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Que soluciona DataOps

Ya hicimos entradas de #DataOps (operaciones de datos), pero para refrescar la memoria decimos: es la conjunción de personas, procesos y tecnología que permiten manejar datos que sean de utilidad para #desarrolladores, #datascientist, #operaciones, #aplicaciones y herramientas (ej #inteligencia #artificial), permitiendo canalizar los datos, mantenerlos seguros durante su ciclo de vida y configurar una #gobernanza sobre los mismos.

Mientras mas rapido manipulemos y entreguemos los datos, mas rápido sera el crecimiento para el negocio por el uso de la informacion, por lo tanto, su objetivo es promover prácticas y procedimientos de gestión de datos que mejoren la velocidad y precisión de los análisis.

Short-list con 5 problemáticas básicas que son resueltas con la implementación de DataOps en una organización.

Veamos que nos resuelve DataOps:

#Corrección de errores: además de mejorar la agilidad de los procesos de desarrollo, DataOps tiene el poder de impulsar el tiempo para responder a errores y defectos reduciendo los tiempos significativamente.

#Eficiencia: en DataOps, los especialistas de datos y los desarrolladores trabajan juntos y, por lo tanto, el flujo de información es horizontal. En lugar de comparar información en reuniones semanales o mensuales, el intercambio ocurre regularmente, lo que mejora significativamente la eficiencia comunicacional y los resultados finales.

#Objetivos: DataOps proporciona a desarrolladores y especialistas en datos en tiempo real sobre el rendimiento de sus sistemas.

#Silos de datos : DataOps enfrenta a los silos de datos que se generan en distintos departamentos o gerencias de una empresa, muchos grupos ven sus operaciones como “quintas” inviolables en las cuales cada silo es una barrera para el éxito para implementar mejores estrategias de administración de datos. La implementación de un governance correcto es crucial para la obtención de todas las fuentes de datos que requiere la organización para cumplir con sus objetivos de negocios.

#Skills: es un hecho que los profesionales de datos no abundan. La falta de disponibilidad de las personas adecuadas para administrar proyectos de #BigData y #BI (#BusinessAnalytics) significa que los proyectos no sean ejecutados en tiempo y forma, o peor aun, que fallen. Es un error poner más datos en un equipo que no tiene el conocimiento y los recursos para manejarlos.

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El triatlon y su relación con el mercado laboral de IT

Hace unos años atrás los triatletas no eran #triatletas de nacimiento. Para los que no saben, el triatlon como deporte es relativamente joven. El #triatlon #Ironman, nació en 1978, del desafío acerca de sus cualidades como atletas de un #nadador, un #ciclista y un #maratonista. Y la International Triathlon Union que regula el triatlon olímpico fue fundada en 1989. Hasta hace poco tiempo, las competencias eran ganadas por ex nadadores devenidos en triatletas, ex ciclistas devenidos en triatletas o ex maratonistas devenidos en triatletas.

Gonzalo D’Angelo – CTO de 54cuatro y 3x Ironman


Con el pasar de los años naciendo deportistas formados como triatletas desde su infancia. Su fortaleza no reside en nadar, en pedalear o en correr, de forma individual, sino en ejecutar las 3 disciplinas de forma eficaz, permitiendo generar marcas asombrosas en cada carrera.
Y porque esta introducción? En la tecnología esta pasando algo similar. Ex sysadmins devenidos en #DevOps. Ex administradores de storage transformados en Cloud Specialist. Ex #DBA que mutaron a roles de #BigData. Ni que hablar de los programadores. Con el auge de #Python y #R, muchos fueron variando sus perfiles hacia este lenguaje.


Todos sabemos el déficit de profesionales de IT, pero también sabemos que es necesario lograr perfiles de especialistas en poco tiempo. La industria de los videojuegos crece YoY de manera sustancial, una demanda que crece por muchos sobre la oferta de recursos. De igual manera, la industria basada en datos, crece al ritmo de la generación de datos. Las necesidades de recursos como #DataEngineers y #DataScientist son cada vez mayores. Incluso gracias al auge del análisis de informacion, se han sumado al IT tradicional muchos especialistas en estadísticas (desde matemáticos hasta economistas) que han logrado aportar un gran valor a la generación de algoritmos.

