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Future Internet: Internet of Things, Cloud Computing & Linked Data --> Big Data

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¿Qué es la Internet del Futuro?

Big Data = IoT + Cloud Computing + Linked Data

El progreso en campos clave de Future Internet como IoT + Cloud Computing + Linked Data nos está llevando hacia el siguiente gran palabro: Big Data

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Future Internet: Internet of Things, Cloud Computing & Linked Data --> Big Data

  1. 1. Future Internet: Internet of Things, Cloud Computing & Linked Data“Marketing, empleo y futuro de Internet en la Universidad de Deusto” – Internet Eguna, 17 de Mayo de 2012, Universidad de Deusto Dr. Diego López-de-Ipiña González-de-Artaza DeustoTech-INTERNET, DeustoTech – Deusto Institute of Technology http://paginaspersonales.deusto.es/dipina dipina@deusto.es 1
  2. 2. Agenda• Future Internet – Concepto – Pilares• Cloud Computing• Linked Data• Big Data 2
  3. 3. Limitaciones de la Internet Actual (1)• Internet tiene más de 1500 millones de usuarios – Es un éxito comunicando personas y sistemas de información• PERO … – ha crecido mucho más allá de sus expectativas y objetivos de diseño en los 70s: • Varios parches han permitido aplicaciones novedosas sin cambiarse su arquitectura subyacente – debe superar sus limitaciones tecnológicas para usarse como una infraestructura global crítica • Las aplicaciones web del futuro requerirán más movilidad, seguridad, ancho de banda, robustez e interactividad 3
  4. 4. Limitaciones de la Internet Actual (2)• Varios “parches” han sido desarrollados y desplegados para permitir a Internet hacer frente a las demandas incrementales de conectividad y capacidad• La Internet actual ha alcanzado un punto de saturación para alcanzar las expectativas funcionales del usuario y los desafíos tecnológicos en tiempo y precio – En términos de seguridad, escalabilidad, movilidad, disponibilidad o aspectos socioeconómicos 4
  5. 5. Misión de la Future Internet (FI)• Ofrecer a todos los usuarios un entorno seguro, eficiente, confiable y robusto, que: – Permita un acceso abierto, dinámico y descentralizado a la red y a su información y – Sea escalable, flexible y adapte su rendimiento a las necesidades de los usuarios y su contexto 5
  6. 6. Visión de laInternet del Futuro 6
  7. 7. Arquitectura de laInternet del Futuro 7
  8. 8. Los Pilares de la Internet del Futuro• La Internet del Futuro consta de 4 pilares apoyados en una nueva infraestructura de red como base: – Internet Por y Para la Gente – Internet de los Contenidos y del Conocimiento – Internet de los Servicios – Internet de las Cosas 8
  9. 9. Internet Por y Para la Gente• Nueva visión del usuario en Internet que implica: – Mejor experiencia de usuario: desarrollo de nuevos interfaces ergonómicos y modelos de interacción multi-modal – Usuarios activos (prosumers): nuevas herramientas que permitan a los usuarios finales crear y compartir servicios personalizados – Sensible al Usuario y Contenido: personalización de contenido y servicios de acuerdo al contexto y preferencias personales – Conocimiento de usuarios: extraer información de los usuarios, monitorizar su comportamiento sin comprometer su privacidad 9
  10. 10. Internet de los Contenidos y del Conocimiento• Nueva visión del contenido en Internet que implica: – Nuevos dispositivos/players: dispositivos multimedia con más funcionalidad integrada, escalables, auto-configurables, programables – Aplicaciones multimedia sociales: software y herramientas para integrar contenidos multimedia orientados a relaciones sociales. – Contenido digital: herramientas para crear contenidos por el propio usuario y su distribución a través de diferentes localizaciones. – Contenido etiquetado semánticamente: para permitir que las aplicaciones puedan procesar información de modo inteligente – Inteligencia cognitiva: la evolución de la web a Web 3.0 permitirá motores de búsqueda multimedia avanzados. 10
  11. 11. Ejemplo Internet de la Gente y Contenidos 11
  12. 12. Internet de las Cosas• Red universal de objetos interconectados y direccionables basada en protocolos de comunicación estándar. – IoT exhibirá un alto nivel de heterogeneidad, combinando objetos de distinta funcionalidad, tecnología o campos de aplicación. – Protocolos semánticos noveles serán desarrollados para permitir a IoT escalar y coordinar a los millones de objetos que nos rodean – RFID y redes de sensores proporcionan un mecanismo de bajo coste y robusto de identificación y sensibilidad al contexto • El uso de Internet pasará de modelo request/reply a push-and-process 12
