.4.9.1), pequeño (sección

2.4.9.2) y Estrechamente integrado con el núcleo (sección 2.4.9.3).

Krishnan [2010]. En 2006/2007, un equipo dirigido por Dave Cutler (el padre de Windows NT)

comenzó a trabajar en un nuevo hipervisor pensado para ser optimizado para el centro de datos.

Este hipervisor se basó en los siguientes tres principios:

2.4.9.1. Rápido

El hipervisor de Windows Azure ha sido diseñado para ser lo más eficiente posible. Gran parte de

esto se consigue a través de optimizaciones de bajo nivel realizadas a la vieja usanza, tales como

empujar cargas de trabajo al hardware siempre que sea posible. Puesto que Windows Azure

controla el hardware en sus centros de datos, puede confiar en la presencia de características de

hardware, a diferencia de hipervisores genéricos diseñados para un mercado más amplio.



32

2.4.9.2. Pequeño

El hipervisor es construido para ser claro y directo, y no incluye aquellas características que no

están directamente relacionadas con la nube. Menor cantidad de código no sólo significa un mejor

rendimiento, sino que también significa menos código para corregir o actualizar.

2.4.9.3. Estrechamente integrado con el núcleo

En Windows Azure, el kernel del sistema operativo que se ejecuta en el hipervisor está altamente

optimizado para el hipervisor.

Con Windows Server 2008, Microsoft lanzó un hipervisor llamado Hyper-V. A menudo hay

confusión sobre las diferencias entre Hyper-V y el hipervisor de Windows Azure, y algunos libros /

artículos a menudo asumen que se trata del mismo hipervisor.

En realidad, ambos son diferentes y están construidos también con diferentes propósitos. Hyper-V

es entregado como parte de Windows, y está destinado para funcionar en una amplia variedad de

hardware para una amplia variedad de propósitos. El hipervisor de Windows Azure se ejecuta sólo

en los centros de datos de Microsoft, y se ha optimizado específicamente para el hardware que se

ejecuta en Windows Azure.

Como era de esperar con dos productos similares de la misma empresa, no hay intercambio de

código y diseño. En el futuro, las nuevas características del hipervisor de Windows Azure tendrán

influencias en Hyper-V, y viceversa.

2.5. GOOGLE APP ENGINE

En esta sección se ven en detalle los siguientes puntos de la plataforma Google App Engine:

Descripción (sección 2.5.1), características principales (sección 2.5.2), autoescalabilidad (sección

2.5.3), Soporte para Sistemas operativos Linux (sección 2.5.4), soporte para almacenamiento de

datos (sección 2.5.5), soporte para colas (sección 2.5.6) y soporte para hipervisores (sección 2.5.7).

Este apartado fue construido con información obtenida del sitio oficial de Google App Engine.

2.5.1. Descripción

[Google Inc., 2012a] Google App Engine permite crear y alojar aplicaciones web en los mismos

sistemas escalables con los que funcionan las aplicaciones de Google. Google App Engine ofrece



33

procesos de desarrollo y de implementación rápidos, y una administración sencilla, sin necesidad de

preocuparse por el hardware, las revisiones o las copias de seguridad y una ampliación sin

esfuerzos.

Las aplicaciones Google App Engine son fáciles de crear, fáciles de mantener y fáciles de escalar a

medida que el tráfico y las necesidades de almacenamiento de datos crecen. Con App Engine no es

necesario mantener ningún servidor. Basta con cargar su aplicación y esta ya se encontrará lista para

servir a los usuarios.


En esta sección se describen las principales características de la plataforma Google App Engine. La

información presentada en este apartado fue obtenida del sitio oficial de Google App Engine. Las

características que se explicarán son las siguientes: Rápido para iniciar (sección 2.5.2.1), Fácil de

usar (sección 2.5.2.2), Conjunto rico de APIs (sección 2.5.2.3), Escalabilidad Inmediata (sección

2.5.2.4), Modelo de negocio de pago por uso (sección 2.5.2.5) e Infraestructura probada (sección

2.5.2.6).

2.5.2.1. Rápido para iniciar

[Google Inc., 2012b]. Sin necesidad de comprar ni mantener ningún software o hardware, puede

prototipar y desplegar aplicaciones disponibles para los usuarios en cuestión de horas.

2.5.2.2. Fácil de usar

[Google Inc., 2012b] Google App Engine incluye las herramientas necesarias para crear, probar,

ejecutar y actualizar sus aplicaciones.

2.5.2.3. Conjunto rico de APIs

[Google Inc., 2012b] Google App Engine provee un conjunto rico de APIs de servicios de fácil uso,

permitiendo cerar servicios rápidamente.



34

2.5.2.4. Escalabilidad Inmediata

[Google Inc., 2012b] No hay prácticamente ningún límite respecto de qué tan alto o qué tan rápido

su aplicación pueda escalar.

2.5.2.5. Modelo de negocio de pago por uso

[Google Inc., 2012b] Pague por lo que usa, comenzando sin ningún costo inicial. Pagará sólo por

los recursos que su aplicación utilice a medida que crece.

2.5.2.6. Infraestructura probada

[Google Inc., 2012b] Google App Engine utiliza la misma tecnología probada que alberga otras

aplicaciones de Google, ofreciendo automáticamente escalabilidad sin problemas. Preocuparse por

las configuraciones de servidor y balanceo de carga se convierte en una cosa del pasado, ya que los

expertos de Google manejan la supervisión del sistema.


[Google Inc., 2012b] Google App Engine está diseñado para alojar aplicaciones con muchos

usuarios simultáneos. Cuando una aplicación puede servir a muchos usuarios simultáneos sin

degradar su rendimiento, se dice que es escalable. Las aplicaciones escritas para App Engine

escalan automáticamente. A medida que más personas utilizan la aplicación, App Engine asigna

más recursos para la aplicación y administra el uso de esos recursos. La aplicación en sí no necesita

saber nada acerca de los recursos que utiliza.


[Google Inc., 2012c] Las aplicaciones se ejecutan en un entorno seguro que proporciona un acceso

limitado al sistema operativo subyacente. Estas limitaciones permiten que App Engine distribuya

peticiones web para la aplicación en varios servidores, así como también iniciar y detener los



35

servidores para satisfacer las demandas de tráfico. La caja de arena (traducción literal del término

en inglés "Sandbox") aísla la aplicación en su propio entorno seguro y confiable que es

independiente del hardware, sistema operativo y la ubicación física del servidor web.

Ejemplos de las limitaciones de acceso al sistema operativo incluyen:

Una aplicación sólo puede acceder a otros ordenadores situados en internet a través de la

URL proporcionada y/o por medio de servicios de correo electrónico. Otros equipos sólo se

pueden conectar a la aplicación realizando peticiones HTTP (o HTTPS) en los puertos

estándar.

Las aplicaciones no pueden escribir en el sistema de archivos en ninguno de los entornos de

ejecución. Una aplicación puede leer archivos, pero sólo los archivos subidos con el código

de la aplicación. La aplicación debe utilizar el almacén de datos de App Engine, memcache

u otros servicios para aquellos datos que se persisten entre las peticiones.

El código de aplicación sólo se ejecuta en respuesta a una petición de web, una tarea en cola,

o una tarea programada, y debe devolver datos de respuesta dentro de 60 segundos en

cualquier caso. Un controlador de solicitudes no se puede generar un sub-proceso o ejecutar

código después de que la respuesta haya sido enviada.


[Google Inc., 2012d] El almacenamiento de datos de una aplicación web escalable puede ser

complicado. Un usuario puede interactuar con cualquiera de las docenas de servidores web en un

momento dado, y la siguiente petición del usuario podría ir a un servidor web diferente a la anterior

solicitud. Todos los servidores web deben interactuar con los datos, que también se extienden a

través de docenas de máquinas, posiblemente en diferentes lugares del mundo.

Con Google App Engine, no es necesario preocuparse por nada de eso. La infraestructura de App

Engine se encarga de toda la distribución, la replicación y el equilibrio de carga de los datos detrás

de una sencilla API-y se obtiene un motor de búsqueda de gran alcance, garantizando también las

transacciones.

El repositorio de datos de App Engine y el almacén de datos de alta replicación (HRD) utilizan el

algoritmo Paxos para replicar datos a través de múltiples centros de datos. Los datos se escriben en

el almacén de datos en objetos conocidos como entidades. Cada entidad tiene una clave que

identifica de manera única. Una entidad puede designar opcionalmente otra entidad como su matriz,



36

la primera entidad es un hijo de la entidad matriz. Las entidades en el almacén de datos forman así

un espacio de estructura jerárquica similar a la estructura de directorios de un sistema de archivos.

El almacén de datos es extremadamente resistente frente a fallos catastróficos. Las entidades que

descienden de un antepasado común se dice que pertenecen a un mismo grupo de entidades, las

llaves de su ancestro común es la clave principal del grupo, que sirve para identificar a todo el

grupo. Las consultas en una única entidad de su grupo, llamado consultas de antepasados, hacen

referencia a la clave principal en lugar de la clave de una entidad específica. Los grupos de entidad

son una unidad de consistencia y transaccionalidad: mientras que las consultas sobre múltiples

grupos de entidades pueden devolver resultados viciados, eventualmente consistentes, aquellas

limitadas a un único grupo de entidad siempre retornan actualizadas, produciendo resultados muy

consistentes.


[Google Inc., 2012c] Una aplicación puede realizar tareas además de responder a solicitudes web.

Las aplicaciones implementadas en Google App Engine pueden ejecutar estas tareas siguiendo la

programación que se configure, por ejemplo, cada día o cada hora. Asimismo, es posible ejecutar

tareas que ella misma ha añadido a una cola, como una tarea en segundo plano creada durante el

procesamiento de una solicitud.

Las tareas programadas también se conocen como "tareas cron", administradas por el servicio cron.

Las colas de tareas se incluyen actualmente como una función experimental. En este momento, solo

el entorno de tiempo de ejecución Python puede utilizar colas de tareas. Se incluirá una interfaz de

cola de tareas para aplicaciones Java en poco tiempo.

Con el API de la cola de tareas, las aplicaciones pueden realizar fuera de solicitudes de usuario

trabajos que se han iniciado dentro de ellas. Si una aplicación necesita ejecutar algún trabajo en

segundo plano, puede utilizar el API de la cola de tareas para organizarlo en pequeñas unidades

discretas llamadas tareas. A continuación, la aplicación inserta estas tareas en una o más colas. App

Engine detecta automáticamente nuevas tareas y las ejecuta cuando los recursos del sistema lo

permiten.


Google App Engine brinda muy escasa información acerca del hipervisor que utiliza, ya que no es

posible cambiarlo o utilizar otro, dado que el servicio que brinda App Engine es PaaS (plataforma



37

como servicio, por sus siglas en inglés “Platform as a Service”), motivo por el cual no es posible

administrar la infraestructura, sino que esta se encuentra subyacente y transparente para el usuario

de la plataforma.

2.6. RED HAT OPENSHIFT

En esta sección se ven en detalle los siguientes puntos de la plataforma Red Hat Open Shift:


2.5.3), Blueprints / Imágenes para acelerar el aprovisionamiento (sección 2.5.4), Soporte para

Sistemas operativos Windows (sección 2.5.5), Soporte para Sistemas operativos Linux (sección

2.5.6), soporte para almacenamiento de datos (sección 2.5.7), soporte para colas (sección 2.5.8) y

soporte para hipervisores (sección 2.5.9). Este apartado fue construido con información obtenida del

sitio oficial de Google App Engine.

2.6.1. Descripción

[Red Hat Inc., 2013a.] OpenShift es la oferta de plataforma como servicio para Computación en la

nube de Red Hat.

En esta plataforma los desarrolladores de aplicaciones pueden construir, desplegar, probar y correr

sus aplicaciones. Prporciona espacio en disco, recursos de CPU, memoria, conectividad de red y un

servidor Apache o JBoss. Dependiendo del tipo de aplicación que se está construyendo, también

proporciona acceso a una plantilla de sistema de archivos para esos tipos (por ejemplo PHP, Python

y Ruby/Rails).

También proporciona herramientas de desarrollo integradas para apoyar el ciclo de vida de las

aplicaciones, incluyendo la integración de Eclipse, JBoss Developer Studio, Jenkins, Maven y GIT.

OpenShift utiliza un ecosistema de código abierto para proporcionar servicios clave de la

plataforma de aplicaciones móviles (Appcelerator), servicios NoSQL (MongoDB), servicios de

SQL (PostgreSQL, MySQL), y más. JBoss proporciona una plataforma de middleware empresarial

para aplicaciones Java, proporcionando apoyo para Java EE6 y servicios integrados tales como

transacciones y mensajes, que son fundamentales para las aplicaciones empresariales.



38


En este apartado se presentan las características principales de OpenShift. Se organizan de la

siguiente manera: Prestación de servicios de aplicación acelerada (sección 2.6.2.1), Dependencia

minimizada con el proveedor (sección 2.6.2.2), pilas de aplicaciones de autoservicio y en demanda

(sección 2.6.2.3), flujos de trabajo estandarizados para desarrolladores (sección 2.6.2.4), Políglota:

Elección de los lenguajes de programación y los softwares de base (sección 2.6.2.5), Aplicaciones

empresariales con Java EE6 (sección 2.6.2.6), Servicios de base de datos incorporados (sección

2.6.2.7), Sistema de cartucho Extensible para agregar servicios (sección 2.6.2.8), soporte para

múltiples entornos (sección 2.6.2.9), Dependencia y Gestión de la Construcción (sección 2.6.2.10),

Integración Continua y Gestión de Versiones (sección 2.6.2.11), Gestión de versiones de código

fuente (sección 2.6.2.12), Inicio de sesión Remoto por SSH al contenedor de aplicaciones (sección

2.6.2.13), Integración con IDE (sección 2.6.2.14), Línea de comandos enriquecida (sección

2.6.2.15), Desarrollo de aplicaciones móviles (sección 2.6.2.16), Redundancia de componentes del

sistema para alta disponibilidad (sección 2.6.2.17), Aprovisionamiento automático de la pila de

aplicaciones (sección 2.6.2.18), Escalabilidad automática de aplicación (sección 2.6.2.19) y

Elección de la infraestructura de nube (sección 2.6.2.20).

2.6.2.1. Prestación de servicios de aplicación acelerada

[Red Hat Inc., 2013b.] La plataforma OpenShift mejora la productividad y la agilidad de los

desarrolladores de aplicaciones vinculada con el retraso relacionado con los servidores, sistemas

operativos, middleware y aprovisionamiento mediante aplicaciones de auto-servicio y a la carta.

Este aumento de la productividad, junto con una normalización del desarrollo del ciclo de vida de

aplicación de flujo de trabajo, permitirá la aceleración de la entrega de servicios de aplicaciones.

Esto aumenta eficazmente la velocidad de las TI.

2.6.2.2. Dependencia minimizada con el proveedor

[Red Hat Inc., 2013b.] Al ser construida sobre una pila de tecnologías de código abierto, la

plataforma OpenShift está diseñada para proporcionar libertad de elección, incluyendo la libertad de

elegir alejarse de las PaaS. Para lograr esto, dentro de la plataforma OpenShift solo se utilizan

lenguajes de código abierto y frameworks sin alteraciones. No se utilizan APIs, tecnologías o



39

recursos privados. Esto asegura la portabilidad de aplicaciones de la plataforma OpenShift, evitando

así las dependencias con los proveedores de tecnología utilizada por la plataforma PaaS OpenShift.

2.6.2.3. Pilas de aplicaciones de autoservicio y en demanda

[Red Hat Inc., 2013b.] Al permitir a los desarrolladores desplegar rápida y fácilmente las pilas de

aplicaciones, la plataforma OpenShift puede aumentar la productividad y fomentar la innovación en

el diseño y la entrega de aplicaciones. Las nuevas ideas pueden ser prototipos rápidamente y

proyectos de misión crítica pueden ser llevados al mercado más rápidamente.

2.6.2.4. Flujos de trabajo estandarizados para Desarrolladores

[Red Hat Inc., 2013b.] OpenShift como plataforma de aplicaciones cloud permite que la

organización de desarrollo de aplicaciones pueda normalizar el flujo de trabajo del programador, y

crear procesos repetibles para la entrega de aplicaciones para agilizar todo el proceso.

2.6.2.5. Políglota: Elección de los lenguajes de programación y los softwares de base

[Red Hat Inc., 2013b.] La capacidad de los desarrolladores para elegir entre Java, Ruby, Node.JS,

Python, PHP y Perl en la plataforma OpenShift les permite elegir la herramienta adecuada para el

trabajo, y hacer una elección diferente para cada proyecto, según sea necesario. Además de estos y

otros lenguajes de código abierto, muchos de los marcos de código abierto populares se incluyen

también dentro de OpenShift. Algunos ejemplos incluyen Rails, Django, EE6, Spring, Play, Sinatra

y Zend.

2.6.2.6. Aplicaciones empresariales con Java EE6

[Red Hat Inc., 2013b.] Ser capaz de desplegar aplicaciones Java EE6 en JBoss EAP funcionando en

OpenShift permite que muchos departamentos de TI que se han estandarizado con Java EE puedan

migrar sus aplicaciones legadas a la nube sin necesidad de aplicar reingeniería al código o a la

arquitectura.



40

2.6.2.7. Servicios de base de datos incorporados

[Red Hat Inc., 2013b.] Con las opciones de tecnología de bases de datos disponibles en OpenShift y

la capacidad de tener estas instancias de bases de datos conectadas automáticamente a las pilas de

aplicación según sea necesario, los desarrolladores y arquitectos de la empresa pueden elegir entre

los almacenes de datos relacionales clásicos y los modernos NoSQL.

2.6.2.8. Sistema de cartucho Extensible para agregar servicios

[Red Hat Inc., 2013b.] Además de la función de idiomas y servicios, los desarrolladores pueden

añadir otro idioma, base de datos o componentes de middleware que necesitan a través del sistema

de cartuchos OpenShift personalizable. Esta extensibilidad Cartucho permite a los desarrolladores

(y operaciones) extender las PaaS para soportar los estándares o requisitos específicos de la

empresa.

2.6.2.9. Soporte para múltiples entornos (desarrollo / Pruebas / Producción)

[Red Hat Inc., 2013b.] Con la capacidad de la plataforma OpenShift para soportar múltiples

ambientes del ciclo de vida de desarrollo de las aplicaciones (como Desarrollo, Calidad, Pre-

Producción y Producción), las empresas pueden adoptar e implementar la plataforma PaaS

(Platform As A Service) OpenShift sin necesidad de cambiar sus metodologías o procesos actuales.

2.6.2.10. Dependencia y Gestión de la Construcción

[Red Hat Inc., 2013b.] La plataforma OpenShift incluye Dependencia y gestión de la Construcción

para muchos de los lenguajes de programación más populares, incluyendo Bundler para Ruby,

NPM para Node.JS y Maven para Java. Estas herramientas automatizan el proceso de identificación

de las dependencias en el código fuente, y la construcción de la aplicación completa. Estas

características incrementan la productividad y reducen la posibilidad de error, volviéndose críticas

en una plataforma de aplicaciones de nube como PaaS.



41

2.6.2.11. Integración Continua y Gestión de Versiones

[Red Hat Inc., 2013b.] La plataforma OpenShift incluye Jenkins para integración continua y gestión

de lanzamiento. Jenkins puede realizar pruebas cuando se sube código al repositorio, organizar el

proceso de construcción, y promover o cancelar automáticamente una versión de la aplicación

dependiendo de los resultados de las pruebas. Esta gestión automatizada de los releases se convierte

en una parte fundamental para simplificar el desarrollo de aplicaciones.

2.6.2.12. Gestión de versiones de código fuente

[Red Hat Inc., 2013b.] La plataforma OpenShift incluye el control distribuido de versiones Git y un

sistema de gestión de código fuente. El protocolo Git asegurado con SSH es utilizado por los

desarrolladores para comprobar el código en el repositorio Git seguro que reside dentro de su

contenedor de aplicaciones con OpenShift. Git permite tanto la gestión rápida, segura y controlada

de origen de la aplicación de control de versiones de código.

2.6.2.13. Inicio de sesión Remoto por SSH al contenedor de aplicaciones

[Red Hat Inc., 2013b.] La arquitectura única basada en SELinux de la plataforma OpenShift permite

a los usuarios (desarrolladores u operadores) que inicien sesión remotamente en contenedores de

aplicaciones individuales para las aplicaciones implementadas en las PaaS. El usuario registrado

podrá ver solamente sus procesos, sistema de archivos y archivos de registro. Esto le da a los

usuarios el acceso que necesitan para una mejor arquitectura y administración de sus aplicaciones.

2.6.2.14. Integración con IDE

[Red Hat Inc., 2013b.] Con integración incorporada con Eclipse de la plataforma de OpenShift,

JBoss Developer Studio y Titanium Studio, muchos desarrolladores pueden permanecer

completamente dentro del IDE con el cual se sientan cómodos a la hora de trabajar con OpenShift.

2.6.2.15. Línea de comandos enriquecida

[Red Hat Inc., 2013b.] Para desarrolladores que prefieren trabajar desde la línea de comandos, la

plataforma OpenShift incluye un amplio conjunto de herramientas de línea de comandos que



42

proporcionan acceso completo a la interfaz del programador de las PaaS. Estas herramientas son

fáciles de usar, así como secuencias de comandos para las interacciones automatizadas.

2.6.2.16. Desarrollo de aplicaciones móviles

[Red Hat Inc., 2013b.] A través de una asociación con Appcelerator, la plataforma OpenShift

incluye una estrecha integración con Titanium Studio IDE móvil que permite el desarrollo de

aplicaciones móviles en la nube con respaldo para Android o iOS que pueden ser ejecutados por

aplicaciones de servidor que se ejecutan en OpenShift.

2.6.2.17. Redundancia de componentes del sistema para alta disponibilidad

[Red Hat Inc., 2013b.] La plataforma OpenShift posee una arquitectura con un plano de control sin

estado (stateless Brokers), una infraestructura de mensajería, e infraestructura de alojamiento de

aplicaciones (nodos). Cada pieza de la plataforma se puede configurar con redundancia múltiple

para conmutación por error y equilibrio de carga escenarios para eliminar el impacto de fallo de

hardware o infraestructura.

2.6.2.18. Aprovisionamiento automático de la pila de aplicaciones

[Red Hat Inc., 2013b.] Cuando un desarrollador utiliza la plataforma OpenShift de autoservicio para

crear una aplicación, OpenShift creará automáticamente los engranajes necesarios, desplegará los

runtimes del lenguaje (a través de cartridges), configurará las interfaces de red y la prestación de los

ajustes del DNS y, finalmente, retornará al usuario las credenciales que necesitará para comenzar a

subir el código para la aplicación. Este aprovisionamiento automático reemplaza lo que

históricamente podría tomar días, semanas o incluso meses para el equipo de operaciones de TI para

hacerlo manualmente. Esto libera al equipo de operaciones para centrarse en las necesidades críticas

de los clientes en lugar de ocuparse en la configuración de servidores de forma repetida.

