# data[].attributes.headline
Entregable 1: Comparativa - Solange Barreda

# data[].attributes.subject
Entregable 1: Comparativa - Solange Barreda

# data[].attributes.attachment_link.title
Comparativa entre los tres proveedores de Cloud

# data[].attributes.body
AWS, AZURE y GCP

-La 3 ofrecen opciones de implementación relativamente “sencillas”, debido a documentación que brindan el uso intuitivo que buscar brindar.

-La nube más adecuada dependerá del resultado deseado.

AWS:

Es la nube #1 respecto a mayor cuota de mercado

Tiene productos más sólidos.

Algunos de sus servicios:

Elastic Compute Cloud (EC2)

Lambda

AZURE:

Ventaja: Integración con el ecosistema de 365

Algunos de sus servicios:

Azure Virtual Machines

Azure DevOps

Azure conteiner

GCP:

Es la 3ra nube más importante

Algunos de sus servicios:

Compute Engine

Data Flow

Cloud Storage

# data[].attributes.body
·         AWS

o   Regiones y zonas

Actualmente consta de 31 regiones en todo el mundo y tiene un total de 99 zonas de disponibilidad.

o   Costos

Utiliza un modelo de pago “pay-as-you-go” para los recursos de la nube AWS. Las fórmulas utilizadas para calcular los costos de uso son bastante complejas, pero Amazon ofrece una calculadora de precios que puede ayudar a determinar los costos generales.

o   SLA

No proporciona un compromiso de tiempo de actividad estandarizado ni un acuerdo de nivel de servicio (SLA) en toda la nube de AWS, sino que proporciona SLA para cada servicio individual

·         Azure

o   Regiones y zonas

o   Actualmente, Microsoft ofrece 60 regiones, cada una de las cuales admite varias zonas de disponibilidad. En total, hay 60 regiones y 170 zonas de disponibilidad.

o   Costos

Microsoft afirma que "AWS es hasta cinco veces más caro que Azure para Windows Server y SQL Server". Microsoft afirma además que la ejecución de máquinas virtuales de Windows en Azure puede generar hasta un 71 % de ahorro en comparación con la ejecución de esas máquinas virtuales en AWS EC2.

o   SLA

Microsoft tiene un SLA separado para cada servicio individual dentro de su nube de Azure.

·         Google Cloud

o   Regiones y zonas

Google tiene una cantidad impresionante de centros de datos en la región de Asia-Pacífico, América del Norte, América del Sur, Europa y Medio Oriente. En conjunto, representan las 37 regiones y las 112 zonas de disponibilidad de la empresa. Hay aproximadamente tres docenas de zonas de disponibilidad solo en América del Norte.

o   Costos

Google ofrece el mismo tipo de modelo de pago  “pay-as-you-go” , por uso que otros proveedores. Aquellos que deseen probar Google Cloud pueden recibir hasta $300 en créditos gratuitos y acceder a más de 20 productos dentro de Google Cloud.

o   SLA

Google vincula sus SLA a servicios específicos, asimismo ofrece un crédito financiero cuando no cumple con sus SLA.

# data[].attributes.body
Amazon Web Services

Seguridad: Las certificaciones, los módulos de seguridad hardware
y la seguridad física permiten la implementación de funciones
seguras para administrar la infraestructura tecnológica de las
empresas de modo fiable.
Innovación: Amazon Web Service te permite que tus clientes puedan utilizar
los servicios de forma innovadora, como la gama de motores de base de datos.

Plataforma híbrida: Amazon ha desarrollado un número de capacidades híbridas
de almacenamiento, redes, seguridad, implementación de afiliaciones y herramientas de gestión,
lo que permite una eficaz y práctica integración de la nube con las empresas.

Microsoft Azure

Abierto: Admite casi cualquier sistema operativo, idioma, herramienta o marco.
Confiable: Disponibilidad del 99,95 % SLA y soporte técnico 24 horas al día, 7 días a la semana.
Global: Datos alojados en centros de datos geosincrónicos.
Económico: Solo pagas por lo que usas.

GCP

alto nivel de seguridad y protección de datos;
migración de datos en tiempo real a máquinas virtuales;
plataforma dedicada a la expansión y escalabilidad;
colaboración simplificada entre usuarios y eficiente para proyectos;

Diferencias

AWS ofrece una amplia gama de servicios
Azure esta enfocado en la creación e implementación de aplicaciones
GCP brinda opciones de aprendizaje automático y análisis de datos

AWS Estructura de precios compleja
AZURE  Algunos servicios pueden ser más caros
GCP  Es posible que algunos servicios no estén tan maduros como los que ofrecen AWS y Azure

AWS Empinada curva de aprendizaje para algunos servicios
AZURE Algunos servicios pueden tener regiones o disponibilidad limitadas
GCP Puede que no sea tan utilizado como AWS y Azure

# data[].attributes.body
Fortalezas de cada uno:

Cada proveedor de la nube tiene fortalezas y ventajas competitivas. Google Cloud se destaca por su experiencia técnica en aprendizaje automático, inteligencia artificial, análisis de datos y su enfoque en la escala y el aprendizaje automático. Microsoft Azure ofrece una infraestructura en la nube excepcionalmente capaz y se integra estrechamente con otras aplicaciones de Microsoft. AWS tiene una amplia gama de servicios y una escala masiva que lo hace confiable y versátil.

Precios:
En términos de precios, Google Cloud busca ofrecer precios amigables para los clientes y utiliza descuentos profundos y contratos flexibles para atraer a clientes que gastan grandes sumas de dinero con sus competidores. AWS y Microsoft Azure tienen estructuras de precios más complejas y variables.

Confiabilidad:
En cuanto a la confiabilidad, AWS se lleva el premio. Tiene una amplia gama de medidas para recuperarse automáticamente de las fallas y permite probar procedimientos propios de recuperación. Azure se asegura de tener una red confiable y despliegues seguros, mientras que Google Cloud destaca en transparencia y seguridad.

Disponibilidad:
Cuando se trata de disponibilidad geográfica, AWS es el líder indiscutible con zonas de disponibilidad en todo el mundo. Azure y Google Cloud también tienen su presencia global, pero AWS se encontrará en casi todas partes.

# data[].attributes.headline
Kendall Roda A. - DIFERENCIA ENTRE NUBES 

# data[].attributes.subject
Kendall Roda A. - DIFERENCIA ENTRE NUBES 

# data[].attributes.body
Las plataformas tienen opciones muy parecidas pero hay diferencias claves qué creo que son las que dirigen a los usuarios de plataformas a la nube elegir una compañía U otra.

Por ejemplo la latencia es muy buena en los sistemas de google, mientras que en IBM se pueden interesar personas enfocadas en el desarrollo de machine learning. Me parece que las particularidades de cada compañía, los dirigirán a elegir a un proveedor de la nube U otro.

# data[].attributes.attachment_link.title
Battle of the Clouds: AWS vs. Azure vs. Google vs. IBM - Zesty

# data[].attributes.attachment_link.description
A comparison of AWS vs. Azure vs. Google vs. IBM. See all the benefits side-by-side. Find out which is best for your business.

# data[].attributes.body
https://www.educba.com/gcp-vs-aws-vs-azure/
Similitudes

-Todos tienen consola para provisionar recursos
-Todos tienen servicios de base de datos, maquinas, contenedores y orquestación.

-Todos tiene formas de pago Pay On Demand.
-Todos ofrecen escalabilidad

Diferencias:

-AWS tiene más zonas de cobertura y respaldo con desastres naturales.
-AWS tiene más servicios y elementos más específicos para la creación de infraestructura.
-GCP Y Azure me da más la sensación de PaaS.
-GCP tiene menos integración con las otras nubes.

-Me parece que AWS ofrece más facilidades para aprender de sus servicios, mejor material de entrenamiento

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En esta tabla comparativa, se enumeran los servicios de Google Cloud con disponibilidad general y se los asigna a ofertas similares en Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure. Puedes filtrar la tabla con palabras clave, como el tipo de servicio, la capacidad o el nombre del producto. Agradecemos tus comentarios, ya que nos ayudan a mantener esta información actualizada.

Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

# data[].attributes.attachment_link.title
Compara los servicios de AWS y Azure con Google Cloud | Documentación

# data[].attributes.attachment_link.description
En esta tabla comparativa, se enumeran los servicios de Google Cloud con disponibilidad general y se los asigna a ofertas similares en Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure. Puedes filtrar la tabla con palabras clave, como el tipo de servicio, la capacidad o el nombre del producto.

# data[].attributes.attachment_link.title
COMPARATIVA: 9 soluciones de proveedores cloud

# data[].attributes.attachment_link.description
no todos los proveedores cloud ofrecen lo mismo, por lo que muchas no saben que opción elegir: así, por ejemplo, mientras que…

# data[].attributes.attachment_link.title
AWS Vs. Microsoft Azure Vs. Google Cloud ¿Cuándo Usar Cada Uno?

# data[].attributes.attachment_link.description
Elegir un proveedor de servicios en la nube puede ser todo un dilema para cualquier empresa, especialmente cuando tienes al frente tantos productos que ofrecen cosas similares. Para escoger el mejor proveedor de nube para ti, te ayudaremos a comparar las principales marcas: Amazon AWS vs. Microsoft Azure vs. Google Cloud.

