The use of free software in cloud computing

El paradigma de computación en la nube ha tenido un desarrollo importante en su estructura y en los servicios que presta a las diferentes organizaciones que miran en este modelo una alternativa a los grandes procesos computacionales e informáticos que manejan. El software libre y sus herramientas han sido uno de los elementos preponderantes para la construcción de soluciones de cloud computing que tengan disponibilidad para cualquier tipo de usuarios y organizaciones. En el desarrollo del presente documento se hace una descripción teórica acerca de la idea de cloud computing desde sus inicios en el concepto de computación en malla (Grid Computing) hasta la implementación de las nuevas tecnologías de computación en nube que se están aplicando en diferentes áreas de las ciencias, educación y los negocios poniendo especial atención a la participación del software libre en la variedad de soluciones de software de la actualidad. El presente estudio hace un recorrido por los diferentes tipos de prestaciones de cloud computing especialmente las que han sido desarrolladas con software libre y muestra la implementación de un prototipo de plataforma como servicio utilizando aplicaciones de software libre para una nube privada así como también la descripción de las pruebas de funcionalidad de dos aplicaciones de software como servicio. Con la implementación de las diversas soluciones de cloud computing en software libre se establece un estado comparativo donde se evidencia aquellas que presentan mejores capacidades y factibilidad de uso.Universitat Oberta de Catalunya UOCINTRODUCCIÓN 18 1. METODOLOGÍA 20 1.1. ENFOQUE Y TIPO DE ESTUDIO. 20 1.1.1. Seleccionar el diseño apropiado de investigación: 20 1.1.2. Delimitación de la población y de la muestra. 20 1.2. PRODUCTOS ESPERADOS 21 2. ESTADO DEL ARTE SOBRE PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN EN CLOUD COMPUTING 23 2.1. CLOUD COMPUTING EN EL CAMPO EDUCATIVO 23 2.2. CLOUD COMPUTING Y LA GESTIÓN DE DATOS A GRAN ESCALA 24 2.3. CLOUD COMPUTING EN LOS PROYECTOS CIENTÍFICOS 25 2.4. CLOUD COMPUTING Y VIRTUALIZACIÓN 27 2.5. CLOUD COMPUTING EN GESTIÓN DE RECURSOS Y SERVICIOS 28 2.6. CLOUD COMPUTING Y LA GESTIÓN DE SEGURIDAD 32 2.7. CLOUD COMPUTING Y SUS PERSPECTIVAS 34 3. MARCO TEÓRICO. 36 3.1. COMPUTACIÓN EN LA NUBE (DEFINICIÓN). 36 3.1.1. Antecedentes históricos de la Computación en la nube: 38 3.1.2. Clasificación de los modelos de Computación en la Nube: 39 3.1.2.1. La Clasificación de la nube modelo SPI: 40 3.1.2.2. La Ontología de la nube de UCSB-IBM: 42 3.1.2.3. Modelo de nube de Hoff: 43 3.1.3. Tipos de Computación en la Nube 45 3.1.4. Proveedores actuales de Computación en la nube: 46 3.1.5. Software libre para la implementación de Computación en la nube 46 3.1.6. Impacto de computación en la nube en organizaciones: 49 3.2. EL SOFTWARE LIBRE 50 3.2.1. Historia del Software Libre:. 