  13. 13. Desafíos de Internet de las Cosas1. Procesar grandes cantidades de información de “cosas conectadas” y ofrecer servicios en respuesta2. Investigar en nuevos modos y mecanismos de encontrar, recuperar y transmitir datos dinámicamente – Descubrimiento de datos sensoriales — en tiempo y espacio – Comunicación de datos sensoriales: consultas complejas (síncronas), publish/subscribe (asíncronas) – Procesamiento de gran variedad de streams de datos sensoriales: correlación, agregación y filtrado  BIG DATA3. Dimensión ética y social: mantener el equilibrio entre personalización, privacidad y seguridad 13
  14. 14. Internet de las Cosas 14
  15. 15. A Green and Social Coffee Maker• @SocialCoffee (https://twitter.com/#!/Social_Coffee) es una cafetera conectada a Internet con identidad social y alma sostenible – Twitea cuando no tiene agua o alguien hace un café – Contabiliza la energía consumida – Alerta cuando la cafetera sigue enchufada innecesariamente y se apaga si no hay reacción – Corresponde a una nueva generación de electrodomésticos que pueden potenciar buenas prácticas 15
  16. 16. Internet de los Servicios Una multitud de servicios IT conectados, que son ofrecidos, comprados, vendidos, utilizados, adaptados y compuestos por una red universal de proveedores, consumidores y agregadores de servicios o brokers - resultando en - una nueva manera de ofrecer, utilizar, y organizar funcionalidad soportada por ITAdapted from SAP Research, 2008, and SEEKDA, 2008 16
  17. 17. Internet de los Servicios• Define cómo los servicios serán provistos y operados en la Internet del Futuro – http://services.future-internet.eu/index.php/Main_Page• Tres principales áreas de investigación: 1. Internet-scale service oriented computing –permite el acceso a recursos computacionales, datos o software, como servicios 2. Acceso a servicios contextualizado, proactivo y personalizado – context-awareness, interacción multi-modal, end-user empowerment, colaborativo 3. Orquestación de servicios y servicios base – diferentes capas de servicios, desde servicios de infraestructura a servicios específicos con interfaz de usuario. 17
  18. 18. Infraestructura Virtualizada: Cloud ComputingUn paradigma de computación emergente donde los datos y serviciosresiden en centros de datos muy escalables que pueden ser accedidosubicuamente desde cualquier dispositivo conectado a Internet1 Merrill Lynch: Cloud computing market opportunity by 2011 = $95bn in business and productivity apps + $65bn in online advertising = $160bn (1) Source: IBM 18
  19. 19. Arquitectura Cloud Computing 19
  20. 20. Aplicaciones Cloud• Corresponden con lo que se denomina como SaaS• Manifestación de cloud más popular• Ejemplos: SalesForce, Gmail, Yahoo! Mail, rememberthemilk, doodle, Google Docs, DropBox, picnik, Panda Cloud Antivirus, scribd, slideshare• Ventajas: Libre, Fácil, Adopción de consumo• Desventajas: funcionalidad limitada, no hay control de acceso a la tecnología subyacente 20
  21. 21. Plataformas Cloud• Contenedores de aplicaciones• Entornos cerrados• Ejemplos: Google App Engine, Microsoft Azure, Heroku, Mosso, Engine Yard, Joyent o Force.com• Ventajas: buenas para desarrolladores, más control que en las aplicaciones cloud, configuradas estrechamente• Desventajas: restringidas a lo que está disponible, otras dependencias, dependencia tecnológica 21
  22. 22. Infraestructura Cloud• Proveen nubes de computación y almacenamiento• Ofrecen capas de virtualización (hardware/software)• Ejemplos: Amazon EC2, GoGrid, Amazon S3, Nirvanix, Linode, Arsys Cloud Flexible, EyeOS• Ventajas: control completo del entorno y la infraestructura• Desventajas: precio premium, competencia limitada 22
  23. 23. Amazon Web Services (AWS) 23
  24. 24. Web Semántica• Propone una extensión de la web actual en la que la información tiene un significado bien definido – Entendible por los ordenadores y agentes software• Consiste en dos cosas: – Mapear documentos a formatos entendibles por máquinas – Crear enlaces con relaciones entre los conceptos descritos• Así la web se transformará en una base de datos gigante global y descentralizada – Mediante la inclusión de contenidos semánticos en las páginas web pasaremos de la web de documentos no estructurados a la Web de Datos 24