# data[].attributes.attachment_link.title
Cloud Comparison in 2023: AWS vs Azure vs Google Cloud Platform

# data[].attributes.attachment_link.description
There is a fierce three-way battle for cloud dominance among AWS, Azure, and GCP. When choosing a public cloud service provider, the inept may only focus on pricing, but there are several factors to consider while deciding on a cloud service provider.

# data[].attributes.body
Similitudes

Servicios en la nube: Los tres proveedores ofrecen una amplia gama de servicios en la nube, como almacenamiento, cómputo, bases de datos, redes, aprendizaje automático, análisis de datos, seguridad, inteligencia artificial, Internet de las cosas (IoT) y mucho más.

Diferencias

AWS es conocido por su amplia gama de servicios y opciones de configuración. Azure se destaca por su integración con otros productos de Microsoft y su enfoque en la plataforma híbrida (integración de nubes públicas y privadas). GCP se centra en la innovación y la utilización de tecnologías de código abierto.

# data[].attributes.body
Se analiza información disponible y se evaluan las 3 principales opciones de cloud: AWS, Azure y Google Cloud

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
La implementación de estrategias de cloud computing (computación en la nube), se ha convertido en una tendencia en auge. De hecho, solo en 2021 generó más de de 400.000 millones de dólares y se esperan resultados similares para los próximos años, según datos de Statista.

El mercado del cloud computing es liderado por tres grandes firmas que capturan gran porcentaje del gasto en servicios de infraestructura en la nube:

Amazon Web Services (AWS): lanzada por Amazon en 2006, es la primera plataforma de servicios de cloud computing para empresas.

Microsoft Azure: saltó al mercado cloud services cuatro años después de AWS (en 2010).

Google Cloud Platform: es la plataforma cloud computing de Google, lanzada en 2008.

4 diferencias entre las principales plataformas cloud services

Las tres plataformas cloud services son una buena opción para el desarrollo de proyectos cloud, pero guardan diferencias entre sí que vale la pena conocer:

1. Portafolio de servicios de cloud computing

Amazon Web Services cuenta con más de 200 servicios a nivel global, que abarcan desde tecnologías de infraestructura como cómputo, almacenamiento y bases de datos hasta otras más vanguardistas como inteligencia artificial, aprendizaje automático, análisis predictivo e Internet de las Cosas.

Azure también tiene un portafolio de más de 200 servicios que cubren prácticamente toda la infraestructura TI de las empresas. Es utilizado por 95% de las empresas Fortune 500, y una de sus grandes fortalezas es la posibilidad de integrar fácilmente Windows, Microsoft 365 y Dynamics 365.

La oferta de Google Cloud Platform es un poco más limitada, con más de 100 servicios que comprenden computación, redes, Big Data, Machine Learning, inteligencia artificial, entre otros. Su principal atractivo es que se ejecuta en la misma infraestructura utilizada por Google.

2. Infraestructura digital y disponibilidad

La infraestructura de los proveedores cloud computing se construye en torno a dos elementos principales:

Región: ubicación física donde el proveedor ubica múltiples zonas de disponibilidad

Zonas de disponibilidad: centros de datos aislados, alojados en edificaciones independientes, cada uno con su propia estructura de alimentación, refrigeración, redes y conectividad de fibra óptica.

La infraestructura global de Azure comprende más de 60 regiones y 140 países. Mientras que la de AWS tiene disponibilidad en 26 regiones geográficas con 84 zonas, y la de Google Cloud, es de 24 y 103, respectivamente.

3. Compatibilidad con múltiples nubes

El enfoque multicloud se refiere la integración de varios servicios de diferentes proveedores en una misma arquitectura TI.

Se trata de una tendencia en auge, pues el 89% de las organizaciones encuestadas ya tienen una estrategia de cloud computing de este tipo, según el informe sobre el Estado de la Nube de 2022, de Flexera.

Durante los últimos años, los tres proveedores han optimizado sus prestaciones al respecto. Sin embargo, Azure marca algo de diferencia al respecto.

AWS cuenta con Elastic Container Service (ECS) y Elastic Kubernetes Service (EKS), que te permiten administrar contenedores y aplicaciones K8 tanto en Azure como en Google Cloud. Mientras que este último cuenta con Anthos, que facilita la ejecución de los clústeres de Kubernetes y otras cargas similares en las nubes de Amazon y Microsoft.

Azure, por su parte, dispone de Arc, que te brinda la posibilidad de ejecutar servicios en las nubes de los otros proveedores, sin limitarse a contenedores y K8.

4. Precios

Los tres proveedores de nube ofrecen planes de precios competitivos con opciones de pago flexibles y por uso.

Sin embargo, análisis comparativos han evidenciado que, entre las tres plataformas, Google Cloud Platform es la más económica y Amazon Web Services es la más costosa.

En conclusión, las tres plataformas son bastante similares y cumplen el mismo propósito. La decisión sobre cuál elegir depende mucho de la arquitectura TI y los requerimientos del negocio. Aunque siempre tienes la opción de combinar los servicios de diferentes proveedores y disfrutar de las ventajas de una estrategia Multicloud.

Lo ideal es tomar las decisiones en el marco de una estrategia de Cloud Computing correctamente diseñada.

Autor: Adolfo Manaure

Entusiasta seguidor de la tecnología y las innovaciones que cambian el mundo. Director Editorial y COO en The HAP Group.

# data[].attributes.attachment_link.title
➤ AWS, Azure y Google Cloud: ¿en qué se diferencian?

# data[].attributes.attachment_link.description
El mercado del cloud computing es liderado por tres grandes firmas que capturan gran porcentaje del gasto en servicios de infraestructura en la nube: Amazon Web Services (AWS): lanzada por Amazon en 2006, es la primera plataforma de servicios de cloud computing para empresas.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Any comparison of AWS vs Azure vs Google should be treated with caution as the cloud computing landscape changes so quickly. However, a comparison can help businesses select the best products and services from each provider in order to develop a more cost-efficient multi-cloud environment.

Our comparison of AWS vs Azure vs Google focuses on three important factors-cost, product range, and vision for the future. Of the three, cost is the driving factor for most businesses-the opportunity for pay-as-you-go computing being a huge financial benefit compared against the investment required to develop on-prem data centers.

When there is negligible difference in cost, each cloud service provider´s product range becomes the next influencing factor. Although-similar to the cost factor-product ranges change frequently. Making the most stable of the three factors in our AWS vs Azure vs Google comparison is each cloud service provider´s vision for the future.

Incorporating a "vision for the future" into a comparison of AWS vs Azure vs Google helps businesses better understand the direction(s) cloud service providers will take in both the short-term and the long-term. This better understanding will enable businesses to make better-informed decisions about what products to subscribe to and possibly influence their own vision for the future.

A comparison of AWS vs Azure vs Google costs

There is a reason we don't often produce blogs comparing AWS vs Azure vs Google costs-price cuts. Around this time last year, we wrote about Amazon´s 61st price reduction. Azure and Google both responded and, in March this year, we calculated Google is cheaper than AWS in most use cases once Google´s Sustained Use discounts, Inferred Instances, and Custom Instances are taken into account.

We also conducted an Azure vs AWS comparison. Although the comparison primarily related to the market size of each company, we found "on pricing alone, there are areas in which AWS is better than Azure". So, does this mean Google is the winner in a comparison of AWS vs Azure vs Google costs? Unfortunately, it is not that straightforward.

Generally speaking, AWS tends to be the most competitive cloud service provider on a CPU/Hour basis for most workloads, whereas Google is the less expensive option for compute-intensive workloads. Azure comes into the equation if your business uses a range of Microsoft products that would qualify for a discount under an Enterprise Agreement.

The frequently-changing variety of discounts further complicates a comparison of AWS vs Azure vs Google costs. For example, six months ago, AWS introduced one-year Convertible RIs. Within ten days, Microsoft launched Azure Reserved VM Instances with free exchanges or adjusted refunds. Not to be outdone, a week later Google slashed the price of GPUs by 36% and preemptible local SSDs by 40%.

AWS vs Azure vs Google product comparison

Comparing products is a little simpler because the three Cloud Service Providers offer a very similar range. If one launches a new product ahead of its competitors, you can be almost certain the other two will release a similar product within a short space of time. What is more important in an AWS vs Azure vs Google product comparison is how the products interact with each other.

Take serverless Function-as-a-Service as an example. All three Cloud Service Providers offer serverless computing, but being able to execute functions in response to events is only as useful as what you can actually do within the execution pipeline. This is where the services differ - their ability to pass data to backend services, perform calculations, transform data, store results, and quickly retrieve data.

AWS benefits from being the leader in this area of cloud computing due to the sheer size of its product portfolio and the range of products that can be integrated using Lambda. Azure Functions is a close second, but Google is quite a way behind the market leaders in this respect-focusing more on machine learning and Kubernetes. Elsewhere, the major difference between products is the names given to them:

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
VMware Aria Cost powered by CloudHealth Staff

# data[].attributes.attachment_link.description
Any comparison of AWS vs Azure vs Google should be treated with caution as the cloud computing landscape changes so quickly. However, a comparison can help businesses select the best products and services from each provider in order to develop a more cost-efficient multi-cloud environment.

# data[].attributes.body
Comparativa de Tipo Cloud en base propiedad.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En un mundo multicloud, dominado por los 3 grandes proveedores, Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure, ¿por qué hay que elegir un único proveedor Cloud cuando puedes quedarte con la oferta de todos?