2.6.2.19. Escalabilidad automática de aplicación

[Red Hat Inc., 2013b.] La plataforma OpenShift permite elasticidad cloud, proporcionando

escalabilidad de aplicación horizontal automática a medida que aumenta la carga de aplicaciones,



43

eliminando la necesidad de Operaciones para aumentar manualmente el número de instancias de

aplicación.

2.6.2.20. Elección de la infraestructura de nube (No disponible en OpenShift Online)

[Red Hat Inc., 2013b.] OpenShift empresarial está diseñado para ser desplegado en la capa superior,

y se ejecuta en Red Hat Enterprise Linux (RHEL). RHEL es necesario debido a la utilización de

SELinux dentro de la plataforma OpenShift, y permite además brindar Servicios de Soporte Global

de Red Hat proveer soporte a las PaaS y a los runtimes y bibliotecas incluidas. OpenShift

empresarial no tiene requisitos específicos para la capa de infraestructura aparte de que debe ser

capaz de proveer instancias de RHEL. Para ello, los clientes OpenShift empresarial tienen la opción

de infraestructura. Los clientes de la platasforma como servicios de OpenShift empresarial cuentan

con opciones de infrasestructura, pudiendo implementar la solución mediante servidores físicos,

mediante una plataforma de virtualización, una Infraestructura como servicio, o un proveedor de

nube pública, siempre y cuando las instancias de RHEL puedan ser configuradas y accedidas, se

pueden implementar. Esto otorga la libertad de implementar la solución PaaS de OpenShift

empresarial en la forma que mejor se ajuste a sus opciones de infraestructura existentes.


[Red Hat Inc., 2013g] Por defecto, cuando se crea una aplicación OpenShift, es automáticamente

escalada basándose en la cantidad de peticiones (del inglés “request”). OpenShift también permite

escalar manualmente las aplicaciones ajustando los umbrales mínimos y máximos permitidos para

escalar.

[Red Hat Inc., 2013c.] Cómo funciona la escalabilidad de OpenShift

El cartucho HAProxy se sienta entre la aplicación y el Internet público y las rutas de tráfico web a

sus cartuchos web. Cuando aumenta el tráfico, HAProxy notifica a los servidores OpenShift que

necesita capacidad adicional. OpenShift Chequea que tenga disponibilidad (de los tres engranajes

libres) y luego crea otra copia de su cartucho web en ese nuevo equipo. El código en el repositorio

git se copia en cada nuevo equipo, pero el directorio de datos comienza vacío. Cuando se inicia el

nuevo cartucho de copia realizará los procedimientos necesarios y el proxy de alta disponibilidad

(del inglés High availability Proxy, de acrónimo "HAProxy") comenzará a realizar el enrutamiento

de las peticiones web al mismo.



44

El algoritmo para la escalabilidad hacia arriba y hacia abajo (expansión y decremento) se basa en el

número de solicitudes simultáneas a su aplicación. OpenShift asigna 10 conexiones por equipo. Si

el HAProxy ve que la aplicación está sosteniendo el 90% de su capacidad máxima, añade otra

instancia. Si la demanda cae un 50% de su capacidad máxima durante varios minutos, HAProxy

elimina dicha instancia.

Debido a que cada cartucho es "nada compartido", si desea compartir datos entre los cartuchos

puede utilizar un cartucho de base de datos. Cada uno de los engranajes creados durante la escala

tiene acceso a la base de datos y puede leer y escribir datos consistentemente.

OpenShift, en su plan de expansión y crecimiento, pretende añadir más capacidades como

almacenamiento compartido, bases de datos a escala, y el almacenamiento en caché compartida.

La consola web OpenShift muestra cuántas instancias están actualmente siendo consumidas por la

aplicación.


[Red Hat Inc., 2013e.] En OpenShift se crean aplicaciones y las aplicaciones se componen de

equipos (o instancias). Por razones de simplicidad, es conveniente pensar en un equipo como un

usuario con un directorio raíz y su propio contexto.

Las instancias son lo que ponemos dentro de su equipo para que sean útiles. Si desea utilizar PHP,

usted necesitará un cartucho de PHP. Si desea utilizar Jboss, deberá hacer uso del cartucho Jboss.

[Red Hat Inc., 2013f.] Flujo de trabajo:

1. Las herramientas de cliente contactan con el agente a través de una API REST. El agente

encuentra un nodo donde instalar la instancia. Se crea entonces en ese nodo un equipo vacío.

2. Una vez que se crea el equipo, nuestro cartucho se copia en ese equipo.

3. Una vez copiado el cartucho, cada archivo que aparece en ./metadata/locked_files.txt se crea y se

establece como propiedad del usuario.

4. El script de configuración se ejecuta.

5. Se establece como propietario a "root" a todos los archivos que aparecen en ./metadata/

locked_files.txt, para que el usuario no pueda modificarlos

6. Los Ganchos de conexión (del inglés "connection hooks") se ejecutan

7. El cartucho se inicia a través de Inicio de control



45


[Red Hat Inc., 2013d.] OpenShift funciona únicamente con el sistema operativo Red Hat Enterprise

Linux en su versión 6.3 (o superior) para las plataformas de hardware x86 o bien x64. A la fecha de

creación de este documento no es factible correr OpenShift bajo otro sistema operativo.


[Red Hat Inc., 2013h] Las aplicaciones online de OpenShift soportan diferentes motores de bases de

datos. Entre ellos podemos mencionr a MySQL 5.1, PostgreSQL 8.4, MongoDB 2.2 y SQLite.

Tanto MySQL como PostgreSQL son motores de bases de datos relacionales tradicionales basadas

en el lenguaje de consultas SQL.

[SQLite, 2013a.] SQLite, en cambio, es una base de datos que se implementa simplemente en una

librería transaccional también basada en una base de datos SQL que no requiere configuración

alguna.

[MongoDB, 2013a.] Además, MongoDB es una base de datos documental OpenSource, de tipo

NoSQL, escrita en lenguaje C++ que está principalmente orientada al almacenamiento de

documentos basados en formato JSON y técnicas de Map-Reduce.


[Red Hat Inc., 2013i.] Red Hat OpenShift ofrece soporte para colas de mensajería con el producto

IronMQ.

[IronMQ. 2013a] IronMQ es un servicio de colas de mensajería fácil de usar y de alta

disponibilidad. IronMQ está construido para distribuir aplicaciones en la nube con necesidades de

mensajería críticos. Proporciona colas de mensajes en demanda con el transporte HTTPS, entrega

FIFO, y persistencia de mensajes, con rendimiento optimizado en la nube.



46

Algunas de sus características principales son:

Listo para usar: Sólo tiene que conectar IronMQ a los puntos finales (del inglés "endpoints")

y ya está listo para crear colas y enviar y recibir mensajes. Perfecto para hacer mucho más

cosas de forma asíncrona.

alta disponibilidad: Se ejecuta sobre infraestructuras de nube y utiliza múltiples centros de

datos de alta disponibilidad. Utiliza almacenes de datos fiables para la durabilidad y

persistencia de sus mensajes.

Rendimiento escalable / Alto: Escrito con la elasticidad y la escalabilidad en su núcleo.

Construido con lenguajes de alto rendimiento diseñados para la concurrencia, se ejecuta en

las nubes de potencia industrial.

Múltiples enlaces de lenguaje: hace uso de un amplio conjunto de bibliotecas de idiomas

IronMQ como Ruby, PHP, Python, Java, Go, y mucho más.

Gateways Seguros / OAuth2: Utiliza HTTPS y SSL para proporcionar pasarelas (del inglés

"gateways") seguras para la gestión de colas y mensajes. OAuth2 proporciona flexibilidad,

escalabilidad y seguridad.


[Red Hat Inc., 2013j] Si bien OpenShift ofrece tres alternativas para el uso de hipervisores. Estas

son KVM (Kernel-Based Virtual Machine), Xen y Qemu.

Esta plataforma no ofrece soporte para virtualizadores de Microsoft como Hyper-V, lo cual implica

limitaciones para la implementación de Sistemas operativos basados en Kernels Windows.

Las instalaciones típicas de OpenShift se realizan con el hipervisor KVM.

2.7. IBM SMARTCLOUD

En esta sección se ven en detalle los siguientes puntos de la plataforma IBM SmartCloud:



Sistemas operativos Windows y Linux (sección 2.7.5), soporte para almacenamiento de datos



47

(sección 2.7.6), soporte para colas (sección 2.7.7) y soporte para hipervisores (sección 2.7.8) y

Datagrids para la plataforma (sección 2.7.9).

2.7.1. Descripción

[IBM Corp., 2011d] SmartCloud ofrece una gestión de cloud con el valor agregado que permite la

elección y la automatización más allá del aprovisionamiento de máquinas virtuales.

IBM SmartCloud Enterprise+ es un entorno Cloud seguro, totalmente administrado y listo para

producción, diseñado para garantizar una alta performance y disponibilidad.

SmartCloud Enterprise+ ofrece un control completo de "governance", administración y gestión,

permitiendo definir acuerdos de nivel de servicio (SLA) para alinear las necesidades de negocio y

los requisitos de uso.

Ofrece además múltiples opciones de seguridad y aislamiento, integrados en la infraestructura

virtual y de red, manteniendo el cloud separado de otros entornos cloud.


PureApplication System soporta múltiples virtualizadores. Es posible virtualizar, por

ejemplo, con VMWare o Hyper-V.

Los usuarios pueden autogestionar los recursos que necesitan (patterns de aplicación,

requerimientos de disponibilidad, CPU, memoria, storage, etc) y el sistema realiza el

deployment y el accounting automáticamente.

Es posible definir políticas para las aplicaciones de manera que los recursos que esta insume

sean elásticos, es decir, que crezcan o disminuyan de acuerdo con las variaciones de la

demanda.

Datagrid provisto por WebSphere eXtreme Scale, que se integra con PureApplication

System. Ofrece un datagrid distribuido, manejando la peristencia y la transaccionalidad.

Además, opcionalmente soporta la sincronización con una fuente de datos.

WSX brinda una API simple y poderosa para manipular los datos del grid, permitiendo que

sean accedidos por REST o directamente por conector nativo ADO.NET para las apliaciones

C# como SiSe 3G.



48

Los servicios de PureApplication System son diferenciales conceptualmente con respecto a

los servicios provistos por los otros clouds vendors mencionados, puesto que se implementa

en un appliance. PureApplication System, que integra la funcionalidad de Cloud, de

virtualización de aplicaciones y de datagrid, funciona todo en una misma "caja" (hardware)

provista por IBM.


[IBM Corp., 2011c.] Obtener aplicaciones basadas en WebSphere rápidamente en la nube con el

Servicio de Carga de Trabajo de aplicación de IBM SmartCloud: El Servicio de Carga de Trabajo

de aplicación (SCAWS) de IBM SmartCloud elimina el tedio de la gestión de middleware y de

infraestructura, lo que permite implementar más fácil, rápida y repetidamente aplicaciones basadas

en WebSphere para la nube pública de IBM SmartCloud Enterprise.

[IBM Corp., 2011c.] Acelerar y simplificar la llegada a la nube con patrones: Como núcleo de la

tecnología PaaS de IBM y construido en los años de experiencia de IBM, los patrones son plantillas

que consisten en software y recursos de la máquina virtual. Los patrones simplifican radicalmente la

configuración y gestión de los recursos de hardware y software, lo que permite a los equipos

implementar rápidamente entornos de aplicaciones complejas para la nube con resultados validados,

de alta calidad y consistentes.

[IBM Corp., 2011c.] Escale las Aplicaciones con escalabilidad automatizada basada en políticas:

Los patrones tienen políticas para proporcionar automatización de gran alcance, incluyendo una

política de enrutamiento para el balanceo de cargas, una política de registro, una política de JVM, y

una política de escalabilidad basada en reglas automatizadas. Al establecer la política de

ampliación, un patrón desplegado puede escalar de forma dinámica en función de las reglas (por

ejemplo, sobre la base de tiempo de respuesta de solicitud).

[IBM Corp., 2013a.] Rápido aprovisionamiento y escalabilidad

Con el aprovisionamiento de IBM SmartCloud, las organizaciones de TI pueden implementar

rápidamente el tipo específico de entorno cloud que necesitan sin importar el tamaño, para empezar

a tomar ventaja del aumento de la flexibilidad y el rendimiento que ofrece el cloud computing. En

cualquier momento, la nube se puede escalar rápidamente hacia arriba o hacia abajo según sea



49

necesario, para ayudar a las organizaciones a satisfacer las necesidades cambiantes de TI sin

interrumpir las operaciones.

Despliegue de cientos de máquinas virtuales en menos de cinco minutos: El aprovisionamiento de

IBM SmartCloud permite a las organizaciones tomar ventaja inmediata de la mayor flexibilidad y

rendimiento que ofrece el cloud computing. Al acelerar la entrega de los recursos informáticos, a su

vez acelera la entrega de productos y servicios innovadores, lo que permite una respuesta más

rápida a los retos y oportunidades del mercado.

El aprovisionamiento de IBM SmartCloud permite un rápido despliegue y la integración de las

capacidades de la nube utilizando patrones de carga de trabajo. Los patrones pueden ser creados

utilizando un patrón suministrado como una plantilla o bien se pueden crear desde cero. Una vez

creado un patrón, se puede reutilizar una y otra vez para crear varias instancias idénticas en la nube.

Se puede lograr una integración significativa con componentes de middleware y recursos de

infraestructura para optimizar los componentes para un tipo particular de carga de trabajo de la

aplicación. Capacidades dinámicas y elásticas se realizan plenamente. El sistema puede crear o

eliminar recursos adicionales según sea requerido por la demanda de la aplicación.


[IBM Corp., 2013a.] Características destacadas:

Reducir los costos y la complejidad al permitir solicitudes de autoservicio y automatización

de las operaciones

Obtener una rápida escalabilidad para satisfacer el crecimiento del negocio con un

despliegue casi instantáneo de cientos de máquinas virtuales

Evitar los proveedores de tecnología mediante la creación de cargas de trabajo en la nubes

optimizadas para entornos heterogéneos

Acelerar las implementaciones de aplicaciones utilizando los patrones de carga de trabajo

repetibles

Optimizar los entornos virtualizados con la gestión del ciclo de vida y análisis de imagen

avanzada

[IBM Corp., 2013a.] Con herramientas como la Biblioteca Virtual de imagen, Construcción de

Imagen y Composición (ICONO), y el Editor de diseños, El aprovisionamiento de IBM SmartCloud



50

ayuda a las organizaciones a gestionar la expansión de imagen, velar por el cumplimiento, crear

imágenes base, automatizar la instalación de software y crear patrones repetibles. Esta amplitud de

capacidades ayuda a asegurar que las organizaciones no sólo puedan crear entornos de nube

robustos, sino que también puedan controlar y gestionar estos entornos.

Implementaciones aceleradas con los patrones de carga de trabajo reutilizables: El

aprovosionamiento de IBM SmartCloud ayuda a las organizaciones a desarrollar fácil y

rápidamente, y probar y desplegar aplicaciones de negocio, poniendo fin a la utilización de los

procesos manuales, procesos complejos o aquellos que requieren mucho tiempo asociado a la

creación de entornos de aplicación. Una vez que las solicitudes han completado sus tareas, los

recursos retornan automáticamente al administrador de recursos compartidos. Esta solución también

gestiona usuarios individuales y accesos grupales, dando a los administradores de TI el tipo correcto

de los controles de acceso con niveles de eficiencia óptimos.

2.7.5. Soporte para Sistemas operativos Microsoft Windows y Linux

[IBM Corp., 2013a.] El aprovisionamiento de IBM SmartCloud ofrece una única plataforma de

gestión a lo largo de las diferentes infraestructuras, ayudando a reducir la complejidad y el coste de

las operaciones. Permite el diseño y despliegue de aplicaciones compuestas consistentes y repetibles

en una nube de hardware virtualizado ejecutando cualquiera de los hipervisores soportados,

incluyendo Linux en IBM System z®, máquinas virtuales basada en el kernel (KVM), Xen,

Microsoft Hyper-V, IBM PowerVM® e IBM z/VM®. Integra cómupto, almacenamiento de red y

distribución de aplicaciones para ayudar a permitir la integración organizacional. Además, ayuda a

reducir los costos de licencias y hardware con su soporte para múltiples hipervisores y gestión de

entornos mixtos.


En esta sección se definen los 3 tipos de almacenamiento de datos provistos por IBM SmartCloud,

organizados de la siguiente manera: IBM SONAS 1.3 (sección 2.7.6.1), IBM Storwize V7000

Unified (sección 2.7.6.2) e IBM XIV Storage Systems Gen3 (sección 2.7.6.3).

2.7.6.1. IBM SONAS 1.3

[IBM Corp. 2011e.] Características destacadas:



51

21 Petabytes de almacenamiento con rendimiento escalable y accesible a nivel global

Proporciona escalabilidad extrema para ajustarse a la capacidad de crecimiento,

satisfaciendo a las aplicaciones hambrientas de ancho de banda con rendimiento escalable.

TCO hasta en un 40 por ciento inferior con la gestión del ciclo de vida y la migración

automatizada en cinta

Ofrece la opción de puerta de enlace (del inglés "gateway") con los para sistemas de discos

IBM XIV e IBM Storwize V7000

2.7.6.2. IBM Storwize V7000 Unified

[IBM Corp., 2013b] Características destacadas:

Sistema de almacenamiento virtualizado construido para complementar los entornos de

servidores virtualizados

Proporcionar hasta 200 por ciento de mejora en el rendimiento con la migración automática

de las unidades de estado sólido de alto rendimiento (SSD) 1

Habilita el almacenamiento de hasta cinco veces los datos primarios más activos en el

mismo espacio físico en disco utilizando Real-time Compression 2 IBM

Consolida el bloque y el almacenamiento de archivos para simplificar, obteniendo una

mayor eficiencia y facilidad de gestión

Habilita la disponibilidad casi continua de las aplicaciones a través de la migración dinámica

Gestión de datos diseñada para que sea fácil de usar, con una interfaz gráfica de usuario y

sistema de gestión con la capacidad "apuntar y hacer clic"

Metro Mirror y Global Mirror para la replicación de datos síncrona o asíncrona entre

sistemas para la eficiencia del backup

SSD para aplicaciones que requieren alta velocidad y acceso rápido a los datos

RAID 0, 1, 5, 6 y 10



52

2.7.6.3. IBM XIV Storage Systems Gen3

[IBM Corp., 2013c] IBM XIV es un sistema de almacenamiento en disco de alta gama que permite

a miles de empresas a hacer frente al desafío creado por el crecimiento sorprendente de datos. IBM

XIV ofrece un alto rendimiento de punto de acceso y facilidad de uso para el cambio de juego. Por

agilidad óptima en entornos de nube, IBM XIV ofrece un escalado simple, altos niveles de servicio

para cargas de trabajo dinámicas, heterogéneas y una estrecha integración con hipervisores, así

como también con la plataforma OpenStack.

[IBM Corp., 2013d] Características destacadas:

Almacenamiento en disco virtualizado con hasta 3 terabytes de espacio.

Un sistema revolucionario, probado, de alta gama de almacenamiento en disco diseñado

para el crecimiento de los datos y una incomparable facilidad de uso

Alto Rendimiento uniforme, logrado a través de paralelismo masivo y ajuste automático

Almacenamiento virtualizado, fácil aprovisionamiento y agilidad extrema para la nube

optimizada y entornos virtuales

Opción de aumento de rendimiento adicional a través del manejo libre de almacenamiento

en caché SSD

Alta fiabilidad y disponibilidad a través de la redundancia completa, velocidad de

reconstrucción sin precedentes

TCO bajo permitido por el almacenamiento de alta densidad, la planificación simplificada,

las características de la gratuidad y la gestión bajo-touch


[IBM Corp., 2013e] El bus de Integración de IBM (antes conocido como WebSphere Message

Broker) es un bus de servicios empresariales (ESB) que proporciona conectividad y transformación

de datos universal para la arquitectura orientada a servicios (SOA) y entornos no SOA. Ahora las

empresas de cualquier tamaño pueden eliminar las conexiones punto a punto y procesamiento por

lotes, independientemente de la plataforma, protocolo o formato de datos.



53

Con IBM Integration Bus es posible:

Utilizar las capacidades robustas para hacer frente a los diferentes requisitos de integración

para satisfacer las necesidades de cualquier tamaño de proyecto.

Ayudar a toda su organización a tomar decisiones más inteligentes de negocios,

proporcionando un rápido acceso, visibilidad y el control sobre los datos que fluyen a través

de sus aplicaciones empresariales y sistemas.

Conectar toda una serie de aplicaciones heterogéneas y servicios web, eliminando

necesidades complejos de conectividad de punto a punto.

Contar con el soporte de aplicaciones y servicios de Microsoft.

Proporcionar una base de integración estandarizada, simplificada y flexible para ayudarle

con mayor rapidez y facilidad a apoyar las necesidades del negocio y escalar con el

crecimiento del negocio.


[IBM Corp., 2013f.] IBM Systems Director es la columna vertebral de la plataforma de gestión para

lograr una computación inteligente. Un componente integral de la cartera de Sistemas de IBM, IBM

Systems Director permite la integration con Tivoli y plataformas de gestión de terceros, proviendo

componentse para los servicios de gestión integrados. Con Systems Director puede:

Automatizar las operaciones del centro de datos mediante la implementación de

infraestructuras virtuales cloud-ready

Unificar la gestión de los recursos físicos y virtuales, almacenamiento y redes, para los

servidores IBM

Simplificar la gestión de los sistemas optimizados

Lograr una visión única de la utilización real de energía a través de su centro de datos

Gestión del ciclo de vida simple de las cargas de trabajo con un uso intuitivo y reducción de

la complejidad - IBM Systems Director ofrece una plataforma unificada integral de gestión



54

de sistemas. Proporciona herramientas para el descubrimiento, el inventario, el estado, la

configuración, notificación de eventos de salud del sistema, monitoreo de los recursos,

actualizaciones del sistema y la automatización de la gestión.

Integración - Tivoli y plataformas de gestión de terceros proporcionan la base para la gestión

integrada de los servicios de virtualización. Con una amplia gama de tareas disponibles en la

plataforma de gestión y las herramientas automatizadas, Director asiste al personal de

gestión de sistemas en el aumento de la productividad, lo que resulta en una mayor

capacidad de respuesta y servicio.

El valor de la clave de IBM Systems Director es su capacidad para trabajar en diferentes

entornos de TI. Reduce drásticamente el número de herramientas de gestión e interfaces,

simplificando la forma en que los administradores de TI realizan sus tareas, y la liberación

de su tiempo para satisfacer las cambiantes necesidades del negocio.

