Vivemos um momento de transformação, novamente, após a onda da virtualização de servidores e consolidação dos data centers na década passada, agora a nuvem computacional está contribuindo na competitividade das empresas e no avanço das pesquisas nas universidades.
A computação em nuvem chegou em 2017, e está ajudando a transformar as empresas proporcionando o ganho de eficiência à medida que escalam seus recursos computacionais para atender seus clientes.
No âmbito das universidades está contribuindo na disponibilidade de recursos computacionais para o processamento e armazenamento das pesquisas e também em novos ambientes que estão sendo criados e utilizados pelos docentes e alunos. O serviço mais utilizados é IaaS (Infrastruture as a Service).
Esses ambientes são processados em várias data centers espalhados pelo mundo, que entregam os recursos computacionais conforme a demanda. Nosso objetivo neste artigo é analisar a utlização dos data centers de nuvem através de pesquisas mercadológicas e utilização da infraestrutura.
Palavras Chave: Cloud Computing, Virtualização e Data Center.
Numa simples pesquisa na Internet ou em qualquer revista de tecnologia o termo “seus dados estão na nuvem” cada vez mais fazem parte de nosso cotidiano porém ainda existem dúvidas sobre esses nomes tecnológicos, como data center, data center em nuvem e demanda de utilização, então vamos esclarecer de forma simples o que são esses três nomes:
Após o esclarecimento desses termos veremos a seguir as demandas.
Ao analisarmos as demandas e crescimento das nuvens computacionais é possível levantarmos centenas de informações. Neste artigo veremos duas demandas de data center: Hyperscale Data Centers e Data Center IP Traffic.
In [16]:
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
a = []
b = []
with open('data/dc_hyperscale.csv','r') as csvfile:
plots = csv.reader(csvfile, delimiter=';')
for row in plots:
a.append(int(row[0]))
b.append(int(row[1]))
plt.bar(a,b, label='Hyperscale Data Centers')
plt.xlabel('Ano \n Figura 1')
plt.ylabel('Número')
plt.title('Crescimento Global de Data Center')
plt.legend()
plt.show()
In [14]:
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
a = []
b = []
with open('data/dc_ip_traffic.csv','r') as csvfile:
plots = csv.reader(csvfile, delimiter=';')
for row in plots:
a.append(float(row[0]))
b.append(float(row[1]))
plt.bar(a,b, label='Demanda')
plt.xlabel('Ano \n Figura 2')
plt.ylabel('Zettabytes por ano')
plt.title('Crescimento Global de Data Center\n Traffic IP')
plt.legend()
plt.show()
A computação em nuvem é uma realidade e está em plena utilização. Como verificamos as demandas estão cada vez maiores tornando necessário investimentos em infraestrutura de tecnologia da informação e comunicação e em novas frentes de pesquisa voltadas a esse mundo, garantindo assim a elasticidade dos data centers e a entrega dos serviços de nuvem.
In [ ]: