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Sea en la nube o localmente, comercial u open source, pero avance

Este post trata sobre la demora en la toma de decisiones y esta dedicado a directores y gerentes.Diferencia entre gerente y director de una empresa | OBS Business School

 

Muchas veces nos encontramos hablando con potenciales clientes que se encuentran analizando si implementar en la nube, on premise, una solución comercial o una solución open source.

Cuando se trata de elegir una plataforma para su negocio, hay muchas opciones disponibles. Una de las decisiones más importantes que deben tomar los usuarios es si elegir una plataforma cloud o una plataforma on premise. Ambas opciones tienen sus pros y sus contras, por lo que es importante considerarlos cuidadosamente antes de tomar una decisión.

Pero este analisis, no puede ser eterno. No siempre es posible tomar la decisión correcta, pero es importante recordar que es mejor tomar una decisión y actuar, incluso si resulta ser incorrecta, en lugar de no hacer nada en absoluto. Para eso estamos los proveedores, justamente para arrojar claridad, dar recomendaciones y poder plantear desafíos a las ideas establecidas e incluso presentar nuevas ideas.

No te cierres a nuevas ideas y perspectivas. Mantén una mente abierta y está dispuesto a considerar nuevas opciones y perspectivas antes de tomar una decisión.

Si usted está pensando en migrar a la #nube, todas las nubes populares tienen servicios similares. Algunas nubes tienen ventajas en algunos servicios, y otras en otros. Algunos tienen mejores costos en algunos servicios, y otras en otros.

Si usted opta por quedarse en su #datacenter puede usar #hyperV o #vmware, y ambas son soluciones valiosas. Quizás crea que no puede generar un #datalake en el on-premise, y esto es incorrecto. Cloudera es una solución que da soporte comercial a plataformas de código abierto.

Cloudera ofrece una amplia gama de productos y soluciones, desde su plataforma de análisis de #BigData #Cloudera Enterprise hasta herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Todos estos productos están diseñados para ser escalables, seguros y de fácil uso, y están respaldados por un equipo de soporte y desarrollo altamente capacitado.

Si esta dudando o demorando una decisión, piense en término de portabilidad

La portabilidad se refiere a la capacidad de un sistema o aplicación para ser ejecutado en diferentes entornos o plataformas sin necesidad de realizar cambios significativos en su código o configuración.

Siguiendo el ejemplo anterior. Supongamos que va a implementar un lago de datos, pero no esta seguro si hacerlo en #AWS para no generar un vendor lockin, construya una arquitectura que use componentes standard y que eso le permita el día que quiera irse a #Azure.

El vendor lock-in es una situación en la que un cliente o usuario está atrapado o “bloqueado” con un proveedor o vendedor específico debido a la interdependencia entre el producto o servicio que el proveedor ofrece y la infraestructura tecnológica del cliente. En este escenario, el cliente puede tener dificultades para cambiar de proveedor o dejar de utilizar el producto o servicio sin sufrir costos significativos o interrupciones en su operación diaria.

Si usted utiliza un servicio 100% de propiedad intelectual de un vendor, claramente puede tener ventajas asociadas en cuanto a su rapidez en la implementación, performance, simplicidad, etc. Pero el lado B, suele ser que cualquier solución compleja montada sobre sistemas de este tipo, quedan cautivas. Por eso, un arquitecto empresarial debe considerar que tan complejo sería mover un software, una aplicación, una plataforma, un conjunto de datos, o lo que fuere, de una nube a otra, incluso que tan complejo sería que la operación fuera #multicloud.

Evitar el vendor lockin es parte de una buena arquitectura. En lugar de depender de un solo proveedor de nube, el multicloud permite a las organizaciones elegir los servicios que mejor se adapten a sus necesidades específicas y utilizarlos en conjunto para obtener la mejor solución para su negocio. Planear una plataforma multicloud, es una práctica que recomendamos. Las funciones de un Director de proyectos según la guía del PMBOK 6ta edición - La Oficina de Proyectos de Informática

La idea de este post, es incentivarlo a que de una manera u otra, capitalice la experiencia de partners, de arquitectos y técnicos que sabrán indicarle que decisión tomar, y que junto a un buen diseño de la arquitectura, su decisión estará segura porque siempre podrá moverse, evolucionar, cambiar y mejorar.

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Comparativa entre herramientas de ETL

ETL es un acrónimo que significa Extracción, Transformación y Carga. Es un proceso utilizado en la gestión de datos para recopilar datos de diferentes fuentes, limpiarlo y transformarlo en un formato adecuado para su análisis y utilización en un sistema de información. Luego se carga en una base de datos o sistema de almacenamiento para su uso futuro. Es una técnica comúnmente utilizada en la integración de datos.