[IBM Corp.2013g] IBM Systems Director VMControl: gestión de infraestructuras físicas y virtuales

lista parra la nube. IBM Systems Director VMControl le ayuda a obtener más de la infraestructura

de virtualización, con una gestión lista para la nube. La combinación de IBM Systems Director y

VMControl le permite reducir el coste total de propiedad de su entorno virtualizado - servidores,

almacenamiento y redes - al disminuir los costes de gestión, aumentando la utilización de activos, y

la vinculación de rendimiento de la infraestructura de los objetivos de negocio.

VMControl simplifica la gestión de los entornos virtuales a través de múltiples tecnologías de

virtualización y plataformas de hardware. VMControl es una solución de gestión de virtualización

multi-plataforma líder que se incluye con ediciones de IBM Systems Director, disponibles por

separado o como un plug-in para IBM Systems Director. Esta diversidad de opciones de despliegue

le permite seleccionar el nivel óptimo de funcionalidad de VMControl (Express, Standard o

Enterprise) para su infraestructura virtualizada y para escalar sin problemas a medida que la misma

evoluciona.

Características destacadas:

Reúne la gestión física y virtual en una interfaz única para reducir la complejidad

Ofrece una inigualable plataforma cruzada para la gestión de múltiples sistemas operativos,

lo que ayuda a mejorar la prestación de servicios mediante la eliminación de silos aislados

de virtualización en entornos heterogéneos



55

Proporciona un "time-to-value" más rápido, y una mayor agilidad del negocio a través de la

gestión de la virtualización simplificada que permite una utilización más eficaz de los

recursos virtualizados

Establece una precisión y consistencia repetibles gracias a la automatización

Reduce los costos operativos y de infraestructura a través de una mayor eficiencia y

utilización de los recursos

2.7.9. Soporte para Datagrids

[IBM Corp., 2013h] WebSphere eXtreme Scale proporciona almacenamiento esencial en caché de

objetos distribuido para entornos de nube de próxima generación y escalabilidad elástica

El Software de IBM WebSphere eXtreme Scale proporciona un marco caché escalable de alto

rendimiento y tecnología de redes. WebSphere eXtreme Scale proporciona una mayor calidad de

servicio en entornos de computación de alto rendimiento a través de "caching elástico". El Caching

elástico mejora el rendimiento y la rentabilidad de la inversión.

WebSphere eXtreme Scale es una herramienta esencial para la escalabilidad elástica y ofrece estos

valiosos beneficios:

Procesa grandes volúmenes de transacciones con extrema eficiencia y escalabilidad lineal.

Construye rápidamente una rejilla elástica transparente, flexible y de alta disponibilidad que

escala acorde a las necesidades de las aplicaciones, eliminando los límites de rendimiento de

la base de datos.

Proporciona alta disponibilidad y seguridad con copias redundantes de datos de la caché.

Dispone de esquemas de autenticación que ayudan a garantizar la seguridad del sistema.

Permite a los sistemas de back-end existentes soportar una cantidad significativamente

mayor de aplicaciones, lo que reduce el coste total de propiedad (del inglés "Total cost of

ownership", por sus siglas TCO).



56

2.8. VMWARE VCLOUD SUITE

En esta sección se ven en detalle los siguientes puntos de la plataforma VMware VCloud Suite:



Sistemas operativos Windows y Linux (sección 2.8.5), soporte para almacenamiento de datos

(sección 2.8.6), soporte para colas (sección 2.8.7) y soporte para hipervisores (sección 2.8.8).

2.8.1. Descripción

[VMware Inc., 2013d] La virtualización ha reducido los costos de IT dramáticamente, mejorando la

eficiencia en gran medida. Ahora las unidades de negocio necesitan un acceso rápido a los recursos

de IT para lograr mayor eficiencia en el "time to market" de los proyectos. VMware vCloud Suite es

una solución de infraestructura integral y completa que simplifica las operaciones de IT ofreciendo

mejores SLAs para las aplicaciones. Ayuda además a mejorar la agilidad, la eficiencia y a realizar

una gestión inteligente de la administración de operaciones de computación en la nube.

2.8.1.1. ¿Qué es VMware vCloud Suite?

[VMware Inc., 2013e]. La virtualización de VMware ha ayudado a los clientes a reducir

drásticamente los gastos de capital gracias a la consolidación de servidores. Ha mejorado los gastos

de explotación mediante la automatización y ha minimizado la pérdida de ingresos porque reduce el

tiempo de inactividad, planificado y no planificado. Sin embargo, las empresas actuales también

necesitan reducir el tiempo de comercialización de sus productos y servicios. Las unidades de

negocio exigen acceso rápido a los recursos de TI y a las aplicaciones.

Se presenta a continuación (figura 2.3), la solución para la nube propuesta por VMware, y también

un cuadro que define las responsabilidades de cada uno de los productos para la gestión e

infraestructura de la nube (figura 2.4).



57

Figura 2.3. Solución completa e integrada

en la nube [VMware Inc., 2013e].


En esta sección se presentan las principales características de la plataforma VMware VCloud Suite.

Las siguientes son: Agilizar el acceso a los recursos y a las aplicaciones (sección 2.8.2.1),

Simplifique y automatice la gestión de operaciones (sección 2.8.2.2), Mejores acuerdos de nivel de

servicio para todas las aplicaciones (sección 2.8.2.3), Infraestructura de la nube (sección 2.8.2.4) y

Operaciones en la nube (sección 2.8.2.5).

En la figura 2.4 se presentan las variantes de la suite vCloud y sus características para gestión de la

Cloud e infraestructura.

2.8.2.1. Agilice el acceso a los recursos y a las aplicaciones

[VMware Inc., 2013e] vCloud Suite permite a los técnicos de TI prestar servicios de TI controlados

por políticas en régimen de autoservicio, así como aprovisionar máquinas virtuales y aplicaciones

de múltiples niveles en solo unos minutos. Además, amplía la capacidad disponible para las

unidades de negocio tanto de forma interna como externa. vCloud Suite incluye VMware vCloud

Automation Center, que introduce un potente modelo de aprovisionamiento de servicios de TI

gestionados en régimen de autoservicio a través de un portal seguro y fácil de usar controlado

mediante políticas.

Las redes definidas por software permiten a las máquinas virtuales de una cloud de VMware utilizar

los recursos en cualquier lugar del centro de datos, sin importar los límites de las redes. Además,



58

con VMware vCloud Connector, el equipo de TI puede estar preparado para una demanda

inesperada, recurriendo a clouds públicas de confianza, fuera de sus instalaciones, basadas en

VMware cuando sea preciso.

Figura 2.4. Responsabilidades de productos [VMware Inc., 2013e].

2.8.2.2. Simplifique y automatice la gestión de operaciones

[VMware Inc., 2013e] A medida que el centro de datos se convierte en una cloud privada o híbrida,

la gestión de operaciones cobra una importancia fundamental. Un entorno ágil proporciona

escalabilidad elastica y permite un cambio constante de las cargas de trabajo. Para respaldar de

manera proactiva a la empresa, el departamento de TI necesita planificación inteligente de la

capacidad, solución automatizada de los problemas de rendimiento y gestión continua del



59

cumplimiento normativo. vCloud Suite incluye las completas prestaciones de gestión de TI de

vCenter Operations Management. La supervisión del rendimiento y las alertas proactivas garantizan

que el departamento de TI pueda reaccionar a los desafíos de cumplimiento de los acuerdos de nivel

de servicio en la cloud antes de que lleguen a afectar al negocio.

2.8.2.3. Mejores acuerdos de nivel de servicio para todas las aplicaciones

[VMware Inc., 2013e] Además de proporcionar agilidad a los propietarios de los negocios y de

realizar una gestión óptima de los recursos del centro de datos, se espera que los equipos de TI

aporten los acuerdos de nivel de servicio de rendimiento, seguridad y recuperación ante desastres

que la empresa necesita.

2.8.2.4. Infraestructura de la nube

[VMware Inc., 2013f]

Aprovisionamiento e implementación automatizados. Forme nuevas aplicaciones con

componentes reutilizables e impleméntelas en minutos, no semanas.

Administración automatizada de operaciones. Administre su nube en forma eficiente con

herramientas desarrolladas especialmente para optimizar el rendimiento, asegurar la

seguridad y rectificar problemas potenciales antes de que los usuarios se enteren siquiera.

Disponibilidad, recuperación ante desastres y cumplimiento normativo. Suministre

acuerdos exigentes de nivel de servicio, proteja sus datos y verifique el cumplimiento de

políticas y regulaciones.

Visibilidad de los costos del departamento de TI. Planifique la capacidad, optimice la

asignación de recursos y desarrolle un modelo de cobro retroactivo de gastos completo para

el departamento de TI con sensatez.

Capacidad completa de extensibilidad. Personalice su entorno, integre soluciones de

terceros e interopere con los servicios de computación en nube pública regidos por VMware.



60

2.8.2.5. Operaciones en la nube [VMware Inc., 2013f]

Servicios según demanda. Implemente un nuevo modelo de autoservicio para reducir los

costos del departamento de TI y aumentar la agilidad.

Implementación y aprovisionamiento automatizados. Revolucione el cumplimiento de

los pedidos, el desarrollo de aplicaciones y los procesos de implementación para generar

gran eficiencia.

Administración anticipativa de problemas e incidentes. Aproveche la administración

según políticas y la automatización para eliminar los procesos manuales propensos a errores

y administrar los sistemas anticipándose a los problemas.

Administración de riesgo, el cumplimiento normativo y la seguridad.Proteja su negocio

asegurando estándares de nivel empresarial para la manera en que se protegen los sistemas

en todo su entorno de nube.

Administración financiera del departamento de TI. Adopte un nuevo paradigma

financiero que le brinde transparencia y conecte los costos de los servicios de TI

directamente con la demanda y el consumo.


[VMware Inc., 2013e] VMware vCenter Server proporciona una plataforma centralizada y

extensible para la gestión de la infraestructura virtual. vCenter Server administra entornos de

VMware vSphere, proporcionando a los administradores de TI un control simple y automatizado en

el ambiente virtual para entregar la infraestructura con confianza.

Principales beneficios:

Analizar y solucionar problemas rápidamente con visibilidad de la infraestructura virtual

vSphere.

Entregar la seguridad y disponibilidad de vSphere a través de funciones de gestión proactiva

automatizadas, como el balanceo de carga automático y fuera de la caja (de la expresión en

inglés "out-of-the-box") de automatización de flujos de trabajo.



61

Ampliar las capacidades de virtualización con soluciones ambientales de terceros


[VMware Inc., 2013e] VMware vCenter Server proporciona una gestión centralizada de la

infraestructura virtual vSphere. Los administradores de TI pueden asegurar la seguridad y

disponibilidad, simplificar las tareas del día a día, y reducir la complejidad de la gestión de la

infraestructura virtual.

¿Cómo funciona el vCenter Server?: El Control y visibilidad centralizada proporciona una gestión

centralizada de hosts virtuales y máquinas virtuales desde una única consola. Esto proporciona a los

administradores una mayor visibilidad en la configuración de los componentes críticos de una

infraestructura virtual, todo desde un solo lugar. Con vCenter Server, los entornos virtuales son más

fáciles de manejar: un solo administrador puede gestionar cientas de cargas de trabajo, más del

doble de la productividad típica en la gestión de la infraestructura física.

2.8.4.1. Infraestructura Virtual entregada con confianza

Cumplir consistentemente con los Acuerdos de nivel de servicio de aplicación críticos para el

negocio (del inglés "Service level agreement", y su acrónimo SLA), exige una gestión proactiva

automatizada para maximizar las capacidades de vSphere. Entre las principales funcionalidades

habilitadas por vCenter Server incluyen: VMware vSphere vMotion, VMware vSphere Distributed

Resources Scheduler, VMware vSphere High Availability (HA) y VMware vSphere Fault

Tolerance. VMware vCenter Orchestrator también proporciona a los administradores la capacidad

de crear e implementar fácilmente los flujos de trabajo con las mejores prácticas.

Con una gestión proactiva automatizada, vCenter Server permite que se cumplan los niveles de

servicio mediante el aprovisionamiento de nuevos servicios de forma dinámica, equilibrando los

recursos y la automatización de alta disponibilidad.

2.8.5. Soporte para Sistemas operativos Microsoft Windows y Linux

[VMware Inc., 2013e] El Gestor Multi-hipervisor de vCenter Server proporciona una gestión

integrada y simplificada de hosts VMware e Hyper-V, brinando la posibilidad de implementar tanto

sistemas operativos de la línea Windows como también aquellos basados en kernels Linux.



62


[VMware Inc., 2010a] En el entorno de vCloud Director, el proveedor expone un conjunto de

cómputo virtualizado, almacenamiento y recursos de red para ser consumidos por los usuarios en la

nube. La puesta en común de los recursos virtuales se define y se gestiona a través de vCloud

Director por el administrador de una manera que ofrece tanto elasticidad como escalabilidad. Desde

la perspectiva de los usuarios (consumidores) los recursos de almacenamiento aparecen como un

conjunto ilimitado de almacenamiento de rendimiento y costo uniforme. El objetivo de vCloud

Director es el de proporcionar a los consumidores la capacidad de almacenamiento ilimitado. Un

Proveedor VDC es un fondo de recursos de un clúster de servidores VMware ESX que acceden a un

recurso de almacenamiento compartido. El proveedor VDC puede contener:

1) parte de un almacén de datos (compartida por otros CDA Provider)

2) un almacén de datos completo

3) múltiples almacenes de datos.

Como el almacenamiento se aprovisiona por Organización de VDCs, la agrupación de

almacenamientos compartido para el proveedor de VDC se considera como una agrupación de

almacenamiento sin distinción de características de almacenamiento, protocolos u otras

características que lo diferencian de ser algo más que un espacio de direcciones de gran tamaño.

En el caso de un Proveedor de VDC que se compone de más de un almacén de datos, se considera

buena práctica que los almacenes de datos tengan capacidades de rendimiento iguales, así como

protocolos y calidad de servicio. En caso contrario, el rendimiento del Proveedor de agrupación de

almacenamiento VDC se verá afectado por el almacenamiento más lento. Algunos VDCs podrían

terminar con el almacenamiento más rápido que otros. Con el fin de obtener los beneficios de los

diferentes niveles o protocolos de almacenamiento, será necesario definir los Proveedores VDCs

separados donde cada proveedor de VDC tendría almacenamiento de diferentes protocolos y

diferentes calidades de servicio de almacenamiento. Por ejemplo, se podría suministrar un

proveedor de VDC que se base en un almacén de datos de respaldo de discos de 15K RPM FC con

un montón de caché en el disco para obtener el más alto rendimiento de disco, y un segundo

proveedor de VDC que se basa en un almacén de datos de respaldo de unidades SATA y con poco

caché en la matriz de un nivel inferior. Cabe señalar que cuando un proveedor de VDC tiene un

almacén de datos que se comparte con otro Proveedor de VDC, uno puede encontrar que un

Proveedor de VDC está causando impacto en el rendimiento en otro Proveedor de VDC. Por lo



63

tanto, se considera buena práctica tener un proveedor de VDC que tenga un almacén de datos

dedicado de forma que el aislamiento del almacenamiento reduzca las posibilidades de diferentes

calidades de servicios de almacenamiento en un solo proveedor de VDC.


[VMware Inc., 2013h] El plug-in AMQP de VMware vCenter Orchestrator permite a las

organizaciones activar automáticamente los flujos de trabajo basados en mensajes Advanced

Message Protocol Queue Server (AMQP). AMQP es un protocolo de alta escalabilidad de

publicación y suscripción de mensajes que se utiliza cada vez más en las arquitecturas de nube. Es

el protocolo de mensajería por defecto para vCloud Director. Con el AMQP plug-in, las

organizaciones pueden definir políticas que activan automáticamente los flujos de trabajo

específicos en función de ciertos mensajes AMQP. Por ejemplo, como parte de una actividad de

pre-aprovisionamiento de una vApp, vCloud Director Orchestrator puede detectar la petición de

provisión y recuperar automáticamente la dirección IP de un sistema externo antes de permitir que

vCloud Director continue con la actividad de aprovisionamiento. Cuando Orchestrator detecta que

el aprovisionamiento de vApp se ha completado, Orchestrator puede actualizar las bases de datos de

gestión de la configuración y otros sistemas de gestión de la información sobre la nueva instancia de

vApp.

El AMQP plug-in proporciona la capacidad de controlar y publicar mensajes AMQP, así como para

llevar a cabo tareas administrativas, como la configuración de corredores AMQP y gestión de colas.

El plug-in AMQP de VMware soporta RabbitMQ así como otras implementaciones de AMQP.


[VMware Inc., 2013e] El Gestor de Multi-hipervisor proporciona una gestión integrada y simplificada

de hosts VMware e Hyper-V.

VMware vCenter Server proporciona la gestión centralizada de infraestructura virtual vSphere. Los

administradores de TI pueden asegurar así la seguridad y disponibilidad, simplificar las tareas del

día a día, y reducir la complejidad de la gestión de la infraestructura virtual.

[VMware Inc., 2013g] ¿Qué es VMware vCenter Multi-Hypervisor Manager 1.1?

VMware vCenter Multi-Hypervisor Manager es un componente que activa el soporte para los

hipervisores heterogéneos en VMware vCenter Server. Ofrece los siguientes beneficios a su entorno

virtual:



64

Una plataforma integrada para la gestión de VMware y los hipervisores de terceros desde

una única interfaz.

Alternativas de hipervisores para las diferentes unidades de negocio de la organización para

satisfacer sus necesidades específicas.

Múltiples proveedores de hipervisores soportados.

Cuando se agrega un host de terceros a vCenter Server, todas las máquinas virtuales que

existen en el host se detectan automáticamente y se agregan al inventario de los ejércitos de

terceros.

[VMware Inc., 2013g] Características destacadas:

vCenter Multi-Hypervisor Manager 1.1 introduce el siguiente conjunto de capacidades básicas de

gestión sobre otros fabricantes:

Gestión de hosts de terceros incluyendo agregar, quitar, conectar, desconectar y ver la

configuración del host.

Posibilidad de migrar máquinas virtuales desde hosts de terceros para ESX o ESXi.

Capacidad para la provisión de máquinas virtuales en hosts de terceros.

Capacidad para editar la configuración de la máquina virtual.

mecanismo de autorización integrado del servidor vCenter en ESX / ESXi e inventarios de

los host de terceros para obtener privilegios, roles y usuarios.

Detección automática de las máquinas virtuales de terceros preexistentes

Capacidad para realizar operaciones sobre hosts y máquinas virtuales.

Posibilidad de conectar y desconectar DVD, CD-ROM, unidades de disco y las imágenes de

disco para instalar sistemas operativos.



65

2.9. OPENSTACK

En esta sección se ven en detalle los siguientes puntos de la plataforma OpenStack: Descripción

(sección 2.9.1), características principales (sección 2.9.2), autoescalabilidad (sección 2.9.3),

Blueprints / Imágenes para acelerar el aprovisionamiento (sección 2.9.4), Soporte para Sistemas

operativos Windows (sección 2.9.5), Soporte para Sistemas operativos Linux (sección 2.9.6),

soporte para almacenamiento de datos (sección 2.9.7), soporte para colas (sección 2.9.8) y soporte

para hipervisores (sección 2.9.9).

2.9.1. Descripción

[OpenStack, 2013o] OpenStack es un conjunto de proyectos de software de código abierto que las

empresas / proveedores de servicios pueden usar para configurar y ejecutar su nube de computación

e infraestructura de almacenamiento. Rackspace y la NASA son los contribuyentes iniciales clave

para la pila. Rackspace contribuyó con su plataforma "Archivos en la Nube" (código) para

alimentar la parte de almacenamiento de objetos de OpenStack, mientras que la NASA aportó su

plataforma "Nebulosa" (código) para alimentar la parte Compute. El Consorcio OpenStack ha

logrado tener más de 100 miembros, incluyendo Canonical, Dell, Citrix, etc en menos de un año.

OpenStack hace que sus servicios se encuentren disponibles por medio de una API compatible con

Amazon EC2/S3. Por lo tanto, las herramientas cliente escritas para AWS se pueden utilizar con

OpenStack.


En esta sección se describen las 3 familias de servicios principales de OpenStack: Infraestructura

de cómputo, llamada Nova (sección 2.9.2.1), Infraestructura de Almacenamiento, llamada Swift

(sección 2.9.2.2) y Servicios de imagen, llamados Glance (sección 2.9.2.3)

2.9.2.1. Infraestructura de Cómputo (Nova)

[OpenStack, 2013a] Nova es el controlador de fábrica para Cómputo para la nube OpenStack.

Todas las actividades necesarias para apoyar el ciclo de vida de las instancias dentro de la nube

OpenStack se manejan por Nova. Esto hace que Nova sea una plataforma de gestión que administra

los recursos de cómputo, redes, autorización, y las necesidades de escalabilidad de la nube



66

OpenStack. Sin embargo, Nova no proporciona ninguna capacidad de virtualización por sí mismo,

sino que utiliza las API de libvirt para interactuar con los hipervisores compatibles. Nova expone

todas sus capacidades a través de una API de servicios web que sea compatible con la API de EC2

de Amazon Web Services.

[OpenStack, 2013b] Funciones y características:

Gestión del ciclo de vida de Instancias

Gestión de recursos informáticos

Redes y Autorización

API basada en REST

Comunicación consistente, eventualmente asincrónica

Agnósticismo de Hypervisor: soporte para Xen, XenServer / XCP, KVM, UML, VMware

vSphere y Hyper-V

2.9.2.2. Infraestructura de Almacenamiento (Swift)

[OpenStack, 2013c] Swift proporciona un almacén de objetos virtuales eventualmente consistentes

distribuida para OpenStack. Es análogo a Amazon Web Services - Simple Storage Service (S3).

Swift es capaz de almacenar miles de millones de objetos distribuidos en diferentes nodos. Swift ha

incorporado redundancia y tolerancia a fallos de gestión y es capaz de transmitir y guardar

multimedia. Es sumamente escalable tanto en términos de tamaño (varios petabytes) y de capacidad

(Número de objetos).

[OpenStack, 2013d] Funciones y características:

Almacenamiento de gran cantidad de objetos

Almacenamiento de objetos de tamaño grande

Redundancia de datos

Capacidad de Archivo - Trabajo con conjuntos de datos grandes

Contenedor de datos de máquinas virtuales y aplicaciones cloud



67

Capacidad de transmisión de multimedia

Almacenamiento seguro de los objetos

Copia de seguridad y archivado

Escalabilidad Extrema

2.9.2.3. Servicios de Imagen (Glance)

[OpenStack, 2013e] Servicios de imagenes de OpenStack es un sistema de búsqueda y recuperación

de imágenes de máquinas virtuales. Puede ser configurado para utilizar uno cualquiera de los

siguientes backends de almacenamiento:

Sistema de archivos local (por defecto)

Almacenar objetos OpenStack para almacenar imágenes

Almacenamiento directo en S3 (Simple storage service de Amazon EC2)

Almacenamiento S3 con almacén de objetos como intermediario para el acceso a S3.

