1. Niveles de la Cloud/Nube (CE a)

1.1 Modelos de Servicio Cloud

La computación en la nube se estructura en diferentes niveles de servicio que ofrecen distintos grados de control y responsabilidad al usuario.

🛠️ IaaS (Infrastructure as a Service)

  • Infraestructura virtualizada
  • Servidores, almacenamiento, redes
  • Control total del sistema operativo
  • Ejemplo: AWS EC2, Azure VMs

⚙️ PaaS (Platform as a Service)

  • Plataforma de desarrollo
  • Entornos de ejecución
  • Bases de datos y middleware
  • Ejemplo: Google App Engine, Heroku

💻 SaaS (Software as a Service)

  • Aplicaciones completas
  • Acceso vía navegador
  • Sin instalación local
  • Ejemplo: Office 365, Salesforce

1.2 Modelos de Despliegue

🏢 Tipos de Nube

  • Nube Pública: Servicios compartidos por múltiples organizaciones
  • Nube Privada: Infraestructura exclusiva para una organización
  • Nube Híbrida: Combinación de nubes públicas y privadas
  • Nube Comunitaria: Compartida por organizaciones con intereses comunes

2. Funciones Principales de la Cloud (CE b)

2.1 Procesamiento de Datos

📊 Capacidades de Procesamiento

  • Big Data Analytics: Análisis de grandes volúmenes de datos
  • Machine Learning: Entrenamiento de modelos de IA
  • Procesamiento en lote: Tareas de larga duración
  • Procesamiento en tiempo real: Análisis de streaming

2.2 Intercambio de Información

🔄 APIs y Servicios Web

  • RESTful APIs
  • GraphQL
  • Microservicios
  • Integración de sistemas

📡 Comunicación

  • Mensajería en tiempo real
  • Colaboración en línea
  • Sincronización de datos
  • Compartir archivos

2.3 Ejecución de Aplicaciones

🚀 Escalabilidad Automática

Ajuste automático de recursos según la demanda

🔄 Alta Disponibilidad

Servicios con 99.9% de uptime garantizado

🌍 Distribución Global

Despliegue en múltiples regiones geográficas

3. Edge Computing (CE c)

3.1 Concepto de Edge Computing

El Edge Computing es un paradigma de computación que acerca el procesamiento de datos a la fuente donde se generan, reduciendo la latencia y mejorando la eficiencia.

🎯 Características del Edge Computing

  • Procesamiento local: Datos procesados cerca del origen
  • Baja latencia: Respuesta en milisegundos
  • Autonomía: Funcionamiento independiente
  • Ancho de banda: Reducción del tráfico de red

3.2 Relación con la Cloud

🔗 Arquitectura Híbrida

  • Edge: Procesamiento crítico en tiempo real
  • Cloud: Análisis profundo y almacenamiento
  • Fog: Capa intermedia de procesamiento
  • Mist: Procesamiento en dispositivos finales

3.3 Aplicaciones en Mantenimiento Electrónico

🔧 Control en Tiempo Real

Procesamiento inmediato de señales de sensores

⚠️ Detección de Anomalías

Identificación instantánea de fallos

📊 Filtrado de Datos

Enviar solo datos relevantes a la nube

4. Fog y Mist Computing (CE d)

4.1 Fog Computing

🌫️ Características del Fog

  • Ubicación: Entre edge y cloud
  • Procesamiento: Análisis intermedio
  • Almacenamiento: Cache temporal
  • Conectividad: Gateway inteligente

4.2 Mist Computing

💨 Características del Mist

  • Ubicación: En los dispositivos finales
  • Procesamiento: Mínimo y local
  • Autonomía: Máxima independencia
  • Eficiencia: Optimización de recursos

4.3 Zonas de Aplicación

🏭 Aplicaciones Industriales

  • Mist: Sensores inteligentes, actuadores
  • Edge: PLCs, controladores locales
  • Fog: Gateways industriales, routers
  • Cloud: Análisis global, almacenamiento

4.4 Comparativa de Capas

Capa Latencia Procesamiento Almacenamiento
Mist < 1ms Mínimo Local
Edge 1-10ms Moderado Temporal
Fog 10-100ms Alto Cache
Cloud 100ms+ Masivo Persistente

5. Ventajas de la Cloud en Sistemas Conectados (CE e)

5.1 Beneficios Técnicos

⚡ Ventajas Operacionales

  • Escalabilidad: Ajuste automático de recursos
  • Disponibilidad: 99.9% de uptime garantizado
  • Flexibilidad: Acceso desde cualquier lugar
  • Integración: Conectividad con múltiples sistemas

5.2 Beneficios Económicos

💰 Modelo de Costos

  • Pago por uso
  • Sin inversión inicial
  • Reducción de CAPEX
  • Optimización de recursos

📈 ROI Mejorado

  • Time-to-market reducido
  • Menor tiempo de desarrollo
  • Escalabilidad bajo demanda
  • Mantenimiento simplificado

5.3 Beneficios para Mantenimiento Electrónico

🔧 Mantenimiento Predictivo

Análisis de datos históricos para predecir fallos

📊 Dashboards en Tiempo Real

Monitoreo centralizado de múltiples plantas

🤖 IA para Diagnóstico

Algoritmos de machine learning para análisis

📱 Acceso Móvil

Información disponible en cualquier dispositivo

5.4 Casos de Éxito

🏆 Resultados Medibles

  • Reducción de costos: 20-30% en infraestructura
  • Mejora de eficiencia: 25-40% en procesos
  • Disponibilidad: 99.9% de uptime
  • Escalabilidad: Crecimiento sin límites