Cómo calcular la máscara de Red en IP versión 4

Un método para calcular la máscara de Red en IP versión 4.

Algunas veces los administradores de red, los de telecomunicaciones, los estudiantes o el personal técnico de TIC requiere determinar la máscara de red que deberá utilizar ya sea para conectarse a una sub red especifica o para crearla y/o configurarla de acuerdo con los requerimientos de la organización. Las organizaciones, como Cisco, IBM, Oracle Microsoft, las universidades de todo el mundo y otros, tienen bastante documentación al respecto, pero es necesario una lectura minuciosa y en muchas ocasiones se torna complicada y tediosa.

En virtud de que la migración al protocolo IPv6 todavía no supera en presencia global a IPv4 es conveniente dominar el uso de técnicas que faciliten la comprensión de este importante tema. Antes que nada debemos saber que cada dirección IP está conformada por 4 octetos (en código binario), de acuerdo con la máscara de red que lo acompañe un número de bits a la izquierda representaran la red a la que pertenece y el resto a la derecha identificará propiamente al equipo al que está asignado.

Dirección IP en una red Clase C.

Formato Binario	11000000	10101000	0000001	01100100
Formato Decimal	192	168	1	100

Máscara de red en una red Clase C.

Formato Binario	11111111	11111111	11111111	00000000
Formato Decimal	255	255	255	0

Los formatos anteriores identifican a una red clase C, en la que sólo es posible obtener 256 direcciones IPs dos de las cuales se encuentran reservada para la dirección de la red (192.168.1.0 en este caso) y la otra para el brocast o difusión (192.168.1.255), como pueden notar se trata de la primera y la última.  Los octetos que identifican a este tipo de red son los 3 primeros (192.168.1 en código decimal) y los que se utilizaran para identificar los equipos es el último que al representarlo en forma de potencia y en su base de numeración nos da el total de direcciones ().  En las redes clase B se toman los dos primeros octetos para la red y los dos últimos para los nodos y en la clase A se toma el primer octeto para la red y los tres últimos para identificar los nodos. La tabla siguiente ilustra un ejemplo de una dirección IP en estas redes.

Dirección IP en una red clase B

Formato Binario	10000010	01100100	0000001	00001010
Formato Decimal	130	100	1	10

Máscara de red en una red Clase B

Formato Binario	11111111	11111111	0000000	00000000
Formato Decimal	255	255	0	0

Dirección IP en una red clase A

Formato Binario	00000100	00000010	00000011	10000000
Formato Decimal	4	2	3	128

Máscara de red en una red Clase B

Formato Binario	11111111	00000000	0000000	00000000
Formato Decimal	255	0	0	0

Visite el enlace IP, subredes(subneting) para un descripción más detallada de la Clasificación de redes por su clase y rango de direcciones, y también para conocer subredes en las redes clase C.

El método para determinar que mascara utilizar sin el apoyo de una calculadora binaria o una tabla de conversión de decimal a binario y viceversa, consiste en restar del total de direcciones que ofrece una máscara clase C (256 IPs), la cantidad resultante de elevar el 2 (dos) a la potencia n, con n = 1,2,3,4,5,6,7,8  () que nos indicará el número de direcciones. Veamos un ejemplo.

Si en una red doméstica se desea limitar la asignación de direcciones IP que entrega el router inalámbrico a través de su servicio de distribución de direcciones (dhcp), entonces lo que se debe determinar es la cantidad de equipos que necesitaran acceder al router y en la interface de configuración seleccionar la máscara de red que satisface mejor el requerimiento, es decir si sólo se requiere dar acceso a 12 dispositivos entonces buscamos un numero n tal que  () se inmediatamente mayor que 12, en este caso para n = 4 tenemos que  = 16, satisface la condición. Ahora para determinar la máscara, a 256 le restamos 16 y eso nos da 240, en resumen la máscara de red sería 255.255.255.240.

Cuando se trata de organizaciones de mediano y gran tamaño es necesario aplicar subneting siguiendo el mismo esquema, sólo que en este caso se utiliza el tercer octeto y el cuarto se deje en cero.  Por ejemplo para soportar 510 direcciones IPs buscamos un número n que proporciones dos unidades en este caso n = 1 porque  = 2.  La máscara de red se formaría restando a 256 el 2 resultante y tendremos 254, la máscara a utilizar y el rango de ips asignable podría ser:

Red Clase B:

Dirección de Red: 130.100.1.0

Dirección de Broadcast: 130.100.2.255

Mascara de Red: 255.255.254.0 direcciones IP validas 512, asignables a equipos 510.