HTTP (de sólo lectura)

[OpenStack, 2013f] Funciones y características:

Proporciona servicios de imagenes


[OpenStack, 2013n] Heat es un servicio para orquestar múltiples aplicaciones compuestas en la

nube utilizando el formato de la plantilla CloudFormation AWS, tanto a través de una API REST

OpenStack-nativa como un API de consultas CloudFormation-compatible.

Heat proporciona una implementación CloudFormation AWS para OpenStack que orquesta una

plantilla CloudFormation AWS que describe una aplicación de nube ejecutando las llamadas

apropiadas a la API OpenStack, para generar la ejecución de aplicaciones de nube.

El software integra otros componentes básicos de OpenStack en un sistema de plantillas de un

archivo. Las plantillas permiten la creación de la mayoría de los tipos de recursos OpenStack (tales



68

como instancias, IPs flotantes, volúmenes, grupos de seguridad, usuarios, etc), así como también

algunas funciones avanzadas tales como una alta disponibilidad de instancias, autoescalabilidad de

instancias, y pilas anidadas. Al proporcionar una integración tan estrecha con otros proyectos

núcleo de OpenStack, todos los proyectos núcleo de OpenStack podrían recibir un mayor número

de usuarios.


En esta sección se presentan las herramientas disponibles en esta plataforma para la creación y

automatización de máquinas virtuales. Estas son: Oz (sección 2.9.3.1), vmbuilder (sección 2.9.3.2),

BoxGrinder (sección 2.9.3.3), VeeWee (sección 2.9.3.4), ImageFactory (sección 2.9.3.5).

2.9.4.1. Oz

[OpenStack, 2013g] Oz es una herramienta de línea de comandos que automatiza el proceso de

creación de un archivo de imagen de máquina virtual. Oz es una aplicación Python que interactúa

con KVM para pasar por el proceso de instalación de una máquina virtual. Se utiliza un conjunto

predefinido de arranque rápido (sistemas basados en RedHat) y ficheros de preconfiguración

(sistemas basados en Debian) para los sistemas operativos que soporta, y también permite crear

imágenes de Microsoft Windows.

2.9.4.2. vmbuilder

[OpenStack, 2013g] vmbuilder (Generador de máquinas virtuales) es una herramienta de línea de

comandos que se puede utilizar para crear imágenes de máquinas virtuales para diferentes

hipervisores. La versión de vmbuilder que viene con Ubuntu sólo puede crear máquinas virtuales de

Ubuntu. La versión de vmbuilder que viene con Debian pueden crear máquinas virtuales Ubuntu y

Debian.

2.9.4.3. BoxGrinder

[OpenStack, 2013g] BoxGrinder es otra herramienta para la creación de imágenes de máquinas

virtuales. BoxGrinder puede crear imagenes de máquinas virtuales Fedora, Red Hat Enterprise

Linux, CentOS. BoxGrinder sólo está soportado en Fedora.



69

2.9.4.4. VeeWee

[OpenStack, 2013g] VeeWee se utiliza a menudo para construir cajas de Vagrant, pero también

puede ser usado para construir imágenes KVM.

2.9.4.5. Imagefactory

[OpenStack, 2013g] Imagefactory es una herramienta nueva diseñada para automatizar la

construcción, y convertir y subir imágenes a diferentes proveedores de la nube. Utiliza Oz como su

back-end e incluye soporte para las nubes basadas en OpenStack.

2.9.5. Soporte para Sistemas operativos Microsoft Windows

[OpenStack, 2013h.] Es posible utilizar Hyper-V como un nodo de cálculo dentro de una

implementación de OpenStack. El servicio de cómputo nova se ejecuta como un servicio de 32 bits

directamente en la plataforma de Windows con la función Hyper-V habilitada. Los componentes de

Python necesarios, así como el servicio de Cómputo Nova se instalan directamente en la plataforma

Windows. Los Servicios de Cluster Server de Windows no son necesarios para la funcionalidad de

la infraestructura OpenStack. El uso de la plataforma Windows Server 2012 se recomienda para

obtener mejores resultados. Las plataformas Windows siguientes han sido probadas como nodos de

cómputo:

Windows Server 2008R2: Tanto Server y Server Core con el rol Hyper-V activados (Nada

Compartido La migración en vivo no es compatible con 2008r2)

Windows Server 2012: Server y Core (con la función Hyper-V habilita) e Hyper-V Server


[OpenStack, 2013i.] ¿Qué es RDO?

RDO es una disposición de distribución libre, apoyada por la comunidad de OpenStack, que se

ejecuta en Red Hat Enterprise Linux, Fedora y sus derivados. Además de proporcionar un conjunto

de paquetes de software, RDO permite además a los usuarios de la plataforma de computación en la



70

nube en los sistemas operativos Red Hat Linux obtener ayuda y comparar notas sobre la ejecución

de OpenStack.

El proyecto OpenStack se beneficia de un amplio grupo de proveedores y distribuidores, pero

ninguno cuenta con la experiencia en producción de Red Hat, la experiencia técnica y el

compromiso con la forma de código abierto de la producción de software. Algunas de las más

grandes nubes de producción en el mundo se ejecutan y son apoyadas por Red Hat, y los ingenieros

de Red Hat contribuyen a todas las capas de la plataforma OpenStack. Desde el núcleo de Linux y

los componentes del hipervisor KVM hasta los componentes de nivel superior del proyecto

OpenStack, Red Hat se encuentra cerca de la parte superior de la lista en términos de número de

desarrolladores y de contribuciones.


[OpenStack, 2013j.] Además de la tecnología de almacenamiento de clase empresarial tradicional,

muchas organizaciones ahora tienen una variedad de necesidades de almacenamiento con requisitos

de rendimiento y precios variables. OpenStack tiene soporte para almacenamiento de objetos y

Block Storage, con muchas opciones de implementación para cada uno dependiendo del caso de

uso. El almacenamiento de objetos es ideal para el almacenamiento eficaz con escalabilidad

horizontal. Proporciona una plataforma de almacenamiento accesible por medio de una API

completamente distribuida que se puede integrar directamente en las aplicaciones o utilizar para

copia de seguridad, archivo y conservación de los datos. Block Storage permite mejorar el

rendimiento y la integración con las plataformas de almacenamiento empresarial, como NetApp,

Nexenta y SolidFire.

OpenStack ofrece, almacenamiento de objetos escalable y redundante utilizando clusters de

servidores estandarizados capaces de almacenar petabytes de datos

El almacenamiento de objetos no es un sistema de archivos tradicional, sino más bien un sistema de

almacenamiento distribuido de datos estáticos, como imágenes de máquina virtual, almacenamiento

de fotos, almacenamiento de correo electrónico, copias de seguridad y archivos. Al no tener

"cerebro" central, el punto principal de control proporciona una mayor escalabilidad, redundancia y

durabilidad.

Los objetos y los archivos se escriben en múltiples unidades de disco distribuidos en el centro de

datos (del inglés "Data Center"), con ka responsabilidad del software de OpenStack de asegurar la

replicación y la integridad de los datos en el clúster.



71

Las agrupaciones de almacenamiento (del inglés "Storage Clusters") escalan horizontalmente

simplemente añadiendo nuevos servidores. En caso de que un servidor fallara, OpenStack replica el

contenido a otros nodos activos en nuevas ubicaciones del clúster. Debido a que OpenStack utiliza

la lógica del software para asegurar la replicación y distribución a través de diferentes dispositivos,

se pueden utilizar, en lugar de los equipos más caros, los discos duros y servidores de datos de

materias primas baratas.

Bloque Capacidades de almacenamiento:

OpenStack ofrece dispositivos de almacenamiento persistentes a nivel de bloque para su uso con

instancias de proceso OpenStack.

El sistema de almacenamiento de bloques gestiona la creación, montaje y desmontaje de los

dispositivos de bloque en los servidores. Los volúmenes de almacenamiento de bloques se integran

plenamente en OpenStack Compute y su tablero de control permite a los usuarios en la nube

gestionar sus propias necesidades de almacenamiento.

Además, utiliza el almacenamiento del servidor Linux simple, que tiene soporte de almacenamiento

unificado para numerosas plataformas de almacenamiento, incluyendo Ceph, NetApp, Nexenta,

SolidFire y Zadara.

Bloquear el almacenamiento es adecuado para escenarios sensibles al rendimiento, como el

almacenamiento de bases de datos, sistemas de archivos expandibles, o la prestación de un servidor

con acceso al almacenamiento a nivel de bloque en bruto.

La gestión de Snapshots proporciona una funcionalidad de gran alcance para hacer copias de

seguridad de los datos almacenados en volúmenes de almacenamiento en bloque. Los Snapshots se

pueden restaurar y utilizar para crear un nuevo volumen de almacenamiento en bloque.


[OpenStack, 2013k.] Message Queue (Rabbit MQ Server)

OpenStack se comunica entre sí utilizando la cola de mensajes a través de AMQP (Protocolo

avanzado de colas de mensajería, del inglés "Advanced Message Queue Protocol). Nova utiliza

llamadas asincrónicas para la solicitud de respuesta, con una devolución de llamada que se

desencadena una vez que se recibe una respuesta. Dado que se utiliza la comunicación asincrónica,

ninguna de las acciones del usuario se bloquea por mucho tiempo en un estado de espera. Esto es

efectivo ya que muchas de las acciones previstas por la API de llamadas tales como el lanzamiento

de una instancia o añadir una imagen demanda mucho tiempo.



72

[OpenStack, 2013l.] ¿Qué puede hacer RabbitMQ?

Las funciones de Mensajería permiten conectar y ampliar las aplicaciones de software. Las

aplicaciones pueden conectarse entre sí, como componentes de una aplicación más grande, o a los

dispositivos de usuario y datos. La mensajería es asíncrona, desacoplando las aplicaciones mediante

la separación del envío y recepción de datos.

La entrega de datos, las operaciones no bloqueantes, notificaciones push, publicación/suscripción,

procesamiento asincrónico y colas de trabajo son patrones que forman parte de la mensajería.

RabbitMQ es un broker de mensajería que opera como intermediario. Proporciona a las aplicaciones

una plataforma común para enviar y recibir mensajes, de manera que los mensajes permanezcan en

un lugar seguro hasta que sean recibidos.


[OpenStack, 2013m.] El módulo de cómputo de OpenStack soporta varios hipervisores. La mayoría

de las instalaciones sólo utilizan un único hipervisor, sin embargo, es posible utilizar el

ComputeFilter e ImagePropertiesFilter para permitir la programación de diferentes hipervisores

dentro de la misma instalación.

KVM - Máquina Virtual basada en el Kernel. Los formatos de disco virtual que soporta son

heredados de QEMU, ya que utiliza un programa de QEMU modificado para poner en

marcha la máquina virtual. Los formatos soportados incluyen imágenes en bruto (del inglés

"raw images"), la qcow2 y formatos de VMware.

LXC - Linux Containers (a través de libvirt), se utiliza para ejecutar máquinas virtuales

basadas en Linux.

QEMU - Emulador rápido, por lo general sólo se utiliza para fines de desarrollo.

UML - User Mode Linux, por lo general sólo se utiliza para fines de desarrollo.

VMware vSphere 4.1 Update 1 y versiones posteriores, ejecuta Linux y Windows basados

en imágenes VMware a través de una conexión con un servidor vCenter o directamente con

un servidor ESXi.



73

Xen - XenServer, Plataforma de Nube Xen (XCP), utilizado para ejecutar máquinas

virtuales de Windows o Linux. Es necesario instalar el servicio nova-compute en una

máquina virtual para-virtualizado.

PowerVM - virtualización de servidores con IBM PowerVM, utilizado para ejecutar AIX,

IBM i y Linux en la tecnología IBM POWER.

Hyper-V - virtualización de servidores con Hyper-V de Microsoft, utilizado para ejecutar

indows, Linux, y las máquinas virtuales FreeBSD. Ejecuta nova-cálculo de forma nativa en

la plataforma de virtualización de Windows.

Bare Metal - No es un hipervisor en el sentido tradicional, este controlador dispone de

hardware físico a través de controladores configurables (por ejemplo PXE para el despliegue

de imágenes, e IPMI para la administración de energía).



74

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA MODELO CLOUD COMPUTING COMO ALTERNATIVA PARA ESCALABILIDAD Y RECUPERACIÓN DE DESASTRES


75

3. DESCRIPCION DEL PROBLEMA

En este capítulo se realiza un estudio comparativo identificando las características de los principales

proveedores de servicios de plataformas Cloud Computing que deben ser consideradas en línea con

el objetivo de este trabajo. La realización de la comparación de características se manifestará por

medio de un cuadro de doble entrada, en el cual se presentará en una de sus dimensiones a los

principales proveedores de servicios de Cloud Computing, y en la otra, a las características más

relevantes que estas plataformas ofrecen.

El estudio antedicho se organiza en este capítulo de la siguiente manera: descripción del problema

(sección 3.1), características consideradas para el estudio comparativo (sección 3.2), matriz

comparativa (sección 3.3), y por último se realiza un estudio de la tabla comparativa (sección 3.3).

3.1. ESTUDIO COMPARADO DE LAS ARQUITECTURAS

RELEVADAS

A la fecha de creación de este trabajo, el mercado de tecnologías de la información cuenta con una

amplia oferta de plataformas de servicios de Cloud Computing comercializados por múltiples

proveedores. Muchas de las plataformas de estos proveedores proponen servicios análogos que

pueden ser explotados con diversos lenguajes de programación y plataformas de desarrollo. Es por

ello que se considera necesario realizar una comparación, como producto resultante de este trabajo

de investigación, acerca de los servicios y características ofrecidos por los principales proveedores

de las tecnologías antedichas, en pos de colaborar al esclarecimiento sobre qué plataforma puede ser

conveniente para cada caso, identificando además las fortalezas y debilidades más relevantes de

cada una de ellas, así como también las carencias o prestaciones faltantes por parte de cada

proveedor de soluciones.

3.2. CARACTERÍSTICAS CONSIDERADAS

En la instancia de diseño del cuadro comparativo se seleccionaron un conjunto de características

que por diversas razones fueron consideradas relevantes. A continuación se define cada una de

ellas.



76

3.2.1. Definición de las características evaluadas

En la tabla 3.1 se presentan las características analizadas, y sus descripciones correspondientes para

cada una de las plataformas analizadas en el capítulo 2.

Carácterística Descripción

Escalabilidad automática

(auto-scaling)

Brinda la posibilidad de incrementar o reducir de manera

automática, utilizando un monitor provisto por la plataforma, la

cantidad de recursos asignado a un sistema o aplicación.

Blueprints / Imágenes

para acelerar el

aprovisionamiento

Las imágenes o blueprints son máquinas virtuales que ya

disponen de un sistema operativo y de los aplicativos o marcos

de trabajo (frameworks) instalados y preconfigurados, para que

sea más rápido comenzar a trabajar en la plataforma,

permitiendo al usuario final focalizarse en la construcción o

despliegue de sus aplicaciones. Un ejemplo popular de

blueprint es llamado “LAMP”, imagen de máquina virtual

conformada por Linux Apache MySQL y PHP.

Soporta Sistema

operativo Windows

Esta característica permite evaluar la capacidad de implementar

sistemas o aplicaciones de usuarios finales que operen bajo

Sistemas Operativos Windows, y en caso afirmativo, también

definir cuáles de sus versiones son soportadas.

Soporta Sistema

operativo Linux

Esta característica permite evaluar la capacidad de implemen-

tar sistemas o aplicaciones de usuarios finales que operen bajo

Sistemas Operativos Linux, y en caso afirmativo, también

definir cuáles de sus versiones son soportadas.

Soporte para lenguajes Esta característica permite definir cuáles son los lenguajes

soportados por las distintas plataformas en análisis

Soporte para

almacenamiento de datos

Esta característica define cuáles son los medios físicos que

ofrecen las plataformas analizadas para la persistencia de datos.

Tabla 3.1a. Características consideradas para el análisis de las plataformas en la nube.



77


Soporte para Colas

(queues)

Esta característica define cuáles son los soportes para colas

brindados por las diferentes plataformas. Una cola es una

estructura de datos, caracterizada por ser una secuencia de

elementos en la que la operación de inserción push se realiza

por un extremo y la operación de extracción pop por el otro.

También se le llama estructura FIFO (del inglés First In First

Out), debido a que el primer elemento en entrar será también el

primero en salir.

Servidor Web

Esta característica permite evaluar cuáles son las opciones de

servidores web (del inglés web server) ofrecidas por cada

proveedor. Un servidor web o servidor HTTP es un programa

informático que procesa una aplicación del lado del servidor

realizando conexiones bidireccionales y/o unidireccionales, y

síncronas o asíncronas con el cliente generando o cediendo una

respuesta en cualquier lenguaje o Aplicación del lado del

cliente.

Alternativas de hipervisor

Esta característica permite evaluar cuáles son los hipervisores

disponibles ofrecidos por cada plataforma. Un hipervisor (del

inglés hypervisor) o monitor de máquina virtual (virtual

machine monitor) es una plataforma que permite aplicar

diversas técnicas de control de virtualización para utilizar al

mismo tiempo diferentes sistemas operativos en una misma

computadora.

Tabla 3.1b. Características consideradas para el análisis de las plataformas en la nube.



78


Cache In-Memory

distribuido / DataGrid

Los caches distribuidos o datagrids son frecuentemente

implementados por tablas de hash distribuidas. Las tablas de

hash distribuidas (en inglés, Distributed Hash Tables, DHT) son

una clase de sistemas distribuidos descentralizados que proveen

un servicio de búsqueda similar al de las tablas de hash, donde

pares (clave, valor) son almacenados en el DHT, y cualquier

nodo participante puede recuperar de forma eficiente el valor

asociado con una clave dada. Esta clase de productos ofrecen el

beneficio de mejorar los tiempos de respuesta para la búsqueda

de datos, con respecto a los mecanismos de persistencia

tradicionales, tales como base de datos relacionales (BDR),

puesto que para acceder a un set de datos alojado en una BDR

generalmente se debe establecer una comunicación TCP y luego

acceder al dato realizando una lectura de disco, lo cual es menos

eficiente que los caches distribuidos, a los cuales generalmente se

accede por protocolo TCP y luego se accede al dato almacenado

en memoria RAM (Random Access memory).

Soporte para

tecnologías BigData

Las tecnologías Big Data (del idioma inglés grandes datos) hace

referencia a los sistemas que manipulan grandes conjuntos de

datos (o data sets). Las dificultades más habituales en estos casos

se centran en la captura, el almacenado, búsqueda, compartición,

análisis, y visualización. La tendencia a manipular ingentes

cantidades de datos se debe en muchos casos a la necesidad de

incluir los datos del análisis en un gran conjunto de datos

relacionado, tal es el ejemplo de los análisis de negocio, los datos

de enfermedades infecciosas, la lucha contra el crimen

organizado, etc.

Tabla 3.1c. Características consideradas para el análisis de las plataformas en la nube.



79

3.3. MATRIZ COMPARATIVA Plataforma Característica

↓

Amazon EC2

Microsoft Windows Azure

Google App Engine

Red Hat OpenShi

ft

IBM SmartCloud

VMWare VCloud Suite

OpenStack

Escalabilidad automática

(auto scaling)

Sí, a través de Amazon

CloudWatch

Autoscaling application block y Windows Azure Fabric Controller.

BigTable y GFS

OpenShift HA

Proxy

IBM SmartCloud Application Workload Serv ice

VCloud Director

OpenStack Heat

Blueprints / Imágenes para

acelerar el aprov isionamie

nto

Sí (AMI) – Imagen de máquina

Amazon

Sí, prov istas en una galería, y

también imágenes propias

guardadas

No

Sí (Single

and Multitier

VM Applicati

ons)

Sí

Sí, imágenes propias

guardadas de máquinas v irtuales VMWare

Sí, imágenes creadas por

OpenStack y también

compartidas por usuarios de la

plataforma.

Soporta Sistema operativo Windows

Windows Server® 2003 R2

Windows Server 2008

Windows Server 2008 R2

Windows Server 2012

Sí

Windows Server 2012

Datacenter

Windows Server 2008 R2 SP1

No No

Sí Microsoft

Windows Server 2003

Microsoft Windows Server 2008

Sí, todas las

distribuciones v irtualizables

Sí, Windows Server 2008 R2

Soporta Sistema operativo

Linux

Sí:

SUSE Linux Enterprise Server

Red Hat Enterprise Linux

openSUSE 12.3

SUSE Linux Enterprise Server 11 Serv ice Pack 2

Ubuntu Server 12.04 LTS

Ubuntu Server 12.10

Ubuntu Server 13.04

OpenLogic CentOS 6.3

Ubuntu Server 12.10 DAILY

Sí, pero las aplicaciones corren en un sandbox y

Google provee acceso

limitado al sistema

operativo, el cual no

puede ser alterado.

Sí, Red Hat

Linux Enterpris

e

Sí Red Hat

Enterprise Linux

SUSE Linux Enterprise

Server

Sí, todas las

distribuciones v irtualizables

Debian GNU/Linux wheezy

Fedora / Red Hat Enterprise Linux / CentOS / Scientific Linux

openSUSE / SLES11 SP2

Ubuntu 12.04 LTS (Precise Pangolin)

Soporte para lenguajes

C++

C#

Java Perl

Python Ruby

.Net

Java Node.js

Python

Python

Java

Go(experimental)

Java

Ruby

node.js Python

PHP Perl

Java PHP

Java

C# C++

APIs Para:

PHP Python

Java C#/.NET

Ruby

Soporte para almacenamient

o de datos

Amazon SSS Amazon

Relational DB Serv ice

Amazon SimpleDB

SQL Server® Express

SQL Web

SQL Server Standard

SQL Relacional

Almacenes de tablas NoSQL

Blob no estructurado

Base de datos no relacional “BigTable”.

No soporta bases de datos relacionales.

MySQL Postgre

sSQL

MongoDB

SQLite

DB2

Oracle MS SQL

MySQL Informix

Sybase

Oracle SQL Server

VMware vFabric

Postgres

Múltiples distribuciones de Hadoop

Object Storage (Swift)

Block Storage (Cinder)

MySQL hosts DB for Nova, Glance, Cinder, and Keystone

Soporte para Colas

Amazon Simple Queue Serv ice

Windows Azure Serv ice Bus, Colas FIFO con protocolos Rest, AMQP, WS

App Engine Task Queue

IronMQ WebSphere

Message Broker V8.0

RabbitMQ Protocolos

AMQP, MQTT and STOMP

Rabbit MQ Server, AMPQ

Tabla 3.2a. Matriz Comparativa



80

Plataforma Característica

↓ Amazon EC2

Microsoft Windows

Azure

Google App Engine

Red Hat OpenShift

IBM SmartCloud VMWare VCloud

Suite OpenStack

Serv idor Web Apache IIS

Otros

IIS V7.5 Jetty Web

Server Apache

WebSphere Application Server

V7.0 and V8.0

Apache IIS

Otros

Ofrece IaaS, no PaaS

Alternativas de hiperv isores

XEN y LXC (Linux Containers)

Windows Azure Hiperv isor

(customized Hyper-V)

XEN/KVM

KVM (Kernel-based VM)

Xen QEmu

VMWare Hyper-V

Otros

VMWare

XenServer/XCP

KVM QEMU

LXC ESXi/V

Hyper-V

Baremetal PowerVM

Cache In-Memory

distribuido / DataGrid

Open: VMWare Gemfire, Oracle

Coherence, Gigaspaces XAP,

Hazelcast, etc.