Existen herramientas open source, comerciales e incluso serverless provistas por cloud providers.
ETL (Extraction, Transformation & Load) – La Taberna del BI

¿Que herramienta de #ETL usar?

Talend es una plataforma de integración de datos que permite la conexión, la transformación y la integración de datos entre diferentes sistemas. Utiliza una interfaz gráfica de usuario para diseñar flujos de trabajo de integración de datos, lo que facilita la creación de tareas de integración de datos para usuarios sin experiencia en programación. Además, #Talend ofrece una amplia gama de componentes preconstruidos que se pueden utilizar para conectarse a diferentes fuentes de datos, como bases Talend Data Fabric - Opiniones, precios y características - Capterra Colombia 2023de datos, aplicaciones empresariales y servicios web. Estos componentes se pueden personalizar y combinar para adaptarse a las necesidades específicas de cada proyecto.

 

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Pentaho Data Integration (PDI) es una herramienta de integración de datos open-source que permite la conexión, la transformación y la integración de datos entre diferentes sistemas. Utiliza una interfaz gráfica de usuario para diseñar flujos de trabajo de integración de datos, conocida como Spoon, que facilita la creación de tareas de integración de datos para usuarios sin experiencia en programación.Qué es Pentaho Data Integration (PDI) y para qué sirve?

PDI tiene una amplia gama de componentes preconstruidos, llamados transformaciones y tareas, que se pueden utilizar para conectarse a diferentes fuentes de datos, como bases de datos, aplicaciones empresariales y servicios web. Estos componentes se pueden personalizar y combinar para adaptarse a las necesidades específicas de cada proyecto. También cuenta con herramientas para la limpieza y análisis de datos, así como para la generación de informes y la creación de dashboards.

PDI se utiliza en conjunto con el resto de herramientas de la suite Pentaho, como #Pentaho Report Designer y Pentaho Analyzer, para crear soluciones completas de Business Intelligence.

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Apache NiFi es una plataforma de flujo de datos open-source que permite la captura, flujo, transformación y distribución de datos a través de una interfaz gráfica de usuario fácil de usar. Es una herramienta altamente escalable y escalable que se puede utilizar para automatizar y optimizar los flujos de trabajo de datos en una variedad de entornos, desde pequeñas aplicaciones hasta implementaciones de gran escala.

Tus datos se cambian de casa? Apache NiFi te ayuda con la mudanza - Future Space S.A.

NiFi utiliza una arquitectura basada en flujos para organizar y controlar los datos, lo que permite a los usuarios crear flujos de trabajo de integración de datos mediante la arrastrado y soltado de componentes preconstruidos en una interfaz gráfica de usuario. Estos componentes, conocidos como procesadores, se pueden utilizar para realizar tareas como la captura de datos, la transformación de datos, la validación de datos y la distribución de datos a diferentes destinos.

#NiFi también cuenta con características avanzadas, como la capacidad de manejar y procesar datos en tiempo real, la seguridad y el control de acceso, y la monitorización y la gestión de flujos de trabajo. También tiene una integración con otras herramientas y tecnologías de big data, como Apache #Kafka, Apache #Storm y Apache #Hadoop.

Y que hay de los serverless, los que son ejecutados en las #cloud?

Azure Data Factory (ADF) es una plataforma de integración de datos en la nube de Microsoft que permite la conexión, la transformación y la integración de datos entre diferentes sistemas. Es un servicio en la nube que se ejecuta en Microsoft Azure y se utiliza para automatizar los flujos de trabajo de integración de datos.

ADF utiliza una interfaz gráfica de usuario para diseñar flujos de trabajo de integración de datos, llamados “pipelines”, que se componen de diferentes “actividades” que representan tareas específicas, como la copia de datos, la transformación y el procesamiento. Estas actividades se pueden utilizar para conectarse a diferentes fuentes de datos, como bases de datos, aplicaciones empresariales y servicios web, y para copiar y mover datos entre estos sistemas.

ADF también cuenta con herramientas para la automatización de tareas, como la planificación de trabajos y la generación de informes, y cuenta con integración con otras herramientas y tecnologías de Microsoft Azure, como #Azure Data Lake Storage, Azure SQL Data Warehouse y #PowerBI.

Ademas, ADF tiene la capacidad de escalar automáticamente para manejar grandes volúmenes de datos y también cuenta con una variedad de opciones de seguridad y cumplimiento.

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AWS Glue es una plataforma de integración de datos en la nube de Amazon Web Services (AWS) que permite la conexión, la transformación y la integración de datos entre diferentes sistemas. Es un servicio en la nube que se ejecuta en AWS y se utiliza para automatizar los flujos de trabajo de integración de datos.

