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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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Seguridad y Cumplimiento Normativo Open Source

La gestión de los riesgos, el cumplimiento de compliance y la auditoria es algo muy sensible en las empresas.

Algunas empresas de envergadura o incluso industrias como la banca, requieren de niveles de cumplimiento muy alto, basados en estándares internacionales y nacionales que requieren de plataformas de protección de avanzada.

En empresas medianas y chicas, la seguridad suele ser un tema trivial, hasta que surgen problemas y es donde se dan cuenta la necesidad de aseguramiento que tienen.

Verizon publicó el Data Breach Investigation Report (DBIR) 2021, donde menciona que los ataques de #Phishing y #Ransomware son las 2 amenazas mas peligrosas y que siguen en aumento.

Ademas resalta que la amenaza más significativa para las entidades gubernamentales es la de los ataques de ingeniería social, con una incidencia del 69%. En cuanto a industrias minoristas su principal amenaza es la de agentes maliciosos que ganan dinero a través del robo de datos, robo de las tarjetas de crédito y secuestro de información personal.

¿Que hacer ante las amenazas?

Gran parte de las amenazas mencionadas tienen como vector fundamental, la falta de prevención.

Desde la prevención a nivel concientización, hasta la prevención tecnológica. Dos factores claves en reducir la incidencia de ataques.

Wazuh · The Open Source Security Platform

Las empresas con mucho personal o recursos distribuidos, deben fortalecer las capacitaciones de su capital humano para evitar que sean victimas de ataques de ingeniería social, donde básicamente se suele “explotar” la confianza que se logra con una persona para lograr un objetivo malicioso y donde el factor tecnológico poco puede hacer. Estos casos suelen ser:

  • Ceder usuarios y contraseñas
  • Ceder informacion personal y/o financiera
  • Entregar documentos y/o informacion confidencial

También existen métodos de engaño basado en la suplantación de identidad, llamado #Phishing, donde el atacante simula ser alguien que no es, en medios digitales. El ataque mas común es el envío de correos electrónicos que tienen la apariencia de proceder de fuentes de confianza (como bancos, e-commerce, retails) solicitando datos personales que al ser entregados se genera perdidas de dinero, perdida de accesos a redes sociales, etc.

Educar es el paso 1

Como dijimos, enseñar a los empleados, proveedores y personas que puedan comprometer la seguridad es un buen paso para evitar engaños y estafas.

Comenzar identificando un sitio seguro o la identidad de un email, es un buen inicio.

Asegurar es el paso 2

Las empresas tienen que tener un antivirus, un antimalware y políticas de seguridad en las computadoras. Quizás es una forma trillada, pero que en muchas casos es necesario reiterarlo porque no terminan de adoptar las medidas correctas.

Pero existe algo aun peor. Y es la necesidad de asegurar otro tipo de dispositivos, como Enlaces, Servidores de Archivos, Servidores de Impresión, y… Dispositivos Móviles!

#Android es el sistema operativo mas inseguro, el playstore de #Google suele detectar aplicaciones completamente inseguras que esconden códigos maliciosos y todos los esfuerzos parecieran ser pocos para lograr entornos seguros.

Como asegurar los entornos corporativos con herramientas Open Source

Wazuh

#Wazuh es una solución de monitoreo de seguridad gratuita, de código abierto y lista para la empresa para la detección de amenazas, monitoreo de integridad, respuesta a incidentes y cumplimiento.

Extracto de una demo con un clientee

ShiftLeft Scan

ShiftLeft Scan permite proteger código personalizado con análisis estático (SAST), bibliotecas seguras de código abierto (SCA) y emplear detección de secretos codificados y verificaciones de violación de licencia de OSS.

Snyk

Snyk encuentra, prioriza y corrige automáticamente las vulnerabilidades en las dependencias de código abierto a lo largo del proceso de desarrollo . Entre sus características se encuentran las pruebas IDE integradas durante la codificación, el escaneo nativo de Git y una puerta de seguridad CI / CD automatizada.

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    Transitando la adopción de arquitecturas serverless

    La tecnología serverless fue la que mayor crecimiento expone desde el 2018 hacia hoy. #AWS y luego #Azure fueron dos grandes promotores de la tecnología #serverless. Al dia de hoy existen múltiples alternativas, incluso para correr serverless sobre on-premise.

    ¿De dónde viene la tecnología sin servidor?