Cada vez tenemos a nuestra disposición productos más amplios y variados, pero todos son servicios de alta calidad con una disponibilidad excelente, alta seguridad y rendimiento y nos van a permitir cubrir cualquier necesidad que podamos tener.

Existen diferencias en nombre, precio, tecnologías y en cómo están agrupados dentro de cada plataforma. Vamos a poner frente a frente los servicios de las 3 grandes nubes públicas para poder elegir el que más nos convenga.

Un servicio básico y fundamental en la nube es la capacidad de cálculo o proceso. Cualquiera de los "tres grandes" ofrece distintos tipos de instancias, tanto basadas en Windows como en Linux, con GPUs o con configuraciones de gran tamaño y alto rendimiento.

Todos tienen ya su servicio gestionado de Kubernetes y Serverless. En el primero destaca Kubernetes Engine por su nivel de madurez.

Por la misma razón, lo hace Lambda en el segundo, y porque además permite utilizar un mayor número de lenguajes (Java, Go, PowerShell, Node.js, C#, Python y Ruby).

Algunos de los servicios de computación más destacados que se han incorporado recientemente son AWS Outposts, que permite utilizar on-prem la tecnología de la nube de Amazon y GKE On-Prem, que permite utilizar Kubernetes Engine en tu datacenter.

Otra funcionalidad imprescindible en Cloud es la capacidad de almacenamiento. AWS, como pioneros, son los más reconocidos por S3, pero todos ofrecen un amplio abanico de servicios muy fiables cubriendo todos los tipos de almacenamiento: basado en objetos, de ficheros, discos para instancias, backup, etc.

Los tres tienen servicios para transferir grandes volúmenes de datos a la nube en los que envían dispositivos a la sede del cliente para copiar los datos y luego llevarlos a su centro de datos para transferirlos con mayor rapidez y seguridad.

El más grande y espectacular de todos es Snowmobile, en el que un camión de Amazon de casi 20 metros de largo va a tus instalaciones a por los datos. El único que ofrece un servicio gestionado de Disaster Recovery es Azure.

Aunque depende del tipo de almacenamiento, la cantidad de datos almacenados y la región, en líneas generales se puede decir que estos servicios resultan más baratos en Azure que en Google, y en Google que en Amazon.

Como resulta lógico, el catálogo de bases de datos disponibles en la nube es amplísimo: bases de datos relacionales, NoSQL, cachés, datawarehouses, etc.

Los motores de bases de datos relacionales soportados por Google son únicamente MySQL y PostgreSQL, Azure ofrece además de las anteriores MariaDB y SqlServer, Amazon añade a todas estas Oracle.

Google destaca de manera sobresaliente en este apartado con BigQuery.

Solamente Azure y AWS ofrecen bases de datos basadas en grafos y servicios para migrar y replicar bases de datos.

Se trata de una de las categorías donde más equiparación existe. Hay diferencias importantes en las tecnologías que utiliza cada proveedor o en cómo resuelven cada necesidad.

Pero con todos podemos gestionar las redes de nuestra infraestructura en la nube, crear subredes, disponer de balanceadores de carga, hacer NAT, configurar un firewall, crear una VPN, establecer conexiones dedicadas con un datacenter corporativo o montar un CDN.

En este apartado se recogen una serie de utilidades que facilitan la monitorización, la facturación, la trazabilidad, la gestión de la infraestructura como código o la aplicación de buenas prácticas.

Son funcionalidades que dotan de mayor cohesión al resto de servicios y confieren a cada Cloud el carácter de plataforma.

Cuando estos proveedores dicen que ofrecen una seguridad mejor que la que se puede conseguir on-premise lo hacen basándose en todo el tiempo, esfuerzo y dinero que han invertido en su seguridad física y lógica.

Esa inversión la ponen al servicio de sus clientes dentro de cada uno de sus productos y, además, ofrecen una serie de servicios extra para configurar la seguridad de nuestras aplicaciones y datos de acuerdo a las necesidades que tengamos y el nivel de seguridad que deseemos.

La gestión de identidades se realiza a través del IAM y, aunque de forma nativa los de Google y Azure están muy orientados a Gsuite y Active Directory respectivamente, todos ofrecen soluciones de integración multiplataforma.

Con la reciente incorporación de Cloud Armor por parte de Google, todos cuentan con servicio para protección frente a ataques DDOS.

Hoy en día disponemos de todas las herramientas necesarias para construir, desplegar, diagnosticar, debuggear y gestionar en modo multiplataforma, servicios y aplicaciones escalables.

Esta oferta tan amplia y variada parece encaminada a facilitar que la nube sea nuestro entorno de desarrollo. Se incluyen desde los servicios más comunes (repositorios de código, herramientas de construcción, gestores de despliegue) hasta los más específicos (servicios de colas, mensajería, api-management o buscadores).

A día de hoy, los tres tienen disponibles sus servicios de Service Mesh. Como curiosidad, destaca que Google no disponga de un servicio de mensajería por email integrado dentro de su plataforma, en lugar de proponer servicios de terceros.

En este apartado cobra especial relevancia una de las características principales de la nube, el uso bajo demanda. ¿Cuánto deberíamos invertir para poder desplegar un clúster de Hadoop o Spark?

En cualquiera de estas tres plataformas tenemos a nuestra disposición servicios gestionados que nos van a permitir encenderlo cuando lo vayamos a utilizar y apagarlo cuando no nos haga falta.

Y, además, herramientas para streaming de datos, orquestación, visualización, etc.

Esta categoría posiblemente sea la que más servicios ha incorporado y más ha crecido en los últimos años.

Además de los servicios gestionados, se han incorporado multitud de servicios de fácil uso listos para consumir. Destacan por su madurez las APIs de Google Cloud.

Las tres cuentan con su propia plataforma de IoT (todavía a la expectativa de quién se impondrá en esta guerra) y su marketplace.

Y, además, ofrecen servicios para juegos, VR o AR. Los servicios de Blockchain lanzados por AWS son especialmente interesantes porque te aíslan de las dificultades de montar tu propia red.

Más contenido sobre esto.

Leer más.

# data[].attributes.attachment_link.title
AWS vs Azure vs GCP: todos los servicios cloud frente a frente

# data[].attributes.attachment_link.description
En un mundo multicloud, dominado por los 3 grandes proveedores, Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure, ¿por qué hay que elegir un único proveedor Cloud cuando puedes quedarte con la oferta de todos?

# data[].attributes.body
Conociendo multicloud

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
¿Qué es multicloud?

Multicloud, el uso de servicios de cloud de dos o más proveedores, otorga a las organizaciones la flexibilidad necesaria para optimizar el rendimiento, controlar los costes y evitar la dependencia de un proveedor.

Multicloud es el uso de servicios de cloud de más de un proveedor de cloud. Puede ser algo tan sencillo como usar software como servicio (SaaS) de diferentes proveedores de cloud como, por ejemplo, Salesforce y Workday. Pero a nivel empresarial, multicloud se suele referir a ejecutar aplicaciones empresariales en plataforma como servicio (PaaS) o infraestructura como servicio (IaaS) de varios proveedores de servicios de cloud, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform, IBM Cloud y Microsoft Azure.

Una solución multicloud es una solución portátil de cloud computing que se puede utilizar en las infraestructuras en cloud de distintos proveedores de cloud. Las soluciones multicloud suelen estar basadas en tecnologías de código abierto y nativas en cloud, como Kubernetes, que son compatibles con todos los proveedores de cloud público. Suelen incluir prestaciones de gestión de cargas de trabajo en varios clouds con una consola central (o "pantalla única"). Muchos de los proveedores de cloud más destacados, así como proveedores de soluciones en cloud, como VMware, ofrecen soluciones multicloud de infraestructura de cálculo, desarrollo, depósito de datos, almacenamiento en cloud, inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML), recuperación tras desastre/continuidad de negocio, etc.

Valor y ventajas de multicloud

El valor general del concepto multicloud para la empresa es que evita la "dependencia de un proveedor", es decir, los problemas de rendimiento, la limitación de opciones o los costes innecesarios que resultan de utilizar un solo proveedor de cloud. Las estrategias multicloud ofrecen a las organizaciones:

Flexibilidad para elegir servicios de cloud de diferentes proveedores de cloud en función de la ubicación geográfica y de la combinación de requisitos de conformidad, seguridad, rendimiento y precios que mejor se adapten a la empresa;

Capacidad para adoptar rápidamente las mejores tecnologías de cada clase de cualquier proveedor, según sea necesario o según aparezcan, en lugar de limitar a los clientes a cualquier oferta o funcionalidad que proporcione un solo proveedor en un momento determinado;

Menor vulnerabilidad a paradas y tiempo de inactividad no planificado (porque una parada en un cloud no necesariamente tiene por qué afectar a los servicios de otros clouds);

Menor exposición a los problemas de licencias, seguridad, compatibilidad y otras cuestiones que pueden surgir del uso de la "TI invisible", en la que hay usuarios que se registran por su cuenta en servicios de cloud que pueden no ofrecerse en una organización que utilice solo un cloud.

