1. Redes Troncales y POPs

1.1 Red Troncal (Network Backbone)

Definición: Parte de la infraestructura de red que interconecta diferentes redes, como LANs y WANs.

1.2 POP (Point Of Presence)

Definición: Infraestructura que permite a los usuarios remotos conectarse a Internet.

1.3 Objetivo de una Red Troncal

El objetivo principal de una red troncal es conectar redes LAN y WAN, maximizando la confiabilidad y el rendimiento.

1.4 Control de Tráfico en una Red Troncal

En una red troncal, la entidad responsable de controlar qué tráfico transita por ella es la tabla de routing.

1.5 Tipos de Redes Troncales

El tipo de red troncal que utiliza un diseño jerárquico, donde la cantidad de dispositivos intermedios están conectados a dispositivos de conectividad único o múltiples es distribuida.

2. Sistemas de Alta Disponibilidad (HA)

2.1 Características de un Sistema HA

Una característica esencial de un sistema de alta disponibilidad (HA: High Availability) es que el sistema o componente puede funcionar a alto nivel, de forma continua, sin intervención, durante un período determinado.

2.2 Elementos de un Sistema HA

Entre los elementos de un sistema de alta disponibilidad tenemos: Redundancia + Failover.

2.3 IT Disaster Recovery

El «IT Disaster Recovery» se refiere al proceso para superar eventos importantes que puedan sacar de servicio infraestructura de IT completas.

2.4 Redundancia en Sistemas HA

El elemento de un sistema HA donde los componentes de TI están en un clúster (que incluye servidores, bases de datos, etc.), que puede realizar las mismas tareas en caso de falla de un componente principal es la redundancia.

3. Tolerancia a Fallas y Métricas de Disponibilidad

3.1 Sistemas con Tolerancia a Fallas

Un sistema con tolerancia a fallas es aquel que no se enfoca en un rendimiento de alta calidad, sino en la continuidad del servicio.

3.2 Método Porcentual

La métrica del método porcentual calcula el tiempo de inactividad durante 1 año.

3.3 Confiabilidad Anual

La «confiabilidad anual» mide el número de fallas ocurridas en 1 año.

3.4 Método DPM

El método DPM mide el número de fallas ocurridas durante un millón de horas de funcionamiento de un dispositivo o una red.

3.5 MTTR (Mean Time To Repair)

La métrica que corresponde al tiempo promedio que transcurre entre la falla de una red y la restauración de la red para que funcione correctamente es MTTR.

3.6 Number of Nines y Downtime

Un sistema con «number of nines» igual a 4, tiene un Downtime (tiempo caído) al año de 52.6 minutos (no 1 hora).

4. Arquitecturas IoT

4.1 Desafíos de la Arquitectura IoT

Los desafíos de la arquitectura IoT incluyen:

• Manejar la interconectividad y la interoperabilidad entre una vasta cantidad de dispositivos dispares.
• Asegurar la privacidad y la seguridad de los datos recopilados.
• Proporcionar soporte para análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
• Garantizar la escalabilidad para millones de dispositivos.

4.2 Tareas en la Entidad de Aplicaciones de oneM2M

En la Entidad de Aplicación de la arquitectura oneM2M se llevan a cabo tareas de lógica de servicio de aplicación. Estas pueden incluir:

• La interacción con el usuario final.
• Procesamiento de datos.
• Ejecución de funciones específicas basadas en los datos recibidos de los dispositivos IoT.

4.3 Capas de la Arquitectura IoT World Forum

Las capas de la Arquitectura IoT World Forum son:

1. Capa de Dispositivos Físicos y Controladores
2. Capa de Conectividad
3. Capa de Procesamiento de Datos y Plataforma de Aplicación
4. Capa de Aplicación Empresarial y Colaboración
5. Capa de Colaboración de Negocios y Procesos

4.4 Arquitectura Core IoT Functional Stack

La arquitectura «Core IoT Functional Stack» consta de capas que incluyen:

1. Dispositivos: Sensorización y actuación.
2. Conectividad: Comunicación de datos.
3. Procesamiento de datos: Análisis y procesamiento de la información.
4. Servicios de plataforma: Funcionalidades de gestión y soporte.
5. Aplicaciones: Interfaz de usuario final.

Cada capa tiene responsabilidades definidas desde la gestión física de dispositivos hasta la presentación de datos y la interacción con el usuario.

4.5 Fog Computing

El modelo Fog Computing consiste en una red descentralizada que coloca recursos de computación y almacenamiento más cerca del usuario o fuente de datos. Los beneficios de Fog Computing incluyen:

• Una menor latencia.
• Manejo más eficiente del ancho de banda.
• Mejor privacidad y seguridad.
• Una mayor confiabilidad y resiliencia de la red.