    En primer lugar, tenemos que hablar de Virtualizacion. La virtualización de servidores fue el paso inicial, que se basaba en correr múltiples servidores en un mismo hipervisor. Con el avance de la nube publica, las empresas utilizaron #IaaS (infraestructura como servicio), que básicamente es arrendar servidores y mover la carga de la infraestructura a la nube, pero los equipos aún tenían que lidiar con la configuración del servidor. Mas tarde apareció en escena PaaS (Plataforma como servicio). Los proveedores de #PaaS ofrecían una pila de aplicaciones más completa, como sistemas operativos y bases de datos para ejecutarse en la nube y ser administrados por el proveedor. Pero eso no fue suficiente. Luego surgió la tendencia de crear contenedores, una tendencia que sigue en alza, pero que significa de todas formas llevar a cabo configuraciones.

    #Serverless o #FaaS (función como servicio) representa un nuevo enfoque para el desarrollo de aplicaciones. En pocas palabras, FaaS es una forma de computación sin servidor que utiliza una infraestructura completamente administrada por un proveedor para cargar funciones y ejecutarlas mediante “pago por solicitud”, y logrando que los desarrolladores y equipos de operaciones se abstraigan totalmente de las instalaciones de sistemas operativos, servidores de aplicaciones, librerías, etc.

    Arquitectura Serverless

    La arquitectura “sin servidor” aplica a una capa de servicios, por tanto, los diseños de arquitectura deben contemplar las capas de datos e integración como parte de la misma. En líneas generales, las capas de presentación (web, mobile) y las de aplicaciones son las mas factibles de llevar a modelos serverless, con los siguientes beneficios:

    Menores costos y escalabilidad. En comparación con el enfoque tradicional, reduce los costos de operaciones y mantenimiento del servidor. En comparación con otros tipos de computación en la nube, la mayoría de los proveedores de FaaS trabajan con el modelo de precios de pago por solicitud. Esto significa que solo paga por el tiempo que se invocó una función y por la cantidad de invocaciones.

    Capacity planning. Puede asignar una cierta cantidad de memoria y CPU para una función, y escalarla según sea necesario hacia arriba y hacia abajo. Incluso apagarse apagarse cuando no sea necesaria.

    Desarrollo e implementación más rápidos. En lugar de escribir una estructura monolítica, FaaS ofrece una alternativa más flexible. Los desarrolladores pueden escribir código para un conjunto de funciones, en lugar de toda la aplicación monolítica, y cargar bits de código en el servidor. Eso hace que toda la estructura sea fácil de corregir, actualizar y agregar nuevas funciones.

    Proveedores de arquitectura serverless

    #AWS es quien introdujo la tecnología con mayor fuerza. #Lambda se convirtió en sinónimo de serverless, manteniendo la posición de producto líder en el mercado con la más amplia gama de servicios disponibles. #Azure Functions fue el siguiente oferente de esta tecnología en la nube, ofreciendo un conjunto de servicios similar a Amazon pero con un enfoque orientado hacia familia de lenguajes y herramientas de #Microsoft.

    Luego #Google en #GCP, #IBM, #Oracle, #Huawei lograron implementar soluciones serverless en sus nubes. Todos los proveedores mencionados ofrecen servicios similares, suficientes para lanzar una aplicación en una infraestructura administrada.

    En cuanto a la compatibilidad de lenguajes, Azure y Lambda admiten más idiomas que otros proveedores, y en cuanto a performance, no existe una diferencia crítica entre el rendimiento de las FaaS de cada provider.

    Como monitorear servicios sin-servidor

    El monitoreo es necesario para controlar las aplicaciones que corran en formato serverless, teniendo en cuenta ademas que toda la infraestructura es administrada por un proveedor. Entonces, para ver qué sucede exactamente con su aplicación y aplicar métricas, cada servicio tiene que ofrecer herramientas de monitoreo / registro. Esto le permite una descripción general de los recursos asignados y utilizados, detectar errores, monitorear registros, etc. Un factor fundamental a monitorear tiene que ver con la concurrencia, entendiendo por concurrencia a la ejecución paralela de diferentes funciones en un período de tiempo determinado, esto permite determinar la tasa simultaneidad que tolera cada aplicación, y que viene determinada por configuraciones a realizar en el proveedor del servicio FaaS.

    ¿Puedo tener Serverless en mi datacenter?

    Si. Por ejemplo Kubernetes ademas de funcionar como herramienta para automatizar la implementación, la administración y el escalado de aplicaciones en contenedores, tiene un marco nativo sin servidor para la implementación de código llamado Kubeless.

