Categoría: Infraestructura

  • Google Cloud: Descubre las 5 Opciones de Cómputo que Transformarán tus Proyectos

    Google Cloud: Descubre las 5 Opciones de Cómputo que Transformarán tus Proyectos

    A medida que las organizaciones diseñan para el futuro y aumentan las cargas de trabajo computacionales en Google Cloud, es crucial comprender las opciones disponibles. Google Cloud ofrece una variedad de servicios de cómputo diseñados para cubrir distintas necesidades. A continuación, exploramos cada uno de estos servicios y sus características principales.

    Compute

    Compute Engine es la oferta de infraestructura como servicio (IaaS) de Google Cloud. Este servicio proporciona recursos de cómputo, almacenamiento y red que funcionan de manera similar a los centros de datos físicos.

    Características

    • Acceso a configuraciones predefinidas y personalizadas de máquinas virtuales (VMs).
    • Soporte para VMs de gran tamaño (hasta 416 vCPUs y más de 12 TB de memoria).
    • Almacenamiento mediante discos persistentes (hasta 257 TB con snapshots para copias de seguridad) y SSD locales (para operaciones de alta velocidad).
    • Balanceadores de carga globales con capacidad de escalado automático mediante grupos de instancias gestionadas.
    • Facturación por segundo para optimizar costos, especialmente en trabajos de procesamiento por lotes.
    • VMs preemtibles para cargas de trabajo tolerantes a interrupciones, con costos significativamente más bajos.

    Ventajas:

    • Control total sobre la infraestructura, con personalización de sistemas operativos.
    • Ideal para aplicaciones que combinan sistemas operativos diversos o migraciones de cargas de trabajo locales (lift-and-shift).

    Google

    Google Kubernetes Engine (GKE) permite ejecutar aplicaciones en contenedores dentro de un entorno de nube.

    Características

    • Basado en Kubernetes, permite empaquetar código junto con sus dependencias en contenedores.
    • Ideal para aplicaciones modernas que requieren escalabilidad dinámica y automatización.
    • Soporte completo para la orquestación y gestión de contenedores en un entorno controlado.

    Ventajas:

    • Escalabilidad y flexibilidad para aplicaciones en contenedores.
    • Integración nativa con el ecosistema de Google Cloud.

    ”App

    App Engine es una plataforma completamente gestionada que permite a los desarrolladores enfocarse en escribir código sin preocuparse por la infraestructura.

    ”Características

    • Soporte para lenguajes populares como Java, Python, PHP, Go, Node.js, Ruby, C#, entre otros.
    • Implementación automática de infraestructura necesaria para ejecutar aplicaciones.
    • Integración con herramientas como Cloud Monitoring, Cloud Logging y Error Reporting.
    • Soporte para control de versiones y división de tráfico.

    ”Ventajas:”

    • Sitios web, backends para aplicaciones móviles y videojuegos.
    • Creación de APIs RESTful con facilidad.

    ”Cloud

    Cloud Functions es una solución ligera basada en eventos para ejecutar funciones pequeñas con propósitos específicos.

    ”Características

    • Ejecución de código en respuesta a eventos, como la carga de un archivo en Cloud Storage.
    • Totalmente serverless, elimina la necesidad de gestionar servidores.
    • Soporte para lenguajes como Node.js, Python, Go, Java, .Net Core, Ruby, y PHP.

    ”Ventajas:”

    • Facturación precisa por milisegundos de ejecución.
    • Nivel gratuito perpetuo para muchos casos de uso.
    • Ideal para arquitecturas de microservicios, backend para móviles o IoT, y análisis en tiempo real.

    ”Cloud

    Cloud Run es una plataforma gestionada que ejecuta contenedores sin estado en respuesta a solicitudes web o eventos de Pub/Sub (Publicación/Suscripción).

    ”Características

    • Basado en Knative, ofrece portabilidad entre entornos y plataformas.
    • Escala automáticamente de cero a miles de solicitudes casi instantáneamente.
    • Facturación basada en el uso, calculada por cada 100 milisegundos.

    ”Ventajas:”

    • Enfoque completamente serverless, elimina la gestión de infraestructura.
    • Compatible con cualquier entorno que soporte Knative.
    • Ideal para aplicaciones ligeras que requieren escalado rápido y eficiente.


