Tecnologías para la Gestión de Datos y Redes. Ponente: Dr. Iván López Arévalo

Transcripción

1 Tecnologías para la Gestión de Datos y Redes Ponente: Dr. Iván López Arévalo Ciudad Victoria, Tamaulipas 8 de junio, 2017

2 Introducción: tendencias tecnológicas Tecnologías disruptivas y avances tecnológicos Cómputo en la Nube, Web Semántica, Minería de Datos, Virtualización de Redes y Servicios, Internet móvil de banda ancha, Internet de las Cosas Tipos de dispositivos (fuentes de información) Acceso ubicuo a Internet Servicios y aplicaciones de alta velocidad Sistemas distribuidos de almacenamiento de datos 2

3 Introducción: tendencias tecnológicas Dispositivo (fuente de información) Sistema de comunicación Almacenamiento y análisis de información Características de fuente de información Computadora personal Teléfono inteligente Sensor Telefonía fija Datos, voz, multimedia en tiempo real Voz, datos, multimedia en tiempo real, datos de sensores Ráfagas de datos a baja velocidad Servicio de voz Infraestructura de comunicación Redes de área local alámbrica e inalámbrica Redes celulares, receptor satelital, redes de corto alcance (Bluetooth), etc. Redes de sensores inalámbricos (WSNs), redes de área personal (PAN), redes vehiculares ad-hoc (VANET), etc. Red pública de telefonía conmutada Almacenamiento y análisis de información Almacenamiento eficiente en sistemas distribuidos, análisis de temas o tendencias en redes sociales, etc. Identificación de patrones de movilidad de usuarios móviles, etc. Análisis de información recolectada por sensores para identificar patrones, etc. Análisis de registros de llamadas, etc. 3

4 Retos de almacenamiento y análisis de información Aumento de información (personas y organizaciones) Redes sociales Búsquedas en línea Comercio electrónico Págs. Web, blogs Volumen de datos: Google: > 100 PB/día Facebook: > 500 PB/día Youtube: > 1000 PB de almacenamiento; más de 4 billones de consultas/día 1 PB = 1000 TB No estructurada (HTML, PDFs, DOCs, etc.) Semi-estructurada (XML) Estructurada (bases de datos relacionales) VOLUMEN Y VARIEDAD DE DATOS HACE DIFICIL LA GESTIÓN 4

5 Reto de la gestión de recursos en redes de comunicación TECNOLOGÍAS DE REDES CARACTERÍSTICAS RETO Redes de sensores inalámbricos Redes celulares Redes de acceso fijo (ADSL) Redes LAN, WLAN, MAN, WAN, PAN Fuentes de datos heterogeneos: dispositivos, servicios y aplicaciones con diferentes capacidades, restricciones y requerimientos Redes heterogéneas: redes con restricción de cobertura, ancho de banda disponible, tasas de transmisión alcanzables, soporte de movilidad, etc. Reparto eficiente de recursos de red para satisfacer la demanda de los usuarios 5

6 Objetivos de la LGAC 1. Realizar investigación básica y aplicada mediante el diseño y desarrollo de algoritmos de gestión de redes y servicios aplicables a sistemas distribuidos alámbricos e inalámbricos. 2. Integrar técnicas apropiadas del estado del arte de sistemas inteligentes y distribuidos para la gestión eficiente de la información (activo útil). 6

7 Descripción de la LGAC Nuevos servicios y aplicaciones Características y requerimientos de información Ámbito de cobertura y prestaciones de redes Internet de las cosas Cloud Información estructurada Información no estructurada Información semiestructurada LTE, GSM/GPRS Redes LAN/WAN Integración de aspectos teóricos y prácticos para el diseño de técnicas y estrategias para recolectar, analizar, manipular, controlar, acceder, transmitir y almacenar información de forma eficiente. 7

8 Descripción de la LGAC Gestión de información independiente del origen, naturaleza y ubicación: Bases de Datos Minería de Datos Sistemas Distribuidos Cómputo en la Nube Tecnologías y Sistemas Web Arquitecturas Orientadas a Servicios Tecnologías Cliente/Servidor Redes de Comunicaciones Tecnologías de Internet Ingeniería de Software Cómputo Móvil Comercio electrónico 8

9 Áreas de Investigación Bases de Datos Bases de datos distribuidas y a gran escala Replicación de datos Sistemas Distribuidos Sistemas de información distribuida Cómputo en la nube Almacenamiento distribuido en sistemas a gran escala Minería de Datos/Texto/Web Análisis de cualquier tipo de dato para descubrimiento de conocimiento oculto Detección de tendencias, patrones, grupos, etc. 9

10 Áreas de Investigación Web Semántica Organización de información Análisis de contenidos de la Web Generación de bases de conocimiento Gestión de recursos en redes Diseño de algoritmos auto-adaptables para el reparto de recursos en redes celulares de banda ancha. Virtualización de redes y servicios de próxima generación. 10