    Apache OpenWhisk es otra plataforma de código abierto que ejecuta funciones, pero administra la infraestructura, los servidores y el escalado mediante contenedores Docker. Tambien existe una herramienta open source llamada Fn project. Es una plataforma sin servidor de código abierto que se puede ejecutar en cualquier lugar, en la nube o en on premise.

    En cuanto a herramientas comerciales, #RedHat posee #Openshift Serverless, una herramienta serverless de nivel empresarial que brinda portabilidad y uniformidad a todos los entornos híbridos y multicloud basada en Knative.

    Conclusión

    La tecnología Serverless permite acceder a una forma de trabajar, con mayor foco en el desarrollo, delegando la administración de la infraestructura a un tercero.

    ¿Ya habías oído de Serverless? ¿Tu empresa se encuentra en proceso de adopción?

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      Tutorial de Microsoft Azure

      Tutorial Azure para principiantes

      Este tutorial está destinado a que los principiantes aprendan todo acerca de #Azure. A través de este tutorial de Azure, comprenderás la arquitectura, varios productos de la suite Azure y conocer ventajas, migración de las instalaciones a la nube, administración y más.

      Digamos que estás desarrollando una aplicación como Uber. Ya tiene esta aplicación lista en su computadora y el siguiente paso es hacer que esté disponible en Internet para que las personas puedan navegar e ir a este sitio web. ¿Cómo lo harías?

      • Primero. Tendrá que comprar un servidor, en el que cargará su aplicación, con todos los roles que se requieran (Webserver, Application Server, Database, etc) y/o comprar tantos servidores como roles requiera.
      • Segundo. Ademas debería disponibilizar entornos de desarrollo mas seguros y similares a producción que su notebook.
      • A continuación, deberá asegurarse de que su aplicación esté siempre disponible, contratando personas para administrar su servidor en que esta aplicación está alojada.
      • Y, por supuesto, las máquinas están destinadas a averiarse o quedar obsoletas; por lo tanto, deberá controlar el hardware del servidor, ya sea que esté actualizado o no, y esté listo para gastar algo de dinero si algo sale mal.
      • Finalmente, el aspecto más importante, a medida que su aplicación crezca en popularidad entre sus usuarios, sus servidores sobrecargarse con todo el tráfico. Tendrá que pensar en ampliar, manteniendo un control constante sobre el tráfico en su aplicación.

      Parece factible? Bueno, lo anterior no solo requerirá mucho esfuerzo, ¡sino que también será extremadamente costoso!

      Ahora, ¿te preguntas cómo resolverlo? Bueno, la respuesta es Cloud Computing.

      ¿Que es cloud computing?

      Es básicamente el uso de servidores alquilados en Internet, en lugar de usar uno propio, se conoce como Cloud Computing.

      Cloud Computing ha llevado a casi todas las nuevas empresas a cambiar a la nube; por lo tanto, no solo están ahorrando el costo inicial de iniciar un negocio con la infraestructura de TI correcta pero su aplicación ahora está siendo manejada por varios proveedores de la nube como Amazon, Microsoft, Google, etc.

      El proveedor de la nube le cobrará en función de la cantidad de horas que utilizó sus servidores, puede configurar la redundancia en sus servidores lo que garantiza una alta disponibilidad de su aplicación, cualquier actualización de hardware o falla será manejada por su proveedor de nube evitando costos de mantenimiento significativos, y ademas puede configurar el autoescalado en su flota de servidores, es decir, siempre que haya un aumento en el tráfico de su aplicación, su proveedor de la nube escalará automáticamente sus servidores.

      Existen 3 grandes jugadores en el mercado de nubes. #Amazon, #Microsoft y #Google. Amazon es el pionero y líder en market share con sus servicios #AWS. Microsoft tiene la mayor rentabilidad de servicios en nube por medio de #Azure. Y Google lidera el cuadrante de herramientas para trabajar con datos, ML y IA. En este tutorial vamos a trabajar con Azure.

      ¿Porque Azure?

      Nuestra compañía tiene una orientación clara al uso de los datos para crear informacion que permita optimizar las decisiones de una empresa, mejorar los modelos operativos y redefinir las industrias, y en ese sentido, encontramos nuestra esencia muy acorde a las ideas de Satya Nadella, CEO de Microsoft y quien reconvirtió la compañía a este nuevo modelo. Azure nos asegura una gran cartera de servicios de Datos, tanto bases relacionales, NoSQL, Hadoop, como herramientas de Datalake, Machine Learning, IA e IoT.

      La tecnología puede permitir que millones de personas participen en la sociedad de forma plena.

