Nube híbrida de almacenamiento para análisis de datos

In this document we propose some mechanisms for the efficient storage of data in a hybrid cloud that serves as a support infrastructure for data analysis systems. For the development of the storage mechanisms, a hybrid cloud was implemented, using the distributed file system of hadoop HDFS. The hybr...

Full description

Autores:
González Revelo, Juan David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Autónoma de Occidente
Repositorio:
RED: Repositorio Educativo Digital UAO
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:red.uao.edu.co:10614/10605
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10614/10605
Palabra clave:
Ingenieria en Electrónica y y Telecomunicaciones
Computación en la nube
Almacenamiento de datos
RAMDisk
Clúster hadoop
Análisis de datos
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description In this document we propose some mechanisms for the efficient storage of data in a hybrid cloud that serves as a support infrastructure for data analysis systems. For the development of the storage mechanisms, a hybrid cloud was implemented, using the distributed file system of hadoop HDFS. The hybrid cloud implemented consists of a public component and a private component. The public component is called storage on Archive, while the private component makes use of two types of storage, RAMDisk and hard disk, thus providing three options for the provision of data, each with distinctive characteristics. After the hybrid cloud was implemented, tests were performed to compare the performance of each of the components, where the differences in writing times in each of the storage options studied could be evidenced. In accordance with the results of the tests and the evaluation of the costs of each type of storage, an algorithm was developed to determine the most appropriate location of the data within the cloud
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After the hybrid cloud was implemented, tests were performed to compare the performance of each of the components, where the differences in writing times in each of the storage options studied could be evidenced. In accordance with the results of the tests and the evaluation of the costs of each type of storage, an algorithm was developed to determine the most appropriate location of the data within the cloudEn el presente documento se proponen algunos mecanismos para el almacenamiento eficiente de datos en una nube hibrida que sirve como infraestructura de soporte para sistemas de análisis de datos. Para el desarrollo de los mecanismos de almacenamiento se implementó una nube hibrida, usando el sistema de archivos distribuido de Hadoop HDFS. La nube hibrida implementada está formada por un componente público y un componente privado, siendo el componente público el denominado almacenamiento en archivo, a su vez el componente privado hace uso de dos tipos de almacenamiento, RAMDisk y disco duro, obteniéndose así tres opciones para la disposición de los datos, cada una con características diferenciadoras. Después de implementada la nube hibrida se realizaron pruebas para comparar el rendimiento de cada uno de los componentes, donde se pudieron evidenciar las diferencias en los tiempos de escritura en cada una de las opciones de almacenamiento estudiadas. De acuerdo con los resultados de las pruebas y a la evaluación de los costos de cada tipo de almacenamiento se desarrolló un algoritmo que permite determinar la ubicación más adecuada de los datos dentro de la nubeProyecto de grado (Ingeniero en Electrónica y de Telecomunicaciones)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2018PregradoIngeniero(a) en Electrónica y Telecomunicacionesapplication/pdf78 páginasspaDerechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidentehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2instname:Universidad Autónoma de Occidentereponame:Repositorio Institucional UAO[1] Ibiblio, “Ibiblio.org,” [En línea]. Disponible en: https://www.ibiblio.org/pub/Linux/docs/LuCaS/Manuales-LuCAS/doc-manualopenMosix-1.0/doc-manual-openMosix_html-1.0/node16.html. [Último acceso: 25 Julio 2018]. [2] M. Noll, “Benchmarking and Stress Testing an Hadoop Cluster with TeraSort, TestDFSIO & Co,” [En línea]. Disponible en: http://www.michaelnoll.com/blog/2011/04/09/benchmarking-and-stress-testing-an-hadoop-cluster-withterasort-testdfsio-nnbench-mrbench/. [Último acceso: 16 Mayo 2018]. [3] Open Source Initiative, “Open Source Initiative,” [En línea]. Disponible en: https://opensource.org/faq#osd. [Último acceso: 25 Julio 2018]. [4] T. G. Peter Mell, “The NIST Definition of Cloud,” NIST, Gaithersburg, 2011. [5] Makesoft, “Makesoft Technologies,” [En línea]. Disponible en: https://www.makesoft.es/es/breve-historia-del-cloud-computing/. [Último acceso: 14 11 2017]. [6] S. Kari, “Quora,” [En línea]. Disponible en: https://www.quora.com/How-many-bytesdoes-Facebook-store-every-day. [Último acceso: 14 Septiembre 2017]. [7] R. B. Fragoso, “IBM,” [En línea]. Disponible en: https://www.ibm.com/developerworks/ssa/local/im/que-es-big-data/. [Último acceso: 12 Febrero 2018]. [8] M. Hilbert, (3 2011). [En línea]. Disponible en: https://www.uvm.edu/pdodds/files/papers/others/2011/hilbert2011a.pdf. [9] “ Microsoft Azure,” [En línea]. Disponible en: https://azure.microsoft.com/eses/overview/what-is-azure/ . [Último acceso: 14 Septiembre 2017].[10] R. Shah, W. Gries, F. Friel y R. Shahan, “Microsoft,” [En línea]. Disponible en: https://docs.microsoft.com/es-es/azure/storage/files/storage-filesintroduction. [11] Microsoft Azure, “Microsoft,” [En línea]. Disponible en: https://docs.microsoft.com/eses/azure/storage/common/storage-premium-storage. [12] T. Myers. [En línea]. Disponible en: https://docs.microsoft.com/eses/azure/storage/blobs/storage-blobs-introduction. [13] D. Garcia, “Maestros del web,” [En línea]. Disponible en: http://www.maestrosdelweb.com/por-que-utilizar-s3-el-sistema-de-almacenamientodeamazon/ . [14] “Amazon Web Services,” [En línea]. Disponible en: https://aws.amazon.com/es/athena/. [15] H. Emigdio, “Sistemas de almacenamiento de archivos con tolerancia a fallos utilizando Cloud Híbrido,” [16] “Microsoft Azure,” [En línea]. Disponible en: https://azure.microsoft.com/eses/overview/what-is-hybrid-cloud-computing/.. [17] “Gluster Docs,” [En línea]. Disponible en: https://docs.gluster.org/en/v3/Administrator%20Guide/GlusterFS%20Introduction/. [18] “Gluster Architecture,” [En línea]. Disponible en: https://docs.gluster.org/en/latest/Quick-Start-Guide/Architecture/. [19] F. Wang, S. Oral, G. Shipman, O. Drokin, T. Wang y I. Huang, “Understanding Lustre Filesystem,” National Center for Computational Sciences, Oak Ridge, 2009. [20] T. K. Petersen, “Inside The Lustre File,” seagate.com, California. [21] A. D'Atri y B. Vaibhav, Learning Ceph, Birmingham: Packt Publishing Ltd, 2017. [22] D. Borthakur, “HDFS Architecture Guide,” 09 07 2018. [En línea]. Disponible en: https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hdfs_design.html. [23] T. 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