La clave para maximizar las ventajas de una arquitectura multicloud es gestionar de forma centralizada las aplicaciones y los recursos de todos los clouds, como si formasen parte de un solo cloud. Por otro lado, conlleva varios retos asociados, como por ejemplo:

mantener la coherencia de las políticas de conformidad y seguridad en cloud en las distintas plataformas;

desplegar aplicaciones de forma uniforme en todos los entornos de destino (p. ej.: desarrollo, transferencia y producción) y en las diferentes plataformas de alojamiento;

federar y visualizar sucesos de herramientas de registro y supervisión para obtener una única vista y configurar respuestas coherentes.

Las organizaciones utilizan herramientas de gestión multicloud -o, preferiblemente, una plataforma de gestión multicloud- para supervisar y gestionar sus despliegues multicloud como si se tratase de un solo entorno de cloud. Las mejores plataformas de gestión multicloud suelen ofrecer:

Visibilidad y control sobre cualquier recurso en cloud, incluidas las ofertas de IaaS, PaaS y SaaS y los recursos de red y almacenamiento de datos asociados de los despliegues de cloud público, cloud privado y periféricos.

Prestaciones de análisis y/o inteligencia artificial (IA), incluida la inteligencia artificial para operaciones (AIOps). AIOps utiliza IA y machine learning para examinar con detalle el "ruido" de datos en busca de métricas y telemetría que la organización puede usar para optimizar las operaciones, prever problemas de disponibilidad o rendimiento e incluso automatizar acciones correctivas en toda la infraestructura multicloud.

Multicloud, cloud híbrido y multicloud híbrido

El cloud híbrido es el uso de entornos de cloud público y privado con gestión, orquestación y portabilidad entre ellos que permite a una organización utilizarlos como una sola infraestructura de TI unificada y optimizada.

Multicloud y cloud híbrido no son mutuamente excluyentes. Es más, la mayoría de los clouds híbridos empresariales son multicloud híbrido, ya que incluyen servicios de cloud privado o público de al menos dos proveedores de servicios de cloud.

Multicloud híbrido se basa en las ventajas de multicloud y ofrece:

Mejoras de la productividad de los desarrolladores: el multicloud híbrido fomenta métodos de desarrollo Agile y DevOps y tecnologías de aplicación nativa en cloud, como arquitectura de microservicios, contenedores e informática sin servidor y, a su vez, se basa en ellos.

Mayor seguridad y conformidad con la normativa: además del amplio acceso del multicloud a tecnologías destacadas de seguridad y conformidad, el multicloud híbrido proporciona la flexibilidad necesaria para desplegar y escalar datos confidenciales o cargas de trabajo altamente reguladas de la manera más segura y conforme, así como la comodidad de implementar seguridad y conformidad de forma coherente en todos los servicios, proveedores y entornos de cloud.

Mayor eficiencia y optimización del gasto: además de la flexibilidad de elegir el servicio de cloud más rentable, el multicloud híbrido ofrece un control más detallado sobre los casos de despliegue y escalado de las cargas de trabajo para que las organizaciones puedan mejorar aún más el rendimiento (por ejemplo, desplegar más cerca de los usuarios para reducir la latencia) y optimizar el gasto. El cloud híbrido también ayuda a las empresas a modernizar las aplicaciones existentes con mayor rapidez y conectar servicios de cloud a los datos en cloud o en infraestructura local de formas que aporten nuevo valor.

Más información sobre el cloud híbrido

Soluciones relacionadas

IBM Cloud Satellite
Cree aplicaciones más rápido y despliéguelas en entornos locales, de edge computing y de cloud público de cualquier proveedor.
Explore IBM Cloud Satellite

Red Hat OpenShift on IBM Cloud
Contenerice y despliegue de forma rápida y segura las cargas de trabajo empresariales en los clústeres de Kubernetes.Puesto que IBM se encarga de gestionar OpenShift Container Platform (OCP), tendrá más tiempo para centrarse en las tareas más importantes.
Explore Red Hat OpenShift on IBM Cloud

IBM Cloud Pak for Watson AIOps
Innove más rápidamente, reduzca los costes operativos y transforme las operaciones de TI con una plataforma AIOps que ofrece visibilidad sobre los datos de rendimiento y las dependencias entre distintos entornos.
Explore Cloud Pak for Watson AIOps

Cómo modernizar su estrategia de cloud híbrido

Los entornos de cloud híbrido abiertos se basan en una arquitectura de código abierto que proporciona flexibilidad al trabajar dentro de su arquitectura de TI, sea cual sea el tipo de arquitectura.

¿Qué es cloud computing?

Cloud computing transforma la infraestructura de TI en un programa de utilidad. De esta manera, puede conectarse a las aplicaciones y recursos informáticos a través de Internet, sin tener que instalarlos ni mantenerlos en local.

¿Qué es Kubernetes?

Kubernetes, una plataforma de orquestación de contenedores de código abierto, automatiza el despliegue, la gestión y el escalado de las aplicaciones contenerizadas.

Con IBM Cloud Satellite, puede desplegar y mantener las aplicaciones de manera coherente en entornos multicloud con una mayor visibilidad global y una menor complejidad de gestión. Utilice una única API para crear una ubicación de cloud distribuido y añada después máquinas de host desde cualquier cloud, centro de datos local o límite de red. Además, utilice un conjunto común de servicios de cloud, que incluye cadenas de herramientas, bases de datos e IA en cualquier ubicación.
Más información sobre Cloud Satellite

# data[].attributes.attachment_link.description
Multicloud, el uso de servicios de cloud de dos o más proveedores, otorga a las organizaciones la flexibilidad necesaria para optimizar el rendimiento, controlar los costes y evitar la dependencia de un proveedor.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En un mundo multicloud, dominado por los 3 grandes proveedores, Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure, ¿por qué hay que elegir un único proveedor Cloud cuando puedes quedarte con la oferta de todos?

Cada vez tenemos a nuestra disposición productos más amplios y variados, pero todos son servicios de alta calidad con una disponibilidad excelente, alta seguridad y rendimiento y nos van a permitir cubrir cualquier necesidad que podamos tener.

Existen diferencias en nombre, precio, tecnologías y en cómo están agrupados dentro de cada plataforma. Vamos a poner frente a frente los servicios de las 3 grandes nubes públicas para poder elegir el que más nos convenga.

Un servicio básico y fundamental en la nube es la capacidad de cálculo o proceso. Cualquiera de los "tres grandes" ofrece distintos tipos de instancias, tanto basadas en Windows como en Linux, con GPUs o con configuraciones de gran tamaño y alto rendimiento.

Todos tienen ya su servicio gestionado de Kubernetes y Serverless. En el primero destaca Kubernetes Engine por su nivel de madurez.

Por la misma razón, lo hace Lambda en el segundo, y porque además permite utilizar un mayor número de lenguajes (Java, Go, PowerShell, Node.js, C#, Python y Ruby).

Algunos de los servicios de computación más destacados que se han incorporado recientemente son AWS Outposts, que permite utilizar on-prem la tecnología de la nube de Amazon y GKE On-Prem, que permite utilizar Kubernetes Engine en tu datacenter.

Otra funcionalidad imprescindible en Cloud es la capacidad de almacenamiento. AWS, como pioneros, son los más reconocidos por S3, pero todos ofrecen un amplio abanico de servicios muy fiables cubriendo todos los tipos de almacenamiento: basado en objetos, de ficheros, discos para instancias, backup, etc.

Los tres tienen servicios para transferir grandes volúmenes de datos a la nube en los que envían dispositivos a la sede del cliente para copiar los datos y luego llevarlos a su centro de datos para transferirlos con mayor rapidez y seguridad.

El más grande y espectacular de todos es Snowmobile, en el que un camión de Amazon de casi 20 metros de largo va a tus instalaciones a por los datos. El único que ofrece un servicio gestionado de Disaster Recovery es Azure.

Aunque depende del tipo de almacenamiento, la cantidad de datos almacenados y la región, en líneas generales se puede decir que estos servicios resultan más baratos en Azure que en Google, y en Google que en Amazon.

Como resulta lógico, el catálogo de bases de datos disponibles en la nube es amplísimo: bases de datos relacionales, NoSQL, cachés, datawarehouses, etc.

Los motores de bases de datos relacionales soportados por Google son únicamente MySQL y PostgreSQL, Azure ofrece además de las anteriores MariaDB y SqlServer, Amazon añade a todas estas Oracle.

Google destaca de manera sobresaliente en este apartado con BigQuery.

Solamente Azure y AWS ofrecen bases de datos basadas en grafos y servicios para migrar y replicar bases de datos.

Se trata de una de las categorías donde más equiparación existe. Hay diferencias importantes en las tecnologías que utiliza cada proveedor o en cómo resuelven cada necesidad.

Pero con todos podemos gestionar las redes de nuestra infraestructura en la nube, crear subredes, disponer de balanceadores de carga, hacer NAT, configurar un firewall, crear una VPN, establecer conexiones dedicadas con un datacenter corporativo o montar un CDN.

En este apartado se recogen una serie de utilidades que facilitan la monitorización, la facturación, la trazabilidad, la gestión de la infraestructura como código o la aplicación de buenas prácticas.

Son funcionalidades que dotan de mayor cohesión al resto de servicios y confieren a cada Cloud el carácter de plataforma.

Cuando estos proveedores dicen que ofrecen una seguridad mejor que la que se puede conseguir on-premise lo hacen basándose en todo el tiempo, esfuerzo y dinero que han invertido en su seguridad física y lógica.

