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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Meta trabaja en CRAM, un sistema de compresión de memoria RAM para Linux que supera a ZRAM y Zswap

Módulo de memoria RAM con efectos de luces circulares que simbolizan el procesamiento de datos sobre uno de sus chips.
Meta propone el uso de CRAM, una tecnología de compresión por hardware que busca optimizar la gestión de memoria en sistemas Linux.
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Meta está desarrollando una tecnología de compresión de memoria para Linux llamada Compressed RAM (CRAM), capaz de ofrecer un rendimiento casi idéntico al de la memoria DRAM sin comprimir. El ingeniero de la compañía Gregory Price presentó los detalles en la Linux Plumbers Conference de Praga, donde explicó cómo esta solución, al delegar el trabajo de compresión en el hardware, deja atrás a herramientas tan conocidas como ZRAM y Zswap.

La propuesta llega en un momento en que la escasez de memoria y el encarecimiento de los módulos aprietan a toda la industria, mientras las necesidades de capacidad siguen creciendo sin pausa. CRAM permite acceder a los datos comprimidos a nivel de línea de caché o de byte, algo que ninguna de las soluciones actuales por software consigue sin penalizar el rendimiento del sistema.

Así funciona la compresión de memoria por hardware de Meta

El punto de partida de CRAM es sencillo de entender aunque su implementación no lo sea: en vez de pedirle a la CPU que comprima y descomprima datos cada vez que el sistema necesita acceder a ellos, esa tarea se delega directamente al hardware. El procesador puede entonces leer o escribir en la memoria comprimida como si estuviera trabajando con memoria normal, sin pasos intermedios que frenen el proceso.

Este acceso a nivel de línea de caché o byte es lo que marca la diferencia. Las soluciones que conocemos hasta ahora trabajan con bloques completos de datos que hay que descomprimir antes de usarlos, lo que introduce latencia. Al eliminar ese paso, Meta consigue que buena parte del trabajo pesado desaparezca del camino crítico, y de ahí que los resultados mostrados en Praga se acerquen tanto a los de la memoria sin comprimir.

Qué cambia frente a ZRAM y Zswap en Linux

Si trabajáis con Linux es probable que ya conozcáis ZRAM y Zswap, dos piezas del kernel pensadas para estirar la memoria disponible. ZRAM crea un dispositivo de bloques comprimido dentro de la propia RAM y lo usa como espacio de intercambio; Zswap, por su parte, actúa como una caché comprimida que intercepta las páginas antes de que lleguen al disco. Ambas funcionan bien, pero dependen por completo de la CPU para comprimir y descomprimir, y esa carga se nota cuando la memoria empieza a apretar de verdad.

CRAM parte de la misma necesidad (aprovechar mejor cada byte de RAM física) pero cambia quién hace el trabajo. Al apoyarse en hardware dedicado, evita la sobrecarga de procesador que arrastran ZRAM y Zswap. Por eso Meta lo presenta como una implementación superior: no se trata de un ajuste fino sobre lo que ya existe, sino de resolver el problema desde otro ángulo.

Los resultados vistos en la Linux Plumbers Conference

Los datos que Price expuso en Praga son llamativos. Para las operaciones de lectura sobre datos ya comprimidos, CRAM alcanza una velocidad prácticamente igual a la de la memoria DRAM sin comprimir, lo que en la práctica elimina la penalización que suele asociarse a trabajar con memoria comprimida. Ese resultado implica que, en la práctica, no debería notarse diferencia entre trabajar con datos comprimidos por CRAM y hacerlo directamente sobre memoria sin comprimir, algo que ninguna de las soluciones basadas en software había logrado hasta ahora.

Ventana unidades almacenamiento Linux.
Ventana con las unidades de almacenamiento del ordenador en Linux.

En las escrituras, donde ZRAM y Zswap suelen notarse más, CRAM también sale ganando: es mucho más rápido que ambas alternativas, e incluso que el intercambio convencional a disco. Meta no ha publicado cifras exactas en porcentaje, pero la diferencia frente al intercambio convencional a disco se describe como sustancial, lo que refuerza el atractivo de CRAM en los escenarios donde la memoria física se agota con rapidez.

El camino que le queda a CRAM antes de llegar al kernel

La buena noticia para quienes sigan de cerca el desarrollo del kernel es que la mayoría de las piezas necesarias para soportar CRAM ya forman parte de la rama principal de Linux. Eso reduce bastante el trabajo que queda por hacer antes de que esta tecnología pueda integrarse de forma completa, aunque de momento no se ha concretado un calendario ni una versión del kernel en la que esperar su llegada.

Conviene ser prudentes con los plazos. Al depender de la delegación de procesamiento en el hardware, es previsible que CRAM necesite controladores y módulos de memoria compatibles, un requisito que podría tardar más en generalizarse en los equipos domésticos que en los entornos de servidor, donde Meta ya opera a gran escala. Mientras ese soporte no se confirme para el hardware de consumo, lo más razonable es asumir que ZRAM y Zswap seguirán siendo las herramientas de referencia para quienes usan Linux en sus ordenadores personales.

Preguntas frecuentes sobre CRAM Linux

¿Qué es ZRAM y para qué se usa en Linux?
ZRAM es un módulo del kernel de Linux que crea un dispositivo de bloques comprimido dentro de la propia memoria RAM. Se usa como espacio de intercambio comprimido, lo que permite guardar más datos en la memoria física antes de recurrir al disco, mejorando el rendimiento en equipos con poca RAM.
¿En qué se diferencia Zswap de ZRAM?
Zswap actúa como una caché comprimida que intercepta las páginas de memoria antes de que se escriban en el espacio de intercambio del disco. A diferencia de ZRAM, que crea un disco virtual comprimido en la RAM, Zswap reduce los accesos al almacenamiento secundario y alarga la vida de las unidades SSD.
¿Qué es la Linux Plumbers Conference?
La Linux Plumbers Conference es un evento técnico anual en el que los desarrolladores principales del ecosistema Linux se reúnen para debatir problemas complejos del kernel, presentar propuestas y coordinar el desarrollo futuro del sistema operativo.
¿Puedo usar CRAM ya en mi distribución de Linux?
No. CRAM se encuentra en fase de desarrollo y acaba de presentarse públicamente en la Linux Plumbers Conference. Además, al depender de controladores de hardware específicos, su llegada al hardware de consumo dependerá de que fabricantes y kernel completen esa integración.