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Cloud Model Classifiers - Coggle Diagram

- - - - Cliente: Sistema operativo, middleware, runtime, datos y aplicaciones.
    - - Máximo control y flexibilidad; pago por uso; elimina inversión en hardware físico.
        
        Casos de uso: Hosting de sitios web, entornos de desarrollo/prueba, recuperación ante desastres, cargas de trabajo de entrenamiento de IA.
        
        Ejemplos reales: AWS EC2, Azure Virtual Machines y Google Compute Engine.
    - - Requiere gestionar aspectos de seguridad propios y depender de la confiabilidad del proveedor, además de convivir en sistemas multiempresa donde se comparten recursos de infraestructura.
- - - - Escalabilidad: Transparente para el usuario (la gestiona el proveedor).
        
        Ventajas: Acceso inmediato sin instalación ni mantenimiento, costos predecibles por suscripción, actualizaciones automáticas gestionadas por el proveedor.
        
        Nivel de control: Bajo.
        
        Desventajas: Mínimo control/personalización; dependencia total del proveedor; riesgo de "shadow IT".
        
        Nivel de abstracción: Alto.
        
        Casos de uso: Correo corporativo, CRM, ofimática colaborativa.
        
        Ejemplos reales: Salesforce, Microsoft 365 y Google Workspace. Se paga por usuario al mes y el proveedor gestiona todo lo demás.
- - - - Ventajas
        
        Simplifica costos porque se paga por unidad de aplicación, no por servidor; acelera el desarrollo al no gestionar infraestructura.
      - Desventajas
        
        Menor control sobre el entorno subyacente; posible dependencia (lock-in) del proveedor.
      - Nivel de control: Medio.
      - Nivel de abstracción: Medio.
      - Cliente: Solo sus aplicaciones y datos.
    - - Automática a nivel de aplicación.
    - - Ejemplos reales: AWS Elastic Beanstalk, Azure App Service y Google App Engine. También Heroku.
- - - - cliente: Solo el código de la función.
        
        Casos de uso: Procesamiento de imágenes al subirse a un bucket, APIs ligeras, automatizaciones por eventos, microtareas.
        
        Ejemplos reales: AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions.
    - - Escalabilidad: Automática y granular, por evento/función individual.
    - - Nivel de control: Muy bajo (mínimo de los cuatro).
        
        Nivel de abstracción: Muy alto (máximo de los cuatro).