54 3.2.2. Tipos de Licencias en el software libre 55 4. EVOLUCIÓN DE GRID COMPUTING A CLOUD COMPUTING 56 4.1. GRID COMPUTING O COMPUTACIÓN DE MALLA. 56 4.1.1. Arquitectura y Funcionalidad de Grid Computing: 60 4.1.1.1. La capa Fábrica (Fabric): 61 4.1.1.2. La capa Conectividad (Connectivity): 61 4.1.1.3. La capa Recursos (Resource): 61 4.1.1.4. La capa Colectivo (Collective): 61 4.1.1.5. La capa de aplicación (Application): 62 4.1.2. Clasificación de Grid Computing:: 63 4.1.2.1. Clasificación de Grids de acuerdo con el enfoque de recursos: 63 4.1.2.2. Clasificación de Grids en función del alcance de uso compartido de recursos: 63 4.1.3. Grid Computing hacia nuevas tecnologías: 67 4.1.3.1. Convergencia de Grid Computing a computación orientada a servicios (SOC):. 68 4.1.3.2. Convergencia de Grid Computing y Software como servicio (SaaS): 70 4.1.3.3. Evolución hacia Cloud Computing 72 4.2. CLOUD COMPUTING (COMPUTACIÓN EN LA NUBE). 73 4.2.1. Modelos de despliegue de Computación en la Nube.. 79 4.2.1.1. Nubes públicas:. 79 4.2.1.2. Nubes privadas: 80 4.2.1.4. Nubes híbridas: 80 4.2.2. Las Tres capas de la arquitectura de la computación en la nube (Cloud Computing) 80 4.2.2.1. Infraestructura como servicio (IaaS). 81 4.2.2.2. Plataforma como servicio (PaaS). 82 4.2.2.3. Software como servicio (SaaS). 84 5. EL USO DEL SOFTWARE LIBRE EN LA EVOLUCION DE GRID COMPUTING A CLOUD COMPUTING 85 5.1. EL USO DE SOFTWARE LIBRE EN GRID COMPUTING (COMPUTACIÓN DE MALLA). 85 5.1.1. Open Grid Forum (OGF). 85 5.1.2. El Open Grid Services Architecture (OGSA): 86 5.1.3. Open Grid Services Infrastructure (OGSI) 86 5.1.4. Globus Toolkit. 87 5.1.5. Estándares y API’s de Grid Computing. 87 5.1.6. Los principales Grid middleware de diferentes proveedores todos bajo licencias libres. 89 5.2. EL USO DE SOFTWARE LIBRE EN CLOUD COMPUTING (COMPUTACIÓN EN LA NUBE). 90 5.2.1. Organizaciones que apoyan los estándares abiertos en cloud computing. 90 5.2.2. Herramientas de Software libre en la capa infraestructura como servicio (IaaS). 91 5.2.2.1. Openstack. 91 5.2.2.2. Open Nebula. 95 5.2.2.3. Eucalyptus 100 5.2.2.4. Nimbus:. 104 5.2.2.5. Ubuntu Enterprise Cloud Architecture (UEC) 106 5.2.2.6. Cuadro Comparativo Proveedores de IaaS, basados en Software Libre 107 5.2.3. Herramientas de Software libre en la capa de plataforma como servicio (PaaS) 109 5.2.3.1. Google AppEngine. 109 5.2.3.2. Appscale. Según App scale 113 5.2.3.3. WSO2 Stratos.. 115 5.2.3.4. CLoud Foundry. 118 5.2.3.5. Wavemaker.. 120 5.2.3.6. Tabla Comparativa Proveedores de PaaS, basada en Software Libre. 124 5.3.1. Herramientas de software como servicio (SaaS) de Software Libre 126 5.3.1.1. Aplicaciones Desktop en la nube. 129 5.3.1.2. Desarrollo de pruebas a EyeOs y Ubuntu One.. 131 5.4. APLICACIÓN TIPO ESCRITORIO EN CLOUD 140 5.5. MAPA CONCEPTUAL DE CLOUD COMPUTING (COMPUTACIÓN EN LA NUBE) 141 6. PROTOTIPO FUNCIONAL BASADO EN EL MODELO DE PLATAFORMA COMO SERVICIO (PAAS) EN UNA NUBE PRIVADA, CON HERRAMIENTAS DE SOFTWARE LIBRE. 