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Charla «Exploración en la frontera de los grandes volúmenes de datos – Tim Smith» de TED-Ed en español.
Ver la lección completa en: http://ed.ted.com/lessons/exploration-on-the-big-data-frontier-tim-smith
Nuestra sociedad navega en una increíble cantidad de datos. Los físicos del CERN durante décadas han estado pensando la forma de almacenar y compartir sus datos cada vez más masivos; para ello estimularon la globalización de Internet, mientras intentaban ‘resolver’ el problema de sus ingentes volúmenes de datos. Tim Smith ha trazado la estrategia del CERN en materia de grandes volúmenes de datos desde hace 50 años hasta nuestros días.
Lección de Tim Smith, animación de TED-Ed.
- Autor/a de la charla: Tim Smith
- Fecha de grabación: 2013-05-03
- Fecha de publicación: 2020-01-16
- Duración de «Exploración en la frontera de los grandes volúmenes de datos – Tim Smith»: 350 segundos
Traducción de «Exploración en la frontera de los grandes volúmenes de datos – Tim Smith» en español.
«Big data» es un concepto esquivo.
Denota a una cantidad de información digital incómoda de almacenar, transportar o analizar.
Son cantidades tan cuantiosas que sobrepasan a las tecnologías actuales y nos desafían a crear la próxima generación de herramientas y técnicas de almacenamiento de datos.
«Big data» no es una idea nueva.
De hecho, los físicos del CERN han estado riñendo con el desafío de esta expansión creciente de datos durante décadas.
Hace 50 años, los datos del CERN podían almacenarse en una sola computadora.
Claro, no era la computadora común, sino una computadora central que ocupaba todo un edificio.
Para analizar los datos, físicos de todo el mundo viajaban al CERN para conectarse a la enorme máquina.
En los años 70, los datos cada vez más voluminosos se distribuían en diferentes grupos de computadoras, que proliferaron en el CERN.
Cada grupo se reunía en redes caseras, dedicadas.
Pero los físicos colaboraban sin tener en cuenta los límites existentes entre los grupos ya que necesitaban acceder a todos los datos.
Por eso se tendieron puentes entre las redes independientes de la propia CERNET.
En los años 80 otras redes aisladas similares con diferentes dialectos surgieron en toda Europa y EE.UU., y eso permitió el acceso remoto, pero era tortuoso.
Para facilitar el acceso de los físicos de todo el mundo a los volúmenes de datos siempre crecientes almacenados en el CERN, sin tener que viajar, las redes tenían que hablar el mismo idioma.
Adoptamos la incipiente norma de trabajo en Internet de EE.UU., seguidos por el resto de Europa, y establecimos el enlace principal en el CERN entre Europa y EE.UU.
en 1989, ¡y la red Internet comenzó a hacerse realmente global! Los físicos podían acceder fácilmente entonces a los terabytes de datos en forma remota desde todo el mundo, generar resultados, y escribir artículos en sus instituciones locales.
Luego, quisimos compartir los hallazgos con todos los colegas.
Para facilitar este intercambio de información, creamos la Web a principios de los 90.
Los físicos ya no necesitaban saber dónde estaba almacenada la información para encontrarla y accederla desde la red; una idea que prendió en todo el mundo y ha transformado la forma de comunicarnos en nuestras vidas cotidianas.
A principios del 2000 el continuo crecimiento de nuestros datos superaba nuestra capacidad de análisis en el CERN, a pesar de tener edificios repletos de computadoras.
Tuvimos que empezar a distribuir los petabytes de datos a los socios que colaboraban con nosotros para usar capacidad local de almacenamiento y cómputo en cientos de instituciones diferentes.
Para organizar estos recursos interconectados con sus diversas tecnologías, desarrollamos una red de computadoras que permite el intercambio irrestricto de recursos informáticos en todo el mundo.
Esto se basa en relaciones de confianza y de intercambio mutuo.
Pero este modelo de red no podía transferirse fuera de nuestra comunidad tan fácilmente, pues no todos tienen recursos para compartir ni puede esperarse que las empresas tengan el mismo nivel de confianza.
En cambio, un enfoque alternativo, más empresarial para el acceso «a la carta» de los recursos, floreció recientemente, y se llama computación en la nube; algo que otras comunidades están explotando ahora para analizar sus grandes volúmenes de datos.
Puede resultar paradójico que en un lugar como el CERN, un laboratorio que estudia lo inimaginablemente pequeño que constituye la materia, sea la fuente de grandes volúmenes de datos [big data].
Pero la forma en que estudiamos las partículas fundamentales, así como las fuerzas mediante las que interactúan, implica crearlas fugazmente, hacer colisionar protones en nuestros aceleradores y capturar sus rastros a casi la velocidad de la luz.
Para ver esos rastros, nuestro detector, con 150 millones de sensores, funciona como una cámara 3D gigante, que toma fotos de cada colisión.
Esto ocurre unas 14 millones de veces por segundo.
Eso genera muchos datos.
Pero si este volumen de datos existe desde hace tanto, ¿por qué de repente cobra tanta notoriedad ahora? Bueno, como dice la vieja metáfora, el todo es más grande que la suma de sus partes, y ya no es solo la ciencia que lo está usando.
Poder obtener más conocimiento uniendo información relacionada y detectando correlaciones puede iluminar y enriquecer numerosos aspectos de la vida cotidiana, sea en tiempo real, como el estado del tránsito o de las finanzas, o en evoluciones de corto plazo, como las médicas o meteorológicas, o en situaciones predictivas, como las tendencias en el comercio, el crimen y las enfermedades.
Se está recopilando ingentes volúmenes de datos en todas las áreas, con redes de sensores móviles que abarcan el mundo, cámaras en la tierra y en el aire, archivos que almacenan información publicada en la web, y registran las actividades de los internautas de todo el mundo.
El desafío consiste en inventar nuevas herramientas y técnicas para analizar estos vastos repositorios, para iluminar la toma de decisiones, mejorar los diagnósticos médicos, y, en otras palabras, responder a las necesidades y deseos de la sociedad del futuro de formas, hoy, inimaginables.
https://www.ted.com/talks/tim_smith_big_data/