Esa inversión la ponen al servicio de sus clientes dentro de cada uno de sus productos y, además, ofrecen una serie de servicios extra para configurar la seguridad de nuestras aplicaciones y datos de acuerdo a las necesidades que tengamos y el nivel de seguridad que deseemos.

La gestión de identidades se realiza a través del IAM y, aunque de forma nativa los de Google y Azure están muy orientados a Gsuite y Active Directory respectivamente, todos ofrecen soluciones de integración multiplataforma.

Con la reciente incorporación de Cloud Armor por parte de Google, todos cuentan con servicio para protección frente a ataques DDOS.

Hoy en día disponemos de todas las herramientas necesarias para construir, desplegar, diagnosticar, debuggear y gestionar en modo multiplataforma, servicios y aplicaciones escalables.

Esta oferta tan amplia y variada parece encaminada a facilitar que la nube sea nuestro entorno de desarrollo. Se incluyen desde los servicios más comunes (repositorios de código, herramientas de construcción, gestores de despliegue) hasta los más específicos (servicios de colas, mensajería, api-management o buscadores).

A día de hoy, los tres tienen disponibles sus servicios de Service Mesh. Como curiosidad, destaca que Google no disponga de un servicio de mensajería por email integrado dentro de su plataforma, en lugar de proponer servicios de terceros.

En este apartado cobra especial relevancia una de las características principales de la nube, el uso bajo demanda. ¿Cuánto deberíamos invertir para poder desplegar un clúster de Hadoop o Spark?

En cualquiera de estas tres plataformas tenemos a nuestra disposición servicios gestionados que nos van a permitir encenderlo cuando lo vayamos a utilizar y apagarlo cuando no nos haga falta.

Y, además, herramientas para streaming de datos, orquestación, visualización, etc.

Esta categoría posiblemente sea la que más servicios ha incorporado y más ha crecido en los últimos años.

Además de los servicios gestionados, se han incorporado multitud de servicios de fácil uso listos para consumir. Destacan por su madurez las APIs de Google Cloud.

Las tres cuentan con su propia plataforma de IoT (todavía a la expectativa de quién se impondrá en esta guerra) y su marketplace.

Y, además, ofrecen servicios para juegos, VR o AR. Los servicios de Blockchain lanzados por AWS son especialmente interesantes porque te aíslan de las dificultades de montar tu propia red.

Más contenido sobre esto.

Leer más.

# data[].attributes.attachment_link.title
AWS vs Azure vs GCP: todos los servicios cloud frente a frente

# data[].attributes.attachment_link.description
En un mundo multicloud, dominado por los 3 grandes proveedores, Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure, ¿por qué hay que elegir un único proveedor Cloud cuando puedes quedarte con la oferta de todos?

# data[].attributes.attachment_link.title
AWS Vs Azure Vs GCP - The Cloud Platform of Your Choice?

# data[].attributes.attachment_link.description
The top 3 public cloud platforms, AWS, Azure & Google Cloud Platform (GCP) offers range of storage, flexible computing & networking options.

# data[].attributes.body
https://www.purocodigo.net/articulo/aws-vs-azure-vs-google-cual-es-el-mejor-servicio-en-la-nube

# data[].attributes.body
https://blogs.bmc.com/aws-vs-azure-vs-google-cloud-platforms/?print-posts=pdf

# data[].attributes.body
| AWS | GCP | AZURE
| La administración en AWS se compone de Organización, Nodo Raiz, Unidad Organizativa y cuenta | En GCP se tienen 4 niveles de organización: Organización, carpeta, proyecto y recurso | En Azure al igual que GCP se tienen 4 niveles de administración, sin embargo, diferentes conceptos: Grupo de administración suscripciones, grupo de recursos y recursos
| Una cuenta de AWS puede tener varios grupos de recursos | Un proyecto en GCP es conceptualmente similar a una suscripción en Azure. En términos de facturación, cuotas y limite | Una suscripción puede tener múltiples grupos de recursos y para muchos recursos
| Las organizaciones en AWS controlan los recursos, toda la cuenta, administración de identidad de acceso IAM | Al igual que en AWS las organizaciones en controlan los recursos, toda la cuenta, administración de identidad de acceso IAM | En el caso de Azure por medio de los grupos de administración solo se controlan las suscripciones o recursos en la cuenta
| La nube de AWS tiene disponibilidad en 31 regiones geográficas con 99 zonas | La nube de GCP es de 35 y 106 zonas | La infraestructura global de Azure comprende más de 60 regiones y 140 zonas

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Este artículo surge con la intención de compartir la experiencia que he adquirido participando en diferentes proyectos relacionados con transformación a Cloud, y el conocimiento que he conseguido durante la preparación de las certificaciones de Arquitecto de Soluciones de Azure, AWS y GCP.

He podido observar que es posible aprovechar los parecidos existentes entre las tres nubes para aumentar el conocimiento de las mismas, y he identificado las principales diferencias y semejanzas que hay que tener en mente tanto para preparar las certificaciones como para trabajar con las mismas.

Este será el primer artículo de una serie que abarcará como mínimo los siguientes puntos:

Conceptos generales (jerarquía de recursos, regiones y zonas de disponibilidad y modelo de servicio)

Redes

Identidad y Seguridad

Almacenamiento y Bases de Datos

Proceso

Integración y otros

Hasta la fecha, el mercado mundial de la nube está dominado por diferentes proveedores Cloud como Azure, Amazon, Alibaba, Google, IBM y Oracle, esta serie de artículos se va a centrar en comparar diferentes características de las tres plataformas cloud proporcionadas por Azure, Amazon y Google. No se van a dar recomendaciones de cómo construir aplicaciones en este caso os recomiendo consultar los marcos de buena arquitectura de los tres proveedores, ni de cómo llevar a cabo una transformación a cloud con éxito, si estáis interesados en este último aspecto podéis echar un vistazo a este whitepaper https://www.atsistemas.com/es/novedades/White-Papers/white-paper-cloud-native.

En este primer documento voy a entrar en contacto con las tres plataformas cloud analizando conceptos que serán fundamentales para entender la organización y extraer el máximo provecho de las mismas, primero explicaré la jerarquía de recursos, después detallaré la distribución de dichos recursos en regiones y zonas de disponibilidad, a continuación explicaré los diferentes modelos de servicio en los que se ofrecen estos recursos, y finalmente comentaré como iremos analizando el precio de los mismos a lo largo de esta serie de artículos.

El primer contacto que se tiene con una plataforma cloud está relacionado con su jerarquía de recursos, aunque no seamos conscientes de ello desde el momento que se empieza a utilizar la plataforma ofrecida por uno de los proveedores cloud ya hemos hecho uso de su jerarquía, entender y planificar el uso de esta jerarquía cobra una gran importancia cuando el volumen de activos en la nube escala.

Una vez conocida la jerarquía es necesario planificar la organización de los recursos, la cual se puede llevar a cabo en función de diferentes enfoques o mediante una combinación de ellos, por ejemplo:

Por ciclo de vida planificando la organización para que todos los recursos se agrupen de forma que se puedan crear o eliminar al mismo tiempo.

Agrupando por tipo, que es lo más adecuado para los servicios que no están asociados con una aplicación.

Organizando por aplicación es adecuado cuando todos los recursos tienen las mismas directivas y ciclo de vida.

Planificando por entorno desarrollo, pruebas, producción, permitiendo tener una mayor separación entre los mismos.

Agrupando por departamento, agrupar por ubicación (región) o agrupar por facturación (centro de costos). Estas estrategias de agrupación no son comunes, pero pueden resultar útiles en alguna situación.

Generalmente lo mejor es utilizar una combinación de estrategias organizativas.

AWS

En AWS la organización es la siguiente (Mas información en https://docs.aws.amazon.com/es_es/organizations/latest/userguide/orgs_getting-started_concepts.html)

Organización es una entidad que se crea para consolidar las cuentas AWS. Cada cuenta puede estar directamente en el nodo raíz o colocarse en una de las unidades organizativas de la jerarquía. Una organización tiene la funcionalidad determinada por el conjunto de características habilitadas.

Nodo raíz es el contenedor principal de todas las cuentas de la organización. Si se aplica una política al nodo raíz, esta se aplica a todas las unidades organizativas y cuentas de la organización. En estos momentos solo se puede disponer de un solo nodo raíz que AWS Organizations crea automáticamente cuando se crea la organización.

Unidad organizativa (OU), es un contenedor para las cuentas de un nodo raíz. Una unidad organizativa también puede contener otras unidades organizativas. Cuando se asocia una política a uno de los nodos de la jerarquía, esta se transmite y aplica a todas las ramas (unidades organizativas) y hojas (cuentas) que se encuentran debajo. Una unidad organizativa puede tener uno y solo un nodo raíz y cada cuenta puede ser miembro de exactamente una unidad organizativa.

Cuenta contiene los recursos AWS y las identidades que pueden acceder a esos recursos. El uso de los recursos de AWS requiere tener una cuenta de AWS, ya que todos los servicios se crean, habilitan o utilizan dentro de una cuenta.

Una cuenta de AWS no es lo mismo que una cuenta de usuario. Un usuario de AWS es una identidad que se crea usando AWS Identity and Access Management (IAM) y toma la forma de Usuario de IAM con credenciales a largo plazo, o un rol de IAM con credenciales a corto plazo. Una sola cuenta AWS puede, y normalmente contiene muchos usuarios y roles.
Hay dos tipos de cuentas en una organización: una cuenta única que se denomina la cuenta de administración y una o más cuentas miembro.