143 6.1. PROTOTIPO 1 PAAS PRIVADA BASADO EN MICRO CLOUD FOUNDRY 143 6.1.1. Pasos de implementación del prototipo 1 144 6.1.1.1. Descarga e Instalación Software de virtualización (Vmware Player v.4.0.1). 144 6.1.1.2. Ingreso y registro en el sitio web de Cloud Foundry. 146 6.1.1.3. Carga y configuración de la maquina virtual de Micro Cloud Foundry. 149 6.1.1.4. Ejecución y Configuración MV de Micro Cloud Foundry. 150 6.1.1.5. Instalación de Ruby, RubyGems y VMC (Cliente de línea de Comandos de Vmware) 155 6.1.1.6. Conexión y creación de usuario en el prototipo1 (PaaS) privado. 158 6.1.1.7. Uso y Pruebas del Prototipo1 (PaaS) privado. 159 6.1.1.8. Administración de las aplicaciones. 167 6.1.1.9. Dificultades en la implementación del Prototipo 1. 169 6.1.1.10. Conclusiones en la implementación del Prototipo1 175 6.2. PROTOTIPO 2 PAAS PRIVADA BASADO EN WAVEMAKER Y EUCALYPTUS 176 6.2.1. La topología de red. 176 6.2.2. Instalación de Ubuntu Enterprise Cloud (UEC) 178 6.2.2.1. Instalación UEC maquina A (Front-end) 178 6.2.2.2. Instalación UEC maquina B (Nodo) 189 6.2.2.3. Configuración de la nube privada en Ubuntu Enterprise Cloud (UEC). 191 6.2.3. Instalación y configuración de Plataforma como servicio (PaaS) en la nube privada. 197 6.2.3.1. Instalación y configuración de Wavemaker 197 6.2.3.2. Inicio de Wavemaker studio PaaS 199 6.2.3.3. Pruebas de Wavemaker studio PaaS. 201 7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS. 207MaestríaThe cloud computing paradigm has undergone an important development in its structure and in the services it provides to the different organizations that see this model as an alternative to the large computational and IT processes that they handle. Free software and its tools have been one of the preponderant elements for the construction of cloud computing solutions that are available to any type of user and organization. In the development of this document, a theoretical description about the idea of ​​cloud computing is made from its beginnings in the concept of mesh computing (Grid Computing) to the implementation of new cloud computing technologies that are being applied in different areas science, education and business paying special attention to the participation of free software in the variety of software solutions today. This study takes a tour of the different types of cloud computing services, especially those that have been developed with free software, and shows the implementation of a platform-as-a-service prototype using free software applications for a private cloud, as well as the description of functionality testing of two software-as-a-service applications. With the implementation of the various cloud computing solutions in free software, a comparative status is established where those with the best capabilities and feasibility of use are evident