AWS #Glue ofrece una interfaz gráfica de usuario para diseñar flujos de trabajo de integración de datos, llamados “jobs”, que se componen de diferentes “tareas” que representan tareas específicas, como la copia de datos, la transformación y el procesamiento. Estas tareas se pueden utilizar para conectarse a diferentes fuentes de datos, como bases de datos, aplicaciones empresariales y servicios web, y para copiar y mover datos entre estos sistemas.

AWS Glue también cuenta con herramientas para la automatización de tareas, como la planificación de trabajos y la generación de informes, y cuenta con integración con otras herramientas y tecnologías de AWS, como Amazon S3, Amazon Redshift y Amazon Athena.

Ademas, AWS Glue cuenta con un catálogo de metadatos, que permite a los usuarios registrar y gestionar información sobre sus datos, como estructura, relaciones y calidad de los datos. También tiene la capacidad de escalar automáticamente para manejar grandes volúmenes de datos y cuenta con opciones de seguridad y cumplimiento. Asimismo, AWS tiene otro servicio que se llama #DataPipeline.

AWS Data Pipeline es un servicio de #Amazon Web Services (#AWS) que permite automatizar la transferencia y la transformación de datos entre diferentes sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos. Es un servicio en la nube que se ejecuta en AWS y se utiliza para crear flujos de trabajo de integración de datos y automatizar tareas relacionadas con la gestión de datos.

Con AWS Data Pipeline, los usuarios pueden crear flujos de trabajo de integración de datos mediante la definición de “tareas” y “relaciones” entre ellas. Cada tarea representa una actividad específica, como la copia de datos desde una fuente a un destino, la ejecución de una transformación o la ejecución de un script. Las relaciones entre las tareas definen el orden en que deben ejecutarse las tareas.

AWS Data Pipeline también cuenta con herramientas para la planificación automatizada de tareas, como la programación de trabajos y la generación de informes, y cuenta con integración con otras herramientas y tecnologías de AWS, como Amazon #S3, Amazon #RDS y Amazon EMR.

Ademas, AWS Data Pipeline tiene la capacidad de escalar automáticamente para manejar grandes volúmenes de datos y cuenta con opciones de seguridad y cumplimiento. También permite a los usuarios monitorear y supervisar el progreso de los flujos de trabajo y detectar y solucionar problemas de manera eficiente.

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Google Cloud Dataflow es una plataforma de procesamiento de datos en la nube de #Google Cloud Platform (#GCP) que permite la ejecución de tareas de procesamiento y transformación de datos a gran escala. Es un servicio en la nube que se ejecuta en GCP y se utiliza para crear flujos de trabajo de integración de datos y automatizar tareas relacionadas con la gestión de datos.

Con Cloud #Dataflow, los usuarios pueden crear flujos de trabajo de procesamiento de datos mediante la definición de “tareas” y “relaciones” entre ellas. Cada tarea representa una actividad específica, como la lectura de datos desde una fuente, la ejecución de una transformación, la escritura de datos en un destino. Las relaciones entre las tareas definen el orden en que deben ejecutarse las tareas.

Dataflow permite a los usuarios crear flujos de trabajo utilizando un lenguaje de programación #Java o #Python, y utiliza un modelo de programación de tuberías y filtros para procesar los datos. Ademas, Dataflow es escalable y maneja de manera automática la distribución y el balanceo de carga para procesar grandes volúmenes de datos.

Dataflow también cuenta con herramientas para la planificación automatizada de tareas, como la programación de trabajos y la generación de informes, y cuenta con integración con otras herramientas y tecnologías de GCP, como #BigQuery, Cloud Storage, Cloud Pub/Sub.

Esperamos que esta nota haya sido de interés, y si tienes dudas puedes ponerte en contacto con nosotros.

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Manejar Synapse con Azure DevOps

Introducción

Synapse es una plataforma de #LakeHouse de #Azure. Permite armar un #datawarehouse, un #datalake e incluso correr scripts con desarrollos de #ML.

#AzureDevOps es un producto de Microsoft que proporciona funciones de control de versiones, informes, gestión de requisitos, gestión de proyectos, compilaciones automatizadas, pruebas y gestión de versiones.

Para la administración de los desarrollos que corren en la plataforma de #Synapse, es de vital importancia entender el enfoque CI/CD para un pipeline de data.

El enfoque sobre cómo manejar CI/CD con Azure Synapse difiere bastante de su enfoque de “desarrollo de software”. La única rama que puede usar para implementar su código es la rama de publicación (workspace_publish). Esta rama se creará/actualizará cuando presione publicar en su interfaz de usuario de Synapse, después de realizar cualquier cambio.

La rama de trabajo real, donde se integran todas las solicitudes de extracción para implementar nuevas funciones, es la rama de colaboración (rama principal). Esta es también la base para sus publicaciones automatizadas.