- La cuenta de administración es la cuenta que usa para crear la organización.

- Las cuentas de miembros componen el resto de cuentas de una organización. Una cuenta no puede pertenecer a más de una organización a la vez.

Recursos son los diferentes elementos que se pueden crear y administrar ofrecidos por AWS.

Azure

En Azure existen cuatro niveles de administración: grupo de administración, suscripciones, grupos de recursos y recursos (Mas información en https://learn.microsoft.com/en-us/azure/governance/management-groups/overview)

Los Grupos de Administración permiten administrar el acceso, las directivas y el cumplimiento de varias suscripciones. Todas las suscripciones de un grupo de administración heredan automáticamente las condiciones que se aplican al grupo de administración. Existe un Grupo de administración raíz opcional que agrupa a todos los grupos de administración y suscripciones que se integran en él.

Las Suscripciones asocian lógicamente las cuentas de usuario con los recursos que crean. Cada suscripción tiene límites o cuotas con respecto a la cantidad de recursos que puede crear y usar. Para usar Azure es necesario disponer de una suscripción, y al menos un grupo de recursos.

Un Grupo de Recursos es un contenedor lógico en el que se implementan y administran recursos de Azure como aplicaciones web, bases de datos y cuentas de almacenamiento.

Los Recursos son instancias de servicios ofrecidos por Azure.

GCP

En GCP existen cuatro niveles: organización, carpeta, proyecto y recurso (Mas información en https://cloud.google.com/resource-manager/docs/cloud-platform-resource-hierarchy)

La Organización cuando está presente es el nodo raíz en la jerarquía de recursos de Google Cloud. Es el recurso principal de los recursos de carpetas y proyectos. Las políticas de control de acceso de IAM aplicadas en el recurso de organización se aplican en la jerarquía de todos los recursos de la organización. Los usuarios de Google Cloud no necesitan tener un recurso de organización, pero algunas funciones de Resource Manager no se podrán usar sin uno.

Las Carpetas que son opcionales proporcionan un mecanismo de agrupación adicional y límites de aislamiento entre proyectos. Estas se consideran suborganizaciones dentro del recurso de organización. Las carpetas se pueden usar para modelar diferentes entidades legales, departamentos y equipos dentro de una empresa. Requiere el uso del recurso organización.

El Proyecto es la entidad organizadora básica. Los recursos de organización y carpeta pueden contener varios proyectos. Se requiere un recurso de proyecto a fin de usar Google Cloud, y forma la base para crear, habilitar y usar todos los servicios de Google Cloud, administrar las API, habilitar la facturación, agregar y quitar colaboradores, y administrar permisos. Cuando el recurso de la organización no existe, los proyectos son propiedad del usuario que creó el proyecto. En cambio, cuando existe el recurso de la organización, los proyectos son propiedad de la organización.

Los Recursos son los servicios ofrecidos por GCP y que se pueden crear y utilizar.

Comparación

A continuación voy a comparar los diferentes niveles de la estructura jerárquica, según su semejanza.

AWS

Azure

GCP

Organización/Nodo Raiz

Grupo de Administración raíz

Organización

Unidad organizativa (OU)

Grupo de Administración

Carpetas

Cuentas

Suscripciones

Proyecto

Grupo de recursos

Recursos

Recursos

Recursos

Leyenda

Recursos

Dentro de este nivel se encuentra todo el ecosistema de elementos administrables que están disponibles a través del proveedor cloud, estos elementos están agrupados en diferentes categorías que iremos analizando en esta serie de artículos, como por ejemplo elementos de proceso, de almacenamiento y base de datos, de seguridad, de gestión de red, etcétera.

Grupo de recursos

El grupo de recursos como elemento de la estructura jerárquica solo existe en Azure. Existe en AWS como agrupación lógica pero no pertenece a la estructura jerárquica, aun así lo incluyo en la comparativa. En GCP el proyecto se podría asemejar al grupo de recursos pero he optado por tratarlo en el siguiente nivel.

Un recurso de AWS se puede asignar a varios grupos de recursos, mientras que un recurso de Azure solo se puede asignar a un grupo de recursos

Los recursos de AWS se pueden agrupar en grupos de recursos a través de etiquetas, mientras que los grupos de recursos de Azure no se pueden crear a través de etiquetas.

La eliminación de un grupo de recursos de AWS no afectará a los recursos, mientras que la eliminación de un grupo de recursos de Azure eliminará todos los recursos que se encuentran en él.

AWS(Cuenta)-Azure(Subscripción)-GCP(Proyecto)

Un proyecto de Google Cloud es conceptualmente similar a la suscripción de Azure, en términos de facturación, cuotas y límites. Sin embargo, desde una perspectiva funcional, un proyecto de Google Cloud es más parecido a un grupo de recursos en Azure. Es una unidad lógica en la que se implementan los recursos en la nube.

Una cuenta de AWS puede tener varios grupos de recursos. Con o sin grupos de recursos, una cuenta de AWS puede tener múltiples recursos creados y vinculados a ella. Y es lo mismo para las suscripciones de Azure, como una suscripción de Azure para muchos grupos de recursos (opcional) y para muchos recursos.

Desde el aspecto de la agrupación de grupos de recursos, no hay mucha diferencia en este nivel.

AWS(Unidad organizativa)-Azure(Grupo de administración)-GCP(Carpeta)

Este nivel es opcional en las tres plataformas cloud, ofreciendo mecanismos de agrupación adicional del nivel descrito en el párrafo anterior sobre el nivel que describo a continuación.

AWS(Organización/Nodo Raíz)-Azure(Grupo de administración raiz)-GCP(Organización)

Tanto las organizaciones de AWS como las de Google Cloud controlan no solo los recursos creados, sino también toda la cuenta, incluida la administración de identidad y acceso (IAM) . Por el contrario, los grupos de administración de Azure solo controlan las suscripciones (recursos) en la cuenta (inquilino de Azure AD) .

El recurso de la organización de Google Cloud no consolida varias cuentas de Google Cloud en una organización, como lo hacen las organizaciones de AWS .

Una de las principales preocupaciones para conseguir que las aplicaciones sean más fiables es la gestión de los errores hardware. Los errores tienen diferente alcance, puede existir un problema en un disco, que afecta a un único equipo host, errores que afectan a todo un centro de datos, como un problema de alimentación, o problemas por los que toda una región dejaría de estar disponible.

En este caso es necesario tener en mente otros dos conceptos que es importante entender por las implicaciones que tiene en diversos aspectos como la alta disponibilidad, el precio, la recuperación ante desastres, etc.

Son las regiones y las zonas de disponibilidad, que se pueden considerar como abstracciones lógicas de recursos físicos que se proporcionan en uno o más centros de datos físicos, para entender ambos conceptos y de una forma general se pueden definir como sigue:

Región: ubicación física donde el proveedor ubica múltiples zonas de disponibilidad.

Zonas de disponibilidad: centros de datos aislados, alojados en edificaciones independientes, cada uno con su propia estructura de alimentación, refrigeración, redes y conectividad de fibra óptica pertenecientes a una región.

En el momento de escribir este artículo la infraestructura global de Azure comprende más de 60 regiones y 140 zonas (fuente https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/azure-architecture-fundamentals/regions-availability-zones), la de AWS tiene disponibilidad en 31 regiones geográficas con 99 zonas (fuente https://aws.amazon.com/es/about-aws/global-infrastructure/?p=ngi&loc=1), y la de Google Cloud, es de 35 y 106 zonas (fuente https://cloud.google.com/about/locations?hl=es#regions), respectivamente.

En función de la definición de región y zona, los recursos se pueden clasificar en:

Zonales operan solo en una zona por lo que una interrupción en la zona de disponibilidad afectará a los recursos ofrecidos en esa zona, un recurso zonal suele ser una máquina virtual.

Regionales son servicios que ofrecen la posibilidad de implementarse de forma redundante en varias zonas de una región.

Multirregionales son aquellos recursos que admiten la posibilidad de redundancia entre distintas regiones.

Durante el análisis de los diferentes servicios existentes se indicará las opciones de redundancia que admiten.

En el momento de decidir qué región utilizar es necesario tener en cuenta una serie de factores:

Distribución de los usuarios de la aplicación (usuarios a nivel global o locales), para reducir las latencias y aumentar la proximidad.

Coste de los recursos debido a que el coste de los mismos varía entre regiones.

Seguridad, privacidad y cumplimiento normativo deberán ser tenidos en cuenta si el tipo de aplicación lo necesita.

Los SLA comprometidos pueden tener un gran impacto en la arquitectura del proyecto.

Otro aspecto importante relacionado con las regiones es la distribución de los diferentes recursos, aunque de forma general están disponibles a nivel global, es necesario conocer los casos en los que esto no se cumple, ya sea por la no disponibilidad de un determinado recurso o la no disponibilidad de todas sus características, porque tiene un impacto directo a la hora de tomar decisiones en el diseño de las aplicaciones.

El modelo de servicio está relacionado con el grado de responsabilidad en diferentes características del recurso entre el usuario y el proveedor, tal como se ve en la siguiente tabla.

