Big Data

Actualmente, los negocios generan gran  cantidad de datos diariamente. Este torrente constante de información proviene de una variedad de fuentes, como redes sociales, dispositivos móviles, transacciones en línea, entre otros. Ante este panorama, surge el concepto de Big Data, una disciplina que se encarga de recolectar, almacenar, procesar y analizar conjuntos de datos masivos para extraer información de valor.
Al implementar estrategias efectivas de gestión y análisis de datos a gran escala, las empresas pueden convertir el Big Data en una herramienta para la innovación, el crecimiento y la toma de decisiones.
El Big Data se refiere a la capacidad de una organización para gestionar y utilizar eficazmente grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Estos conjuntos de datos masivos suelen caracterizarse por sus 3V: Volumen (gran cantidad de datos), Velocidad (ritmo acelerado de generación y procesamiento) y Variedad (diversidad de fuentes y formatos). Además, en ocasiones se añaden dos V adicionales: Veracidad (fiabilidad de los datos) y Valor (importancia de la información extraída).
El Big Data brinda numerosos beneficios a las organizaciones en diversos sectores. Al analizar grandes volúmenes de datos de manera efectiva, las empresas pueden identificar tendencias y patrones que les permiten tomar decisiones estratégicas. Además, el Big Data facilita la personalización de productos y servicios, mejora la eficiencia operativa, optimiza la toma de decisiones en tiempo real y ayuda a predecir comportamientos futuros.

Para el manejo del Big Data de manera eficiente, se utilizan tecnologías y herramientas especializadas, como Spark, NoSQL, Apache Kafka, entre otras, las cuales permiten el almacenamiento distribuido, el procesamiento en paralelo, el análisis predictivo y la visualización de datos, lo que posibilita la extracción de información significativa de un gran  conjunto de datos.
El Big Data representa una oportunidad  para aquellas organizaciones que desean aprovechar al máximo la información que generan.
Sin embargo, el Big Data no solo se trata de manejar grandes cantidades de información, sino de transformar esos datos en conocimiento que conduzca al éxito en un mundo cada vez más impulsado por la información.

Principios de diseño de sistemas de software

Para diseñar sistemas de software de calidad, se requiere el cumplimiento de una serie de características y objetivos. Se incluyen al menos los siguientes principios: 

1. Abstracción: la complejidad de un sistema puede ser gestionado utilizando la abstracción. La abstracción identifica los aspectos esenciales de módulos y estructuras de datos.

2. Modularidad:  La modularidad es un principio que ayuda a tratar la complejidad de un sistema. Permite eliminar el código redundante y tiene un impacto positivo en la legibilidad, dado que los programas modulares son más fáciles de leer.

3. Interfaz de usuario: Algunas directrices a tener en cuenta para el diseño de la interfaz de usuario son las siguientes: 

Etiquetar la salida con cabeceras y mensajes adecuados. 

Siempre que un programa lee datos, debe incluir los valores leídos en su salida.

4. Modificabilidad: se refiere a los cambios controlados en un sistema dado. Se dice que un sistema es modificable si los cambios en los requisitos pueden adecuarse bien a los cambios en el código.

5. Eficiencia: La eficiencia de un programa es una medida de cantidad de recursos consumidos por el programa. Mientras menos tiempo se utilice y menor almacenamiento, el programa será más eficiente. 

Diseño de tablas y relaciones

Al diseñar tablas y relaciones en bases de datos, deben tenerse en cuenta varias consideraciones para garantizar un modelo de datos eficiente y escalable. Algunas recomendaciones clave a seguir son las siguientes :

1. Identificación de entidades y atributos: Antes de diseñar las tablas, se debe identificar correctamente las entidades y atributos que formarán parte de la base de datos con el propósito de definir las tablas de forma precisa.

2. Definir correctamente las relaciones: Es importante establecer las relaciones entre las tablas de manera adecuada para mantener la integridad referencial y evitar inconsistencia en los datos.

3. Redundancia de datos: Debe evitarse la duplicación de datos en las diferentes tablas para garantizar la consistencia e integridad de la base de datos.

4. Uso de claves primarias y foráneas: Cada tabla debe contar con una clave primaria única que identifique de forma unívoca cada fila. Las relaciones entre tablas deben establecerse a través de claves foráneas.

5. Indexación: Es importante indexar adecuadamente las columnas más utilizadas para garantizar un rendimiento óptimo de la base de datos. Asimismo, se debe considerar la normalización de datos para reducir la redundancia.

6. Escalabilidad: La base de datos debe ser diseñada teniendo en cuenta la escalabilidad futura para adaptarse a un aumento en el volumen de datos y operaciones.

7. Protección de información: Es necesaria la implementación de medidas de seguridad adecuadas, como restricciones de acceso y cifrado de datos, para proteger la información almacenada en la base de datos.

DBaaS

DBaaS es la abreviatura de Database as a Service. Se define a una base de datos como servicio como un modelo en el que una empresa externaliza la administración de su base de datos a un proveedor de servicios en la nube, permitiendo la gestión de la base de datos de la empresa sin preocuparse por la infraestructura de la misma.

Con este modelo, es posible  escalar vertical u horizontalmente según las necesidades de la empresa sin preocuparse por la infraestructura subyacente. 