Personalization platform for multimodal ubiquitous computing applications

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia InformáticaWe currently live surrounded by a myriad of computing devices running multiple applications. In general, the user experience on each of those scenarios is not adapted to each user’s specific needs, without personalization and integration across scenarios. Moreover, developers usually do not have the right tools to handle that in a standard and generic way. As such, a personalization platform may provide those tools. This kind of platform should be readily available to be used by any developer. Therefore, it must be developed to be available over the Internet. With the advances in IT infrastructure, it is now possible to develop reliable and scalable services running on abstract and virtualized platforms. Those are some of the advantages of cloud computing, which offers a model of utility computing where customers are able to dynamically allocate the resources they need and are charged accordingly. This work focuses on the creation of a cloud-based personalization platform built on a previously developed generic user modeling framework. It provides user profiling and context-awareness tools to third-party developers. A public display-based application was also developed. It provides useful information to students, teachers and others in a university campus as they are detected by Bluetooth scanning. It uses the personalization platform as the basis to select the most relevant information in each situation, while a mobile application was developed to be used as an input mechanism. A user study was conducted to assess the usefulness of the application and to validate some design choices. The results were mostly positive

Web-Based GPS Data Management System in a Cloud Environment

Tato práce se zabývá vývojem webového systému pro správu GPS dat v cloudovém prostředí. Práce seznamuje čtenáře s nejpoužívanějšími aplikačními rozhraními pro tvorbu vlastní mapové aplikace. Nabízí také porovnaní cloudových platforem Google App Engine a OpenShift Online. Dále se zabývá návrhem a implementací systému pro platformu OpenShift Online. Systém se zaměřuje na import tras z formátu GPX, správu tras, zobrazení tras na mapových podkladech Mapy.cz, vyhledávaní v trasách, tvorbu výškového profilu a různých statistik.This thesis focuses on development of web-based GPS data management system in a cloud environment. The thesis introduces the most used application interfaces for building custom mapping applications. It offers a comparison of cloud platforms such as Google App Engine and OpenShift Online. It also deals with the design and the implementation of system for OpenShift Online platform. The system focuses on importing tracks from GPX format, managing tracks, viewing tracks on map tiles from Mapy.cz, searching for tracks, creating an elevation profile and various statistics.

Issues on distributed caching of spatial data

Die Menge an digitalen Informationen über Orte hat bis heute rapide zugenommen. Mit der Verbreitung mobiler, internetfähiger Geräte kann nun jederzeit und von überall auf diese Informationen zugegriffen werden. Im Zuge dieser Entwicklung wurden zahlreiche ortsbasierte Anwendungen und Dienste populär. So reihen sich digitale Einkaufsassistenten und Touristeninformationsdienste sowie geosoziale Anwendungen in der Liste der beliebtesten Vertreter. Steigende Benutzerzahlen sowie die rapide wachsenden Datenmengen, stellen ernstzunehmende Herausforderungen für die Anbieter ortsbezogener Informationen dar. So muss der Datenbereitstellungsprozess effizient gestaltet sein, um einen kosteneffizienten Betrieb zu ermöglichen. Darüber hinaus sollten Ressourcen flexibel genug zugeordnet werden können, um Lastungleichgewichte zwischen Systemkomponenten ausgleichen zu können. Außerdem müssen Datenanbieter in der Lage sein, die Verarbeitungskapazitäten mit steigender und fallender Anfragelast zu skalieren. Mit dieser Arbeit stellen wir einen verteilten Zwischenspeicher für ortsbasierte Daten vor. In dem verteilten Zwischenspeicher werden Replika der am häufigsten verwendeten Daten von mehreren unabhängigen Servern im flüchtigen Speicher vorgehalten. Mit unserem Ansatz können die Herausforderungen für Anbieter ortsbezogener Informationen wie folgt addressiert werden: Zunächst sorgt eine speziell für die Zugriffsmuster ortsbezogener Anwendungen konzipierte Zwischenspreicherungsstragie für eine Erhöhung der Gesamteffizienz, da eine erhebliche Menge der zwischengespeicherten Ergebnisse vorheriger Anfragen wiederverwendet werden kann. Darüber hinaus bewirken unsere speziell für den Geo-Kontext entwickelten Lastbalancierungsverfahren den Ausgleich dynamischer Lastungleichgewichte. Letztlich befähigen unsere verteilten Protokolle zur Hinzu- und Wegnahme von Servern die Anbieter ortsbezogener Informationen, die Verarbeitungskapazität steigender oder fallender Anfragelast anzupassen. In diesem Dokument untersuchen wir zunächst die Anforderungen der Datenbereitstellung im Kontext von ortsbasierten Anwendungen. Anschließend diskutieren wir mögliche Entwurfsmuster und leiten eine Architektur für einen verteilten Zwischenspeicher ab. Im Verlauf dieser Arbeit, entstanden mehrere konkrete Implementierungsvarianten, die wir in diesem Dokument vorstellen und miteinander vergleichen. Unsere Evaluation zeigt nicht nur die prinzipielle Machbarkeit, sondern auch die Effektivität von unserem Caching-Ansatz für die Erreichung von Skalierbarkeit und Verfügbarkeit im Kontext der Bereitstellung von ortsbasierten Daten