El pipeline CI

La construcción ya está prácticamente hecha, porque todo ya está preparado como una solución lista para la implementación. Esta es la razón por la que solo necesita empaquetar su código con fines de trazabilidad y reutilización.

El pipeline CD

Esta tarea también es bastante fácil, porque puede usar una tarea predefinida llamada “Implementación del espacio de trabajo de Synapse”. Aquí solo necesita insertar su Workspace de destino, autenticarse a través de Service Connection (Suscripción). Además, debe desactivar los disparadores para una compilación limpia, pero también hay una tarea previa a la compilación para usar en Azure DevOps llamada “toggle-triggers-dev”.

Azure Synapse Analytics Security, Governance, and CI / CD

CI/CD

Y ahora ambos juntos en una canalización yaml completamente funcional. El activador siempre se activa cuando se publica una nueva plantilla de Synapse en nuestra rama de publicación.

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Herramientas para modelar Arquitecturas Empresariales

Quienes trabajamos como #EnterpriseArchitect sabemos de la necesidad de documentar lo que vamos creando. Necesitamos herramientas UML para poder bajar a detalle y crear un esquema visual de lo que luego se convertirá en un producto.

¿Qué es #UML?

Esquema de UML

UML es una técnica para la especificación sistemas en todas sus fases, un lenguaje para hacer modelos y es independiente de los métodos de análisis y diseño.

Nació en 1994 cubriendo los aspectos principales de todos los métodos de diseño antecesores y, precisamente, los padres de UML son Grady Booch, autor del método Booch; James Rumbaugh, autor del método OMT e Ivar Jacobson, autor de los métodos OOSE y Objectory.

¿Cuales son las herramientas de UML?

Existen algunas herramientas tradicionalmente usadas para este tipo de trabajos. Tradicionalmente el #Visio de #Microsoft es de las más referenciadas.

En la actualidad existen muchas nuevas herramientas, algunas web, algunas open source, que permiten realizar el modelo de Arquitecturas Aplicativas o de IT en general.

El gran auge de la #nube, creó un sinfín de nuevas herramientas de modelado, algunas específicas para cada nube, como el caso de Cloud Craft que permite crear modelos basados en tecnología #AWS, y que además permite conectarse a la calculadora de #Amazon para realizar el presupuesto de lo que está definiendo.

Visual cloud designer
Captura de Cloud Craft

Sin dudas es una herramienta súper potente. Siguiendo dentro de la misma familia, existen algunas como Cloud Skew o Hava que nos permiten realizar el diseño no solo para AWS sino también para #Azure o #GCP.

Modelando en la web

No podemos dejar pasar por alto herramientas de mucha utilidad como LucidChart o Draw.io (ahora renombrada como Diagrams.net), que no solo son de utilidad para Arquitectos, sino para generar todo tipo de gráficos anidados con cierta lógica como Flujos de Procesos u Organigramas, como para mencionar algunos ejemplos.

Nuestra preferida: Archimate

Nuestra preferida es sin dudas #Archimate. Es quizás la herramienta hecha por y para Arquitectos Empresariales o Enterprise Architects, bajo el estándar abierto propuesto por Open Group.

Archi
Captura de Archimate

Archimate es una herramienta #OpenSource, que puede ser usada en #Windows, #Linux y #Mac, y que puede ser descargada desde la web archimatetool.com. Permite a los usuarios de esta tool, crear modelos basados en frameworks de arquitectura como #TOGAF. Dentro de una misma aplicación se pueden crear flujos de negocios, modelos de planificación de tipo Mind Mapping, modelos de interrelación aplicativa, y hasta planificaciones basadas en #Agile.

Sin dudas es la elegida por nuestro equipo, y la que recomendamos para llevar a cabo las tareas de planificación inherentes a un arquitecto.

¿Y tu equipo, qué herramienta utiliza?

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Administrando contenedores con GitOps

Como analizamos en notas anteriores acerca de #GitOps, es importante destacar que su adopción permite gestionar las configuraciones usando Git, y cobra vital importancia cuando hablamos de contenedores dado que se construyende forma declarativa, la configuración de las aplicaciones y sus entornos de implementación son realizadas de manera declarativas (yaml/json).

¿Porque es importante GitOps cuando hablamos de contenedores?

Recordemos que cuando desplegamos un #container basicamente pulleamos código. De esta manera, poder tener un control de versiones permite controlar los despliegues de los #contenedores, por ejemplo para recuperarse de cualquier implementación fallida.

Ademas por medio de herramientas es mucho mas transparente realizar cambios operativos, por ejemplo, solucionar un problema de producción mediante un ‘pull request’ en lugar de realizar cambios en todo el sistema productivo.

