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La computación en nube es una de las tecnologías que están dando forma al mundo actual. En este sentido, las empresas deben hacer uso de esta tecnología para seguir siendo competitivas en un mercado globalizado. Los sectores tradicionales de la industria manufacturera (calzado, muebles, juguetes, entre otros) se caracterizan principalmente por tener un diseño intensivo y un trabajo de fabricación en la producción de nuevos productos de temporada. Este trabajo se realiza a través de software de modelado y fabricación 3D. Este software se conoce habitualmente como “CAD/CAM”. Se basa principalmente en la aplicación de primitivas de modelado y cálculo geométrico. La externalización de procesamiento es el método utilizado para externalizar la carga de procesamiento a la nube. Esta técnica aporta muchas ventajas a los procesos de diseño y fabricación: reducción del coste inicial para pequeñas y medianas empresas que necesitan una gran capacidad de cálculo, infraestructura muy flexible para proporcionar potencia de cálculo ajustable, prestación de servicios informáticos “CAD/CAM” a diseñadores de todo el mundo, etc.. Sin embargo, la externalización del cálculo geométrico a la nube implica varios retos que deben superarse para que la propuesta sea viable. El objetivo de este trabajo es explorar nuevas formas de aprovechar los dispositivos especializados y mejorar las capacidades de las “GPUs” mediante la revisión y comparación de las técnicas de programación paralela disponibles, y proponer la configuración óptima de la arquitectura “Cloud” y el desarrollo de aplicaciones para mejorar el grado de paralelización de los dispositivos de procesamiento especializados, sirviendo de base para su mayor explotación en la nube para pequeñas y medianas empresas. Finalmente, este trabajo muestra los experimentos utilizados para validar la propuesta tanto a nivel de arquitectura de comunicación como de la programación en las "GPU" y aporta unas conclusiones derivadas de esta experimenta

The world is becoming increasingly dependant in computing intensive applications. The appearance of new paradigms, such as Internet of Things (IoT), and advances in technologies such as Computer Vision (CV) and Artificial Intelligence (AI) are creating a demand for high-performance applications. In this regard, Graphics Processing Units (GPUs) have the ability to provide better performance by allowing a high degree of data parallelism. These devices are also beneficial in specialized fields of manufacturing industry such as CAD/CAM. For all these applications, there is a recent tendency to offload these computations to the Cloud, using a computing offloading Cloud architecture. However, the use of GPUs in the Cloud presents some inefficiencies, where GPU virtualization is still not fully resolved, as our research on what main Cloud providers currently offer in terms of GPU Cloud instances shows. To address these problems, this paper first makes a review of current GPU technologies and programming techniques that increase concurrency, to then propose a Cloud computing outsourcing architecture to make more efficient use of these devices in the Cloud.

Cloud Computing is one of the most disruptive technologies of this century. This technology has been widely adopted in many areas of the society. In the field of manufacturing industry, it can be used to provide advantages in the execution of the complex geometric computation algorithms involved on CAD/CAM processes. The idea proposed in this research consists in outsourcing part of the load to be computed in the client machines to the cloud through the Mobile Cloud Computing paradigm. This practice gives substantial benefits to both the clients and the software-provider in terms of costs, flexibility, ubiquity and performance. In this document, an outsourcing architecture is proposed based on this paradigm. Extensive experiments have been done using highly parallelizable computational geometry operations to show the strengths and weaknesses of the proposal in combination of specialized computing platforms in the cloud. The results suggest that there are some issues that affect the overall performance and the stability of the QoS: the network communication delay, and the number of simultaneous clients and multiple requests. Some solutions have been proposed to face these challenges.

El paradigma de computación Cloud constituye una de las estrategias más innovadoras en cuanto a la adopción de Tecnologías de la Información por la sociedad. Las ventajas que proporciona permiten una mejora de la eficiencia y de reducción de costes, al tiempo que ofrece recursos y servicios accesibles a toda la sociedad. Sin embargo, su utilización masiva y generalización a nuevos sectores ha puesto de relieve problemas que deben ser abordados para satisfacer las demandas de calidad de servicio y mantener una adecuada relación entre rendimiento y coste. Por ejemplo, dotar de procesamiento especializado a determinadas aplicaciones. Este proyecto tiene como objetivo construir un sistema de procesamiento Cloud Computing capaz de proporcionar procesamiento especializado en computación gráfica. Para realizar el proyecto se cuenta con una infraestructura compuesta por un servidor dotado de una tarjeta GPU avanzada. Se trata de especificar un procedimiento para que cuando una máquina local ejecute una tarea que lo requiera, la tarea sea externalizada a la nube y ejecutada remotamente por esta tarjeta.

[ES] Este proyecto consiste en la elaboración de un sistema autónomo de adquisición de datos, en este caso el pH de un medio líquido para controlar, cuantificar y crear un histórico de dicha variable. Para la realización de este trabajo, se ha utilizado un microcontrolador y una sonda para la medición de la variable en cuestión. La información que recibe el microcontrolador se manipula y se envía a la nube. Como microcontrolador se utilizará una Raspberry Pi 2 modelo B y como sonda para la medición del pH, cualquier sonda que sea compatible con Arduino., [EN] This project consists of the development of an autonomous data acquisition system, in this case the pH of a liquid medium to control, quantify and create a history table of those variable. For the development of this work, a microcontroller and a sensor have been used for the measurement of the variable in question. The information received by the microcontroller is manipulated and sent to the cloud. As microcontroller will use a Raspberry Pi 2 model B and as sensor for pH measurement, any sensor that is compatible with Arduino.