5. Cálculo de DPM

Ejemplo:

Una red consta de 1500 concentradores (hubs), switches y routers. Se sabe que el informe de errores se realiza mensualmente y para un mes específico se reportaron 6 fallas.

a) Calcule el DPM de esta situación.

b) Comente las suposiciones adecuadas para dicho cálculo.

Respuesta:

Ha = 8766 horas (horas en un año)
N = 1500 (número de dispositivos)
Nfallas = 6 (número de fallas en un mes)
DPM = ?

Luego Ha_totales = Ha * N = 8766 * 1500 = 13,149,000 horas (para todos los dispositivos)
Horas_acum_mes = Ha_totales / 12 = 13,149,000 / 12 = 1,095,750 horas.

Cálculo del DPM = (1,000,000 / Horas_acum_mes) * Nfallas = (1,000,000 / 1,095,750) * 6 = 5.47 DPM

Suposiciones:

• Se asume que todos los dispositivos funcionan las 24 horas del día durante todo el mes.
• Se asume que la tasa de fallas es constante durante todo el mes.

6. Cálculo de MTBF

Ejemplo:

Se sabe que la disponibilidad de un dispositivo es de 99.993% y su MTTR es de 9 horas. Calcule el MTBF de dicho dispositivo.

Respuesta:

Disponibilidad = 0.99993
MTTR = 9 horas
MTBF = ?

Disponibilidad = MTBF / (MTBF + MTTR)
MTBF = (Disponibilidad * MTTR) / (1 – Disponibilidad)
MTBF = (0.99993 * 9) / (1 – 0.99993) = MTBF = 8.99937 / 0.00007 = 128,562.4 horas

7. Cálculo de Disponibilidad en un Sistema Redundante

Ejemplo:

Considere un sistema que tiene una tarjeta madre y dos fuentes de alimentación redundantes. La tarjeta madre está disponible en un 99.995%, cada una de las fuentes de alimentación está disponible en un 99.97% y las interfaces de red un 99.91%. Calcule la disponibilidad de la red 1 a la red 3.

Respuesta:

Disp_fuentes = 99.97%
Disp_MainBoard = 99.995%
Disp_Interface_card = 99.91%

PASO 1: Disp_power = 1 – [(1 – 0.9997) * (1 – 0.9997)] = 0.99999991
PASO 2: Disp_sistema = 0.99999991 * 0.99995 * 0.9991 * 0.9991 = 0.99815 = 99.815%

8. Arquitecturas IoT: Resumen

8.1 Arquitectura OneM2M

Objetivo: Crear un marco de referencia global para estándares de IoT que asegure la interoperabilidad entre diferentes dispositivos y servicios.

Capas:

1. Capa de Aplicación: Gestiona aplicaciones que usan datos de IoT.
2. Capa de Servicios Comunes: Ofrece servicios como autenticación y autorización.
3. Capa de Servicios de Red: Maneja la transmisión de datos entre dispositivos.

Características: Interoperabilidad, escalabilidad, seguridad robusta y eficiente gestión de recursos.

8.2 Arquitectura IoT World Forum

Objetivo: Establecer un enfoque estandarizado para desarrollar soluciones IoT.

Capas:

1. Dispositivos Físicos y Controladores: Incluye dispositivos y sensores.
2. Conectividad: Asegura la comunicación entre dispositivos.
3. Procesamiento de Datos y Plataforma: Procesa y analiza los datos recogidos.
4. Aplicación Empresarial: Aplicaciones que utilizan datos para toma de decisiones.
5. Colaboración y Procesos de Negocios: Integra IoT con procesos empresariales.

Características: Fomenta la interoperabilidad y escalabilidad, con un fuerte enfoque en la seguridad.

8.3 IoT Functional Stack

Descripción: Modelo que descompone las funciones en varias capas desde dispositivos hasta la integración de procesos de negocio.

Capas:

1. Dispositivos: Sensorización y actuación.
2. Conectividad: Comunicación de datos.
3. Edge/Fog Computing: Procesamiento cercano a la fuente de datos.
4. Acumulación y Abstracción de Datos: Gestión y almacenamiento de datos.
5. Plataformas y Procesamiento de Datos: Plataformas de servicio y análisis de datos.
6. Aplicaciones: Interfaz usuario-final.
7. Colaboración, Análisis y Visualización: Análisis avanzados y herramientas colaborativas.
8. Seguridad: Protección integral de datos.
9. Integración de Negocios y Procesos: Conexión con procesos empresariales.

8.4 Edge Computing

Definición: Procesamiento de datos realizado al «borde» de la red, cerca o dentro de los dispositivos IoT mismos.

Beneficios:

• Reduce la latencia.
• Disminuye la demanda de ancho de banda.
• Mejora la privacidad y seguridad.
• Garantiza funcionalidad durante interrupciones de la conectividad.