Las herramientas GitOps como ArgoCD o FluxCD permiten actuar como una fuente unica de verdad, garantizando los estados de los clusteres a partir del control de las configuraciones.

Deployment Pipeline

Usando CI/CD con GitOps

Estas herramientas estan monitoreando los repos con las configuraciones para detectar cambios o imágenes nuevas, de manera de desencadenar automáticamente implementaciones o cambios de configuraciones.

Estas herramientas actuan como CI/CD sin requerir de herramientas adicionales, y el despliegue se encuentra asegurado debido a que funcionan en un formato denominado “atomico y transaccional”, de manera que existen logs que garantizan que las transacciones se realicen correctamente o en caso de fallar no sean aplicados los cambios.

GitOps en la nube

El desarrollo de implementacionees en #kubernetes requiere el despliegue de aplicaciones, clusteres, entornos, etc; y los despliegues en la nube no son una excepción.

Por ese motivo, comprender como GitOps se integra con aplicaciones #cloud es importante para poder crear #pipelines CI/CD.

En el caso de #Azure, se propone la creación de una integración con la solucion #AzureDevOps.

Arquitectura de CI/CD con GitOps
  • El repositorio de aplicaciones contiene el código de la aplicación. Las plantillas de implementación de la aplicación residen en este repositorio en un formato genérico, como Helm o Kustomize. Cualquier cambio en este repo dispara el proceso de implementación.
  • El registro de contenedor contiene todas las imágenes propias y de terceros que se usan en los entornos de Kubernetes.
  • En este caso la integración esta realizada con #FluxCD, como servicio que se ejecuta en cada clúster y es responsable de mantener el estado deseado. Como mencionamos mas arriba, este servicio sondea el repositorio de GitOps en busca de cambios en su clúster y los aplica.
  • Dentro de este esquema propuesto por Microsoft incorporan #AzureArc, una herramienta que ofrece una administración simplificada para Windows, Linux, SQL Server y para este caso particular, los clústeres de Kubernetes. En este caso,  Azure Arc sirve para los diferentes entornos necesarios para la aplicación. Por ejemplo, un único clúster puede atender a un entorno de desarrollo y QA a través de espacios de nombres diferentes. 

Beneficios y Conclusión

Git es el estándar de facto de los sistemas de control de versiones y es una herramienta de desarrollo de software común para la mayoría de los desarrolladores y equipos de software. Esto facilita que los desarrolladores familiarizados con Git se conviertan en colaboradores multifuncionales y participen en GitOps. Ademas un sistema de control de versiones le permite a un equipo rastrear todas las modificaciones a la configuración de un sistema.

GitOps aporta transparencia y claridad a las necesidades de infraestructura de una organización en torno a un repositorio central ue resuelven de forma muy simple las implementaciones y los rollbacks en infraestructuras complicadas.

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Desarrollando soluciones CV con Inteligencia Artificial en Azure

La visión por computadora, o #CV (Computer Vision) es un método exploratorio de imágenes por medio de la inteligencia artificial (#IA) que entrena a las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual. Permite analizar fotos y/o vídeos con equipos tales como cámaras y que a partir de algoritmos de análisis pueden identificar y clasificar objetos que sirven para tareas tales como:

  • Reconocimiento de patrones/comportamientos
  • Procesamiento e interpretación de imágenes de video vigilancia
  • Análisis de imágenes multiespectrales
  • Modelado y reconstrucción 3D
  • Visión por computador en ciudades inteligentes para controles

¿Como puedo usar Azure para realizar desarrollos de Inteligencia Artificial?

#Microsoft ofrece servicios cognitivos a través de su plataforma #Azure por medio de su suite “Azure Cognitive Services“, desde donde se pueden analizar imágenes por medio de tecnología de CV, como también trabajar con Lenguaje y Voz.

Los servicios que se ofrecen tienen SDK y API disponibles. Para el caso puntual de esta nota, la parte de visión, actualmente cuenta con tres servicios:

  • Azure Computer Vision : para usar algoritmos de análisis de imágenes avanzados preexistentes.
  • Azure Custom Vision para crear, mejorar e implementar sus propios clasificadores de imágenes.
  • Rostro : para utilizar algoritmos faciales avanzados preexistentes para detectar y reconocer rostros humanos.