      Satya Nadella.

      ¿Que es Azure?

      Azure es una plataforma abierta y flexible que provee todos los servicios para la construcción rápida, despliegue y administración de soluciones basadas en la nube. Ofrece una amplia gama de servicios basados en uso, a través de aplicaciones, cómputo, almacenamiento y redes. Le permite construir aplicaciones usando cualquier lenguaje, herramienta o marco en un portal completamente automatizado de auto-servicio que habilita el aprovisionamiento de recursos escalables en minutos.

      Microsoft define a Azure como “una creciente colección de servicios integrados en la nube, que los desarrolladores y los profesionales de TI utilizan para crear, implementar y administrar aplicaciones a través de nuestra red global de centros de datos”.

      Azure tiene más de 20 categorías de servicios para ofrecer, hemos dividido los servicios de Azure en los siguientes dominios:

      • Cómputos
      • Almacenamiento
      • Base de datos
      • Seguridad
      • Administración
      • Varios

      Cómputos: Son aquellos servicios referidos al despliegue de equipamiento para procesamiento, como las Virtual Machines que son equipos que llevan un sistema operativo Linux o Windows, y que permite trabajar con las mismas libertades que en un servidor físico. Dentro del servicio de Cómputos, se encuentran servicios de ejecución de tareas Batch y el Autoscaling.

      Almacenamiento: Son aquellos servicios que permiten almacenar informacion, crear discos de VM, compartir filesystems, etc. Azure ofrece maquinas virtuales con distintos grados de performance para que su rendimiento sea mejor según los discos elegidos, como así también, discos mas performantes equivalen a precios mas elevados. Así también se debe considerar distintos tipos de storages para el almacenamiento de informacion de bases de datos, discos compartidos, etc.

      Bases de Datos: Dentro de este titulo, vamos a englobar no solo bases de datos tradicionales como #MSSQL, #MySQL y #Postgresql, sino aquellas bases de tipo Key-Value, Documentales, de grafos, y columnares como CosmosDB, bases de cache como Redis, y los servicios de migración.

      Seguridad: En la gama de servicios de seguridad, Azure posee una gran fortaleza propia del gran desarrollo de los servicios de Active Directory, que dentro del mundo cloud habilita servicios como controles de acceso de Roles, autenticacion multifactor, Single sign on, y servicios de encriptación. Por supuesto dentro de la suite de seguridad existen opciones de Firewall, WAF, protección DDoS/Threat y provisión de certificados.

      Administración: Un factor muy importante de los servicios de nube, es poder gestionar distintos factores administrativos de forma simple y por medio de roles. Para ello en Azure existen distintos servicios como Portal, la consola donde se desplegan los servicios y aplicaciones; Billing API, una herramienta que permite controlar los gastos efectuados sobre la plataforma; Cost Management, que permite optimizar los costos y maximizar los beneficios de usar Azure; Resource Health, una excelente herramienta para monitorear el estado de los servicios contratados. Ademas Azure posee una calculadora muy simple e intuitiva para calcular los costos de nuevos servicios que quieran ser montados, que evitan sorpresas futuras.

      Varios: Para finalizar, y que la entrada no se extienda demasiado, mencionar que solo vimos características principales porque este tutorial esta pensado para alguien sin experiencia en la plataforma; pero existe toda una gama de productos preconfigurados a través de un Marketplace, servicios de BigData y MachineLearning, integraciones DevOps, plataformas para el despliegue de aplicaciones Mobile y IoT. En entradas posteriores interiorizaremos mas sobre aplicaciones de Datos, DevOps, Containers y Serverless, mientras tanto pueden revisar las entradas de nuestro blog.

      Empresas de todo el mundo están usando Azure para impulsar su infraestructura, ejecutan un servidor web / de aplicaciones para alojar sus sitios web, aplicaciones, mantener sus archivos de forma segura en la nube, usar una base de datos administrada o implementar archivos a escala global utilizando Content Delivery Network (CDN).

      ¿Por donde empezar?

      Para una persona que quiere iniciarse en Azure, puede comenzar creando una cuenta en https://azure.microsoft.com/es-mx/free/ y familiarizando con la interfaz, ademas de analizar rutas de educación como https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/azure-fundamentals/.

      Ademas viendo la calculadora de costos de los servicios https://azure.microsoft.com/es-es/pricing/calculator aprender del Pago por Uso, del ahorro por reservas de instancias, pagar menos usando mas, comparativas de como ahorrar en servicios de bases de datos respecto a AWS, etc.

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