Ideal para: Computación, almacenamiento y redes rentables, escalables y flexibles.
Características:
- Precios de pago por uso: Paga sólo por los recursos que utilices.
- Escalabilidad: Aumente o reduzca fácilmente sus recursos según sea necesario.
- Flexibilidad: Elija entre varios sistemas operativos, lenguajes de programación y herramientas.
- Fiabilidad: Datos replicados en múltiples regiones para alta disponibilidad.
- Seguridad: Medidas de seguridad de última generación para proteger tus datos.
Ejemplos: Servicios web de Amazon (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Alibaba Cloud.
2. Nube privada:
Ideal para: Organizaciones que requieren recursos dedicados y mayor control y seguridad.
Características:
- Recursos dedicados: Uso exclusivo de hardware, software y recursos de red.
- Controlar: Control total sobre la infraestructura subyacente.
- Seguridad: Medidas de seguridad mejoradas para datos confidenciales.
- Escalabilidad: Escalabilidad dentro de los límites de su entorno de nube privada.
Ejemplos: Centros de datos locales, nubes privadas alojadas (por ejemplo, VMware vCloud Director), nubes privadas basadas en OpenStack.
3. Nube híbrida:
Ideal para: Organizaciones que necesitan una combinación de flexibilidad de nube pública y control y seguridad de nube privada.
Características:
- Escalabilidad combinada: Aproveche la escalabilidad de la nube pública para cargas máximas y el control de la nube privada para datos confidenciales.
- Movilidad de datos: Mueva datos fácilmente entre nubes públicas y privadas.
- Flexibilidad: Elija la mejor solución en la nube para cada carga de trabajo.
- Optimización de costes: Utilice la nube pública para aplicaciones sensibles a los costos y la nube privada para aplicaciones de misión crítica.
Ejemplos: AWS Outposts, Microsoft Azure Stack, Google Anthos, solución Oracle Cloud VMware.
4. Multinube:
Ideal para: Organizaciones que desean evitar la dependencia de proveedores y aprovechar los mejores servicios de múltiples proveedores de nube.
Características:
- Independencia del proveedor: Utilice varios proveedores de nube simultáneamente para diferentes cargas de trabajo.
- Mayor fiabilidad: La redundancia entre múltiples proveedores de nube reduce el riesgo de tiempo de inactividad.
- Optimización de costes: Seleccione el proveedor de nube más rentable para cada carga de trabajo.
- Flexibilidad: Acceda a una gama más amplia de servicios y funciones de diferentes proveedores de nube.
Ejemplos: Uso de AWS para computación, Azure para almacenamiento y GCP para aprendizaje automático.
5. Computación sin servidor:
Ideal para: Desarrollo rápido de aplicaciones, cargas de trabajo basadas en eventos y optimización de costos.
Características:
- Sin gestión de servidor: El proveedor de la nube administra los servidores subyacentes, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la creación de aplicaciones.
- Pago por uso: Pague solo por el tiempo de cálculo que utilice.
- Escalabilidad: Escalado automático para satisfacer la demanda sin intervención manual.
- Basado en eventos: Activar funciones basadas en eventos específicos (por ejemplo, solicitudes HTTP, actualizaciones de bases de datos).
Ejemplos: AWS Lambda, Funciones de Azure, Funciones de Google Cloud, Funciones de IBM Cloud.
6. Contenedorización:
Ideal para: Implementar y administrar aplicaciones de forma liviana y portátil.
Características:
- Aislamiento: Los contenedores aíslan las aplicaciones de la infraestructura subyacente.
- Portabilidad: Los contenedores se pueden mover fácilmente entre diferentes entornos.
- Escalabilidad: Los contenedores se pueden ampliar o reducir fácilmente según sea necesario.
- Eficiencia de recursos: Los contenedores utilizan menos recursos en comparación con las máquinas virtuales tradicionales.
Ejemplos: Docker, Kubernetes, Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS), Google Kubernetes Engine (GKE).
7. Análisis de datos:
Ideal para: Procesar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos para obtener información.
Características:
- Procesamiento de datos: Maneje grandes volúmenes de datos utilizando marcos de procesamiento de datos escalables.
- Almacenamiento de datos: Almacene y administre datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
- Análisis de datos: Realice análisis de datos complejos utilizando diversas herramientas y lenguajes.
- Visualización de datos: Cree visualizaciones interactivas para presentar conocimientos y tendencias.
Ejemplos: AWS Redshift, Azure Synapse Analytics, Google BigQuery, IBM Cloud Analytics.
8. Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML):
Ideal para: Creación de aplicaciones impulsadas por IA, modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático.
Características:
- Herramientas de IA y ML: Acceda a una variedad de herramientas y bibliotecas de IA y ML.
- Modelos previamente entrenados: Utilice modelos de IA previamente entrenados para diversas tareas (por ejemplo, reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural).
- Procesamiento de datos: Maneje datos a gran escala para entrenamiento e inferencia.
- Implementación del modelo: Implemente modelos entrenados en entornos de producción.
Ejemplos: Servicios de AWS AI/ML, servicios de Azure AI/ML, servicios de Google Cloud AI/ML, servicios de IBM Cloud AI/ML.