Casos Prácticos

El uso típico de las herramientas de CV se basan en enviar una imagen y obtener información detallada sobre las diversas características visuales (y atributos) que se encuentran en ella. Pero estos son algunos usos interesantes que se le puede dar a la visión por computadora:

  • Etiquetar características visuales: obtenga atributos que puedan servir como metadatos para la imagen.
  • Detectar objetos: observar imágenes/vídeos y poder detectar objetos, un caso practico podría ser detectar un automóvil mal estacionado
  • Detectar marcas: observar imágenes/vídeos y poder detectar marcas comerciales, esto podría ser de utilidad para una empresa que desea comparar su posicionamiento en anaqueles de un supermercado respecto a su competencia
  • Detectar rostros: observar imágenes/vídeos y detectar a una persona, de gran utilidad para seguridad, controles de acceso o incluso para onboarding digital. En este punto es importante destacar que Azure posee un servicio mas complejo, llamado Face Service dentro Azure Cognitive Services que permite detectar emociones, poses de la cabeza o la presencia de máscaras faciales

En caso de que lo que esté desarrollando sea muy especifico, se provee una suite llamada Custom Vision. Este módulo se centra en la creación de modelos personalizados para la detección de objetos.

Por lo general, esto requeriría un conocimiento avanzado de las técnicas de aprendizaje profundo (#deeplearning) y un gran conjunto de datos de entrenamiento, pero el uso de Custom Vision Service nos permite lograr esto con menos imágenes y sin experiencia en ciencia de datos (#datascience)

Lectura de Documentos

Otra gran funcionalidad que permite la visión por computadora, es la de reconocer textos. Como parte de la suite de Azure existe un modulo basado en #OCR (Reconocimiento óptico de caracteres) que permite leer texto impreso y escrito a mano desde imágenes y como complemento existe un servicio orientado puntualmente a la lectura de formularios llamado Form Recognizer. Esta herramienta no solo permite interpretar los datos de un formularios, sino que posibilita el procesamiento inteligente de formularios y la creación de los flujos de trabajo de automatización para documentos como recibos y facturas.

Es una herramienta de gran utilidad para la digitalización de procesos de empresas que aun dependen de la recepción de recibos de pagos de sus clientes en papel, de manera que el modelo puede reconocer formatos de los recibos, extraer los atributos (fecha y hora del pago, monto, impuestos, etc) y cargarlos en sus sistemas informáticos corporativos.

La visión por computadora es de gran utilidad para la digitialización de las compañías y organizaciones gubernamentales, ya que permiten realizar tareas repetitivas y monótonas a un ritmo más rápido y con menos errores, lo que simplifica el trabajo de los humanos.

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El testing dentro de CI/CD

Desde antes de la fiebre #DevOps que sabemos que había que automatizar las pruebas de software, pero no se hizo. Los equipos de desarrollo fueron haciendo mayor énfasis en las pruebas de interfaz de usuario que en pruebas unitarias, y por consiguiente se fue deformando el enfoque propuesto por Mike Cohn, denominada ‘Pirámide Ágil de Automatización de Testing’.

test automation strategy
Agile test automation pyramid – Mike Cohn

Esta pirámide es quizás la mejor definición de como deberíamos ejecutar las pruebas, y concentrarnos en la interfaz de usuario genera un patrón basado en Detectar Errores, cuando lo que debiéramos hacer es Prevenir Errores.

Pruebas unitarias

Esto tipo de testing es el que se realiza en la etapa de desarrollo, ejecutando pruebas unitarias después de cada compilación se consiguen datos específicos para un programador; ej: hay un error y está en la línea 1143.

Además habitualmente las pruebas unitarias se realizan en el mismo lenguaje que la pieza de software de manera que los programadores suelen mantener una cierta comodidad escribiendo pruebas.  

Capa de Integración

En esta capa, se suele probar la integración de todos los componentes. Es donde se controla que todos los componentes funcionen correctamente y donde se busca comprobar que la lógica del software se encuentra alineada al requerimiento. Estas pruebas no solo aplicación a arquitecturas orientadas a servicios (SOA) sino también a variantes modernas de microservicios. En el caso de pruebas de API, necesita saber cuándo fallan sus API, por qué fallaron y necesita un circuito de retroalimentación ajustado para alertarlo lo antes posible. Es importante el testing en esta capa ya que si bien el end-to-end de las aplicaciones están compuestas de varios servicios que se concatenan entre si, hay muchos casos de prueba que deben invocarse de manera individual dado que no todos pueden ser ejecutados a través de la interfaz de usuario.

Pruebas de Interfaz de Usuario

Llegamos al tope de la pirámide. Y es justamente el tope de la pirámide porque este tipo de pruebas deben realizarse lo menos posible. Por motivos varios, son costosas, difíciles de preparar y requieren mucho tiempo. Ademas de que suelen salir muchos falsos negativos y falsos positivos. Pero de todas modas no debe evitarse esta etapa, dado que probando la interfaz de usuario se logra una prueba de extremo a extremo, para verificar el sistema en su totalidad. 

El equipo de desarrollo de Google sugiere que las pruebas deben ser realizadas 70% de pruebas unitarias, 20% de pruebas de integración y 10% en la capa superior.