11 Cursos de la LGAC Cuatrimestre 1 (TC: 3, BE: 1) Introducción a la Ingeniería y Tecnologías Computacionales Matemáticas Computacionales Tecnologías de Programación Tecnologías de Información y Comunicaciones Cuatrimestre 2 (E: 4) Análisis de Datos Cómputo Móvil Sistemas Distribuidos Ciencia de los Datos Redes de Computadoras Cuatrimestre 3 (E: 2, SI: 1, TT: 1) Seguridad Informática Top. Sel. en Redes de Computadoras Top. Sel. en Sistemas Distribuidos Top. Sel. en Minería de Datos Seminario Investigación Trabajo de Tesis Cuatrimestres 4-6 (SI: 1, TT: 1) Seminario Investigación Trabajo de Tesis Tronco común Curso básico especialidad Especialidad 11

12 Integrantes de la LGAC Dr. Víctor Jesús Sosa-Sosa Tecnologías para la gestión de datos Extracción, almacenamiento, procesamiento, búsqueda y análisis Sistemas distribuidos Cómputo en la Nube Dr. Javier Rubio-Loyola Gestión de redes y servicios Ingeniería de servicios para redes: Gestión basada en políticas Comunicaciones y computación autonómica Gestión de calidad de servicio Virtualización de redes 12

13 Integrantes de la LGAC Dr. Iván López-Arévalo Minería de datos (texto y Web) Representación y manejo de conocimiento Web Semántica Aprendizaje automático Dr. Hiram Galeana-Zapién Gestión de recursos para redes celulares Aplicaciones de sensado con smartphones Servicios basados en localización Salud móvil (e-health) 13

14 Integrantes de la LGAC Dr. José Luís González-Compeán Almacenamiento homogéneo y heterogéneo Tolerancia a fallas y balanceadores de carga para aplicaciones en la nube. Manejo de recursos de lenguaje y construcción de corpus lingüístico. Dr. Edwin Javier Aldaba-Bobadilla Aprendizaje automático Minería de datos Técnicas de optimización, investigación de operaciones. Ingeniería de software 14

15 Ejemplos de Proyectos de Investigación Nombre del proyecto Sistema integral de gestión de expedientes digitalizados Investigador Responsable Dr. Iván López-Arévalo Servicio Federado de Cómputo en la Nube para el Almacenamiento, Procesamiento y Distribución de Imágenes Satelitales. Dr. Víctor Jesús Sosa-Sosa Plataforma tecnológica para servicios basados en localización para el estado de Tamaulipas Una propuesta de gestión de la seguridad de la salud móvil y las imágenes médicas Desarrollo de una infraestructura piloto de red de transporte óptica para soporte de servicios móviles de cuarta generación LTE Detección temprana del deterioro del paciente subcrítico mediante un sistema de monitoreo inteligente de signos vitales y parámetros bioquímicos empleando alertas en dispositivos móviles. Dr. Javier Rubio-Loyola Dr. Javier Rubio-Loyola Dr. Javier Rubio-Loyola Dr. Hiram Galeana-Zapién 15

16 Ejemplos Proyectos de Vinculación Nombre del Proyecto Desarrollo de infraestructura de software para proporcionar soporte de transferencia de datos a aplicaciones que corren sobre teléfonos celulares Investigación, análisis y desarrollo de un piloto para una plataforma tecnológica bancaria competitiva para tesorerías de empresas, incluyendo un servicio interactivo e innovador y servicios de telefonía voz y datos de la empresa Capacitación y asesoría técnica-científica en temas relacionados con el desarrollo de aplicaciones en un entorno de cómputo en la nube Investigación, análisis y desarrollo de una plataforma web para simulación de fabricación y seguimiento del comportamiento termodinámico de hornos de alta temperatura Investigación y desarrollo para diseñar e implementar una solución que permita gestionar parámetros sensibles al monitoreo y control de PLCs para el control de 3 plantas representativas Investigación, capacitación y soporte para el desarrollo de un middleware para aplicaciones móviles sensibles a la ubicación Caracterización y análisis de eficiencia y confiabilidad de la plataforma RAC- ASM de Oracle Responsable: Dr. Víctor Jesús-Sosa Sosa Dr. Javier Rubio-Loyola Dr. Víctor Jesús Sosa- Sosa Dr. Javier Rubio-Loyola Dr. Javier Rubio-Loyola Dr. Víctor Jesús Sosa- Sosa Dr. Víctor Jesús Sosa- Sosa 16

17 Tecnologías para la Gestión de Datos y Redes Dr. Iván López Arevalo. ilopez@tamps.cinvestav.mx) Dr. Víctor Jesús Sosa Sosa. vjsosa@tamps.cinvestav.mx Dr. Javier Rubio Loyola. jrubio@tamps.cinvestav.mx Dr. Hiram Galeana Zapién. hgaleana@tamps.cinvestav.mx Dr. José L. González Compeán. jgonzalez@tamps.cinvestav.mx Dr. Edwin Javier A. Bobadilla. ealdana@tamps.cinvestav.mx Ciudad Victoria, Tamaulipas 8 de junio, 2017