La nube“… quien nos iba a decir en digitalmeteo allá en sus comienzos hace casi 8 años que cuando habláramos de “la nube” no nos íbamos a referir a una masa visible formada de gotas microscópicas o cristalitos de nieve suspendidos en la atmósfera… Y sin embargo, ahora mismo, forma parte de nuestro lenguaje del día a día igual que hablamos de DANAs, cancelladas o cirrostratos.

Cuando ahora hablamos de “la nube” nos referimos a ese ente intangible que nos ayuda a llevaros a cada uno de vosotros la previsión meteo que necesitáis y cuando lo necesitáis. La usamos internamente como sistema de almacenamiento para todas las fotos de radar que usan los meteorólogos en sus previsiones, para nuestros sistemas de cálculo por interpolaciones de previsión automática, basados en diferentes modelos y desde los cuales obtenemos los valores más acertados para cualquier lugar del mundo que precisemos y evidentemente, como cada uno de vosotros, para estar en contacto entre nosotros y contigo como si estuvieras sentado a nuestro lado.

Actualmente en digitalmeteo usamos 2 servicios diferentes de computación en la nube: AWS (Amazon web services) y Google App Engine. Además de por supuesto servidores propios en diferentes alojamientos.

Del primero, el sistema de Amazon Web Services, estamos enamorados de S3, su sistema de almacenamiento que nos permite que desde cualquier parte del mundo cualquier contenido que subamos a este espacio esté disponible para su consulta en menos de 200 mili-segundos y sirviéndolo a tantas personas como sea necesario, sin límite.  Escalabilidad garantizada.  También tenemos instancias EC2 (máquinas virtuales) que se “encienden” solas cuando hace falta para realizar cálculos complejos, enviar notificaciones móviles a miles de dispositivos, o necesitamos hacer algunos cálculos inmensos que llevarían horas (o días) hacerlos en nuestro ordenador de casa.

Google Cloud ComputingGoogle App Engine lo usamos (hoy por hoy), para alojar nuestros CMS, nuestros sistemas donde se ejecutan nuestras APIs (aun en desarrollo algunas de ellas) para que todos nuestros clientes puedan consumir datos meteo en tiempo real (previsiones, tiempo actual, tiempo histórico).  Con Google App Engine podemos reducir los costes de mantenimiento en infraestructura, al usar un sistema elástico de computación.  Esto significa que siempre hay como mínimo una máquina respondiendo a las peticiones, pero si es necesario porque los tiempos de respuesta dejan de ser súper-veloces debido a la cantidad de peticiones recibidas, se crean “clones” de las máquinas que responden hasta llegar a dar los mismos tiempos que nuestro nivel de calidad exige.  Y se apagan a medida que dejan de ser necesarias.

En post posteriores os iremos contando más acerca de cada infraestructura, su arquitectura, cada una de las APIs que vayamos haciendo públicas para consumir por quien las necesite, y algunos trucos que nos hemos visto obligados a usar para que “la nube” no nos impida ver los astros.  Intentaremos hacerlo con el lenguaje más “de calle” posible, como es norma en digitalmeteo, para acercaros la magia de los ceros y unos que hay detrás de digitalmeteo.  No te lo pierdas y suscríbete a este blog para estar al día (por correo desde el menú o por RSS).

 

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SObre el autor Jose Luis Gallego rotate

Ingeniero de Aplicaciones. Loco de las nuevas tecnologías, orientándose a AI, Learning Machines y Deep Learning. CTO de digitalmeteo, CEO de akuamedia y Arquitecto TI en MAPFRE.

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