Windows Azure Caching /

Memcached Memcached Infinispan

WebSphere eXtreme Scale

GemFire Ofrece IaaS, no

PaaS

Tabla 3.2b. Matriz Comparativa

3.4. ESTUDIO DE LA TABLA COMPARATIVA

A continuación se presenta un estudio comparativo de las características para las plataformas

analizadas. Las secciones se organizan de la siguiente manera: Escalabilidad automática (sección

3.4.1), BluePrints/Imágenes para acelerar el aprovisionamiento (sección 3.4.2), Soporte para

lenguajes (sección 3.4.3), Soporte para almacenamiento de datos (sección 3.4.4), Soporte para

Colas y Servidores Web (sección 3.4.5), Alternativas de Hipervisores (sección 3.4.6), Cache In-

Memory distribuido / Datagrid (sección 3.4.7)

3.4.1 Escalabilidad automática (AutoScaling)

Con respecto a la escalabilidad automática, algunos proveedores de servicios ofrecen capacidades

más evolucionadas para definir los criterios de escalabilidad. Con esto nos referimos tanto a la

escalabilidad que incrementa los recursos disponibles (el término popularmente utilizado en inglés

es “scale up”), como a la escalabilidad que decrementa los recursos disponibles para las

aplicaciones (el término popularmente utilizado en inglés “scale down”). Ejemplos de estos

proveedores más evolucinoados son la plataformas Amazon EC2 Cloudwatch, Windows Azure

Autoscaling application Block y VMware VCloud Director, que otorgan la posibilidad de definir los

criterios y o umbrales que determinarán las reglas de escalabilidad que dispararán los mecanismos

necesarios para incrementar o decrementar la cantidad de recursos de hardware virtualizados que

serán asignados a las aplicaciones, de manera que estas puedan cumplir ajustándose dinámicamente



81

a la demanda de sus clientes. En contraposición, otras plataformas como Google Apps ofrecen

escalabilidad automática no controlada por el arquitecto de aplicación Cloud. En este caso, el

arquitecto de aplicación cloud no podrá definir los criterios de escalabilidad para sus aplicaciones

sino que este criterio se verá regido por los principios ya definidos por Google Apps, el cual cuenta

con un modelo propio de escalabilidad que no puede ser ajustado u optimizado de manera alguna

por el usuario de la plataforma, en función de sus necesidades particulares.

Con respecto a la autoescalabilidad de la plataforma OpenShift, provista por HA Proxy, sólo es

posible definir una cantidad mínima y máxima de Cartidges (básicamente instancias) que podrán ser

utilizadas en la aplicación durante los procesos de escalabilidad (tanto hacia arriba como hacia

abajo) en función de la demanda de recursos de la aplicación, sin embargo, el arquitecto de una

aplicación que se ejecuta en la plataforma OpenShift no cuenta con la posibilidad de definir cuáles

serán los umbrales que dispararán los mecanismos de escalabilidad automática.

En el caso de IBM SmartCloud, que implementa sus mecanismos de autoescalabilidad con Smart

Cloud Application Workload Scale (SCAWS), ofrece la posibilidad de utilizar plantillas

predefinidas provistas por un sitio oficial de IBM que facilitan la configuración de escenarios de

escalabilidad para diferentes arquetipos de aplicaciones, como por ejemplo “IBM Mobile

Application Platform Pattern Type”, que optimiza las características de escalabilidad automática a

los criterios típicos operacionales de aplicaciones Móviles. La plataforma de IBM también brinda

cierta flexibilidad para definir reglas de escalabilidad.

Con respecto a la plataforma OpenStack, su propuesta de solución para la escalabilidad automática

está implementada en “Heat”, el cual permite definir plantillas con criterios más avanzados, que

permiten definir concretamente los umbrales cuantificados en niveles porcentuales (por ejemplo de

uso de RAM) que serán considerados como criterios primarios para aplicar la escalabilidad

automática. Heat ofrece además la posibilidad de eliminar automáticamente las instancias que se

generaron al incrementarse la carga, cuando esta carga de trabajo (workload) se encuentre por

debajo del umbral definido.

3.4.2 BluePrints/Imágenes para acelerar el aprovisionamiento

Amazon con su plataforma EC2 tiene la mayor oferta de imágenes para acelerar el

aprovisionamiento de los proveedores analizados, contando con casi 2000 plantillas de máquinas

virtuales con diferentes configuraciones. Otro proveedor que brinda buenas soluciones en este

aspecto es Microsoft Azure, que otorga la posibilidad de acelerar el aprovisionamiento de máquinas

virtuales con diferentes sistemas operativos y configuraciones listadas en una galería, brindando



82

además la posibilidad de crear las propias imágenes de máquinas virtuales personalizadas para que

se adecúen perfectamene a las necesidades de sus clientes. Aunque Microsoft Azure virtualiza sus

entornos con su hipervisor Hiper-V, otorga igualmente la posibilidad de convertir máquinas

virtuales de VMware de manera que se puedan subir y utilizar en la plataforma Windows Azure,

facilitando considerablemente la migración de aplicaciones existentes a su plataforma.

Google App Engine, en cambio, no brinda la posibilidad de acelerar el aprovisionamiento de

entornos puesto que su plataforma es Infraestructura como servicio (IaaS); esto implica que App

Engine no otorga la posibilidad de crear máquinas virtuales propias ni tampoco utilizar otras

existentes. Existe un nuevo servicio de Google llamado Google App Compute que otorga la

posibilidad de crear máquinas virtuales basadas en el sistema operativo Linux y tiende a otorgar

servicios de plataforma como servicio (PaaS), sin embargo, esta plataforma aún se está gestando y

no ha alcanzado un grado de madurez siquiera comparable con las plataformas que en este estudio

se tratan y analizan.

La plataforma abierta de Red Hat, OpenShift, permite gestionar y acelerar el aprovisionamiento de

máquinas virtuales por medio de su producto RHC (Red Hat Client), y el uso de lenguajes de

scripting, mayoritariamente en lenguaje Bash, bajo el sistema operativo Red Hat Linux.

VMware brinda una flexibilidad muy grande al permitir acelerar el aprovisionamiento de entornos

por medio de VCloud Director y sus imágenes de máquinas virtuales basadas en el virtualizador de

VMware. Bajo estos lineamientos un usuario de la plataforma VCloud, basada en CloudFoundry,

puede personalizar sus propias máquinas virtuales para que las mismas se ajusten completamente a

sus necesidades, instalando los sistemas operativos que requiera (como por ejemplo Microsoft

Windows Server 2008, Red Hat Linux Enterprise, Ubuntu, etc) y también el software de base

necesario, tales como plataformas de desarrollo Java, .net, o el paquete clásico conocido por su

acrónimo “LAMP” (Linux, Apache, MySQL y PHP).

IBM SmartCloud brinda también las herramientas para que sus usuarios puedan acelerar el

aprovisionamiento de entornos en su Plataforma como servicios, otorgando 10 tamaños de

instancias diferentes para sus máquinas virtuales de manera que se puedan ajustar a los

requerimientos de sus aplicaciones. Asimismo, brinda 3 modelos de licenciamiento: máquinas

virtuales pre-configuradas con la modaliad de pago basado en el uso, acceder a las imágenes

utilizando licencias propias ya adquiridas, o subir programas de software de IBM bajo la modalidad

“traer software y licencias propias (del inglés ”Bring Your Own Software and License”).

Por último, OpenStack brinda un modelo de aprovisionamiento acelerado otorgando la posibilidad

de contar con más de 1100 máquinas virtuales con diferentes configuraciones (sistemas operativos y

plataformas de desarrollo). Algunas de estas imágenes fueron creadas por el equipo de OpenStack y



83

y el resto publicadas por los propios usuarios de la plataforma, que decidieron compartirlas para

enriquecer la comunidad.

3.4.3 Soporte para lenguajes

El soporte brindando para diferentes lenguajes de programación es crucial al momento de

seleccionar una plataforma, puesto que es un factor limitante significativo en cuanto a las

posibilidades que un proveedor puede ofrecer, y que sus clientes pueden explotar.

En este aspecto, Amazon EC2 ofrece un amplio abanico que cubre los principales lenguajes y

plataformas de desarrollo del mercado actual. Este abanico se deriva del soporte y compatibilidad

de la plataforma con gran cantidad de versiones de sistemas operativos cubriendo desde

aplicaciones .net escritas en C#, aplicaciones Java multiplataforma, aplicaciones C++, aplicaciones

Ruby, y también lenguajes interpretados como Perl y Python.

Microsoft Windows Azure, por su parte, brinda soporte para los lenguajes .Net (C#, Vb.net, J#,

Asp.net, etc), Java (tanto con máquinas virtuales con sistema operativo Microsoft Windows 2012,

como también con Sistemas operativos basados en Kernel Linux, tales como Ubuntu u

OpenSUSE), Node.js para ejecutar código javascript del lado del servidor (por su expresión en

inglés “server side”), y también Python. Podrían soportarse además otros lenguajes y plataformas

utilizando imágenes de máquinas virtuales propias, por ejemplo las VMware, convertidas a su

equivalente Windows Azure definida como disco duro virtual (por su acrónimo en inglés “VHD”,

de Virtual Hard Disc).

Las opciones que ofrece Google AppEngine para soporte de lenguajes se encuentran limitadas

exclusivamente a Python y java, con la opción adicional de Go, que aún se encuentra en fase

experimental.

OpenShift mejora las opciones de lenguajes soportados por App Engine, otorgando la posibilidad de

implementar aplicaciones desarrolladas en Java, Ruby, node.js, python, PHP y Perl; sin embargo,

dadas las restricciones de sistema operativo que se derivan de que se trata de una plataforma abierta,

y al no soportar sistemas operativos basados en Windows, no es posible implementar en OpenShift

aplicaciones Win32 u otras basadas en .Net Framework, con lenguajes como C#, J#, Vb.net,

Asp.net, etc.

Este hecho excluye a un sector del mercado que elige las plataformas Microsoft como opción para

desarrollar sus aplicaciones.

IBM SmartCloud limita las posibilidades de soporte nativo en su plataforma para los lenguajes Java

y PHP, aunque visto que es posible hacer uso de imágenes de máquinas virtuales soportadas por



84

múltiples hipervisores, sería también factible implementar aplicaciones desarrolladas en otros

lenguajes tales como aplicaciones .net (C#, J#, Asp.net, Vb.net, etc), aplicaciones PHP, Python y

otros lenguajes, incrementando su potencial de lenguajes para múltiples plataformas, de manera que

permite cubrir un segmento más amplio del mercado de aplicaciones.

La plataforma de VMware brinda soporte nativo para los lenguajes Java, C# y C++, maximizando

la integración de estas aplicaciones con la Suite de productos que su plataforma ofrece, por ejemplo

para DataGrids distribuídos en memoria con el producto GemFire e implementaciones de Big Data,

que pueden interfacear con APIs nativas de estos lenguajes para mayor performance. Asimismo,

dadas las capacidades flexibles de virtualización que VMware ofrece, sería también posible

implementar aplicaciones desarrolladas en otros lenguajes (por ejemplo PHP o Ruby), e inclusive

hacer uso de sus productos de DataGrids mediante interfaces basadas en protocolos interoperables

como por ejemplo REST sobre HTTP.

OpenStack, por su parte, también ofrece soporte con APIs nativas para gran diversidad de lenguajes

de programación. Algunos de los lenguajes que pueden gozar de los beneficios de esta plataforma

son PHP, Python, Java, C#, Ruby. Esta oferta es sumamente atractiva y abarcadora, puesto que

cubre los lenguajes más populares y utilizados por las aplicaciones tanto de escritorio como aquellas

basadas en plataformas web e interpretadas, maximizando las posiblidades de atraer nuevos

clientes.

3.4.4 Soporte para almacenamiento de datos

Los servicios de la plataforma Amazon EC2 se destacan por sus alternativas de almaceamiento de

datos, puesto que cuenta con varias opciones disponibles que pueden ser aprovechadas de manera

independiente por sus clientes en función de las necesidades puntuales que cada aplicación tenga

que cubrir. Algunas de ellas son:

Amazon Simple Storage Service, que proporciona una interfaz de servicios web (generalmente

basadas en los protocolos REST o SOAP sobre HTTP) que puede utilizarse para almacenar y

recuperar prácticamente cualquier cantidad de datos desde cualquier parte de la Web. Hace uso de

la misma infraestructura (económica, escalable, y segura) que utiliza Amazon para tener en

funcionamiento su propia red internacional de sitios web. Este servicio tiene como fin maximizar

las ventajas del escalado y trasladar estas ventajas a los desarrolladores. Otra opción de

almacenamiento de datos ofrecida por Amazon EC2 consiste en Amazon Relational DB Service,

que ofrece servicios de bases de datos relacionales, las cuales son altamente compatibles con la

amplia mayoría de las aplicaciones ya existentes y con las técnicas de persistencia de datos más



85

populares del mercado (maximizando los recursos humanos disponibles con conocimeintos de estas

técnicas y bases de datos basadas en esta clase de tecnología). Amazon EC2 también ofrece el

servicio Amazon SimpleDB, que es un almacén de datos no relacionales de alta disponibilidad y

flexible que no requiere trabajo de administración de bases de datos por parte de los clientes de su

plataforma. Los desarrolladores simplemente almacenan elementos de datos y los consultan

mediante solicitudes de servicios Web (en general utilizando APIs basdas en el protoclo REST o

SOAP); Amazon SimpleDB se encarga del resto.

Además, Amazon ofrece también soporte para múltiples versiones de SQL Server, que otorgan

primordialmente la posibilidad de integrar aplicaciones que persistan sus datos utilizando las

tecnologías de Microsoft SQL para cumplir su propósito. Algunas aplicaciones que suelen hacer uso

más frecuente de los motores de base de datos SQL Server, son aquellas aplicaciones desarrolladas

en tecnologías .Net y PHP.

Windows Azure en este aspecto ofrece 3 tipos de almacenamiento de datos. Uno para dar soporte a

SQL Relacional, que permite que las aplicaciones ya desarrolladas se puedan adaptar y migrar

fácilmente a la nube sin necesidad de modificar sus capas de acceso a datos (por los conectores y

consultas), y tampoco modificar el modelo de datos de la base de datos ya disponible.

Para las aplicaciones nuevas o aquellas que deseen aplicar técnicas de reingeneiría para aprovechar

los beneficios de las nuevas tecnologías tales como los productos NoSQL, Azure ofrece almacenes

de tablas NoSQL permitiendo el almacenamiento de grandes cantidades de datos no estructurados,

que se pueden escalar automáticamente para satisfacer un rendimiento y volumen masivos de hasta

100 terabytes, accesibles prácticamente desde cualquier lugar a través de REST y las API

administradas. La última opción que ofrece Microsoft Windows Azure para almacenamiento

consiste en Blobs no estructurados, que otorga la posibilidad de almacenar grandes cantidades de

texto no estructurado o datos binarios tales como vídeo, audio e imágenes.

Google App Engine por su parte sugiere una única alternativa para dar solución a la persistencia de

datos, consistente en una base de datos no relacional conocida como “Big Table”. Si bien Google

fue uno de los proveedores pioneros en esta tecnología, su mercado competitivo ha avanzado a

pasos agigantados y todos sus proveedores competidores de servicios cloud ofrecen actualmente

muchas más alternativas para dar solución a la persistencia de datos. En consecuencia, Google App

Engine no soporta bases de datos relacionales, lo cual dificulta y obstaculiza la migración de

aplicaciones existentes tradicionales a su plataforma.

Para la plataforma OpenShift, por estar basada y pensada para aplicaciones que corren sobre

sistemas operativos Linux (más particularmente sobre distribuciones de Red Hat Linux), no ofrece

la posibilidad de peristir datos en bases de datos SQL Server de Microsoft, pero sí ofrece otras

alternativas de peristencia de datos relacionales basadas en los populares motores MySQL,



86

PostgresSQL y SQLite. Además, OpenShift ofrece también la posibilidad de persistencia de datos

en un motor de base de datos NoSQL muy popular del mercado (MongoDB) que es una base de

datos Open Source de tipo documental con documentos de estilo JSON y esquemas dinámicos.

La oferta de IBM SmartCloud para el almacenamiento de datos es amplia. Otorga la posibilidad de

utilizar almacenes de bases de datos relacionales, como el motor IBM DB2, Oracle, Microsoft SQL

Server, Informix y Sybase. Con respecto a los productos NoSQL, SmartCloud implementa

almacenes de datos basados en productos muy populares como por ejemplo Hadoop.

En lo que al almacenamiento de datos se refiere, VMware ha optado la estrategia de apuntar a los

motores de persistencia tradicionales que mayor segmento del mercado actual ocupan, ofreciendo

soporte nativo para bases de datos relacionales tales como Oracle, Microsoft SQL Server, y

PostgreSQL. Además, es posible persistir datos con otros productos que integran la suite de

VMware vFabric, tales como los almacenes de datos propietarios de su datagrid GemFire. En

adición, para la línea de tecnologías de BigData, VMware brinda soporte para múltiples

distribuciones de Hadoop que permiten obtener los beneficios de NoSQL.

Por último, OpenStack brinda diferentes posibilidades de almacenamiento de datos, tales como

Object Storage (persistencia de objetos implementada por el producto Swift), Block Storage

(peristencia de bloques implemenatada con el producto Cinder) y también brinda soporte para

distribuciones de bases de datos relacionales MySQL, tales como Nova, Glance, Cinder y Keystone.

3.4.5 Soporte para Colas y Servidores Web

En líneas generales, todos los proveedores de servicios cloud ofrecen un único producto para

implementar técnicas de Colas.

En el caso de la plataforma Amazon EC2, cuenta con un producto propietario cuyo nombre

comercial es Amazon Simple Queue Service.

Google App Engine también ofrece un producto propietario comercializado como App Engine Task

Queue.

OpenShift implementa soluciones para colas con IronMQ que es un producto de colas pensado para

aplicaciones que corren en la nube, el cual basa sus comunicaciones en los protocolos HTTP/Rest,

brindando además soporte para JSON.

IBM SmartCloud ofrece un producto de colas propietario con el cual ya contaba en su suite

WebSphere, y que es comercializado como WebSphere Message Broker.



87

VMware y OpenStack, en cambio, proponen como alternativa para dar solución a las colas el

producto Open Source popularizado bajo el nomrbe de RabbitMQ, que se basa en el protocolo

estándar AMQP, que provee además APIs para Java y .Net.

Algo similar ocurre con la estrategia elegida por los proveedores para dar solución a las necesidades

de servidores Web: la mayoría de los proveedores ofrecen una única alternativa para publicar

aplicaciones web, tales son el caso de Google App Engine, con Jetty Web Serever, Red Hat

OpenShift con Apache Server, o IBM SmartCloud con WebSphere Application Server.

Otros casos como Amazon EC2 y Microsoft Windows Azure ofrecen al menos dos alternativas para

dar soporte a las aplicaciones web, y esto se deriva de que estas plataformas soportan múltiples

lenguajes, algunos de los cuales que no pueden compatibilizar sus ejecuciones en los mismos

servidores Web, como por ejemplo aplicaciones Web de Microsoft (Asp.net) que requieren el

servidor web Internet Information Server, y aplicaciones web Java, que requieren Servidores de tipo

Apache/Tomcat.

3.4.6 Alternativas de Hipervisores

Esta característica es crucial y determinante para el modelo de negocio ofrecido por los proveedores

de servicios cloud, puesto que en función de las alternativas de virtualización que estos ofrecen, se

deriva la facilidad de portabilidad de máquinas virtuales que contienen las aplicaciones ya

existentes en los datacenters (on premise) de sus potenciales clientes a sus entornos Cloud. En

muchos casos, aplicar reingeniería para migrar las aplicaciones o instalarlas y adaptarlas en nuevas

plataformas puede demandar mucho tiempo y resultar costoso en extremo. De allí se desprende la

relevancia de esta característica.

Amazon EC2, al igual que Google App Engine y OpenShift, utiliza hipervisores basados en XEN y

LXC (Linux Containers)

IBM SmartCloud, en cambio, ofrece muy buenas capacidades de virtualización, soportando

múltiples hipervisores que van desde VMware, Hyper-V hasta otros basados en XEN.

Windows Azure, por su parte, trabaja con Windows Azure hipervisor, que se trata de una versión de

Hyper-V (el conocido y tradicional hipervisor de Microsoft) ajustada y optimizada para la

virtualización en la nube. Adicionalmente, Microsoft permite (como se mencionó con anterioridad)

la posibilidad de migrar máuqinas virtuales de VMware a formatos aceptados por este virtualizador,

de manera que brinda también una alternativa de compatibilidad con esta tecnología.

VMware VCloud permite trabajar con hipervisores ESX, ESXi y también con el hipervisor de

Microsoft Hyper-V.



88

Por último, OpenStack ofrece el más amplio abanico para dar soluciones a la virtualización,

soportando hipervisores XEN, Hyper-V, KVM, QEMU, Contenedores Linux (LNC) y muchos

otros.

3.4.7 Cache In-Memory distribuido / Datagrid

Los cache In-Memory distribuidos y los datagrids juegan un rol significativo a la hora de optimizar

la performance de las aplicaciones (y más aún cuando se trata de aplicaciones que correrán en la

nube, donde la escalabilidad y la performance son un punto central), puesto que sustituyen los

mecanismos de persistencia y búsqueda de datos tradicionales que suelen estar basados en hardware

de bajo costo, pero también de baja performance, como son los casos de los discos rígidos (storage)

magnéticos. Estos mecanismos, al estar implemenatdos sobre memorias de acceso aleatorio (del

inglés Random Access memory –RAM-) son en general inclusive más veloces que las unidades de

estado sólido para obtener y persistir datos.

En el caso de Amazon EC2, ofrece gran flexibiliad otorgando una alternativa abierta para la

implementación de productos de Cache In-Memory y datagrids, pudiendo mencionarse el soporte

de productos tales como GemFire, Oracle Coherence, Gigaspaces XAP, Hazlelcast, etc.