Rango de direcciones IPs asignables 130.100.1.1 hasta 130.100.2.254

Incrementando el valor de n en una unidad a la vez la cantidad de equipos se duplican en referencia al valor inmediato anterior es decir que para n = 2, tendríamos 512 x 2 = 1024 Ips y válidas y 1022 asignables.

Tabla de máscaras para subredes clase B.

Mascara	Ips  Asignables	Ips útiles
255.255.254.0   para n = 1 implica   = 2  (256 – 2 = 254)	512	510
255.255.252.0 para n =  2implica   = 4  (256 – 4 = 252)	1024	1022
255.255.248.0 para n = 3  implica   = 8  (256 – 8 = 248)	2048	2046
255.255.240.0 para n =  4 implica   = 16  (256 – 16 = 240)	4096	4094
255.255.224.0 para n =  5 implica   = 32  (256 – 32 = 224)	8192	8190
255.255.192.0 para n =  6 implica   = 64  (256 – 64 = 192)	16384	16382
255.255.128.0 para n = 7  implica   = 128  (256 – 128 = 128)	32768	32766
255.255.0.0 para n =  8 implica   = 256  (256 – 256 = 0)	65536	65534

Dado que la máscara de red se repite para cada clase de red, ya sean A, B o C el método sirve para todas, la única diferencia es que la cantidad de ips que se corresponden con cada nuevo bit que se varíe, resultará de la multiplicación del total anterior por dos tal como se aprecia en la tabla anterior, las subredes dentro de la clase A serían como sigue.

Mascara	Ips  Asignables	Ips útiles
255.2254.0.0   para n = 1 implica   = 2  (256 – 2 = 254)	131072	131070
255. 252.0.0 para n =  2implica   = 4  (256 – 4 = 252)	262144	262142
255. 248.0.0 para n = 3  implica   = 8  (256 – 8 = 248)	524288	524286
255. 240.0.0 para n =  4 implica   = 16  (256 – 16 = 240)	1048576	1048574
255. 224.0.0 para n =  5 implica   = 32  (256 – 32 = 224)	2097152	2097150
255. 192.0.0 para n =  6 implica   = 64  (256 – 64 = 192)	4194304	4194302
255. 128.0.0 para n = 7  implica   = 128  (256 – 128 = 128)	8388608	8388606
255.0.0.0 para n = 8  implica   = 256  (256 – 256 = 0)	16777216	16777214

SOFTWARE PARA ANÁLISIS ESTADÍSTICO

Existen en el mercado una cantidad considerable de software para el cálculo estadístico, desde los más generales como Microsoft  Excel hasta los más especializados como SPSS de IBM, todos tienen sus fortalezas y ventajas a la hora de decidirse por cual paquete usar. Lo que mostraremos a continuación son algunas de las principales funciones y características de tres herramientas para el trabajo en el campo estadístico ellas son: Excel, PSPP y Minitab.

MICROSOFT EXCEL

Microsoft Excel es una herramienta para hojas de cálculo que requiere del pago de una licencia (Bs. 1000 x licencia de Office Professional 2013 ) para su uso, sólo está disponible para los sistemas operativos Windows (Office 365) y Mac (Excel 2011), aunque recientemente se liberó una versión reducida y “gratuita” para los sistemas Androide. Excel está basado en libros contentivos de hojas que a su vez tienen  un conjunto de celdas provenientes de las intercepciones de las filas y columnas, la versión del 2010 soporta 1.048.576 filas por 16.384 columnas en cada una de sus hojas, las cuales a su vez dependen sólo de la capacidad de memoria de la computadora. Excel está diseñado para que la mayoría de las personas puedan hacer uso de él, porque posee una interface de usuario amigable y fácil de utilizar. Adicionalmente las versiones más recientes vienen con un gran número de plantillas preestablecidas para presupuestos, calendarios, formularios, informes y otros.

Puede introducir datos directamente en las celdas de cada hoja de cálculo o importándolo de una fuente externa como una base de datos, archivos de texto e incluso hasta de una página web en Internet. Para visualizar el comportamientos de esos datos están disponibles las opciones para la elaboración de gráficos ya sean de barras, línea, torta, columna, dispersión o área en los que podrá fácilmente mostrar y comparar los datos de forma visual de manera que sea más fácil la toma de decisiones, adicionalmente puede utilizar los diseños preestablecidos o hacerlo de forma personalizada.