Aplicaciones: Ideal para decisiones en tiempo real y procesamiento local sin depender de la conectividad centralizada.

8.5 Fog Computing

Definición: Extiende la nube hacia el borde de la red, ubicando recursos de computación, almacenamiento y aplicaciones entre dispositivos de origen de datos y la nube.

Beneficios:

• Proporciona procesamiento localizado para tareas complejas.
• Reduce la latencia.
• Mejora la gestión de datos.
• Soporta operaciones en tiempo real.

Aplicaciones: Utilizado para gestionar grandes volúmenes de datos de múltiples dispositivos, facilitando respuestas rápidas y minimizando la transferencia de datos innecesarios a la nube.

9. Webhooks

Definición: Mecanismos que permiten a las aplicaciones enviar datos automáticos a otras aplicaciones en respuesta a eventos mediante solicitudes HTTP POST.

Funcionamiento: Configurados para activarse por eventos específicos, los webhooks envían información a URLs predefinidas tan pronto como ocurre el evento, lo que permite acciones casi instantáneas.

Ventajas:

1. Eficiencia: Eliminan la necesidad de encuestas periódicas a servidores, enviando datos sólo cuando es necesario.
2. Tiempo Real: Permiten una reacción inmediata a eventos significativos, crucial para aplicaciones que dependen de actualizaciones rápidas.
3. Escalabilidad: Simplifican la integración y automatización entre diversas aplicaciones y servicios en línea.

Casos de Uso Comunes:

1. Notificaciones Automáticas: Envío de alertas o emails automáticamente cuando ocurren ciertos eventos.
2. Sincronización de Datos: Actualizar bases de datos o sistemas de gestión automáticamente cuando se modifican datos en una plataforma.
3. Automatización de Flujos de Trabajo: Desencadenar procesos o tareas específicas automáticamente sin intervención manual.

10. Protocolos de Comunicación

1. API: Interfaz para interacción entre aplicaciones, no es un protocolo por sí mismo.
2. SOAP: Protocolo basado en XML para intercambio de información estructurada en la implementación de servicios web.
3. REST: Estilo arquitectónico para sistemas hipermedia que usa métodos HTTP para operaciones CRUD.
4. RPC: Permite a un programa realizar procedimientos en otro espacio de direcciones.
5. WebSocket: Protocolo de comunicación bidireccional y full-duplex sobre una única conexión persistente.

11. Seguridad en IoT

Desafíos:

• Amplia superficie de ataque.
• Actualización y manejo de dispositivos.
• Protección de la privacidad de datos.

Estrategias:

• Cifrado.
• Autenticación robusta.
• Seguridad física.
• Análisis continuo de seguridad.
• Separación de red.

Normativas y Protocolos: Desarrollo de estándares y guías para proteger adecuadamente los dispositivos y las redes IoT.

12. Distribución de Video IP

Propósito: Replicar, almacenar y distribuir señales de video a través de streaming unicast y VOD a clientes finales.

Procesos Clave:

1. Replicación de Video: Crear copias exactas para distribución a diversas ubicaciones geográficas.
2. Almacenamiento de Video: Almacenar videos en servidores distribuidos para acceso bajo demanda.
3. Distribución de Video: Transmitir videos mediante unicast para contenido en vivo y multicasts para múltiples usuarios simultáneamente.

Componentes Críticos:

1. VxOA: Gestiona empaquetamiento, almacenamiento y distribución.
2. VRM: Controla las grabaciones de contenido lineal.
3. CEPH ‘SC’: Almacena contenido VOD y lineal.
4. UMS: Administra la solución completa incluyendo el CDN.
5. iDA y eDA: Facilitan la distribución y entrega de contenido.

13. Cálculo de la Disponibilidad en Arquitecturas de Red

13.1 Disponibilidad Serial

Fórmula: Disponibilidad_Sistema = Disponibilidad_Componente1 * Disponibilidad_Componente2 * … * Disponibilidad_ComponenteN

Ejemplo: Con una tarjeta madre al 99.994% y una fuente de poder al 99.999%, la disponibilidad del sistema sería 0.99993 o 99.993%.

13.2 Disponibilidad Paralela

Fórmula: Disponibilidad_Sistema = 1 – ((1 – DisponibilidadComponente1) * (1 – DisponibilidadComponente2) …)

Ejemplo: Para dos componentes cada uno al 99.9%, la disponibilidad sería 0.999999 o 99.9999%.

13.3 Consideraciones Adicionales

Jugando con Configuraciones: Experimentar con más fuentes de poder o NICs para entender cómo la redundancia afecta la disponibilidad.

Más Fuentes de Poder: Incrementa la disponibilidad general al reducir la probabilidad de fallo total.

NICs Redundantes: Aporta seguridad contra fallos, pero limita la disponibilidad si la configuración no es totalmente paralela.