Ni que hablar la unión de los mundos físicos y lógicos, que vienen de la mano de las tecnologías 4.0. Electrónica, Robótica, Seguridad Informática, Desarrollo, Análisis de datos. Lo que hasta hace poco eran actividades con algunos puntos de contacto hoy son un subconjunto en el marco de la revolución 4.0.

Industria 4.0 (Monty Rakusen / Getty)

Entidades como el #ITBA o #DigitalHouse vienen haciendo un trabajo estupendo, aggiornando su curricula, desarrollando programas específicos, pero es necesario habilitar de forma inmediata la especialización de la formación desde etapas tempranas para generar nuevos Ingenieros, con dotes de #Desarrolladores, #Ingenieros y Cientistas de Datos, Especialistas de Seguridad, ligados de forma temprana a Ingenieros eléctricos, civiles, en robótica, para que las industrias puedan lograr cubrir la demanda de profesionales; y porque no también pensar en Ingenieros en Videojuegos o en Industria 4.0.

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Algunas ideas sueltas sobre containers

No es novedad que los #containers ya son un standard de la industria, habilitan desarrollos ágiles, mejoran el #TimetoMarket, mejoran la analítica y generan un #ROI rápidamente comprobable.

Estamos en un momento HYPE de la era #Microservicios. Y vemos mucha adopción de esta arquitectura pero existe mucho camino por recorrer, y aún hay muchos que no pudieron a avanzar en este sentido y ya estamos hablando de #ServiceMesh, un nuevo componente que facilita la comunicación.

Pero que es Service Mesh?

El Service Mesh es una capa que mejora el formato en que las aplicaciones construidas en Microservicios se comunican entre sí. Anteriormente en desarrollos #Monolíticos o #SOA, las llamadas se hacían dentro de cada una aplicación o en comunicación entre capas. Pero en el nuevo esquema, las llamadas son reemplazadas por se realizan a través de comunicaciones #API.

Esto tiene ventajas importantes, ya que permite a los #desarrolladores concentrarse en la lógica del negocio y no tener que trabajar sobre la capa de comunicaciones. Pero existe un faltante de estandarización de la comunicación API, dado que no existe un protocolo definido para la creación de API.

En este punto es cuando Service Mesh se vuelve importante. Porque?

Porque es una malla de servicios que se para por encima de los microservicios, siendo una solución de baja latencia de comunicaciones que nos brindara descubrimiento para nuevos servicios, y con ello la posibilidad de crear reglas de load balancer, autenticación, cifrado, entre otras cosas, y permitiéndonos además tener un monitoreo que asegure la disponibilidad de nuestras API.

Existen muchos Service Mesh en el mercado como #Istio o #Envoy, y a partir de la versión 4 de #OpenShift existe el servicio OSMO (Openshift Service Mesh Operator) que habilita la posibilidad mejor seguimiento, enrutamiento y optimización de la comunicación de las aplicaciones.openshift y service mesh

Si necesitas modernizar la arquitectura escribime o llamame, así podemos determinar el nivel de madurez si tu empresa como para adoptar microservicios, el nivel de práctica #Agile/#DevOps y que con un #assessment podamos acompañarte al próximo nivel.

Publicado por nuestro Sales Director, Rodrigo Yañez en https://www.linkedin.com/pulse/algunas-ideas-sueltas-sobre-containers-microservicios-rodrigo-ya%C3%B1ez/

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Sabes que es #Serverless?

Sabes que es #Serverless? Tiene beneficios para los #desarrolladores, es escalable, pero también necesita de ajustes en el #código para que pueda ser ejecutado como funciones (#FaaS), ademas en muchos casos el código puede quedar ligado a su #cloud provider.

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