En el caso de Windows Azure, ofrece principalmente dos alternativas para dar solución al acceso

rápido a los datos: Memcached, el cual se trata de un producto Cache OpenSource de tipo Clave

valor (del inglés Key-value) muy popular para caching distribuido, con gran adherencia en el

mercado (algunos de los clientes que usan este producto son Facebok, Twitter, Wikipedia,

YouTube, WordPress, etc.). Este producto tiene sus propios protocolos (inicialmente trabajaba

únicamente con un protocolo de tipo texto y las últimas versiones del producto implementan un

nuevo protoclo de tipo binario, optimizando así el desempeño del mismo. Para hacer uso de este

producto, las aplicaciones deben implementar técnicas de caching de datos en sus capas de acceso a

datos, es decir que su implementación y uso en Microsoft Azure no resulta transparente para las

aplicaciones que requieran optimizar su desempeño por este camino.

La segunda opción que ofrece Azure para caching distribuido de datos es Windows Azure Caching,

que se trata de un producto propietario de Microsoft y que además es compatible con el protocolo

de Memcached, de manera que las aplicaciones que ya implementaban mecanismos de cache

basados en el protocolo de memcached en sus capas de acceso a datos puedan comenzar a hacer uso

de este producto minimizando el costo de adaptación de tecnología.

Google App Engine también brinda la posibilidad de utilizar Memcached para optimizar la

performance de las aplicaciones que corren en esta plataforma.



89

Con respecto a OpenShift, Red Hat cuenta con su propio producto de cache distribuido conocido

por el nombre comercial Infinispan, que ya existía antes de que se inicie la era cloud, y formaba

parte de la suite de productos de JBoss. Este cache es también de tipo Key-value y brinda soporte

transaccional, con el adicional de soporte para NoSQL.

En el caso de IBM SmartCloud, su estrategia de cache distribuida está basada en un producto

propietario comercializado como WebSphere eXtreme Scale, que se puede utilizar tanto en clouds

privados como públicos, obteniendo una gran mejora de performance para las aplicaciones.

VMware para dar solución a la necesidad de contar con un producto de grid de datos distribuidos, y

no perder competencia de mercado con los otros proveedores, puesto que no contaba con productos

de este tipo, adquirió GemFire y lo integró a su Suite de VFabric. GemFire es un potente cache que

permite distribuir la carga y procesamiento de datos en múltiples nodos, en propósito de optimizar

el rendimiento, permitiendo transaccionar de manera asíncrona con su propia base de datos, o con

cualquier otra base de datos (por ejemplo SQL Server, Oracle, MySQL, etc.). Además, GemFire

tiene la particularidad que puede trabajar inclusive con nodos que pueden encontrarse distribuidos

en diferentes datacenters. Este mecanismo lo hace especialmente atractivo brindando modelos de

alta flexibilidad y performance para centros de recuperación del desastre (del inglés “Disaster

recovery” datacenters).



90

SOLUCIÓN MODELO CLOUD COMPUTING COMO ALTERNATIVA PARA ESCALABILIDAD Y RECUPERACIÓN DE DESASTRES


91

4. SOLUCION

En este capítulo se presenta una solución posible para proporcionar escalabilidad y alta

disponibilidad de servicios aprovechando los recursos ya disponibles en un Data Center propietario

(In-house). El mismo se encuentra integrado por las siguientes secciones: Consideraciones sobre la

arquitectura propuesta (Sección 4.1), Arquitectura propuesta (Sección 4.2).

4.1. CONSIDERACIONES SOBRE LA SOLUCIÓN PROPUESTA

La mayoría de las grandes empresas actualmente cuentan con sistemas productivos desplegados en

sus centros de datos (del término inglés “datacenter”) [Cisco Systems, 2013]. Dado que el uso de la

tecnología se incrementa a un ritmo acelerado por parte de las sociedades, muchos de estos sistemas

requieren cada vez más capacidades de escalabilidad y de alta disponibilidad [Cisco Systems,

2013]. Puesto que estas empresas han invertido grandes cantidades de dinero en servidores

propietarios para satisfacer la demanda de recursos de sus sistemas, se plantea la necesidad de que

estos puedan integrarse y cooperar con una plataforma de cloud computing pública, permitiendo

incrementar las capacidades de cómputo, de almacenamiento de datos y de alta disponibilidad de

los sistemas, pero además minimizando la inversión inicial, el costo de migración de aplicaciones y

aprovechando al máximo posible las inversiones realizadas en sus centros de datos.

4.2. ARQUITECTURA PROPUESTA

En esta sección se presenta un esquema de la arquitectura propuesta para dar solución al problema

tratado. Esta solución se define en los siguientes apartados: descripción estática de la arquitectura

propuesta (sección 4.2.1), descripción dinámica de la arquitectura (sección 4.2.2), visualización de

la arquitectura (sección 4.2.3), descripción sobre la viabilidad de la arquitectura propuesta (sección

4.2.4).

4.2.1. Descripción estática de la arquitectura

La arquitectura que se describe a continuación se encuentra físicamente distribuida en dos

datacenters:



92

Componentes del Datacenter propietario (In-House):

1. Client Execution Environment (Entorno de ejecución del cliente): se trata del entorno de

ejecución correspondiente al cliente de la aplicación. Es el entorno que utiliza el usuario

final (humano o sistema) para interactuar con los servicios provistos.

2. Web Browser (Client environment): Un navegador o navegador web es un software que

permite el acceso a Internet por protocolo HTTP, interpretando la información de archivos y

sitios web para que éstos puedan ser leídos. La funcionalidad básica de un navegador web es

permitir la visualización de documentos de texto, e inclusive recursos multimedia. Un

navegador web permite además visitar páginas web, enlazar un sitio web con otro, imprimir

información de la página web, enviar y recibir correo electrónico, entre otras

funcionalidades.

Los documentos que se muestran en un navegador web pueden estar ubicados en la

computadora en donde está el usuario, pero también pueden estar en cualquier otro

dispositivo que esté conectado en la computadora del usuario o a través de una red (como

por ejemplo la Internet), y que tenga los recursos necesarios para la transmisión de los

documentos (un software servidor web).

3. Execution environment (Entorno de ejecución) de No-ip.org: entorno virtual en un cloud que

brinda un servicio de balanceo de cargas entre datacenters resolviendo por nombre de

dominio y utilizando clientes que mantienen la información de resolución de dominio/IP

actualizada.

4. Execution environment (Entorno de ejecución) On-Premise: Se trata del entorno de

ejecución correspondiente al datacenter de una empresa privada.

5. Router (enrutador): Dispositivo físico de red utilizado para establecer conexiones a nivel

capa 3 del modelo OSI. Envía paquetes de datos interconectando subredes. Establece la

conexión de las computadoras con internet.

6. Network Switch 1 (device / dispositivo): Un Conmutador (del inglés switch) es un

dispositivo físico que permite interconectar equipos de computación operando en la capa de

enlace de datos del modelo OSI. Su función principal consiste en trasladar datos de un



93

segmento de red a otro, interconectándolos. Para identificar unívocamente a los dispositivos

que interconecta, utiliza sus direcciones MAC (del inglés MAC Address).

7. Border Firewall: Se trata del primer componente como filtro de seguridad para reducir los

riesgos de que los sistemas puedan ser vulnerados. Un cortafuegos (firewall en inglés) es

una parte de un sistema o una red que está diseñada para bloquear el acceso no autorizado,

permitiendo al mismo tiempo comunicaciones autorizadas.

Los cortafuegos pueden ser implementados tanto en hardware como software, o como una

combinación de ambos. Estos componentes evitan que los usuarios de Internet no

autorizados tengan acceso a redes privadas conectadas a Internet, especialmente intranets.

Todos los paquetes (mensajes) que entren o salgan de la intranet deben pasar por el

cortafuegos, que analizará cada mensaje, bloqueando aquellos que no cumplan con los

criterios de seguridad (reglas) especificadas.

8. NGINX Load Balancer: [Citrix Systems, 2013] Un balanceador de carga es una solución de

red central encargada de distribuir el tráfico entrante entre los servidores de aplicaciones que

alojan el mismo contenido. Al equilibrar las solicitudes a través de múltiples servidores de

aplicaciones, un balanceador de carga evita que cualquier servidor de aplicaciones se

convierta en un punto único de fallo, mejorando así la disponibilidad de la aplicación global

y capacidad de respuesta. Por ejemplo, cuando un servidor de aplicaciones deja de

encontrarse disponible, el balanceador de carga simplemente dirige todas las nuevas

solicitudes de aplicación a otros servidores disponibles en el pool. Los balanceadores de

carga también mejoran la utilización del servidor y maximizan la disponibilidad. El

balanceo de carga es el método más sencillo para escalar una infraestructura de servidores

de aplicaciones. Cuando la demanda de la aplicación aumenta, los nuevos servidores pueden

ser fácilmente añadidos a la reserva de recursos, y el balanceador de carga iniciará de

inmediato el envío de tráfico a los nuevos servidores.

¿Cómo funciona el balanceo de carga?

Todos los balanceadores de carga son capaces de tomar decisiones basadas en el tráfico

tradicional de información de OSI capa 2 y 3. Los balanceadores de carga más avanzados,

sin embargo, pueden tomar decisiones inteligentes de gestión del tráfico basadas en

información de la capa 4-7 incluida en la solicitud emitida por el cliente. Esta inteligencia de

la capa de aplicaciones es necesaria en muchos entornos de aplicaciones, incluidas aquellas

en las que una solicitud de datos de la aplicación sólo puede ser recibida por un determinado

servidor o conjunto de servidores. Las decisiones de equilibrio de carga se llevan a cabo



94

rápidamente, generalmente en menos de un milisegundo; inclusive los balanceadores de

carga de alto rendimiento pueden hacer millones de decisiones por segundo.

Los balanceadores de carga también suelen implementar algoritmos de traducción de

direcciones de red (NAT, del inglés Network Adress Translation) para ocultar la dirección

IP de los servidores de aplicaciones de back-end. Por ejemplo, los clientes de aplicaciones se

conectan directamente a una dirección IP "virtual " en el balanceador de carga, en lugar de

disponer de una dirección IP de servidor individual. El balanceador de carga luego transmite

la solicitud del cliente al servidor de aplicaciones adecuado. Toda esta operación es

transparente para el cliente, para quien parece que se conectan directamente al servidor de

aplicaciones.

Un algoritmo implementado por el balanceador de carga, y seleccionado por el

administrador, determina el servidor físico o virtual y envía la solicitud. Una vez recibida y

procesada la solicitud, el servidor de aplicaciones envía la respuesta al cliente a través del

balanceador de carga. El balanceador de carga logra de esta manera un tráfico bidireccional

entre el cliente y el servidor, asignando cada respuesta de la aplicación a la conexión del

cliente respectiva, asegurando que cada usuario recibe la respuesta adecuada.

También se pueden configurar los balanceadores de carga para garantizar que las solicitudes

posteriores del mismo usuario, y parte de la misma sesión, se dirijan al mismo servidor que

la solicitud original. Esta técnica es llamada persistencia, y es una capacidad requerida para

muchas aplicaciones que deben mantener "Estado".

Los balanceadores de carga también monitorean la disponibilidad (o su salud) de servidores

de aplicaciones para evitar la posibilidad de enviar las solicitudes de cliente a un recurso de

servidor que es incapaz de responder. Hay una variedad de mecanismos para controlar los

recursos del servidor. Por ejemplo, el balanceador de carga puede construir peticiones

específicas de la aplicación para cada servidor del grupo. El balanceador de carga valida

posteriormente las respuestas resultantes para determinar si el servidor es capaz de manejar

el tráfico entrante. Si el balanceador de carga descubre que un servidor es incapaz de

responder adecuadamente, lo marca como "abajo" y deja de enviar solicitudes a ese

servidor.

Distribución de la carga con los algoritmos de balanceo de carga

Los algoritmos de balanceo de carga definen los criterios que utiliza un balanceador de

carga para seleccionar el servidor al que se envía una petición del cliente. Diferentes

algoritmos de balanceo de carga utilizan diferentes criterios. Por ejemplo, cuando un

equilibrador de carga aplica el algoritmo "Least Connection", envía nuevas solicitudes al



95

servidor disponible con el menor número de conexiones activas entre los servidores del

grupo. Otro algoritmo popular para distribuir el tráfico es por turnos, que envía las

solicitudes de entrada al siguiente servidor disponible en una secuencia fija, sin tener en

cuenta la carga actual que se maneja cada servidor.

Estos algoritmos utilizan los valores calculados a partir de las características del tráfico:

como las direcciones IP, números de puerto e fichas de datos de aplicación. Los más

comunes son los algoritmos hash, donde se usan hashes de cierta información de conexión o

información de encabezado para tomar decisiones de equilibrio de carga. Algunos

equilibradores de carga también utilizan los atributos del servidor back-end tales como

utilización de CPU y memoria, para tomar decisiones de equilibrio de carga.

Algunos algoritmos de balanceo de carga comúnmente usados son:

- Weighted round robin

- Source IP hash

- URL hash

- Domain Hash

- Least packets

Persistencia de distribución de la carga

La persistencia es un concepto fundamental en el balanceo de carga. Permite que un

balanceador envíe todas las solicitudes de un único cliente a un servidor de aplicaciones

específico, en lugar de que cada petición del cliente sea balanceada entre todos los

servidores del grupo. La persistencia es requerida por muchas aplicaciones. Un ejemplo

sencillo es una aplicación de comercio electrónico con carrito de compras. En esta

aplicación el servidor tiene que mantener el estado de una conexión para asegurarse que

cada vez que un usuario agrega un elemento a su carrito de compras la información se

enviará al servidor específico de la gestión de la cesta de la compra.

La persistencia generalmente se basa en diversos atributos de cliente, tales como la dirección

IP, las cookies emitidas por la aplicación, el reenvío por el cliente y el ID de sesión SSL

para esa sesión de usuario. También se puede lograr la persistencia mediante el uso de

tokens emitidos por la aplicación o por el propio balanceador de carga. El token se incluye

en cada petición del cliente y es utilizado por el balanceador de carga para determinar qué

servidor se encarga de las solicitudes de los clientes.



96

Sin embargo, el uso intensivo de la persistencia por lo general conduce a un mayor consumo

de memoria, ya que el balanceador de carga no siempre es consciente de si una sesión de

usuario ha caducado. Para optimizar el uso de la memoria, la mayoría de los balanceadores

de carga permiten a los administradores configurar un valor de tiempo de espera para cada

sesión. Cuando una conexión ha estado inactiva durante un período de tiempo especificado,

el balanceador de carga descarta la información de persistencia.

Controles sanitarios de los servicios de balanceo de carga

La mayoría de balanceadores de carga supervisan el estado de los servidores de aplicaciones

de back-end para asegurar que las solicitudes de clientes sólo se envíen a los servidores de

aplicaciones disponibles para manejar el tráfico. Hay por lo menos dos aspectos importantes

en los controles de salud: la salud de la instancia de servidor (en los que se ejecuta la

aplicación), y la salud real de la aplicación. Mientras que los balanceadores de carga pueden

utilizar mecanismos simples como ICMP Ping para comprobar el estado del dispositivo

físico, son también capaces de monitorear la salud de la propia aplicación. Por ejemplo, para

comprobar el estado de un servidor de aplicaciones web, el balanceador de carga podría

enviar una solicitud HTTP predefinida. El servidor de aplicaciones se marcará "abajo" si el

balanceador de carga no recibe una respuesta HTTP apropiada dentro de un período de

tiempo configurado. Muchos balanceadores de carga proveen una gama completa de

mecanismos de vigilancia de salud que cubren las necesidades de las aplicaciones más

comunes. Algunos balanceadores de carga también implementan controles de salud basados

en secuencias de comandos, que permiten a los administradores escribir scripts

personalizados utilizando diferentes lenguajes de programación.

Los mecanismos de verificación comunes incluyen:

o Pin

o TCP

o HTTP GET

o UDP

9. Tomcat Web Server 1: Apache Tomcat es un contenedor de servlets desarrollado por la

Apache Software Foundation. Tomcat implementa las especificaciones de los servlets y de

JavaServer Pages (JSP) de Sun Microsystems.

10. No-ip: componente de software que forma parte del servicio que ofrece no-ip.org para

mantener actualizada una tabla de mapeo entre hostnames y direcciones IP.



97

11. WebApp (del inglés Web Application): corresponde con los componentes que implementan

la aplicación web. Las aplicaciones web son, en términos generales, aquellas herramientas

que los usuarios pueden utilizar accediendo a un servidor web a través de Internet o de una

intranet mediante un navegador. En otras palabras, es una aplicación (software) que se

codifica en un lenguaje soportado por los navegadores web en la que se confía la ejecución

al navegador.

Las aplicaciones web son populares debido a lo práctico del navegador web como cliente

ligero, a la independencia del sistema operativo, así como a la facilidad para actualizar y

mantener aplicaciones web sin distribuir e instalar software a miles de usuarios potenciales.

Existen aplicaciones como los webmails, wikis, weblogs, tiendas en línea y la propia

Wikipedia que son ejemplos bien conocidos de aplicaciones web.

Es importante mencionar que una página Web puede contener elementos que permiten una

comunicación activa entre el usuario y la información. Esto permite que el usuario acceda a

los datos de modo interactivo, gracias a que la página responderá a cada una de sus acciones,

como por ejemplo rellenar y enviar formularios, participar en juegos diversos y acceder a

gestores de base de datos de todo tipo.

12. IMyService: interfaz del servicio que funciona como contrato. Esta interfaz se genera en un

componente que ha de ser independiente del componente que contiene la implementación

del servicio de negocio, de manera que los cambios en la lógica que implementa este

servicio sea transparente a la aplicación web desplegada en el Frontend de la aplicación. Así,

si se realizaran cambios en el servicio de negocio (respetando el contrato), no sería necesario

realizar cambios en la aplicación web (desplegada en el frontend).

13. WS-FWK (Framework de servicios web, del inglés Web Services Framework): Este

componente proporciona las capacidades necesarias para la publicación y consumición de

servicios web bajo distintos protocolos y bindings. Implementa además los mecanismos

necesarios para abstraer al aplicativo web del método de intercomunicación para la

invocación de operaciones de negocio implementadas fuera del contenedor.

[IBM Corp., Microsoft Corp., 2001] El protocolo XML es la base para un marco de

servicios Web en el que los servicios automatizados y descentralizados pueden ser

definidos, desplegados, manipulados y evolucionar de forma automatizada. El objetivo es

una arquitectura en capas escalable, que pueda satisfacer adecuadamente las necesidades



98

tanto de los sistemas simples como de los despliegues de gran volumen extremadamente

robustos. Al igual que con otras tecnologías Web, la atención se centra en facilitar la

interconectividad de las entidades y organizaciones dispersas en todo el mundo.

Aunque la mayoría de las descripciones de las soluciones basadas en Web enfatizan en sus

características distribuidas, de naturaleza descentralizada -con distintos entornos de control

de gestión, comunicándose a través de dominios de confianza- tiene mucho más impacto en

la arquitectura de este marco y los requisitos de los protocolos subyacentes. Por lo tanto, nos

centramos primero en nuestro marco de apoyo a la integración de aplicación a aplicación

entre las empresas que tienen la gestión disjuntos, la infraestructura y los dominios de

confianza.

¿Por qué tener un marco?

Un marco común identifica las funciones específicas que deben abordarse con el fin de

lograr la interoperabilidad descentralizada. No determina las tecnologías particulares

utilizadas para cumplir las funciones, sino más bien divide el espacio del problema en sub-

problemas con las relaciones especificadas. Esta descomposición funcional permite

diferentes soluciones a los sub-problemas sin superposiciones, conflictos o funcionalidad

omitida. Esto no quiere decir que todas las aplicaciones deban ofrecer las mismas

facilidades, sino que cuando una característica es ofrecida, debe encajar en un marco común

y preferiblemente bajo una expresión estándar.

Por el contrario, sin un marco común y el desarrollo coordinado de cada componente, seguro

se producirán superposiciones, que son tendientes a hacer más complejas, disminuyendo la

probabilidad de lograr la interoperabilidad. La falta de un marco común fuerza además a los

desarrolladores a adivinar cómo diversos componentes pueden trabajar en conjunto. Esta

conjetura (por parte de los desarrolladores) lleva a una pobre interoperabilidad y fragilidad

de intercomunicación. El marco también permite el desarrollo y la adopción de los

componentes individuales que suceden en paralelo y de forma asíncrona, que tiene la ventaja

añadida de que las piezas críticas puedan ser completadas antes que otras menos prioritarias.

A medida que se completan nuevos componentes o módulos, pueden ir siendo

implementados, acorde a las necesidades del negocio.

Estas aplicaciones se pueden construir en una variedad de lenguajes de programación,

usando una variedad de sistemas operativos, bases de datos y tecnologías de middleware. La



99

interoperabilidad sólo puede lograrse cuando se basa en formatos estándar de datos y

protocolos, y no únicamente en las API. Al centrarse "en el cable", lo único que se define

son las especificaciones necesarias para la interconexión. Este enfoque proporciona el mayor

beneficio en el menor tiempo, y no afecta la flexibilidad de los proveedores de software y la

autonomía de la empresa.

Un ejemplo:

Escenario: compra online

Alicia quiere alquilar productos para su restaurante. Por lo tanto, va a un catálogo en línea

de un proveedor de restaurantes. Su catálogo es un listado de los productos en venta y en

alquiler.

Aunque el sitio se parece a una sola aplicación, en realidad está compuesta de varios

servicios web diferentes e interactivos. Una aplicación controla la visualización de la

selección y forma de los productos basados en catálogos. Cuando Alicia selecciona un

elemento, el catálogo de aplicaciones se comunica con un servicio web genérico del

catálogo, con grupos de compras, y se encarga de la cesta de la compra. En este escenario la

presentación de catálogo y la navegación web de aplicaciones para usuario utiliza una

solución de comercio en línea para su catálogo y funciones comerciales.

Dos diferentes proveedores de servicios pueden ser el apoyo del sitio web del proveedor de

restaurantes. Uno desarrolla y hospeda el front-end con el cual interactua el usuario, y la

segunda alberga la aplicación de comercio en línea. Este servicio no es específico de

proveedores de restaurantes, pero puede gestionar el comercio en línea, catálogos y carritos

de compras para muchos tipos diferentes de clientes.

¿Cómo supo el desarrollador del catálogo de la aplicación front-end qué mensajes enviar al

servicios web del carrito de compras? Leyó la documentación, por supuesto, un extenso

documento que se formalizó como un archivo WSDL. Esto lista todos los mensajes que

pueden ser enviados y recibidos por un servicio. También leyó el archivo de descripción de

flujo del proceso, aprendiendo la secuencia de mensajes (como un mensaje crea un carro de

compras, cómo otro mensaje diferente agrega elementos al carrito de compras, cómo otro

mensaje diferente provoca la salida, etc.).



100

Del mismo modo, el desarrollador del servicio de carrito de compras leee la documentación,

descripciones WSDL y el flujo de proceso para el servicio de validación de tarjetas de

crédito y los servicios de prueba de transmisión.

