La computación en la nube, entendidos como infraestructura, plataformas o
sistemas de software, permiten acceder a través de la web a recursos
y productos informáticos alojados generalmente en un centro de datos de
proveedores externos, de forma que solo sea necesario un equipo
conectado a la red para que los usuarios puedan alquilar e
interactuar con ellos sin necesidad de comprarlos. Esto evita inversiones
mayores en recursos computacionales pagando solo por el uso de los
servicios requeridos.
Migrar a la nube representa que la infraestructura de tecnología de la
información se almacene en un que mantiene un proveedor de computación
fuera de las instalaciones. Esto brinda mayor agilidad, escalabilidad,
flexibilidad, incluyendo el uso de nuevas tecnologías como lo podrían
ser la inteligencia artificial, la industria 4.0, el internet de las
cosas, entre otras. Así, estos servicios fomentan el diseño de
aplicaciones que en muchos casos incorporan diferentes tecnologías.
Algunos ejemplos serían la organización en contenedores de
software, las interfaces de programación de aplicaciones, la
seguridad en las comunicaciones, la gestión y automatización de procesos
y más. En concreto, el desarrollo de aplicaciones escritas en Python para
su posterior ejecución dentro de las etapas de computación y toma de
posiciones de arquitecturas y CPS se están convirtiendo en una alternativa
cada vez más atractiva. Esta integración permite combinar el
aporte de Python en forma de agilidad, por ser un lenguaje no
tipado, interpretado y con una sintaxi sencilla y de flexibilidad
por la cantidad de librerías bien documentadas disponibles con la
escalabilidad propia de las arquitecturas y CPS. Python es un
lenguaje de alto nivel, interpretado, multiparadigma, versátil,
multiplataforma y con gran capacidad para desarrollar programas de todo
tipo, gracias a que es un lenguaje de código libre. Esto permite que la
comunidad pueda contribuir en el desarrollo de librerías orientadas a
enfoques específicos, facilitando a las personas que no tengan
experiencia en el mundo de la programación a implementar códigos de
forma intuitiva, lo que hace a Python una potencia para entornos
industriales en colaboración con profesionales de la automatización.
Con respecto al desarrollo de soluciones en el ámbito industrial,
utilizar Python ofrece una forma sencilla y legible de integrar
librerías que incluyen técnicas propias de los ámbitos de la
inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Estas técnicas desempeñan un papel esencial en el análisis de datos en
arquitecturas y CPS, ya que permiten desarrollar la parte cognitiva a
partir de datos históricos para posibilitar la posterior toma de
decisiones. Algunos ejemplos de estas aplicaciones de inteligencia
artificial que podrían ser aplicados a la industria sería el mantenimiento
predictivo, control logístico, optimización de procesos, entre
otros. Algunas librerías enfocadas a estos temas podrían ser Pandas para
el manejo de datos históricos, NumPy para la operación de matrices, Scikit
-Learn, que facilita el manejo de modelos de aprendizaje automático y
Plotly para realizar gráficas y visualizaciones, entre otras,
dependiendo de las aplicaciones. Ahora bien, una implementación básica
en arquitecturas y CPS podría ser el uso de vectores de datos históricos
previamente etiquetados, adquiridos de un proceso físico dentro de la
industria y almacenados en una base de datos como puede ser Influx, para
posteriormente montar un script en Python donde se puede tener los
siguientes bloques de acciones concretas como importación de
librerías para añadir funcionalidades adicionales que no están disponibles
por defecto en Python, la comunicación con base de datos a
través de HTTP utilizando una API de Influx, el procesamiento para la
limpieza escalado de variables e incluso dividir el conjunto de datos
en entrenamiento y validación, la implementación de un modelo que según
la técnica de inteligencia artificial a implementar podría ser usada la
libreria de Keras, Scikit Learn, TensorFlow o alguna otra y finalmente
la visualización imprimiendo los datos de forma de tabla o haciendo un
panel en Grafana.