Capacidad y tolerancia para almacenamiento distribuido en investigación
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibirás métricas de 12 meses (IOPS, throughput, crecimiento por dataset, fallos de disco) y la topología actual. Modela el crecimiento por dominio científico (genómica vs radioastronomía tienen perfiles distintos). Simula pérdida de rack y de zona en un entorno reducido, midiendo tiempo de reconstrucción y degradación de servicio. Evalúa alternativas: subir a 12+4, añadir un sitio de respaldo geográfico vía replicación asíncrona, o tiering frío a cinta LTO-9. Entrega un modelo de capacidad en planilla, un informe técnico de 12 páginas y una recomendación al comité con presupuesto a 18 meses.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Modelar capacidad y tolerancia para los próximos 18 meses manteniendo disponibilidad superior al 99,95 por ciento bajo fallo de rack sin duplicar el presupuesto operativo.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Modelar capacidad de almacenamiento distribuido con datos reales
- Evaluar tradeoffs de erasure coding frente a replicación pura
- Diseñar políticas de chequeo de integridad para datos científicos críticos
- Comunicar decisiones técnicas a un comité científico no técnico
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Arquitecto de Sistemas
Defender una arquitectura de almacenamiento ante un comité científico requiere combinar erasure coding con un argumento económico — competencia arquitectónica pura.
Este proyecto afina
- erasure-coding
- capacity-planning
- cost-modeling