Con respecto a la usabilidad, muchos servicios DBaaS ofrecen interfaces fáciles de usar para gestionar la base de datos, facilitando su administración

Los proveedores de DBaaS suelen garantizar altos niveles de disponibilidad con el propósito de que la base de datos esté siempre accesible.  El proveedor de servicios también se encarga de realizar el mantenimiento requerido  y las actualizaciones de la base de datos. Asimismo, los proveedores de DBaaS suelen ofrecer medidas de seguridad para proteger los datos almacenados en la base de datos.

Servicios de un DBA

 Un Administrador de Bases de Datos (DBA)  desempeña un papel crucial en el mantenimiento y la gestión de sistemas de bases de datos. Este profesional puede ofrecer una variedad de servicios, por ejemplo:

1. Diseño de Bases de datos:

Incluye el diseño y planificación de la estructura de la base de datos, definiendo tablas, relaciones, índices y restricciones.

2. Instalación y configuración:

instalación y configuración de sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) como SQL Server, PostgreSQL o MongoDB. Asegura que los parámetros estén optimizados para el rendimiento y la seguridad.

3. Seguridad y autorización:

establecimiento políticas de seguridad para proteger los datos. Esto implica definir permisos de acceso, roles y usuarios. Asimismo, se encarga de realizar auditorías.

4. Monitorización y ajuste de rendimiento:

El DBA supervisa el rendimiento de la base de datos, identifica cuellos de botella y optimiza consultas. Realiza ajustes en la configuración para garantizar una respuesta eficiente.

5. Copia de seguridad y recuperación:

El DBA programa y ejecuta copias de seguridad regulares para proteger los datos contra pérdidas. También establece planes de recuperación ante fallos, como restauraciones y recuperación de datos.

6. Migración y actualización:

Migración de datos entre diferentes versiones de SGBD o entre sistemas y aplica parches y actualizaciones para mantener la seguridad y la funcionalidad.

7. Resolución de problemas y soporte técnico:

El DBA  investiga problemas, errores y bloqueos en la base de datos. Colabora con los equipos de desarrollo para resolver problemas y proporciona soporte técnico.

8. Documentación

El DBA documenta la estructura de la base de datos, los procedimientos y las políticas.

9. Formación

El DBA también puede ofrecer formación a los distintos miembros del equipo sobre el uso adecuado de la base de datos.

DevOps Engineer

DevOps es un conjunto de prácticas que agrupan el desarrollo (Dev) y la operación del software (Ops). Se trata de un movimiento profesional que fomenta el trabajo colaborativo. Su objetivo es automatizar el ciclo de vida del desarrollo de software y reducir el tiempo de entrega.

Funciones

• Desarrolla sistemas de automatización para tareas de implementación, pruebas y  monitoreo de infraestructura.
• Integra prácticas de seguridad en todos los procesos de desarrollo y despliegue.
• Planificación de las tareas y gestión de proyectos.
• Llevar acabo la Configuración de herramientas e infraestructura requerida.
• Define de procesos de desarrollo, prueba, lanzamiento, actualización y soporte para la operación de DevOps.
• Valida el código del software desarrollado en el proyecto.

Habilidades 

• Conocimientos de programación y scripting
• Configuración y manejo de bases de datos
• Resolución de problemas
• Conocimientos de plataformas de computación en la nube como AWS o Azure
• Manejo de herramientas colaborativas 
• Conocimientos en herramientas de automatización

• Manejo de infraestructuras basadas en Linux

Diferencias entre Virtualización y Contenerización

 Se definen a la virtualización y la contenerización como dos enfoques de virtualización de recursos que se utilizan para optimizar la administración y el uso de recursos informáticos.

 En la virtualización, se crea una máquina virtual (VM) que incluye no solo la aplicación y las bibliotecas necesarias, sino también un sistema operativo completo. Virtualiza toda una máquina, desde las capas de software hasta las capas de hardware. Cada máquina virtual tiene su propia instancia de sistema operativo, lo que puede resultar en un uso intensivo de recursos. La virtualización ofrece la posibilidad de ejecutar varios sistemas operativos en un único servidor físico. Sin embargo, este enfoque puede ser costoso en términos de recursos, puesto que cada VM incluye un sistema operativo completo.

Por otra parte, los contenedores son paquetes de software ligeros que contienen todas las dependencias necesarias para ejecutar una aplicación de software específica. Virtualizan solo las capas de software por encima del nivel del Sistema Operativo.  Los contenedores se caracterizan por ser rápidos de modificar e iterar debido a su ligereza. 

Esquema de Estrella

El conjunto de componentes o herramientas conceptuales que un Sistema de Gestión de Bases de Datos proporciona para modelar recibe el nombre de modelo de Bases de Datos

Un esquema de estrella es un tipo de esquema de base de datos relacional que consta de una sola tabla de hechos central rodeada de tablas de dimensiones. Es un modelo ampliamente adoptado por los almacenes de datos relacionales. 

Este aspecto, de tabla de hechos (o central) más grande rodeada de radios o tablas más pequeñas es lo que asemeja a una estrella, dándole nombre a este tipo de construcciones.

Las tablas de dimensiones tendrán siempre una clave primaria simple y en la tabla de hechos, la clave principal se compone por las claves principales de las tablas dimensionales. El diseño de esquemas en estrella permite implementar la funcionalidad de una base de datos multidimensional utilizando una clásica base de datos relacional 

Este esquema se caracteriza por su simplicidad y velocidad para ser usado en análisis multidimensionales, permitiendo acceder tanto a datos agregados como de detalle.

Asimismo, este diseño de base de datos permite indexar las dimensiones de forma individualizada sin influir en el rendimiento de la base de datos en su conjunto.