Integrando el testing en un modelo CI/CD

Which one is right for you: Waterfall or Agile? |

Recordemos que CI/CD es un pilar de #DevOps que busca desplegar aplicaciones de software por medio de la automatización; y como es bien sabido que el #testing es parte de todo esto, debemos tener integradas las pruebas para poder seguir con el circulo virtuoso que propone DevOps.

Integrar el testing bajo el concepto de “Testing Continuo” permite detectar errores de forma temprana y por ende resolverlos con gran rapidez.

Algunos test que son potencialmente automatizables son las pruebas de regresión, funcionales, de integración y de rendimiento. Algunas herramientas nos permiten facilitar las tareas de automatización de testing, aunque no menos importante es encontrar que será automatizado, y también orquestar inteligentemente las pruebas.

Herramientas para Pruebas Continuas

  • #Katalon. Esta herramienta ofrece una plataforma integral para realizar pruebas automatizadas para interfaz de usuario web, servicios web, servicios API y dispositivos móviles.
  • #Travis CI. Travis CI es un servicio de integración continua alojado que se utiliza para crear y probar proyectos de software alojados en GitHub y Bitbucket.
  • #Selenium es una herramienta de prueba compatible con la mayoría de los navegadores convencionales, como Chrome, Firefox, Safari e Internet Explorer.
  • #Azure Test Plan. En lo que refiere a ambientes #cloud, #Microsoft tiene una gran oferta de soluciones dentro de su suite Azure DevOps, y en este caso un kit de herramientas de pruebas exploratorias y manuales con una interfaz intuitiva e integrada.

Conclusión

Este tema da para largo y en próximas entradas seguiremos explorando el testing en el marco de DevOps, haciendo foco en Microservicios, API e incluso en Data.

El testing como parte de una cadena CI/CD es muy beneficioso, pero también pueden muy desafiante. Es necesario tener un buen plan de testing tradicional antes de incorporar este procedimiento de prueba.

Posterior a tener un buen marco de pruebas es recomendable trabajar en las estrategias de incorporación del flujo de pruebas al pipeline.

Gracias por leernos!

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Patrones de Arquitectura Serverless

Acerca de la arquitectura Sin Servidor

Hace un tiempo hicimos una entrada respecto a patrones de arquitectura para microservicios, la cual tuvo gran repercución, motivo por el cual traemos esta entrada referente a la arquitectura serverless.

Cuando hablamos de arquitectura serverless o “sin servidor” nos referimos a diseños de aplicaciones que utilizan un Backend como Servicio de terceros (ej, Auth0) o que incluyen código propio que se ejecuta en contenedores efímeros administrados por un tercero, en plataforma que denominamos “funciones como servicio” (FaaS).

Lógicamente estos contenedores son auto-administrados por el proveedor, en general Cloud Providers, pero de cara al cliente una plataforma serverless evita tener que gestionar infraestructura en su formato tradicional.

Existen aplicaciones para lograr correr Serverless on-premise, proyectos como Fission o Kubeless, permiten armar la infraestructura sobre Kubernetes; pero el gran crecimiento de estas soluciones esta dado por los proveedores como #AWS, #Azure y #GCP.

FaaS que delega un parte de la arquitectura en Backend como Servicio (#BaaS)

Este tipo de arquitectura en gran parte esta siendo impulsada por los microservicios, permitiendo generar una reduccion significativa de las ingenierias, delegando muchas partes de la arquitectura en terceros. Por ejemplo:

En el gráfico podemos observar un sistema típico de autorización/autenticación de un sitio web en un formato tradicional con los usuarios generados en la misma base de datos operativa, contra un sistema que delega la autorización/autenticación en un sistema de un tercero (#AWS #Cognito en el ejemplo). En el ejemplo tenemos 2 patrones. La validación de usuarios pasa a ser un microservicio, y su funcionamiento es completamente delegado a un tercero que nos brinda su backend como un servicio. En lineas generales la arquitectura de microservicios requiere de la creación de un #API gateway.

Pero sigamos avanzando y veamos otro formato de #FaaS o Serverless.

El otro formato al que se suele hacer referencia cuando se menciona #serverless se trata de ejecutar código backend sin administrar servidores y las corridas se efectúan durante un periodo de tiempo. En este caso, el código que uno realiza, es ejecutado por una plataforma de terceros, básicamente cargamos el código de nuestra función al proveedor, y el proveedor hace todo lo necesario para aprovisionar recursos, instanciar VM, crear #containers, administrar procesos, y ademas de gestionar la performance y asegurar los servicios. Las #funciones en FaaS generalmente se activan mediante tipos de eventos. Ej: recibir una petición http, detectar un objeto en un storage, tareas programadas manualmente, mensajes (tipo MQ), etc.

