El paradigma de Big Data ha emergido recientemente permitiendo procesar cantidades ingentes de informaci\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 de las capacidades de la tecnolog\u00eda de bases de datos tradicionales. El paradigma Big Data ejercita la computaci\u00f3n en nube para disponer de una infraestructura ultraescalable de computaci\u00f3n y almacenamiento. En Cloud4BigData mejoraremos las tecnolog\u00edas Big Data y la infraestructura cloud subyacente para obtener altos niveles de eficiencia, flexibilidad, escalabilidad, alta disponibilidad, QoS, facilidad de uso y seguridad y privacidad.<\/p>\n
El paradigma Big Data est\u00e1 obteniendo muy buenos resultados en procesado anal\u00edtico offline con tecnolog\u00edas mapreduce, pero todav\u00eda tienen importantes carencias. La carencia m\u00e1s importante es la falta de soporte para otras necesidades de gesti\u00f3n de datos, m\u00e1s concretamente, el procesamiento transaccional en l\u00ednea (OLTP), procesamiento anal\u00edtico en l\u00ednea (OLAP) y el procesamiento complejo de eventos (CEP). En Cloud4BigData proporcionaremos soporte Big Data para cargas de trabajo y aplicaciones OLTP, OLAP y CEP. Este objetivo implica superar retos muy duros, tales como escalar el procesamiento transaccional, el procesado de consultas anal\u00edticas y la gesti\u00f3n de eventos masivos, as\u00ed como la integraci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas en una plataforma integral. De hecho, muchas aplicaciones de Big Data requieren el uso combinado de tecnolog\u00edas cloud para Big Data especializadas en distintos prop\u00f3sitos tales como las bases de datos de grafos, almacenes clavevalor, bases de datos orientadas a documentos, bases de datos SQL, bases de datos en memoria, almacenes de datos orientados a columnas, CEP, etc. Cloud4BigData proporcionar\u00e1 un soporte hol\u00edstico para estas tecnolog\u00edas, facilitando y acelerando el desarrollo de aplicaciones Big Data complejas sobre m\u00faltiples almacenes de datos cloud heterog\u00e9neos. Otro importante inconveniente de las tecnolog\u00edas Big Data es su eficiencia. Las tecnolog\u00edas actuales tales como mapreduce y su almacenamiento subyacente, tal como Hadoop File System (HDFS) y el almac\u00e9n clavevalor HBase, obtienen grandes niveles de escalabilidad, pudiendo utilizar entre 3,000 y 4,000 nodos. Desafortunadamente, consiguen esta escalabilidad con niveles muy bajos de eficiencia. En Cloud4BigData aumentaremos la eficiencia del procesado de Big Data entre 4 y 5 veces.<\/p>\n
La computaci\u00f3n en nube, infraestructura subyacente de Big Data, est\u00e1 madurando y siendo ampliamente adoptada. Sin embargo, la tecnolog\u00eda cloud est\u00e1 muy lejos de los requisitos de los usuarios de Big Data especialmente en t\u00e9rminos de eficiencia, flexibilidad, facilidad de uso, SLAs (Service Level Agreements), seguridad y privacidad. En t\u00e9rminos de Infraestructura como servicio (IaaS), son necesarias mejoras significativas, tales como mayor eficiencia energ\u00e9tica, flexibilidad en la comunicaci\u00f3n (p.ej. a trav\u00e9s de software defined networks \u2013 SDNs), simplicidad en la gesti\u00f3n de la infraestructura, etc. A nivel de plataforma como servicio (PaaS) se demandan plataformas m\u00e1s eficientes, que den elasticidad, escalabilidad y tolerancia a fallos a las aplicaciones de forma totalmente transparente, algo que no ocurre hoy d\u00eda, donde la escalabilidad se consigue a trav\u00e9s de sharding y requiere modificar profundamente las aplicaciones. Adicionalmente, los SLAs no est\u00e1n bien soportados en clouds debido a la interferencia de los distintos clientes desplegados en el mismo hardware, compartiendo rutas de comunicaci\u00f3n, etc. La seguridad en clouds ha mejorado a nivel de infraestructura cloud (IaaS), pero las aplicaciones y los software stacks\/plataformas en los que se basan siguen estando expuestos a la explotaci\u00f3n de vulnerabilidades y ataques de denegaci\u00f3n de servicio distribuidos (DDoS). En Cloud4BigData mejoraremos la eficiencia del PaaS, as\u00ed como su elasticidad, y seguridad, haciendo uso de tecnolog\u00eda cloud escalable, como el procesamiento de eventos ultraescalable y el\u00e1stico.<\/p>\n
Finalmente, Cloud4BigData demostrar\u00e1 sus capacidades en \u00e1reas de aplicaci\u00f3n emergentes con requisitos muy exigentes tales como machinetomachine, Internet of Things, as\u00ed como en \u00e1reas de aplicaci\u00f3n tradicionales tales como banca, telefon\u00eda, comunicaci\u00f3n multimedia, simulaciones distribuidas, etc., que demandan funcionalidades m\u00e1s all\u00e1 de las capacidades actuales de las tecnolog\u00edas Big Data.<\/p>\n
En el proyecto participan los siguientes grupos de investigaci\u00f3n:<\/p>\n
–\u00a0Laboratorio de Sistemas Distribuidos<\/p>\n
– Future Networks Laboratory<\/p>\n
–\u00a0IMDEA Networks<\/p>\n
–\u00a0Laboratorio de Sistemas<\/p>\n
Big Data, Cloud Computing, Data Management.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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