Destacan 3 modelos de servicios:
IaaS (Infrastructure as a Service) es un modelo de servicio cloud que consiste en proveer y gestionar recursos de computación (servidores, almacenamiento, redes y virtualización) por Internet. Un ejemplo de IaaS son las máquinas virtuales (por ejemplo AWS EC2, Azure Virtual Machines o Google Compute Engine), las cuales pueden ser creadas a partir de multitud de imágenes existentes o personalizadas, y en las que se puede instalar el software necesitado.

PaaS (Platform as a Service), proporciona un entorno de desarrollo listo para usar en el que los desarrolladores pueden centrarse en escribir y ejecutar código de calidad para crear aplicaciones personalizadas. Un ejemplo de PaaS es Azure App Service, Google App Engine o AWS Elastic Beanstalk.

SaaS (Software as a Service), consiste en distribuir aplicaciones en el Cloud a usuarios a través de Internet. El software se aloja en línea y se pone a disposición de los clientes con un modelo de pago por suscripción o compra. Ejemplos de SaaS son Gmail u Office 365.

Por lo general el modelo de servicio en el que se ofrecen recursos semejantes de las diferentes clouds es el mismo, en el análisis comparativo que vamos a ir desarrollando indicaremos cada caso.

El coste es un aspecto que toma una gran importancia cuando se hace uso de la nube, también es cierto que muchas veces genera frustración por que se tiene la expectativa de obtener un abaratamiento de costes y en muchos casos no se llega a percibir. Esto puede ocurrir porque se comparan dos casos diferentes, por ejemplo, una instalación on-premise sin alta disponibilidad, sin opciones de escalabilidad y con carencias en observabilidad, con una instalación en cloud que nos proporciona la alta disponibilidad requerida, que es escalable en función de la demanda y altamente observable, por lo que una diferencia en el coste es perfectamente entendible.

Es de suma importancia llevar a cabo una correcta gestión de costes, debido a que al estar disponibles para uso multitud de servicios que pueden empezar a ser utilizados de manera rápida y sencilla, existe el riesgo de costos inesperados que superan el presupuesto planificado.

Existen tres factores principales que determinan el costo de los servicios de computación en la nube.

Capacidad de cómputo: la gran mayoría de los recursos disponibles necesitan capacidad de cómputo, el tiempo de uso necesario, además del número de CPUs, GB de memoria, sistema operativo tienen una repercusión directa en el coste.

Uso de red: la cantidad de datos transferidos hacia o desde el servicio influyen en el coste del mismo.

Capacidad de almacenamiento: al igual que con la capacidad de cómputo muchos recursos requieren almacenamiento, afecta al precio final dependiendo de tipo de datos, tamaño de almacenamiento, requisitos de redundancia.

Además, el precio se ve influido por multitud de variables que influirán en los costos, lo que hace que las comparaciones directas entre los proveedores sean un verdadero desafío, entre otras opciones se debe de tener en consideración:

Modelo de suscripción: compra por segundo, minuto, hora, día, mes o año.

Modelo de pago: optando por el pago por uso, instancias reservadas o un modo de contrato a largo plazo.

Ubicación: donde se encuentra su centro de datos.

Nivel del servicio: además de lo indicado anteriormente cada servicio se proporciona en diferentes niveles, con costes y prestaciones variables, teniendo que hacer una estimación del uso previsto para poder seleccionar el nivel mas apropiado.

Los tres proveedores ofrecen diferentes herramientas que permitirán una correcta gestión de costes buscando obtener las prestaciones que se necesitan a un coste adecuado. La gestión costes ayuda a optimizar el uso de los recursos para aprovecharlos al máximo.

Estas herramientas se pueden agrupar en calculadoras de precios, y gestión de costes.

Mediante las calculadoras de precios siempre y cuando se conozcan los recursos de la nube que se necesitan, se puede dar el primer paso para construir una estimación de precios:

Además de estas calculadores de precios, existe herramientas especificas para la gestión de los costes

A lo largo de estos artículos cuando se estudien los diferentes servicios se compararán los precios entre las tres plataformas cloud, y se indicará como se puede actuar para optimizar los costes.

Este primer post me ha permitido mostrar las similitudes y diferencias entre las tres plataformas cloud que estoy tratando.

La comparación ha comenzado con la jerarquía de recursos, que tiene una importancia fundamental cuando escala el uso de la cloud, aunque se pase por alto su existencia, sobre todo en los inicios, la jerarquía en los tres casos esta organizada por niveles, que tienen una consideración diferente en cada una de las plataformas.

He comentado lo que son las regiones y zonas de disponibilidad concepto que empezó utilizando Amazon y ha sido aplicado con pocas modificaciones por Azure y GCP, siendo con pocos matices igual en las tres.

Uno de los puntos que se irá tratando durante la serie será el coste de las diferentes opciones existentes en AWS, Azure y GCP, en este primer artículo he indicado los puntos que repercuten en el precio.

Además, he tratado el concepto modelo de servicio que será de utilidad cuando se comparen los recursos ofrecidos por los tres proveedores. Es importante tenerlo en cuenta porque servicios semejantes, pero con distinto modelo de servicio implican cambio de responsabilidad entre usuario y proveedor, modificando el tratamiento del mismo.

# data[].attributes.attachment_link.description
Analizamos Azure, Amazon Web Services y Google Cloud Platform para descubrir sus similitudes y diferencias. ¿Qué nube ganará en la comparativa?

# data[].attributes.body
https://blogs.vmware.com/es/2020/01/ontologia-para-omni-cloud/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
"En esta última entrega de nuestro blog contamos con el análisis cloud realizado por Fernando Pereiro, Head of Technical Presales & Corporate Platforms de UST Global. Como hemos comentado en otras entradas de este blog: seguimos a vueltas con cloud. Para ello, q Moises Navarro - Principal Business Solutions Strategist Firma invitada: Fernando Pereiro, Head of Technical Presales & Corporate Platforms de UST Global ué mejor que contar con la opinión de expertos para abordar cloud desde un ángulo estructurado y orientado a enfocar la adopción de cloud con método y conocimiento de causa. Por ello, e stoy muy, muy contento de presentar la opinión de Pereiro y ofrecer más líneas de pensamiento ya que nos ayuden a entender mejor nuestro entorno IT y a construir soluciones gobernables en él entre todos. Omni Cloud es la máxima expresión de la estrategia Multi Cloud, se refiere a la abstracción total entre software e infraestructura, dotando de la capacidad para ejecutar lo que sea (cualquier carga de trabajo) donde sea (en cualquier proveedor de servicios). ¡Muchas gracias, Fernando!"
Durante los últimos años he diseñado y representado estrategias Cloud de diversas formas y colores, en parte porque, aunque existen patrones de diseño de arquitecturas y guías de buenas prácticas, cada grupo o empresa lo implementa y por lo tanto lo verbaliza de forma distinta. A raíz de esto, he empleado muchas horas de mi tiempo en la búsqueda de soluciones técnicas o metodológicas que ayuden a dar un poco de sentido y estructura a toda esta evolución acelerada que estamos viviendo al rededor del mundo Cloud.

Pero primero, ¿Qué es Omni Cloud?
Una ontología es una definición formal de tipos, propiedades, y relaciones entre entidades que real o fundamentalmente existen para un dominio de discurso en particular.
Ya está más que claro el hecho de que las empresas apuntan hacia una estrategia Multi Cloud, pero el nivel de profundidad en el cual entra esta estrategia y el nivel de madurez técnico en cada caso cambiará, como es lógico, entre una empresa y otra.

A día de hoy, la presencia de estrategias multi Cloud se materializa, en la mayoría de casos, en únicamente una facturación multi Cloud, ya que se cuenta con el uso de diversos servicios de diversos proveedores pero sin mantener una relación funcional o técnica entre ellos. En mi opinión, es una situación que indica que solo hemos arañado la superficie de oportunidades que ofrece el concepto Cloud y esto ocurre, entre otros, por factores como una gran deuda técnica que consume recursos muy valiosos de las organizaciones y que por tanto no pueden ser empleados en innovación y, también, por el propio estado de evolución constante de las tecnologías, que sacude a los equipos de trabajo con olas de novedades técnicas que vienen una tras otra.

Ahora bien, ¿Qué es Ontología?

Hace poco escuche hablar a un compañero de trabajo especializado en Big Data y Analítica Avanzada sobre la Ontología del Dato. Nada más escuchar el término me encantó ya que me trasladó a la antigua Grecia y casi pude imaginar a Parménides aportando soluciones a algoritmos de inteligencia artificial.

El concepto detrás de la Ontología es muy simple y potente ya que se basa todo en la catalogación y etiquetado de diversas variables y la relación entre ellas. No obstante, esta no es la primera vez que se relaciona el término Ontología con el mundo informático, de hecho, Uschold y Gruninger utilizan el término para referirse a un entendimiento compartido de algún dominio de interés, el cual puede ser utilizado como un framework unificado para resolver problemas tales como interoperabilidad, confusión conceptual y terminológica, etc. Por otro lado, Gruber define Ontología como "una especificación explícita y formal de una conceptualización compartida".