El propósito de la situación anterior, es mostrar cómo una aplicación puede construirse a

partir de la comunicación de varios servicios web, permitiendo una gran granularidad, y

bloques de construcción independientes de la implementación para la construcción de

aplicaciones. Estos servicios web diferentes podrían estar ubicados y dispersos a través de

Internet. La construcción de aplicaciones se ve facilitada por mecanismos estandarizados

para la firma, el cifrado, la entrega garantizada, así como las formas estandarizadas de las

definiciones y de los contratos de lectura mecánica .

Un supuesto clave de nuestro marco es que la integración y ensamblado de aplicaciones

ocurre por encima de los servicios en diferentes empresas o dominios de control.

Analizamos los mecanismos estándar definidos para para garantizar la entrega, la seguridad

y otras calidades de servicio como proporcionar el pegamento que soporta aplicaciones que

abarcan distintos ámbitos e infraestructuras. Creemos que los aspectos de la interfaz de la

estructura, como WSDL, apoyarán un modelo de programación común para aplicaciones de

montaje en la infraestructura y en diferentes empresas y dominios. Dentro de una

infraestructura o de dominio, la implementación del servicio subyacente puede depender de

otros protocolos y servicios que se conectan a la estructura. Por ejemplo, dentro de un

dominio de control, la mensajería confiable puede basarse en la elección de los productos de

las empresas existentes, y usar un gateway para relacionar el servicio interno con el de

servicios web remotos. Modelos similares se aplicarán a las transacciones, la seguridad, etc.

En particular, Apache CXF es un framework completo, de código abierto para servicios

web. Se originó como combinación de dos proyectos de código abierto: Celtix desarrollado

por IONA Technologies (adquirida por Progress Software en 2008) y XFire desarrollado por

un equipo basado en Codehaus. Estos proyectos fueron combinados por personas que

trabajaban juntas en Apache Software Foundation. El nombre CXF se deriva de la

combinación de los nombres de proyecto "Celtix" y "XFire".

Entre los aspectos clave de diseño de CXF se cuentan:



101

separación limpia entre los front-ends, tales como JAX-WS, y el código fuente

nuclear.

simplicidad, por ejemplo, de la creación de clientes y endpoints sin necesidad de

anotaciones.

alto rendimiento con un mínimo de overhead computacional.

componente incrustable de servicios web: entre los ejemplos de incrustaciones se

cuentan Spring Framework y Geronimo.

CXF frecuentemente se emplea en conjunto con Apache ServiceMix, Apache Camel y

Apache ActiveMQ en proyectos de infraestructura con arquitecturas orientadas a

servicios (SOA).

14. Software Load Balancer 1: componente de software utilizado para balancear cargas

(peticiones) en uno o más servidores, distribuyéndolas siguiendo el principio de

funcionamiento de un algoritmo predefinido.

15. AppSerever1 (Application Server1): Un application server es un servidor que ejecuta ciertas

aplicaciones, brindando servicios de aplicación a uno o más computadoras clientes.

Permiten disminuir la complejidad del desarrollo de aplicaciones y centralizan las

operaciones brindando una clara separación de responsabilidades para reducir el

acomplamiento de componentes.

16. IMyService: Este componente aparece de nuevo en el backend de la aplicación puesto que la

interfaz del servicio que funciona como contrato debe encontrarse presente en ambos

Layers/Tiers.

17. ServiceImpl: componente que contiene la implementación del servicio web para el contrato

que define IMyService. Este componente puede implementarse en diferentes tecnlogías que

se adapten a la plataforma productiva y necesidades de las empresas, en función de las

estrategias tecnológicas que estas prestablecen. Algunos ejemplos corrientes de tecnologías

que permiten implementar servicios bajo el protocolo más corriente (HTTP/SOAP) son PHP

(lenguaje interpretado de scripting), Mircosoft .Net (con Windows Communication

Foundation en versión 3.5 del framework de .net, en adelante), y Java (con componentes

nativos para servicios u otros open source). Cabe destacar que los servicios web pueden

implementarse también con otros protocolos, como por ejemplo REST sobre HTTP, que

hacen que la comunicación sea más eficiente y menos verbosa, puesto que el protocolo es



102

más liviano (cantidad de datos que porta una petición y su respectiva respuesta) en relación

al protocolo SOAP también sobre HTTP.

18. Framework de acceso a datos (DataAccessFWK): se trata de los componentes que

encapsulan las funciones propias para el acceso a datos a la base de datos relacional. Un

modelo de uso frecuente actualmente, dada su eficiencia y capacidad de adaptación a los

cambios es el modelo conocido como ORM (Modelo Objeto-Relacional, del inglés Object

Relational Model), que permite abstraer la capa de acceso a datos de los atributos de la

fuente de datos. Uno de los frameworks más populares en la actualidad que implementa

estos algoritmos es Hibernate: Como todas las herramientas de su tipo, Hibernate busca

solucionar el problema de la diferencia entre los dos modelos de datos coexistentes en una

aplicación: el usado en la memoria de la computadora (orientación a objetos) y el usado en

las bases de datos (modelo relacional). Para lograr esto permite al desarrollador detallar

cómo es su modelo de datos, qué relaciones existen y qué forma tienen. Con esta

información Hibernate le permite a la aplicación manipular los datos en la base de datos

operando sobre objetos, con todas las características de la POO. Hibernate convertirá los

datos entre los tipos utilizados por Java y los definidos por SQL. Hibernate genera las

sentencias SQL y libera al desarrollador del manejo manual de los datos que resultan de la

ejecución de dichas sentencias, manteniendo la portabilidad entre todos los motores de bases

de datos con un ligero incremento en el tiempo de ejecución.

Hibernate está diseñado para ser flexible en cuanto al esquema de tablas utilizado, para

poder adaptarse a su uso sobre una base de datos ya existente. También tiene la

funcionalidad de crear la base de datos a partir de la información disponible.

Hibernate ofrece también un lenguaje de consulta de datos llamado HQL (Hibernate Query

Language), al mismo tiempo que una API para construir las consultas programáticamente

(conocida como "criteria").

19. Base de datos principal (Master DB): Una Base de Datos Relacional, es una base de datos

que cumple con el modelo relacional, el cual es el modelo más utilizado en la actualidad

para implementar bases de datos ya planificadas. Permiten establecer interconexiones

(relaciones) entre los datos (que están guardados en tablas), y a través de dichas conexiones

relacionar los datos de ambas tablas, de ahí proviene su nombre: "Modelo Relacional". Tras

ser postuladas sus bases en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San

José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de

base de datos.



103

En este caso, se trata de la instancia primaria del motor de base de datos relacional. Esta

instancia trabaja sincronizada para garantizar alta disponibilidad con otra instancia esclava

(del inglés “slave”).

[Oracle Corp. 2013] Una base de datos es un medio de almacenamiento de información que

permite que esta información pueda ser tanto almacenada como recuperada. En términos

más sencillos, una base de datos relacional presenta la información en tablas con filas y

columnas. Una tabla se conoce como una relación en el sentido de que es una colección de

objetos del mismo tipo (filas). Los datos en una tabla pueden estar relacionados de acuerdo

con claves funcionales o conceptos comunes, y con la capacidad para recuperar datos de una

tabla relacionada son los fundamentos para las bases de datos relacionales. Un sistema de

gestión de bases de datos (DBMS, del inglés "Data Base Management System") se encarga

de la forma en la cual se almacenan, mantienen y recuperan los datos. En el caso de una base

de datos relacional, un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) lleva a

cabo estas tareas.

Normas de Integridad

Las tablas relacionales siguen ciertas reglas de integridad para asegurar que los datos que

contienen permanecen precisos y siempre son accesibles. En primer lugar, todas las filas de

una tabla relacional deberían ser distintas. Si hay filas duplicadas, puede haber problemas de

resolución de cuál de las dos opciones posibles es la correcta. Para la mayoría de los

sistemas de gestión de bases de datos, el usuario puede especificar explícitamente que no se

permitan filas duplicadas, y en dichoh caso, el DBMS evitará que al adicionar una fila, no se

duplique un registro existente.

Una segunda regla de integridad del modelo relacional tradicional es que los valores de

columna no se deben repetir grupos o conjuntos. Un tercer aspecto de la integridad de los

datos implica el concepto de un valor nulo. Una base de datos se ocupa de las situaciones en

que los datos pueden no estar disponibles mediante el uso de un valor nulo a un valor

especificado que no se encuentra. Esto no equivale a un espacio en blanco o nulos. Un

espacio en blanco se considera igual a otro en blanco, un cero es igual a otro cero, pero dos

valores nulos no son considerados iguales.



104

Cuando cada fila de una tabla es diferente, es posible utilizar una o más columnas para

identificar una fila en particular. Esta columna única o un grupo de columnas se denomina

"clave principal". Cualquier columna que forma parte de una clave primaria no puede ser

nula; si lo fuera, la clave principal que lo contiene ya no sería un identificador completo.

Esta regla se conoce como la integridad de entidad.

Unión: una característica distintiva de las bases de datos relacionales es que es posible

obtener datos de más de una tabla mediante lo que se llama una unión. Supongamos que

después de recuperar los nombres de los empleados que tienen vehículos de la empresa, se

quería saber quién tiene qué coche, incluyendo el número de matrícula, el kilometraje y el

año del vehículo. Esta información se almacena en otra tabla, y mediante la unión de ambas,

se pueden obtener los resultados requeridos.

20. Slave DB: Instancia secundaria del motor de base de datos relacional. Esta instancia

funciona como alternativa para garantizar la alta disponibilidad del servicio, en caso de

failover. Sólo entra en funcionamiento productivo ante eventuales fallos de hardware o

software asociados a la instancia principal de base de datos “Master DB”.

Componentes del Amazon Execution Environment:

1. [Amazon.com, Inc. 2013l] Amazon Elastic Load Balancer: Elastic Load Balancing

distribuye automáticamente el tráfico entrante de las aplicaciones entre varias instancias de

Amazon EC2. Permite conseguir aún más tolerancia a fallos en sus aplicaciones, al

proporcionar la capacidad de equilibrio de carga necesaria como respuesta al tráfico entrante

de aplicaciones. Elastic Load Balancing detecta instancias en mal estado dentro de un

conjunto y redirige automáticamente el tráfico hacia las instancias que se encuentran en

buen estado, hasta que se restauran las instancias en mal estado. Los clientes pueden

habilitar Elastic Load Balancing en una única zona de disponibilidad o en varias zonas, para

obtener un rendimiento de la aplicación más uniforme. Elastic Load Balancing también

puede utilizarse en una Amazon Virtual Private Cloud (“VPC”) para distribuir tráfico entre

capas de aplicación.

2. [Amazon.com, Inc. 2013n] Amazon RDS para MySQL: Amazon RDS facilita las tareas de

configuración, operación y escalado de implementaciones MySQL en la nube. Con Amazon

RDS, puede desplegar implementaciones MySQL escalables en unos minutos con un

rentable hardware redimensionable. Amazon RDS le libera de tener que centrarse en el



105

desarrollo de la aplicación, ya que gestiona las tareas de administración de bases de datos

que precisan tiempo, las revisiones de software, la supervisión, el escalado y la replicación.

Amazon RDS le permite acceder a todas las funciones de un motor de base de datos MySQL

corriente. Esto supone que el código, las aplicaciones y las herramientas que ya utiliza en la

actualidad con sus bases de datos existentes funcionarán con Amazon RDS. Amazon RDS

incluye parches automáticamente en el software de base de datos y realiza una copia de

seguridad de la misma, almacenando las copias de seguridad durante un período de

retención definido por el usuario y permitiendo la recuperación a un momento dado. Podrá

beneficiarse de la flexibilidad que supone poder escalar los recursos informáticos o la

capacidad de almacenamiento asociada con su instancia de base de datos relacional por

medio de una única llamada a API.

Las instancias de base de datos de Amazon RDS para MySQL se pueden provisionar con

almacenamiento estándar o con almacenamiento de IOPS provisionadas. La opción de

almacenamiento de IOPS aprovisionadas de Amazon RDS está diseñada para proporcionar

un funcionamiento de entrada y salida rápido, predecible y coherente, y está optimizada para

cargas de trabajo de bases de datos transaccionales (OLTP) e intensivas de E/S.

Además, con Amazon RDS para MySQL resulta sencillo usar la replicación a fin de mejorar

la disponibilidad y fiabilidad de las cargas de trabajo de producción. La opción de

implementación en zonas de disponibilidad múltiples permite realizar cargas de trabajo de

vital importancia con una alta disponibilidad y conmutación por error automatizada e

integrada desde la base de datos principal a una base de datos secundaria replicada

sincrónicamente en caso de fallo. Amazon RDS para MySQL también le permite aumentar

la escalabilidad más allá de la capacidad de una única implementación de base de datos para

cargas de trabajo de base de datos que realizan un uso intensivo de las lecturas. De la misma

forma que con todos los servicios de Amazon Web Services, no se requiere ningún tipo de

inversión inicial y únicamente tendrá que pagar por los recursos que utilice.

4.2.2. Descripción dinámica de la arquitectura

1. Un cliente humano interactúa con un navegador web para solicitar realizar una operación

mediante una aplicación web.

2. La petición es recibida por el servicio No-IP, y en función de los servidores configurados y

activos, es ruteada a uno de los entornos disponibles.



106

3. El router del execution environment OnPremise recibe la petición por medio de una IP

pública en internet y la redirige al network switch.

4. El Network switch canalizará el mensaje reenviando el paquete al servidor BF Node.

5. El nodo “BF Node” recibe el paquete por medio de su interfaz de red y ejecuta las reglas y

filtros configuradas que analizarán el paquete para garantizar que sea seguro y pueda ser

enviado a los servidores de aplicación Web. En caso de que el paquete no sea reconocido

como potencialmente peligroso, el Border Firewall reenviará el paquete al LB Node para

continuar el flujo principal de ejecución de operación.

6. El Servidor LB Node recibe la petición que será tratada por el producto NGINX Load

Balancer, allí implementado. Este producto ejecutará su algoritmo de balanceo de cargas y

routeará el mensaje a uno de los dos servidores de Front End (Frontend Node1 y Frontend

Node2) disponibles en el execution environment OnPremise.

7. El Web Application Server recibe la petición y provee de los mecanismos necesarios para la

ejecución de la aplicación web (WebApp1).

8. La aplicación Web recibe la petición (request) y realiza las operaciones programadas para

dicha solicitud haciendo uso para esto del Framework de Servicios (WS-FWK1).

9. El Framework de servicios hace uso del protocolo HTTP/SOAP sobre el canal de

comunicación TCP para comunicar los nodos de Front-end y Back-end de la aplicación,

enviando una nueva solicitud al servidor de aplicación implementado en el Back-end.

10. El Software Load Balancer recibe la petición HTTP/SOAP, ejecuta su algoritmo de balanceo

de cargas y reenvía el mensaje a un framework de servicios implementado en uno de los

nodos de Back-end de la aplicación del entorno OnPremise.

11. El framework de servicios de uno de los nodos de Back-end del entorno OnPremise recibe la

petición y ejecuta la capacidad del servicio invocada, correspondiente al componente

ServiceImpl.

12. La capacidad del servicio ejecutada hace uso del framework de acceso a datos (Data Access

FWK1) para obtener datos de la base de datos utilizando un conector JDBC.



107

13. El conector JDBC interactúa con el motor de base de datos y obtiene los datos requeridos de

la base de datos correspondiente.

14. El framework de acceso a datos obtiene los datos solicitados y se los provee a la

implementación del servicio.

15. La implementación del servicio genera el paquete de respuesta y este, por medio del

framework de servicios, viaja al front-end de la aplicación.

16. El load balancer recibe el response del framework de servicios correspondiente al back-end

de la aplicación y lo redirige al framework de servicios de front-end.

17. El Framework de servicios de front-end recibe el response y lo dispone al dominio de la

aplicación web (WebApp1).

18. La aplicación web recibe el response y genera la página de respuesta que será presentada al

usuario

19. La respuesta del servicio es provista por el Web Application Server al cliente.

20. El Navegador web del Cliente recibe la respuesta y la presenta en pantalla.

4.2.3. Descripción dinámica de flujo alternativo de la arquitectura

Se numera a continuación una secuencia de eventos que describe el flujo alternativo de la de la

arquitectura:

1. El dispositivo de alta disponibilidad redirige la petición Elastic Load Balancer

2. El Elastic Load Balancer selecciona un nodo de aplicación web (Web Server) en función de

su algortimo y redirige la petición al mismo.

3. El Web Server recibe la solicitud (request) efectuada por el usuario, y realiza una petición de

datos al back-end de la aplicación por medio de una invocación a un servicio web (del inglés

“web service”), mediante el protocolo HTTP/SOAP.



108

4. El Software Load Balancer recibe la petición realizada por el Web Server y reenvía dicha

solicitud a uno de los Applications Servers disponibles, seleccionándolo en función del

algoritmo implementado.

5. El Application Server recibe la solicitud de servicio y ejecuta las operaciones de negocio

competentes, haciendo uso del Framework de Acceso a datos para consumir datos de la base

de datos “Master DB”.

6. El servicio web recibe los datos del motor de base de datos, genera una respuesta (del inglés

“response”) y lo retorna para continuar con el flujo de ejecución.

7. El Web Server recibe la respuesta y la renderiza para el dispositivo que realizó la solicitud

web.

8. El Web Server retorna la respuesta al cliente para ser presentada en pantalla.

4.2.4. Visualización de la arquitectura (diagrama)

A continuación se incluyen dos diagramas que corresponden con una representación gráfica en

lenguaje unificado de modelado (UML) de la solución arquitectónica propuesta. El primer diagrama

(Figura 4.1a) ilustra los componentes involucrados en el frontend de la arquitectura, y el segundo

(Figura 4.1b) su respectivo backend.

4.2.5. Descripción sobre la viabilidad de la arquitectura propuesta

La arquitectura propuesta se estima viable dado que su tesis no está basada en el desarrollo de un

componente nuevo o una tecnología inexistente, sino que sus principios operativos funcionales

están regidos por prácticas de dominio público en el área de arquitectura e infraestructura de

sistemas. Por ejemplo, la estrategia de utilizar un servicio de alta disponibilidad y balanceo de

cargas para garantizar la disponibilidad de los servicios con altos SLA (Acuerdos de nivel de

servicio, del inglés “Service Level Agreement”), conjugando un datacenter privado con una

plataforma cloud pública es una solución creativa e innovadora que permite aprovechar el uso de

los recursos disponibles y cuyos principios de implementación no requieren de invenciones



109

adicionales. Este tipo de prácticas se suele aplicar en muchas empresas para implementar

mecanismos de alta disponibilidad haciendo uso de más de un datacenter privado, situados

generalmente en zonas geográficas distantes para reducir los riesgos de fallos en ambos datacenters

en una misma instancia del tiempo. Los proxis de alta disponibilidad se han utilizado desde hace

más de 15 años. En consecuencia, esta propuesta se encuentra alineada a las prácticas habituales

para garantizar la alta disponibilidad, haciendo uso en este caso de una plataforma nueva y un

nuevo modelo de negocio, optimizando los recursos propietarios y aumentando la eficiencia de los

procesos.

Figura 4.1a. Diagrama del frontend de la arquitectura propuesta



110

Figura 4.1b. Diagrama del backend de la arquitectura propuesta

PRUEBA DE CONCEPTO MODELO CLOUD COMPUTING COMO ALTERNATIVA PARA ESCALABILIDAD Y RECUPERACIÓN DE DESASTRES


111

5. PRUEBA DE CONCEPTO

Con el propósito de mostrar que el modelo arquitectónico propuesto no es únicamente un modelo

teórico/hipotético, y de probar su factibilidad técnica, he confeccionado un capítulo dedicado

exclusivamente a mostrar cada uno de los pasos necesarios para implementar la solución propuesta,

detallando el proceso de construcción con precisión, de manera tal que esta pueda ser fácilmente

verificable y repetible.

La prueba de concepto está conformada por 26 pasos. A continuación se detallan cada uno de ellos.

5.1. CREACIÓN DE UNA BASE DE DATOS MySQL

Se implementa en principio una base de datos relacional con el motor de base de datos MySQL, que

representará una instancia local (on-premise), la cual se encuentra en funcionamiento en un

datacenter propietario de una empresa.

En la figura 5.1 se presenta una captura de pantalla que muestra la creación de la tabla

“ALUMNO”, en una base de datos “maestria”.

5.2. CREACIÓN DE UNA INSTANCIA DE SERVIDOR LINUX EN

AMAZON WEB SERVICES

En el panel de administración, seleccionando la opción “Instances”, podemos visualizar las

instancias disponibles para la cuenta creada.

En este caso, como se puede ver en la Figura 5.2, la cuenta utilizada aún no dispone ninguna

máquina virtual.

5.3. SELECCIÓN DEL TIPO DE IMAGEN A CREAR PARA LA

INSTANCIA DE SERVIDOR LINUX

En el siguiente paso se debe seleccionar el tipo de imagen (Sistema operativo, versión, cantidad de

bits de la plataforma, etc.) que se desea para el nuevo servidor virtual. En este caso he seleccionado

una Imagen (AMI) “Ubuntu Server 12.04 LTS (PV) de 64 bits” como plataforma para el nuevo

servidor, que tendrá como objetivo alojar un contenedor Java/Servidor Web/Application Server



112

Java. En la Figura 5.3, se presenta una captura de pantalla de esta instancia en Amazon Web

Services.

Figura 5.1. Creación de tabla en el motor de base de datos MySQL (captura de pantalla)

Figura 5.2. Creación de una instancia de Servidor Linux en Amazon Web Services (captura de pantalla)



113

Figura 5.3. Seleccionando una AMI para un Servidor Linux en Amazon Web Services (captura de pantalla)

5.4. SELECCIÓN DEL TAMAÑO DE LA INSTANCIA A CREAR

En este paso se debe elegir el tamaño de la máquina virtual deseada, para la plataforma

seleccionada (asignacón de recursos). La Figura 5.4 ilustra la selección de una “micro instancia”, es

decir, una instancia pequeña, que es sumamente funcional e ilustrativa para esta prueba de

concepto.

Figura 5.4. Seleccionando un tipo de instancia en AWS (captura de pantalla)



114

5.5. CREACIÓN DE LLAVES DE SEGURIDAD PARA ACCEDER

A LA MÁQUINA VIRTUAL

En este paso se crea una llave (del inglés “key”) que permitirá acceder por protocolo SSH a la

instancia para su administración a nivel de sistema operativo, para la instalación de paquetes y

aplicativos desde cualquier computadora que cuente con una conexión a internet y un aplicativo que

soporte el protoclo SSH. La Figura 5.5 disponible a continuación, ilustra cómo se lleva a cabo este

proceso en Amazon Web Services.

Figura 5.5. Crear llaves de seguridad para una máquina virtual en AWS (captura de pantalla)

5.6. INICIALIZACIÓN DE LA INSTANCIA DE SERVIDOR

VIRTUAL

Una vez concluida la generación de las llaves de seguridad, se comienza la inicialización de la

instancia de servidor virtual pre-configurada. A continuación, en la Figura 5.6, se muestra cómo se

informa este estado en Amazon Web Services, brindando además información y accesos para

obtener notificaciones mediante correo electrónico relacionadas con los cargos que aplican a los

servicios (“billing alerts”).



