¿Cómo pueden los académicos hacer lo correcto en la investigación de computación en la nube y cuáles son los desafíos más difíciles?

Creo que estás viendo el tema de manera demasiado amplia. ‘Cloud Computing’ es realmente un término de la industria; desde un punto de vista técnico y académico, realmente no existe tal cosa.

Sin embargo, hay numerosos subcampos que componen el campo en su conjunto, por lo que para realizar una investigación en el área deberá resolver con precisión el problema que está tratando de resolver y utilizarlo como punto de partida.

La mayoría de los problemas de investigación abierta que enfrenta la computación en la nube no son muy diferentes de lo que ha sido el foco de la investigación en computación distribuida durante la última década. La popularidad de las tecnologías en la nube se debe a que se vuelven viables gracias a la disminución del costo de la capacidad de procesamiento y el ancho de banda.

Así que, fuera de mi cabeza, algunos de los subcampos en los que puede dividir la computación en la nube serían Software como servicio, Almacenamiento como servicio, Plataforma como servicio y seguridad de la información (parte del trabajo que se realiza en forma homomórfica el cifrado es sorprendente: http://www.i-programmer.info/new…).

La idea de usar el poder del procesamiento distribuido a gran escala también se está discutiendo, sin embargo, creo que inevitablemente se encontrará con las mismas limitaciones de latencia que enfrentan todos los proyectos similares (es decir, solo será útil para problemas embarazosamente paralelos que ya sabemos resolver)

En resumen: la computación en la nube es un amplio punto de partida para la investigación. Tendrás que concentrarte mucho más en un área muy específica de computación distribuida y trabajar desde allí. Para obtener algunas ideas para comenzar, consulte las actas de algunas conferencias recientes en el campo,

Ellos no. Como han dicho otras respuestas, la computación en la nube es una palabra de moda de la industria, que abarca muchas, muchas cosas diferentes, la mayoría de las cuales son, en el mejor de los casos, una evolución de las prácticas existentes.

Si desea hacer una buena ciencia y una buena investigación, comience centrándose en un problema, no en una tecnología o terminología de la industria. Tenga en cuenta que esto no significa que no trabaje con la industria; Lo hago todo el tiempo y uso la terminología correcta según sea necesario. Pero desde una perspectiva de investigación, comience con el problema.

Estoy de acuerdo con la respuesta de Alastair: es cierto si considera que la pregunta se refiere a “cuáles son los desafíos de la investigación en la implementación de nubes”. Por otro lado, si piensas de manera más amplia, entonces algunos desafíos clave de investigación académica a largo plazo son:

¿Qué modelos computacionales deberíamos usar para la computación en la nube? Map-reduce es el que todos usan, pero ¿cuáles son las alternativas?

¿Cómo entendemos las compensaciones de almacenamiento / computación en un mundo donde estamos administrando petabytes de datos? ¿Cómo usamos la nube para administrar estos datos? ¿Cómo sustituimos el almacenamiento por la computación y viceversa?

¿Cómo diseñamos algoritmos elásticos que se puedan adaptar a recursos informáticos ‘infinitos’? ¿Cuándo deberíamos dejar de escalar?

¿Cómo modelamos y razonamos sobre el rendimiento y la fiabilidad de los sistemas basados ​​en la nube?

Desde una perspectiva empresarial, ¿cómo se pueden migrar los sistemas heredados a la nube para aprovechar las capacidades elásticas?

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