PTI-PY presentó caso de éxito en evento de Amazon Web Services

El PTI-PY presentó el jueves 21 último un caso de éxito sobre sistemas computacionales del sector eléctrico, en la charla denominada “Experiencias de Computación en Nube Híbrida para Sistemas del Sector Eléctrico”. Fue en el primer seminario presencial organizado por “Amazon Web Services” en nuestro país.

Estuvieron a cargo de la presentación Alejandro Kennedy, David Cabañas y Fabio López Pires, presentando experiencias realizadas en el Laboratorio de Internet de las Cosas Industrial del PTI-PY.

Inicialmente, se expuso sobre el perfil corporativo del PTI-PY, destacando que busca ofrecer espacios, instalaciones, productos y servicios que permitan impulsar la creación y el crecimiento de empresas de innovación. Durante la exposición, se mencionó que el PTI-PY también busca ser referente en transformación disruptiva dentro del ecosistema nacional de innovación y emprendimiento, como catalizador de la aplicación de nuevas tecnologías para los sectores productivos en el ámbito nacional e internacional, canal preferido de colocación de recursos de terceros y agencias de cooperación.

Objetivos Estratégicos del PTI-PY

En referencia a los principales Objetivos Estratégicos del PTI-PY, se destacó que busca desarrollar, en conjunto, con la Itaipu Binacional productos o servicios que sean referencias tecnológicas para centrales hidroeléctrica del mundo. Asimismo, promover la innovación con soluciones para problemas reales, de forma ágil y disruptiva, logrando que sea comprendida, valorada y demandada, aportando al mejoramiento de la calidad de vida de las personas.

También los expositores mencionaron como un objetivo estratégico importante, atraer grandes empresas de base tecnológica (como Amazon) al Territorio PTI-PY para generar valor a un ecosistema que potencie el desarrollo científico-tecnológico, orientado a la innovación.

¿Qué es la computación en la Nube?

Acto seguido, y al entrar en la materia que los convocó al evento, como “Consulting Partner” de Amazon Web Services en Paraguay, se explicó que la “Computación en Nube” es la distribución de recursos computacionales bajo demanda (de acuerdo con la necesidad), a través de redes, en un esquema de pago por uso. Los profesionales del PTI-PY remarcaron que, en lugar de comprar y mantener servidores y centros de datos físicos, las empresas demandantes pueden acceder a servicios tecnológicos, como cómputo, almacenamiento y bases de datos, en función de sus necesidades, por medio de proveedores como Amazon Web Services (AWS), complementando con otros conceptos fundamentales sobre el ciclo de maduración de aplicaciones orientadas a las Aplicaciones Nativas de Computación en Nube (Cloud-Native Applications).

SISTEMA DE LECTURA AUTOMÁTICA DE MEDIDORES (SAMR)

Posteriormente, Alejandro Kennedy disertó específicamente sobre el desarrollo, por parte del PTI-PY, de un Sistema de Lectura Automática de Medidores (SAMR), que actualmente ya está siendo utilizado por la ANDE.

https://www.abc.com.py/nacionales/2021/12/23/la-ande-y-la-fpti-implementan-ya-la-modalidad-de-lectura-remota-de-medidores-informan/

En cuanto a la problemática abordada para la propuesta de innovadoras soluciones, Kennedy señaló que guardan relación con las múltiples marcas de medidores con procesos de autenticación distintos, la necesidad de lecturas automatizadas para facturación de energía y un sistema escalable (o elástico) de lectura remota. En relación con los desafíos técnicos, mencionó la necesidad de escalar de forma automática el sistema autónomo de lecturas, optimizar el uso de recursos de cómputo y llegar a abarcar a corto plazo 90.000 medidores.

Posteriormente se resumieron las experiencias técnicas en el diseño e implementación del SAMR para Nube Privada, su rediseño para Nube Pública con AWS y su diseño e implementación final para Nube Híbrida (Privada y Pública). En cuanto a los beneficios técnicos, se resaltó la mejora considerable en la arquitectura del SAMR, que posibilitará el despliegue en nube privada y/o pública en función de la necesidad y la elasticidad de recursos computacionales sobre la demanda del sistema.