Adicional a las funciones estadísticas Microsoft Excel también posee otros conjuntos que sirven para trabajar con matemáticas y trigonometría, ecuaciones financieras, texto, funciones lógicas y otras, lo que lo convierte en una herramienta muy versátil. Pero todo esto no serviría de nada si no se pudiera compartir y exportar a otros formatos la información contenidas en sus archivos, por ello la versión más reciente de Excel viene habilitada para trabajar en la nube con OneDrive o Dropbox, también permite que sus documentos sean guardados en formatos como PDF, XML, página web, texto y otros.

Excel es un software muy popular, razón por la que se consigue abundante información en la web, también se pueden encontrar desde cursos gratis hasta los que ofrecen una certificación que garantiza el nivel de dominio de la persona que aprueba este curso. Está disponible en la mayoría de los idiomas, y existen agentes de comercialización autorizados en nuestro país.

Perfect Statistics Professionally Presented (PSPP)

Es un software netamente estadístico cuyo nombre pudiera traducirse literalmente en “Estadísticas Perfectas Presentadas Profesionalmente”, está bajo el esquema de licenciamiento del software libre  por lo que puede ser utilizado sin tener que pagar por una licencia. PSPP viene a ser la versión libre del software SPSS de IBM,  que es muy popular en las empresas de investigación debido a su gran poder de análisis predictivo y su capacidad de trabajar con grandes volúmenes de datos (1 billón de registros y 1 billón de variables), características presentes en PSPP.

PSPP está disponible para todas las plataformas de sistemas operativos (Windows, Mac y Linux), y aunque no posee una interface de usuario tan amigable e intuitiva como la de Excel, es bastante vistosa y gráfica, dado que es un software altamente especializado en el análisis estadístico, su uso se supone se realizará por personas con un conocimiento aceptable de esta rama de la ciencia, razón por la cual trae una consola de trabajo para quienes no deseen utilizar el ambiente gráfico.

Las opciones de ingreso de datos al sistema se pueden hacer directamente en la hoja de trabajo, escribiéndola desde el teclado, copiándola de otra hoja o importándola desde un archivo o base de datos. Para visualizar el análisis de esos datos se pueden utilizar gráficos de Barras, dispersión, áreas, circular y exportarlos a documentos como PDF, HTML, ODT, texto y otros. La aplicación está disponible en varios idiomas incluidos el español, pero por ser software libre, cualquier persona está en la libertad de agregar su idioma si aún no está soportado. El programa PSPP siendo especializado en estadística también trae otras funciones para manejar operaciones matemáticas, lógicas, de fechas y trigonométricas.

En Venezuela no hay muchas opciones de adiestramiento en este paquete, sin embargo existen profesionales y universidades (UCAB) que ofrecen cursos y diplomados en esta herramienta, también están las páginas, blogs, wikis en Internet que contienen información variada sobre el uso y aplicación de este software.

MINITAB

Es un software para el análisis estadístico, fue desarrollado en la década de 1970 por lo que posee una gran madurez, actualmente tiene una versión de prueba gratis por un periodo de 30 días (Minitab express), luego se debe adquirir una licencia para su uso. Esta soportado solamente para el sistema operativo de Microsoft en sus diferentes versiones (Windows 7 y posterior. El costo de uso por licencia individual es de $1.495, con posibilidad de actualizar a las versiones que sean liberadas durante el transcurso de ese año, sin costo adicional.

Es fácil de aprender y usar, posee una interface gráfica intuitiva que va guiando al usuario paso a paso de forma gradual al proceso que quiere realizar y a los resultados que quiere obtener, quizás sea el preferido por los educadores para enseñar en las escuelas y universidades, sobre todo a quienes comienzan a utilizar este tipo de software. Está pensado para el análisis de procesos de mediana complejidad, con conjuntos de datos y variables también en este segmento.

Al igual que Excel pose una hoja de trabajo en la que se puede ingresar datos directamente desde el teclado,  también ofrece la opción de importarlo desde archivos de Excel o desde un archivo de texto, los procesos de análisis son bastante controlados por lo que no deja opción a errores, además los gráficos para la visualización de los resultados, son muy profesionales, vistosos y claros.

Minitab posee una línea de comando como PSPP, para quienes se sientan más cómodos trabajando con este enfoque, esta disponible en español, sin embargo no hay representación en Venezuela y el soporte es relativamente escaso. No obstante en Internet se encuentra bastante documentación y el programa tiene un buen soporte de sus creadores en la página web oficial.