  25. 25. Semantic Web Technology Stack • El significado de las relaciones lo aportan RDFS y OWL – RDFS define relaciones jerárquicas – OWL permite mayor expresividad: cardinalidad, transitividad, etc. • SPARQL: lenguaje de consultas• Resource Description Framework (RDF) – Define un modelo de conocimiento basado en grafos • Conformado por tripletas que relacionan recursos – (sujeto, relación, objeto) 25
  26. 26. Linked (Open) Data“A term used to describe a recommended bestpractices for exposing, sharing, andconnecting pieces of data, information, andknowledge on the Semantic Web using URIsand RDF.“ (Wikipedia) 26
  27. 27. Linked (Open) Data• 4 reglas y muchas oportunidades!!! 1. Utilizar URIs (Uniform Resource Identifier) como nombres únicos para los recursos. 2. Usar el protocolo HTTP para nombrar y resolver a los datos identificados mediante esas URIs. 3. Al resolver una URI, ofrecer información útil sobre los datos asociados mediante estándares como RDF y de acceso a los propios datos (SPARQL). 4. Incluir enlaces a otras URIs para permitir encontrar más datos relacionados. 27
  28. 28. Publicación de datos enlazados 28
  29. 29. LOD Cloud 29
  30. 30. Fuentes de Open Data Populares 30
  31. 31. Retos en Linked (Open) Data• Nuevos procedimientos de publicación y explotación de datos.• Nuevos vocabularios para describir conjuntos de datos y sus interrelaciones.• Técnicas para gestionar y mantener el ciclo de vida, evolución y multilingüismo de los datos.• Sistemas de recomendación de datos (QoS) y de relaciones entre datos• Confiabilidad de las fuentes de datos• Demostrar que los costes de formatear la información son superados por la aplicabilidad adicional – Necesidad imperante de demostrar casos de éxito• ... 31
  32. 32. Abriendo datos sobre publicaciones 32 32
  33. 33. Vocabularios usados 33 33
  34. 34. Semantic Searcher 34
  35. 35. Big Data• Big Data = tratamiento y análisis de enormes repositorios de datos donde resulta imposible tratarlos con las herramientas de bases de datos y analíticas convencionales – Motivado por la proliferación de páginas web, aplicaciones de imagen y vídeo, redes sociales, dispositivos móviles, apps, sensores, internet de las cosas, etc. capaces de generar quintillones de bytes al día • NoSQL, Hadoop, machine learning, business intelligence ¿te suena?• El uso de Linked Data y Big Data para la toma de decisiones en organizaciones es uno de los grandes desafíos en la evolución de la web – El paradigma de Linked Data facilita Big Data, al potenciar el principio de hipertexto yendo de una web de documentos a una web de datos rica 35
  36. 36. Big Data o “el siguiente gran palabro”• Big Data promete la generación de conocimiento, crear ventajas sostenibles y competitivas para las organizaciones• Se necesita Big Data cuando el análisis de información se ve afectado por el Volumen, la Variedad o la Velocidad en el procesamiento de datos: – Volumen: tus datos son demasiado voluminosos para ser gestionados por tu infraestructura de datos actual – Variedad: hay demasiadas fuentes de datos de las que extraer información y en varios formatos (datos estructurados y no estructurados) – Velocidad: necesitas de manera ágil obtener conclusiones e información que te ayude en tiempo real a tomar decisiones 36
  37. 37. Ejemplos de aplicación de Big Data• Big Data applied to Emergency Management – Monitor social networks to filter, extract and analyse social media by means of machine learning, natural language processing and crowd intelligence 37
  38. 38. Referencias• European Future Internet portal, http://www.future-internet.eu/• The Internet of Things council, http://www.theinternetofthings.eu/• Semantic Web, http://semanticweb.org/wiki/Main_Page• Linked Data – connect distributed data across the Web, http://linkeddata.org/• Bringing Big Data to the Enterprise, http://www- 01.ibm.com/software/data/bigdata/• Creating, deploying and exploiting Linked Data, http://virtuoso.openlinksw.com/presentations/Creating_Deploying_Exploi ting_Linked_Data2/Creating_Deploying_Exploiting_Linked_Data2_TimBL_ v3.html#(1) 38
  39. 39. Future Internet: Internet of Things, Cloud Computing & Linked Data“Marketing, empleo y futuro de Internet en la Universidad de Deusto” – Internet Eguna, 17 de Mayo de 2012, Universidad de Deustohttp://www.interneteuskadi.org/es/menu,eventos/evento,marketing-empleo-y- futuro-de-internet-en-la-universidad-de-deusto Dr. Diego López-de-Ipiña González-de-Artaza DeustoTech-INTERNET, DeustoTech – Deusto Institute of Technology http://paginaspersonales.deusto.es/dipina dipina@deusto.es 39

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