Functions as a Service: Evolution, Use Cases, and Getting Started | Oracle Developers Blog

Precaución con el concepto de Stateless o Sin estado

Se suele decir que las FaaS son #stateless o “sin estado”. Este concepto hace referencia a que al ser código que se ejecuta de forma efímera, no existe almacenamiento disponible, de manera que cualquier función que requiera mantener persistencia debe externalizar la persistencia fuera de instancia FaaS. En Stateless cada operación se realiza como si se está haciendo por primera vez. Cuando una función requiere persistencia debemos acudir a capas adicionales de infraestructura como bases de datos de caché, bases de datos relacionales y/o storages de archivos y objetos y de esa forma pasamos a ser #stateful, lo que significa que se controla la historia de cada transacción pasada y que ellas pueden pueden afectar a la transacción actual.

Tiempo de ejecución

Otro concepto importante cuando hablamos de serverless tiene que ver con el tiempo de ejecución de las funciones. En la arquitectura sin servidor, las funciones suelen estar concatenadas y orquestadas donde cada tarea es dependiente de otra, y esto hace que si alguna se demora o falle, pueda afectar toda la sincronización configurada. Este motivo es suficiente para determinar que funciones de larga duración no son apropiadas en este modelo.

How to Reduce Website Execution Time?

En linea con esto, existe otro concepto llamado “arranque en frío” y que tiene que ver con el nivel de respuesta de una función ante su desencadenador.

Como mencionamos, el desencadenador o trigger es lo que dispara la ejecución de una función y la función luego se ejecuta durante un periodo de tiempo determinado, esto hace que aplicaciones con muchas lineas de código, que llaman librerías, o cualquier motivo que genere que el inicio sea “pesado”, no sean recomendables para entornos FaaS.

Ventajas y Desventajas de FaaS

Sin dudas adoptar serverless es algo que esta de moda, y que trae sus grandes ventajas. En la parte de arriba hemos recorrido grandes ventajas y hemos detectado situaciones donde no es conveniente usar funciones. Pero como resumen podemos resaltar que trae grandes ventajas a nivel costos, dando como resultado una fuerte reducción de los mismos. Adicionalmente permite optimizar ejecuciones y simplificar gran parte de la administración de infraestructura requerida para ejecutar código.

En contrapartida, la arquitectura serverless requieren de cierta maduración por parte de los desarrolladores (y sus productos) ya que todo el despliegue se debe hacer bajo modelos CI/CD en lo que actualmente se esta dando a conocer como #NoOps (voy a patentar el termino YA*OPS, yet another * ops :)) donde se busca poder ir a producción sin depender de un equipo de Operaciones.

Y finalmente, es importante mencionar que al subir código a proveedores de nube se genera un alto nivel de dependencia sobre ellos, algo poco recomendado claramente.

Patrones de arquitectura

Es el titulo de la nota, pero hasta ahora no hicimos foco sobre patrones. Los patrones de arquitectura serverless aun no tiene un marco definido. Lo que se viene delimitando como mejores practicas tiene que ver con temas a considerar previo a crear una plataforma serverless. Por ejemplo:

  • ¿Cuantas funciones se crearán?
  • ¿Que tan grandes o pesadas serán?
  • ¿Como se orquestarán las funciones?
  • ¿Cuales serán los disparadores de cada función?

Gran parte de la estrategia serverless viene adoptada de las arquitecturas de microservicios y de eventos; y en gran parte los conceptos ‘Event Driven’ y ‘API Driven’ conforman el núcleo de arquitecturas serverless. Y esto hace que también debamos preguntarnos:

¿Como generamos una arquitectura híbrida que considere API, Funciones, PaaS, IaaS, etc.?

La CNCF y los proveedores de nube vienen trabajando a gran velocidad para responder estas consultas y establecer un marco arquitectónico a considerar, algo que será muy bienvenido por todos, ya que nos permitirá tener referencias por ejemplo para lograr neutralidad sobre dónde y cómo implementar nuestras apps sin caer indefectiblemente en el ‘vendor lockin’ o como generar una estrategia multicloud en arquitecturas FaaS.

Conclusión

Durante la nota explicamos ventajas, desventajas y consideraciones en cuanto a montar servicios corriendo serverless. Sin dudas es una tendencia que cada día crece mas y se encuentran nuevos beneficios. En nuestra consideración permite crear grandes productos, pero siempre hablando de productos digitales nuevos, no creemos que refactorizar aplicaciones existentes y/o migrar a serverless sea hoy una estrategia viable. No es imposible, pero si algo arriesgado. La recomendación es comenzar con piezas pequeñas, integraciones y ejecuciones controladas. Para otro tipo de aplicaciones mas complejas, los esquemas de microservicios sobre contenedores son una buena alternativa a la que incluso aun les queda mucho por recorrer.

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