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    ”Resumen”

    Cada servicio de cómputo en Google Cloud está diseñado para abordar necesidades específicas:

    • Compute Engine: Ideal para cargas de trabajo personalizadas y migraciones lift-and-shift.
    • GKE: La mejor opción para aplicaciones en contenedores que requieren alta escalabilidad.
    • App Engine: Perfecto para desarrolladores que desean enfocarse en el código y no en la infraestructura.
    • Cloud Functions: Excelente para tareas basadas en eventos o microservicios.
    • Cloud Run: Para contenedores sin estado que necesitan escalado rápido y eficiente.
  • Computación en la Nube: Todo lo que Necesitas Saber sobre Google Cloud, AWS y Azure 🚀☁️

    Computación en la Nube: Todo lo que Necesitas Saber sobre Google Cloud, AWS y Azure 🚀☁️

    Comencemos desde el principio con una visión general de la computación en la nube. Este es un modelo de uso de tecnología de la información (TI) que se basa en cinco características fundamentales que la hacen única y poderosa. Estas características son igualmente importantes y son las siguientes:

    ”1.

    Los usuarios pueden acceder a recursos computacionales como procesamiento, almacenamiento y redes de forma inmediata y sin intervención humana. A través de una interfaz web, los usuarios solicitan lo que necesitan, eliminando la necesidad de contactar a un administrador o esperar configuraciones manuales. Esto agiliza procesos y permite mayor autonomía.

    ”2.

    Los recursos están disponibles a través de internet. Esto significa que los usuarios pueden trabajar desde cualquier lugar con una conexión, sin preocuparse por la ubicación física de los servidores. La movilidad es clave para la computación moderna, y este modelo la facilita al máximo.

    ”3.

    Los proveedores de la nube gestionan grandes cantidades de recursos (pools) que son asignados dinámicamente a los usuarios. Esto les permite comprar en grandes volúmenes, optimizando costos, y trasladar esos ahorros a los clientes. Como resultado, los usuarios no necesitan preocuparse por la infraestructura física detrás de los servicios que utilizan.

    ”4.

    Una de las mayores ventajas de la computación en la nube es su elasticidad. Los usuarios pueden escalar recursos fácilmente según sus necesidades: más recursos en momentos de alta demanda y menos cuando no los necesitan. Este enfoque garantiza eficiencia y ahorro.

    ”5.

    Los clientes solo pagan por lo que utilizan. Si dejan de usar ciertos recursos, simplemente dejan de pagar por ellos. Este modelo evita costos fijos altos y permite un enfoque más económico y adaptable.

    ”¿Qué

    Google Cloud proporciona una amplia gama de servicios para arquitectos y desarrolladores, diseñados para crear soluciones tecnológicas innovadoras. Estos servicios

    abarcan desde herramientas familiares, como máquinas virtuales, hasta tecnologías más avanzadas que introducen nuevos paradigmas, como Google Kubernetes Engine (GKE). Su enfoque destaca por la integración con herramientas de inteligencia artificial, análisis de datos, y servicios gestionados que simplifican el despliegue de aplicaciones a gran escala.

    ”¿Qué

    Amazon Web Services (AWS) es otro líder en el mercado de la computación en la nube. AWS proporciona un ecosistema extenso de servicios que incluyen:

    1. Amazon EC2: Instancias virtuales para ejecutar aplicaciones.
    2. Amazon S3: Almacenamiento escalable y seguro para cualquier tipo de dato.
    3. AWS Lambda: Computación sin servidor para ejecutar código en respuesta a eventos.
    4. Amazon RDS: Bases de datos relacionales gestionadas.
    5. Herramientas de IA y aprendizaje automático: Como Amazon SageMaker para entrenar modelos de machine learning.
      AWS también es conocido por su red global de centros de datos que garantizan alta disponibilidad y un enfoque integral en seguridad y cumplimiento.