Ampliando horizontes gracias a la Ontología

Vamos a identificar 3 aspectos en los cuáles nos podemos beneficiar gracias a la Ontología:

Mediante la representación gráfica, la Ontología nos permite inferir nuevo conocimiento gracias al racionamiento lógico y al uso de motores de inferencia; en la actualidad existen diversos razonadores y motores de inferencia Open Source (Racer, Pallet, Fact++, etc.) que nos permiten realizar, entre otras cosas, clasificación automática y comprobación de consistencia entre los conceptos reflejados en la Ontología. En términos generales un motor de inferencia es un componente de nuestros sistemas que aplica reglas lógicas a la base de conocimiento para deducir nueva información. Cuanto mejor esté definida la Ontología, más y mejores deducciones podrán hacerse.

¿No sería interesante tener nuestro mapa de conocimiento enriquecido con la forma de interactuar con todas esas entidades?
Siguiendo a Uschold, Gruninger y Gruber: Siendo "Omni Cloud" nuestro concepto y dominio de interés, ¿podemos obtener un framework unificado y una especificación explícita? ¡Vamos a por ello!
En el propio concepto de la Ontología también representamos la relación entre entidades y propiedades, pero ¿y si vamos más allá y para cada relación establecemos una forma de interacción? una forma de interacción unificada y automatizada ¿Y si usamos DevOps para representar y convertir en realidad esas relaciones?

Si tenemos un mapa claro sobre los servicios que usamos y cómo los usamos podríamos trazar una línea que posteriormente podría convertirse en un flujo DevOps, o también podríamos crear flujos más pequeños y específicos para crear lo que en DevOps llamamos "DevOps assembly line": un conjunto de flujos que se ejecutan igual que una cadena de montaje.

Si tenemos un mapa que representa todo nuestro ecosistema Cloud, con sus propiedades y relaciones, sería muy sencillo añadir nuevas piezas, ya que podríamos encontrar la forma y el lugar exacto en que las nuevas entidades deben ubicarse y relacionarse con lo existente, esto, en esencia es el concepto de Omni Cloud, es esa capacidad para poder utilizar de una manera natural nuevos servicios Cloud.

Representado la Ontología

Aunque en este artículo usaré algo más parecido a mapas mentales ya que creo que aportarán claridad en esta primera aproximación, es importante que las ontologías tienen un lenguaje definido e incluso una representación gráfica definida.

OWL: Es un lenguaje de marcado para publicar y compartir datos usando ontologías. OWL tiene como objetivo facilitar un modelo de marcado construido sobre RDF y codificado en XML.

VOWL: Proporciona representaciones gráficas para elementos OWL. Permite una vista integrada de ontologías que visualiza entidades junto con sus propiedades y relaciones.

Definiendo la Ontología

Lo primero que deberíamos tener en cuenta es la creación de una Ontología donde se reflejen los proveedores y servicios Cloud necesarios para los objetivos de nuestra organización y, de esta forma obtener una representación de ese framework unificado... ya se que hemos dicho que Omni Cloud es "cualquier proveedor", pero se trata únicamente de dotar de la capacidad para llegar a ello mientras nos enfocamos en dar respuesta a necesidades específicas.

Es cierto que existen mapas de relación entre proveedores Cloud y diagramas que muestran los diversos servicios a los que podemos acceder, pero es importante que cada organización realice su propia Ontología que se adapte a su propio contexto y lenguaje. Seguramente si comparamos estas ontologías que se realicen dentro de cada organización resulten ser muy parecidas en un marco general, aunque se diferencien en pequeños detalles según el contexto y el lenguaje técnico y funcional de cada caso.

Es importante saber que nuestra Ontología no solo será una especificación de lo que el Cloud o los proveedores Cloud pueden ofrecernos, también se trata de representar todo aquello que usamos para interactuar con ello. Por ejemplo:

A nivel técnico podemos desarrollar las entidades y sus propiedades tanto como queremos, desde un nivel básico hasta otro más elaborado y completo:

¡Ya lo sé! puede parecer muy simple, pero esto es la Ontología: la representación de un conocimiento de una forma que nos permita navegar por él es una herramienta muy potente!

Verificando la Ontología

Para estar seguros de que la Ontología es válida para el paradigma Omni Cloud, veamos cómo resuelve ciertos problemas en ese ámbito.

Portabilidad e Interoperabilidad

La portabilidad y la interoperabilidad entre proveedores y servicios Cloud es un reto crítico de toda organización. La Ontología nos permite identificar las propiedades de cada servicio y por lo tanto nos permite encontrar similitudes y diferencias entre ellos; viendo la foto general de nuestro framework podemos identificar nuestras propias necesidades y procesos de portabilidad e interoperabilidad.

Centrarnos en las propiedades de las entidades más que en las entidades mismas nos permite cierta abstracción, lo cual favorece la portabilidad centrándonos en la tecnología inherente de cada servicio.

Simplicidad

Cada día hay mas proveedores, servicios y avances en el mundo Cloud y la sobreinformación puede llevar a confusión dentro de las organizaciones. Un framework materializado a través de una Ontología permite poner orden en esa información y eliminar el ruido de aquello que es realmente importante para cada organización.

Seguridad

Si incluimos aquellos dominios, entidades, atributos y relaciones de seguridad que consideramos necesarios en nuestra Ontología seremos capaces de ver su porcentaje de cobertura en nuestro Framework y, además, con razonamiento e inferencias podremos descubrir aspectos que no estamos teniendo en cuenta.

Estamos en un momento de cambio continuo en el marco tecnológico y, sobre todo, en todo lo referente al paradigma Cloud. Nuevos servicios, proveedores, tecnologías y metodologías surgen a ritmo diario y el reto de las organizaciones es buscar la forma de obtener todo el beneficio posible de esta situación. Una estrategia Omni Cloud, o lo que es lo mismo, dotar a una organización de la capacidad para operar de una forma líquida ahí donde este y use lo que use, se convierte en la última meta y la más lejana. No obstante, la creación de una Ontología ayuda, mediante la representación del conocimiento generalizado de cada organización, a materializar esa estrategia, centrándose en las necesidades concretas de cada caso, creando un framework unificado y otorgando un punto de encuentro para el conocimiento y la operación.

# data[].attributes.attachment_link.description
"En esta última entrega de nuestro blog contamos con el análisis cloud realizado por Fernando Pereiro, Head of Technical Presales & Corporate Platforms de UST Global. Como hemos comentado en otras entradas de este blog: seguimos a vueltas con cloud. Para ello, qué mejor que contar con la opinión de expertos para abordar cloud desde ...

# data[].attributes.body
Similitudes.
- Escalabilidad.
- Permite colaboración eficiente.
- Actualizaciones automáticas.
- Protección de datos.

Diferencias.
AWS.
- Facilidad de uso.
- Velocidad de los recursos.
- Seguridad en su infraestructura.

Azure.
- Facilidad al dsarrollar aplicaciones.
- Integración con AWS, Google Cloud y On premise.
- Seguridad con inteligencia artifical.

Google Cloud.
- Precios más económicos.
- Seguridad de extremo a extremo.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Prabin Singh Thakuri is tech-enthusiastic and energetic. His life goals for his work are to be more creative, knowledgeable, and always interested in various fields such as technology, Machine learning, and sports.

# data[].attributes.attachment_link.title
10 Amazing Microsoft Azure Vs Aws Vs Google Cloud Hacks

# data[].attributes.attachment_link.description
Prabin Singh Thakuri is tech-enthusiastic and energetic. His life goals for his work are to be more creative, knowledgeable, and always interested in various fields such as technology, Machine learning, and sports.

# data[].attributes.attachment_link.title
AWS Vs. Microsoft Azure Vs. Google Cloud ¿Cuándo Usar Cada Uno?

# data[].attributes.attachment_link.description
Elegir un proveedor de servicios en la nube puede ser todo un dilema para cualquier empresa, especialmente cuando tienes al frente tantos productos que ofrecen cosas similares. Para escoger el mejor proveedor de nube para ti, te ayudaremos a comparar las principales marcas: Amazon AWS vs. Microsoft Azure vs. Google Cloud.

# data[].attributes.body
Realizar una investigacion multilcloud entre las principales similitudes y diferencias existentes entre los 3 principales proveedores Cloud.

# data[].attributes.body
1.  Servicios de transferencia de datos de tierra hacia la nube:
AWS
- AWS DataSync
- Snowball Edge
- Snowmobile
AZURE
-  Import/Export Azure Data Box
- GCP
Storage Transfer Service

En el caso de AWS No está disponible para todas las regiones, pero permite el transporte físico de copias de datos en dispositivos de gran almacenamiento, solo veo que lo tiene Aws.

2.  En cuanto a cantidad de regiones:
AWS
-43 regiones, 99 Zonas de disponibilidad
31 Launched Regions

AZURE
- 59 Regiones

GCP
- 37 REGIONES, 112 ZONAS

3.  Comparativa de servicios uno a uno.  Fuente Google Cloud:

https://cloud.google.com/docs/get-started/aws-azure-gcp-service-comparison

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
This table lists generally available Google Cloud services and maps them to similar offerings in Amazon Web Services (AWS) and Microsoft Azure. You can filter the table with keywords, such as a service type, capability, or product name. We welcome your feedback to help us keep this information up to date!

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

# data[].attributes.attachment_link.title
Compare AWS and Azure services to Google Cloud | Documentation

# data[].attributes.attachment_link.description
This table lists generally available Google Cloud services and maps them to similar offerings in Amazon Web Services (AWS) and Microsoft Azure. You can filter the table with keywords, such as a service type, capability, or product name. We welcome your feedback to help us keep this information up to date!