115

Figura 5.6. Iniciación de instancia de una máquina virtual en AWS (captura de pantalla)

5.7. PANEL DE ADMINISTRACIÓN E INSTANCIAS DE

SERVIDORES VIRTUALES

En la Figura 5.7 que se presenta a continuación, se puede visualizar cómo se presenta en el panel de

administración de instancias de la consla de Amazon Web Services la instancia de servidor virtual

recientemente generado. Se puede apreciar además algunas características del servidor virtual, tales

como su nombre (DNS público para internet), la zona donde fue instanciado el servidor y la

dirección IP pública mediante la cual se podrá acceder al servidor por el protocolo SSH para su

administración (IP: 54.207.77.204).

Para este caso he seleccionado el datacenter de Sao Pablo, en Brasil, dado que mi locación actual es

Buenos Aires, Argentina, y el datacenter antedicho es el más cercano a mi locación.

5.8. PANEL DE ADMINISTRACIÓN E INSTANCIAS DE

SERVIDORES VIRTUALES

En la Figura 5.8, que se presenta a continuación, se muestra el proceso mediante el cual se genera el

par de llaves (pública-privada) con formato compatible para el aplicativo “Putty”, que es uno de los

clientes de protocolo SSH para plataformas Windows con mayor popularidad y excelente

funcionamiento, que permite crear instancias de consolas de comandos para la administración de



116

servidores remotos. En este caso, utilizaré este aplicativo como interfaz con el servidor Ubuntu

recientemente generado en el cloud de Amazon Web Services.

Figura 5.7. Panel de administración de instancias de AWS (captura de pantalla)

Figura 5.8. Generando un par de llaves con Putty (captura de pantalla)



117

5.9. CONFIGURACIÓN DE LAS REGLAS DE FIREWALL PARA

EL SERVIDOR VIRTUAL

La Figura 5.9, que se presenta a continuación, ilustra cómo se deben configurar las relgas de

firewall de entrada (inbound) para el servidor creado. Mediante esta interfaz, en Amazon Web

Services, es posible definir reglas de firewall que habiliten la conectividad desde servidores en

internet al servidor cloud instanciado en Amazon Web Services. En este caso, habilité el puerto

8080 que será utilizado por Apache Tomcat Server, para publicar recursos web mediante el

protocolo HTTP, que utiliza como base el protocolo TCP; es por esto que en la imagen se muestra

la regla que habilita las conexiones “Custom”, por protocolo TCP, para el puerto 8080, que pueden

ser establecidas desde cualquier “source” (desde cualquier ip de origen). Esto se define

explícitamente seleccionando la opción “source Anywhere” en la siguiente interfaz de

configuración. Además, se puede visualizar que las conexiones por protocolo TCP, de tipo SSH

(Secure Shell) se encuentran habilitadas por defecto en la plataforma, para poder permitir la

administración del servidor remotamente desde un host que accede al servidor mediante la red

internet.

Figura 5.9. Configuración de reglas de firewall en AWS (captura de pantalla)



118

5.10. PRUEBA DE CONFIGURACIÓN DEL SERVIDOR APACHE

TOMCAT HTTP SERVER

En la Figura 5.10, que se presenta a continuación, se puede visualizar que el servidor Apache

Tomcat fue configurado satisfactoriamente, así como también la regla de firewall inbound necesaria

para poder acceder desde internet al servicio que proporciona el contenedor Java, que se encuentra

corriendo en Amazon Web Services. La imagen ilustra entonces el acceso desde un navegador web,

por medio de la red internet, al servicio antedicho.

5.11. INSTALACIÓN DEL CLIENTE DE SERVICIO NO-IP EN EL

SERVIDOR VIRTUAL

La Figura 5.11 ilustra la instalación del cliente del servicio “No-ip” en el servidor de Amazon Web

Services. Este servicio permite mantener actualizada la IP de uno o más servidores en los cuales se

encuentre corriendo el cliente del servicio “No-IP”, habilitando de esta manera el balanceo de

cargas y alta disponibilidad de servidores en entornos cloud.

5.12. CONFIGURACIÓN DEL SERVICIO NO-IP EN EL

SERVIDOR VIRTUAL

En la Figura 5.12, que se presenta a continuación, se muestran los datos de configuración del

servicio “No-IP” desde la interfaz web de administración del servicio, hosteada en noip.com. Para

este servicio he creado el nombre de dominio “tesis.ufcfan.org”. Esta interfaz muestra cuáles son

los servidores disponibles que resuelven para el nombre de dominio antedicho. En el caso que se

presenta en esta imagen, a los servidores cuyo DNS es el antedicho, les corresponden las IP:

190.191.240.55 y 54.207.75.204. El primero de estos servidores se encuentra alojado en Argentina,

publicado en la red internet mediante una conexión establecida con el proveedor

“Fibertel/Cablevisión”, y el segundo de los servidores se encuentra publicado en la red de redes

mediante una conexión a internet de Amazon en Brasil.



119

Figura 5.10. Prueba de funcionamiento de Apache Tomcat en AWS (captura de pantalla)

Figura 5.11. Instalación del cliente de No-ip en AWS (captura de pantalla)



120

Figura 5.12. Configuración de hosts en No-ip (captura de pantalla)

5.13. CONFIGURACIÓN DEL SERVICIO NO-IP EN EL

SERVIDOR VIRTUAL

A continuación, en la Figura 5.13, se ilustra cómo resuelve y balancea las cargas el servicio “No-

IP” para los request que recibe el nombre de dominio “tesis.ufcfan.org”. Para corroborar el correcto

funcionamiento del balanceo de cargas de este servicio hice uso de una terminal Linux, y de un

pequeño algoritmo que ejecuta 10 veces el comando “dig”, parseando del resultado de este

comando el parámetro que es de interés para la prueba en cuestión. De esta manera, es posible

visualizar cómo se balancean equilibradamente las cargas entre los dos servidores mencionados, al

resolver alternativamente el nombre de dominio en diferentes servidores, hosteados con distintas

conexiones, en distintos países, plataformas y datacenters:

Figura 5.13. Prueba empírica de balanceo de cargas (captura de pantalla)



121

5.14. CONFIGURACIÓN DE UNA BASE DE DATOS MYSQL EN

AMAZON WEB SERVICES

La Figura 5.14, que se presenta a continuación, ilustra la interfaz que provee Amazon Web Services

para crear instancias de bases de datos relacionales. En este caso, el uso del botón “Launch a DB

Instance”, es el primer paso para crear una instancia de base de datos relacional.

Figura 5.14. Configuración de una DB MySQL en AWS (captura de pantalla)

5.15. SELECCIÓN DE UN MOTOR DE BASE DE DATOS EN

AMAZON WEB SERVICES

En la Figura 5.15 se muestra la posibilidad de elección de motor de bases de datos que ofrece

Amazon Web Services. Para la implementación del modelo he elegido el motor de base de datos

MySQL, por lo cual fue el que elegí en esta instancia.

5.16. SELECCIÓN DE TIPO DE ENTORNO PARA LA BASE DE

DATOS EN AWS

La Figura 5.16, que se presenta a continuación, muestra la instancia en la cual se define si la base de

datos que se desea crear será utilizada en producción, o en un entorno no productivo.



122

Figura 5.15. Selección de un motor de Base de datos en AWS (captura de pantalla)

Figura 5.16. Definición de la criticidad de la base de datos en AWS (captura de pantalla)



123

5.17. SELECCIÓN DE TIPO DE ENTORNO PARA LA BASE DE

DATOS EN AWS

En la Figura 5.17 se muestra un formulario que permite la elección de las particularidades para el

motor de base de datos recientemente seleccionado. En este caso, he elegido el tipo de

licenciamiento GPL, versión del motor 5.6.13, un tamaño de instancia “db.t1.micro”, que es la

instancia más pequeña, con tipo de despliegue “Multi-AZ”; esta última elección indica que Amazon

RDS mantendrá una copia principal de la base de datos (master) en el datacenter (región)

seleccionado con anterioridad (en la parte superior derecha de la página podemos visualizar que el

datacenter seleccionado es “Sao Pablo”), y una instancia réplica que se mantiene actualizada

sincrónicamente en otro datacenter de otra región, con el fin de garantizar la alta disponibilidad. En

caso de que fallara la infraestructura o la instancia de MySQL, Amazon RDS realizaría

automáticamente el failover de la instancia a la instancia slave (esclava).

Figura 5.17. Atributos de la instancia de base de datos en AWS (captura de pantalla)

5.18. SELECCIÓN DE ATRIBUTOS ADICIONALES PARA LA

BASE DE DATOS EN AWS

La Figura 5.18 ilustra la definición de más atributos de la instancia de base de datos a crear. En este

caso, algunos de los atributos principales que se pueden definir son el nombre de la base de datos, el

puerto, la zona donde correrá la instancia (región/datacenter), y un grupo de seguridad que se

aplicará por defecto.



124

Figura 5.18. Atributos adicionales para la base de datos en AWS (captura de pantalla)



La Figura 5.19, que se muestra a continuación, muestra la interfaz de Amazon RDS que permite

ultimar los atributos restantes para la configuración de la base de datos relacional. En este caso, se

definen las propiedades que permiten habilitar la automatización de backups y con qué frecuencia

se realizarán éstos.



La Figura 5.20 muestra la interfaz que ofrece Amazon Relational Data Services para brindar la

posibilidad de revisión de la configuración que se ha efectuado para la nueva instancia de base de

datos relacional. En esta pantalla se presentan todos los atributos detallados que corresponden a los

parámetros de configuración previamente seleccionados.



125

Figura 5.19. Atributos de backup y mantenimiento para la base de datos en AWS (captura de pantalla)

Figura 5.20. Revisión de la configuración de la base de datos en AWS (captura de pantalla)



126

5.21. RESULTADO DE LA CREACIÓN DE LA BASE DE DATOS

EN AWS

La Figura 5.21 presenta el resultado de la operación de creación de base de datos relacional en

Amazon RDS. En este caso el asistente de administración indica que la base de datos se está

creando, y proporciona información adicional relacionada con la configuración de la seguridad de la

base de datos, brindando accesos también para crear copias de resguardo (DB Snapshots).

Figura 5.21. Resultado de la operación de creación de la base de datos en AWS (captura de pantalla)

5.22. RESULTADO DE LA CREACIÓN DE LA BASE DE DATOS

EN AWS

La Figura 5.22 ilustra el panel de Amazon RDS que muestra las instancias de base de datos creadas,

así como también el estado actual de cada una de las instancias. En este caso, podemos apreciar que

el estado de la imagen recientemente creada es “available”, es decir, que se encuentra disponible.

5.23. DETALLES DE LA ISNTANCIA DE BASE DE DATOS

CREADA EN AWS

En la Figura 5.23 podemos ver los detalles de la instancia recientemente creada en Amazon Web

Services. Algunos de los datos que se detallan son el nombre de la base de datos, la versión del



127

motor sobre la cual se ha montado la base de datos, datos de seguridad y redes, espacio de

almacenamiento reservado (Storage), locación del servicio, copias de seguridad, mantenimiento,

etc.

Figura 5.22. Panel de administración de Amazon RDS (captura de pantalla)

Figura 5.23. Detalles de la instancia recientemente creada en Amazon RDS (captura de pantalla)



128

5.24. CONFIGURACIÓN DE FIREWALL PARA MYSQL EN AWS

La Figura 5.24, que se muestra a continuación, corresponde con la interfaz de administración de

grupos de seguridad para Amazon RDS. En este caso, utilicé esta interfaz para agregar la regla de

“inbound” o entrada con el propósito de habilitar las conexiones por protocolo TCP al puerto 3306

(este es el puerto que utiliza por defecto el engine de MySQL). Tras realizar este paso, será posible

utilizar un cliente MySQL por línea de comandos para conectarse directamente al servidor MySQL

que he instalado y configurado en Amazon RDS.

Figura 5.24. Habilitando las conexiones a MySQL de Amazon RDS desde la internet (captura de pantalla)

5.25. COPIA DE SEGURIDAD DE LA BASE DE DATOS MYSQL

LOCAL

El paso siguiente a la creación y configuración de la base de datos MySQL en Amazon RDS

consistió en la generación de una copia de seguridad de la base de datos local (también con el

Engine MySQL). Para crear esta copia de seguridad, mediante una interfaz de línea de comandos

del sistema operativo Microsoft Windows, donde se encontraba corriendo el motor de base de datos

MySQL, se ejecutó el siguiente comando:

“Mysqldump –u root –p maestria > c:\temp\maestria.sql”

La salida de este comando generó un archivo de backup que contiene las secuencias de comando



129

necesarias para la creación de tablas y la inserción de los registros que se encontraban en la base de

datos local.

Dado que este comando de generación de copia de seguridad de base de datos no incluye el nombre

de la base de datos, fue preciso realizar una pequeña modificación al mismo, agregando el comando

“use maestria” al comienzo del script, de manera que cuando el script se ejecute, haga uso de dicha

base de datos para ejecutar todos los comandos antedichos.

A continuación, en la Figura 5.25, se muestra el script de base de datos (backup) generado mediante

el comando recientemente descrito, con la agregación de la instrucción “use maestria”:

Figura 5.25. Editando el script de base de datos MySQL (captura de pantalla)

5.26. IMPORTAR LA COPIA DE SEGURIDAD DE LA BASE DE

DATOS MYSQL EN AWS

Luego, fue necesario importar el backup recientemente generado en la instancia de MySQL de

Amazon RDS. Para ello, hice uso de una consola de comandos de Microsoft Windows 7, y ejecuté

los siguientes comandos:

1) “ping mydbinstance.c2nzm4ramkus.sa-east-1.rds.amazonaws.com”

Utilicé este commando para corroborar que tenía visibilidad del servidor MySQL creado en Amazon RDS por medio de la red internet.

2) “mysql –h 54.207.80.85 –u awsuser –p < c:\temp\maestria.sql”



130

Este comando realiza la importación -en la base de datos MySQL de Amazon RDS- del backup de la base de datos recientemente realizado.

3) “mysql –h 54.207.80.85 –u awsuser –p” Este comando establece una conexión con el motor MySQL de Amazon RDS

4) “show databases;”

Este comando genera un listado de las bases de datos disponibles en el engine MySQL de

Amazon RDS.

5) “use maestria;” Este comando indica al motor MySQL de Amazon RDS que se desea trabajar con la base de datos “maestria”.

6) “show tables;”

Este comando genera un listado de las tablas disponibles en la base de datos “maestria” del motor de base de datos MySQL de Amazon RDS.

7) “select * from alumno;” Este comando genera un listado con todos los registros existentes en la tabla “alumno” de la

base de datos “maestria” de la instancia de base de datos del motor MySQL de Amazon RDS.

A continuación, en la Figura 5.26, se muestra la secuencia de comandos antedicha.

Figura 5.26. Importando el backup de la DB MySQL en Amazon RDS (captura de pantalla)



131

5.27. MODIFICAR UN DATO DE LA BASE DE DATOS MYSQL EN

AWS

A continuación, modificaré un dato en la instancia de la base de datos “maestria” del motor MySQL

de Amazon RDS con el propósito de verificar que la nueva configuración arquitectónica funciona

adecuadamente, y que los datos que retorna el formulario de búsqueda del aplicativo son obtenidos

de la instancia de base de datos MySQL de Amazon RDS, en vez de hacerlo desde la instancia de

base de datos MySQL local (on-premise).

La Figura 5.27 muestra los comandos ejecutados en la instancia de base de datos MySQL de

Amazon RDS para alterar el valor de un registro con el propósito de la prueba antedicha:

Figura 5.27. Modificación de un dato de la DB MySQL en Amazon RDS (captura de pantalla)

Luego de modificar los datos de conexión a la base de datos en la capa de acceso a datos de los

application servers (tanto local [on-premise] como Cloud [AWS]), todas las instancias comienzan a

hacer uso de la instancia de base de datos MySQL implementada en Amazon RDS. De esta manera,

se garantiza la alta disponibilidad también del Engine MySQL (ver Figura 5.16, sobre la

configuración de servicio de alta disponibilidad de MySQL en Amazon RDS).



132

5.28. PRUEBA DE CONCEPTO FUNCIONANDO EN AWS

La Figura 5.28, presentada a continuación, muestra a la prueba de concepto funcionando en los

servidores de Amazon Web Services. En un navegador web, en este caso Google Chrome, se

ejecuta un request HTTP con dirección “tesis.ufcfa.org:8080/Frontend/”, se realiza una búsqueda, y

su resultado, tras obtener los datos en la instancia de base de datos MySQL de Amazon RDS,

retorna los resultados presentándolos en el frontend del aplicativo de POC. Esta petición fue

balanceada, resolviendo el nombre de dominio alternativamente a cualquiera de los dos datacenters

(on-premise y cloud en AWS), mediante el servicio “No-ip”.

Podemos observar en la imagen antedicha que la base de datos desde la cual se está obteniendo el

objeto alumno corresponde a la instancia de Amazon RDS (ver apellido “Bocchio en RDS”).

Figura 5.28. Prueba de concepto funcionando (captura de pantalla)

CONCLUSIONES MODELO CLOUD COMPUTING COMO ALTERNATIVA PARA ESCALABILIDAD Y RECUPERACIÓN DE DESASTRES


133

6. CONCLUSIONES

En este Capítulo se presentan las aportaciones de este trabajo (sección 6.1) y se destacan las futuras

líneas de investigación que se consideran de interés en base al problema abierto que se presenta en

este trabajo de tesis (sección 6.2).

6.1. APORTACIONES DE LA TESIS

Cloud computing como plataforma de trabajo ofrece posibilidades muy interesantes que abren la

puerta a nuevas estrategias de mercado para los servicios de tecnologías de la información,

permitiendo que nuevas o pequeñas empresas puedan comenzar a competir con otras más grandes,

al desentenderse de los costos de grandes inversiones iniciales en equipamientos de tecnología

(infraestructura tecnológica) y de los recursos humanos necesarios para configurar y mantener dicha

infraestructura. En el contexto antedicho, éste trabajo ofrece una posible solución para que las

empresas que ya cuentan con infraestructura de tecnología on-premise puedan aprovechar los

beneficios de cloud computing (minimizar los costos asociados a la infraestructura y

mantenimiento de servidores, redes, copias de seguridad y otros) sin dejar de hacer uso de la

infraestructura on-premise con la cual ya cuentan, obteniendo el mayor beneficio posible para los

activos que disponen.

Son numerosos los aportes que esta solución brinda, entre ellos podemos mencionar la flexibilidad

de la solución, que permite conjugar una cantidad considerable de combinaciones de modelos de

despliegue híbridos en términos nube / datacenter local (cloud / on premise), ajustándose así a las

necesidades que pudieran ser propias de un amplio abanico de empresas de diversas envergaduras.

La disminución de los costos de mantenimiento y desarrollo de tecnología, así como también la

puesta en mercado de nuevas soluciones de tecnología de la información o escalabilidad (“time to

market”) hacen que la solución sea especialmente tentadora para incrementar el potencial de

pequeñas empresas aplicando estrategias de tecnologías vanguardistas y altamente convenientes

para las tendencias de mercados en el mundo de SOA (arquitecturas orientadas a servicios) y APIs

de acceso público.

La solución expuesta, al ser altamente compatible con múltiples tipos de sistemas distribuidos,

ofrece grandes capacidades para la reducción de riesgos asociados a catástrofes o fallas en los

centros de datos (datacenters). De esta manera, se pueden implementar técnicas para aumentar las

características siempre deseables de alta disponibilidad (de la expresión en inglés “high



134

availability”) para poder brindar mejore calidad y los acuerdos de nivel de servicio (de la expresión

en inglés “Service Level Agreement”, o SLA).

Los menores costos de administración asociados a la solución propuesta, en confrontación con los

modelos tradicionales de despliegue de sistemas on premise (en centros de datos locales), ofrecen

además potencialidad para la disminución de recursos técnicos, en el contexto de un mercado

mundial cada vez más carente de expertos en tecnologías de información en relación a las

necesidades del mundo actual para satisfacer la demanda de soluciones de tecnologías de la

información.

6.2. FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN

Se presentan en este capítulo algunas líneas de investigaciones futuras, vinculadas con el tema que en esta tesis se trata, y con la solución desarrollada en particular:

Autoescalabilidad: sería deseable e interesante para una futura línea de investigación

analizar la factibilidad de implementar técnicas para dar solución a la escalabilidad de

manera automatizada, de forma tal que al incrementar la demanda de recursos de un

aplicativo se puedan generar nuevas instancias (“Scale Up”) de servidores de aplicación,

web, nodos de DB y otros componentes intervinientes en esta arquitectura de manera que no

fuera necesario la intervención de recursos humanos técnicos para llevar a cabo esta tarea,

disminuyendo los costos y optimizando los tiempos para dar solución a las necesidades del

mercado, en casi tiempo real. Asimismo, sería deseable que estos recursos se pudieran

liberar y se pudiera disminuir dinámicamente la capacidad de cómputo, de servicios web o

de base de datos (“scale down”) cuando la cantidad de instancias en ejecución productiva

fuera excedente a las necesarias para cumplir con un nivel de acuerdo de servicio (del inglés

SLA) interno o externo preestablecido.

Algoritmos de balanceo de cargas: la solución propuesta y desarrollada en esta tesis hace

uso de un algoritmo de balanceo de cargas simple, conocido como Round Robin. Sería

deseable analizar la factibilidad de implementar soluciones que puedan utilizar algoritmos

más complejos para balanceo de cargas (del inglés Load Balancing), que puedan estar en

conocimiento del estado real, por ejemplo, de cada uno de los web Servers, de manera de

distribuir las cargas equitativamente en función de la disponibilidad de recursos de hardware

de cada uno de los servidores, en vez de otorgar una petición a cada uno de los servidores

por turnos sin mayores consideraciones de otros criterios.



135

Base de datos local (on premise): sería deseable analizar la factibilidad de una variante de la

solución arquitectónica propuesta que permita persistir los datos en bases de datos con

instancias y réplicas locales en vez de hacerlo en la nube. Esta variante puede ser interesante

en escenarios para los cuales “el cliente” requiere por cuestiones estratégicas o de negocio

guardar sus bases de datos en datacenters locales (on premise). Un ejemplo de este escenario

pueden ser algunas instituciones gubernamentales, que por políticas de datos preestablecidas

no tienen la posibilidad de guardar sus datos en servidores alojados en el exterior del país en

cuestión.

Portabilidad a otras plataformas cloud: se plantea además, como futura línea de

investigación, el análisis de portabilidad de la solución propuesta a otras plataformas de

cloud computing.

REFERENCIAS MODELO CLOUD COMPUTING COMO ALTERNATIVA PARA ESCALABILIDAD Y RECUPERACIÓN DE DESASTRES


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