    ”¿Qué

    Microsoft Azure destaca por su integración con el ecosistema de Microsoft, ideal para empresas que utilizan herramientas como Windows Server, SQL Server y Active Directory. Sus servicios incluyen:

    1. Azure Virtual Machines: Máquinas virtuales escalables para cargas de trabajo diversas.
    2. Azure App Services: Plataforma para desarrollar y alojar aplicaciones web.
    3. Azure Kubernetes Service (AKS): Solución gestionada para Kubernetes.
    4. Azure AI y Cognitive Services: Herramientas avanzadas de inteligencia artificial para análisis de lenguaje, visión por computadora y más.
    5. Azure DevOps: Soluciones para integrar y desplegar código continuamente.
      Azure también se destaca por sus soluciones híbridas, que permiten integrar entornos locales con la nube.

    ”Comparativa”

    • Google Cloud: Enfocado en innovación, inteligencia artificial y servicios gestionados.
    • AWS: Amplia gama de servicios y herramientas, ideal para startups y grandes empresas.
    • Azure: Excelente integración con el entorno Microsoft y soluciones híbridas.


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    La elección entre estos proveedores dependerá de las necesidades específicas de tu proyecto, presupuesto, y familiaridad con sus ecosistemas.

  • Primeros pasos con Amazon Web Services (AWS)

    Primeros pasos con Amazon Web Services (AWS)

    ¿Qué es Amazon Web Services?

    AWS te permite rentar recursos informáticos como servidores, almacenamiento, bases de datos y software, en lugar de tener que comprar y mantener tu propia infraestructura física. Esto te brinda mayor flexibilidad, escalabilidad y control sobre tus recursos informáticos.

    Algunas alternativas a AWS son Microsoft Azure (del cual ya hicimos una introducción a su plataforma como servicio), Google Cloud Platform (GCP), DigitalOcean, Oracle Cloud Infrastructure (OCI) o IBM Cloud. Sin embargo aquí vinimos fue a hablar de AWS, así que vamos al tema.

    Paso a paso para iniciar con Amazon Web Services (AWS)

    Crea una cuenta de AWS
    Puedes hacerlo de forma gratuita en aws.amazon.com. Solo necesitas proporcionar algunos datos básicos, como tu nombre, correo electrónico y número de tarjeta de crédito, después necesitas verificar y estas listo para empezar.
    Descarga e instala la CLI de AWS
    La CLI de AWS es una herramienta que te permite administrar tus recursos de AWS desde la línea de comandos.
    Configura las credenciales de tu cuenta
    Para usar la CLI de AWS, necesitas configurar tus credenciales de acceso. Puedes hacerlo siguiendo las instrucciones de la documentación oficial.
    Elegir los servicios que necesitas
    AWS ofrece una amplia gama de servicios en la nube, desde computación y almacenamiento hasta redes y bases de datos. Debes explorar los diferentes servicios y ver cuales son los que mas te interesan.

    Temas que deberías empezar a estudiar en AWS

    • Computación en la nube: Es la base de AWS. Debes familiarizarte con los diferentes tipos de servicios de computación en la nube, como Amazon EC2, Amazon Lambda y Amazon ECS.
    • Almacenamiento en la nube: AWS ofrece una variedad de servicios de almacenamiento en la nube, como Amazon S3, Amazon EBS y Amazon EFS. Es importante comprender las características y beneficios de cada uno para elegir el adecuado para tus necesidades.
    • Redes en la nube: AWS ofrece una gama completa de servicios de redes en la nube, como Amazon VPC, Amazon Route 53 y Amazon CloudFront. Debes tener una comprensión básica de las redes en la nube para configurar y administrar tu red AWS.
    • Bases de datos en la nube: AWS ofrece una variedad de servicios de bases de datos en la nube, como Amazon RDS, Amazon DynamoDB y Amazon Redshift. Es importante conocer las diferentes opciones de bases de datos disponibles en AWS para elegir la que mejor se adapte a tus necesidades.
    • Seguridad en la nube: La seguridad es una parte fundamental de AWS. Debes familiarizarte con los diferentes servicios de seguridad que ofrece AWS, como AWS Identity and Access Management (IAM), AWS CloudTrail y Amazon Inspector.

    Para ampliar

    • DevOps: AWS ofrece una variedad de herramientas y servicios para ayudarte a implementar prácticas de DevOps, como Amazon CodePipeline, Amazon CodeDeploy y AWS OpsWorks.
    • Machine learning: AWS ofrece una amplia gama de servicios de machine learning, como Amazon SageMaker, Amazon Rekognition y Amazon Lex.
    • Internet de las cosas (IoT): AWS ofrece una variedad de servicios de IoT, como AWS IoT Core, AWS IoT Greengrass y AWS IoT Device Defender.