Los resultados generados por Minitab pueden ser exportados a otros formatos para su presentación, incluye soporte para documentos PDF, WORD, Power Point y documentos de textos. No está soportado aún el almacenamiento en la nube.

Comparación de los Sistemas de Administración de Archivos (File systems) y Sistemas Manejadores de Base de Datos (DBMS)

Comparación de los Sistemas de Administración de Archivos (File systems) y Sistemas Manejadores de Base de Datos (SMBD o DBMS por sus siglas en inglés)

La tabla siguiente muestra un breve resumen de algunas de las características y propiedades mas importantes de los sistemas antes mencionados, cabe destacar que los DBMS aparecieron  posterior a los sistemas de administración de archivos, como una opción para resolver problemas de integridad, accesibilidad y seguridad.

Sistema Manejadores de Archivos	Sistemas Manejadores de Base de Datos
Primeras forma de administración de archivos, aún se encuentran vigentes	Introducción posterior a los sistemas administradores de archivos
Administración centrada en el archivo	Administración centrada en registros
No evita la redundancia de datos	Evita la redundancia de datos
Poca integridad de la data	Mayor integridad de la data
Menor seguridad de acceso a los datos	Mayor seguridad de acceso a los datos
Deficiente sistema de recuperación ante fallas	Eficiente sistema de Recuperación ante fallas
Puede soportar cualquier tipo de archivo	Soporta sólo los tipos de datos y objetos declarados en el DBMS
Modelo de administración de árbol	Puede soportar varios modelos de administración (jerárquico, redes, árbol, objeto y otros)
Permite el acceso concurrente sólo para operaciones de lectura.	Permite acceso concurrente para múltiples operaciones de lectura y escritura.
Útil en el  manejo de información no estructurada	Ideal para administrar información estructurada
Acceso a los datos mediante múltiples aplicaciones	Acceso a los datos sólo a través del  SMBD
Soporta archivos de gran tamaño	Soportan grandes volúmenes de datos

Modelo de Datos en el Diseño de Sistemas de Información

Cuadro Comparativo Modelos de Datos

MODELO	Características	Ventajas	Desventajas
Entidad Relación	·         Basado en las entidades y sus relaciones. ·         Las entidades representas objetos concretos o abstractos. ·         Los atributos definen las propiedades y/o características de las entidades. ·         Las entidades se convertirán a tablas en el modelo físico. ·         Las relaciones muchos a muchos también se convertirán en tablas.	·         Facilita el diseño lógico de la BD. ·         Fácil de entender e implementar. ·         Uno de los modelos más utilizado. ·         Permite tener una visión global de la situación. ·         Facilita la comunicación entre diseñadores, programadores y gestores de BD. ·         Las entidades y algunas relaciones se representan en tablas con filas y columnas en el diseño físico.	·         Opera en dos dimensiones ·         Hay que transformarlo en un diseño físico para que el SMBD lo entienda. ·         Pobre representación del mundo real.
Jerárquico	·         Posee estructura de árbol (tronco, ramas, hojas). ·         Utilizado para representar relaciones uno a muchos. ·         Todos los nodos se interconectan mediante el tronco. ·         Utilizados en sistemas de archivos y servicios de directorios.	·         Diseño sencillo. ·         Fácil de implementar. ·         Los procesos de navegación son rápidos.	·         Dependencia existencial de los nodos ramas y hojas. ·         Complejas procesos de inserción y eliminación. ·         Sólo representa relaciones 1:N o 1:1
En Red	·         Implementa directamente las relaciones muchos a muchos ·         Utiliza nodos y arcos para representar los registros y enlaces	·         Más potente que el modelo jerárquico. ·         Útil para representar relaciones N:M.	·         Grado de complejidad mayor al jerárquico.
Orientado a Objetos	·         Es una extensión del Paradigma Orientado a Objetos. ·         Utiliza los objetos del mundo real. ·         Encapsula los atributos y métodos de los objetos en clases. ·         La comunicación entre objetos se hace mediante sus  métodos. ·         Puede soportar gran diversidad de tipos de datos.	·         Enlaza los lenguajes de POO y los SGBDOO. ·         Se pueden establecer un sin número de relaciones entre objetos. ·         Facilitan la comunicación entre los actores del sistema. ·         Se pueden modelar comportamientos complejos	·         Menor nivel de penetración que el modelo relacional. ·         Carencia de un modelo universal para los SGBDOO. ·         Carencia de estándares como SQL.