Entorno experimental big data integrando devops en el ciclo de entrega de software

Author:

Angulo-Angulo CharlieORCID

Abstract

Sin duda las generaciones de grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes han permitido a las organizaciones obtener valor y conocimiento a partir de los datos generados. Por ello, las empresas necesitan a especialistas que sean capaces de digerir esos datos y convertirlos en información útil. Un tema importante es la manera en que los estudiantes pueden adoptar el conocimiento teórico de manera práctica en entornos big data, tecnologías en la nube y herramientas demandadas en el mercado evitando configuraciones extensas. En este artículo se crea un entorno experimental de big data, describiendo el concepto como tal, sus arquitecturas de referencia y componentes, diseñando e implementando una arquitectura para un clúster de procesamiento de datos distribuido, integrando Devops en un flujo de entrega continua de software; mediante un despliegue automatizado big data procesing de infraestructura como código en la nube.

Publisher

Universidad de Santander - UDES

Subject

General Medicine

Reference33 articles.

1. C. Howard, “Top Priorities for IT: LeadershipVision for 2021, Data and Analytics Leaders,” 2020, [Online]. Available: gartner.com.

2. D. Smith, D. Villaba, M. Irvine, D. Stanke, and N. Harvey, “Accelerate State of DevOps 2021,” p. 45, 2021, [Online]. Available: https://cloud.google.com/blog/products/devops-sre/announcing-dora-2021-accelerate-state-of-devops-report.

3. T. Sousa, H. S. Ferreira, and F. F. Correia, “A Survey on the Adoption of Patterns for Engineering Software for the Cloud,” IEEE Trans. Softw. Eng., vol. 5589, no. c, pp. 1–13, 2021, doi: 10.1109/TSE.2021.3052177.

4. “What is a Cloud Engineer and How Do You Become One?” https://www.techtarget.com/searchcloudcomputing/definition/cloud-engineer (accessed Mar. 14, 2023).

5. E. Bello, “¿Qué es Data Engineering? Funciones, requisitos y salario,” Think. Innov., Oct. 2022, Accessed: Mar. 14, 2023. [Online]. Available: https://www.iebschool.com/blog/data-engineering-big-data/.

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