    Recursos

    • AWS Educate: Ofrece una gran cantidad de recursos gratuitos para aprender sobre AWS, como cursos, tutoriales y laboratorios.
    • AWS Certification: Obtener una certificación AWS puede ayudarte a demostrar tus habilidades y conocimientos a los empleadores.
    • Blogs y comunidades de AWS: Hay una gran cantidad de blogs y comunidades en línea donde puedes aprender sobre AWS y conectarte con otros usuarios de AWS. Aquí iniciaremos una guía para aprende AWS, así que no te pierdas ninguno de los post suscribiéndote. Comenta y comparte. Hasta el próximo post!

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  • En las entrañas de la Arquitectura de Microservicios en Desarrollo de Software

    En las entrañas de la Arquitectura de Microservicios en Desarrollo de Software

    En el anterior post nos introdujimos a los microservicios, en este post exploraremos a fondo los beneficios que los microservicios ofrecen, nos sumergiremos en los desafíos que plantea esta arquitectura innovadora y desvelaremos las claves para alcanzar el éxito en su implementación. Desde la agilidad en el desarrollo hasta la gestión efectiva de la complejidad, abordaremos temas cruciales como la optimización de recursos, la resiliencia en situaciones de fallo y las mejores prácticas para una implementación exitosa de microservicios.

    Beneficios de los microservicios

    1. Mayor velocidad en desarrollo: La arquitectura de microservicios acelera todos los procesos de desarrollo al permitir una compilación y tiempo de construcción más rápidos. Esto es clave para la agilidad en el desarrollo.

    2. Despliegues rápidos y tamaño reducido: Al desplegar cada parte del sistema de manera independiente, el tamaño de implementación se reduce significativamente. Esto se traduce en despliegues individuales que toman una fracción del tiempo comparado con aplicaciones monolíticas.

    3. Programación de despliegues personalizada: La arquitectura de microservicios resuelve el problema de seguir un calendario de despliegue estándar. Cada servicio puede ser desplegado de manera independiente, siguiendo su propio cronograma.

    4. Monitoreo fino y personalizado: Servicios críticos pueden ser monitoreados de manera más detallada que otros, permitiendo un control más preciso y chequeos adicionales. Permite identificar servicios claves y cuellos de botella.

    5. Pruebas automatizadas independientes: Cada microservicio puede realizar pruebas automatizadas configurables como parte del proceso de construcción y despliegue. Esto reduce el tiempo necesario para realizar pruebas en toda la aplicación.

    6. Soporte para varios lenguajes de programación: Ya no es necesario ejecutar una aplicación como un solo ejecutable. Esto permite implementar diferentes partes del sistema utilizando tecnologías diversas, adaptándose a cada problema de manera óptima. Esto lo logramos a partir de definir interfaces de comunicación.

    7. Escalabilidad más sencilla y económica: Los microservicios son más fáciles y a menudo más baratos de escalar horizontalmente. Cada parte del sistema puede escalarse de manera independiente, evitando los requisitos pesados de recursos de las aplicaciones monolíticas. Aunque cuidado, por que al seguir escalando nuestra aplicación se puede volver incluso mas costosa de mantener ya que necesitamos orquestadores y pagar por mantenibilidad de cada servicio, pero ampliaremos esto en la siguiente sección de contras.

    8. Flexibilidad en el hardware: La división de la aplicación a menudo significa reducir los requisitos de hardware para la mayoría de las partes del sistema, brindando más opciones al elegir hardware o proveedores de servicios en la nube.

    9. Aislamiento efectivo de fallos: El desacoplamiento de servicios proporciona un mecanismo de seguridad eficiente para prevenir problemas mayores en caso de fallas parciales del sistema.

    10. Facilidad de entendimiento: Los servicios son más fáciles de entender y mantener debido a tamaños de código más pequeños. Además, suelen estar asociados a procesos completos lo que puede hacer que contrastemos la funcionalidad con la experiencia de un especialista en el proceso.

    11. Optimización de costos: Ejecutar la mayoría de los componentes de la aplicación en instancias de menor costo en comparación con instancias monolíticas de alto recurso puede resultar en ahorros significativos ya que podemos potenciar los servicios críticos a demanda.

    12. Desarrollo distribuido: La eliminación del acoplamiento entre componentes contribuye a lograr más independencia en el desarrollo de código, beneficiando a equipos distribuidos.

    13. Facilidad de refactorización: Es mucho más fácil realizar refactorizaciones en microservicios debido al menor alcance de cambios y procesos de lanzamiento y prueba independientes.

    14. Libertad tecnológica: Cambiar a nuevas tecnologías es más fácil con la arquitectura de microservicios, ya que cada servicio es más pequeño y estructuralmente independiente.

    15. Toma de decisiones independiente: Los desarrolladores son libres de elegir lenguajes, bibliotecas y herramientas que mejor se adapten a sus necesidades, fomentando la toma de decisiones distribuida.

    Desafíos de la Arquitectura de Microservicios

    Veamos de cerca algunas de las posibles complicaciones y limitaciones que podríamos enfrentar al adoptar esta innovadora arquitectura.

    1. Mayor uso de recursos: Al tener múltiples componentes en lugar de compartir el mismo espacio de proceso, la necesidad de comunicación entre ellos aumenta, generando mayor carga en la red. Esto se traduce en más tráfico, latencia y uso de E/S. Además, la carga total de CPU y RAM también es mayor debido a la ejecución independiente de cada componente. Todo esto repercute finalmente en los costos de implementación y mantenibilidad.

    2. Dificultades en la depuración: Diagnosticar y depurar suele ser más difícil con varios servicios. Por ejemplo, si varios servicios procesan una solicitud que falla, un desarrollador debe acceder a los registros de varios servicios para entender la causa de la falla.

    3. Necesidad de pruebas de integración complejas: La separación de un sistema implica la construcción de un conjunto extenso de pruebas de integración y otros controles automatizados que monitorizan la compatibilidad y disponibilidad de cada componente.

    4. Consistencia en transacciones: La dispersión de datos en las aplicaciones de microservicios dificulta la realización de cambios transaccionales y atómicos en el sistema.

    5. Divergencia en versiones y librerías: Los servicios pueden utilizar diferentes versiones de bibliotecas, algunas de las cuales pueden ser incompatibles u obsoletas. Esto complica las actualizaciones del sistema y la solución de problemas, incluyendo correcciones de vulnerabilidades de software.

    6. Deuda técnica en un sistema distribuido: La deuda técnica en el software se refiere a compromisos o decisiones que los desarrolladores toman durante el proceso de desarrollo de software que, a corto plazo, aceleran la entrega de un producto pero generan problemas a largo plazo. Estos compromisos pueden incluir la implementación de soluciones rápidas y poco robustas, la omisión de pruebas exhaustivas, el uso de código desactualizado o el incumplimiento de estándares de codificación. Abordar la deuda técnica es más complicado en un sistema distribuido donde cada componente es propiedad de un equipo diferente y suele convertirse en una bola de nieve hasta que los problemas son mas que evidentes.

    7. Observabilidad: Gestionar múltiples aplicaciones implica desafíos adicionales en la recopilación y uso de eventos del sistema, como registros, trazas y métricas. Los desarrolladores deben asegurarse de que todos estos datos estén disponibles para análisis, incluyendo información contextual necesaria para depurar problemas entre los servicios.

    8. Duplicación de funcionalidades: En entornos de desarrollo altamente distribuidos, no es raro tener múltiples componentes realizando roles similares en el sistema. Es crucial establecer límites claros y decidir de antemano qué roles específicos se asignan a cada componente.

    9. Propiedad y responsabilidad: La propiedad se vuelve crucial cuando varios equipos mantienen y desarrollan componentes independientes. Es fundamental definir contratos de propiedad claros para abordar solicitudes de desarrollo, problemas de seguridad y mantenimiento.

    Como hemos ilustrado, el modelo de microservicios tiene sus desafíos, pero ser conscientes de estos problemas y abordarlos de manera proactiva es clave para el éxito.

    Claves para el éxito en el desarrollo ¿Cómo implementar Microservicios?

    Hemos explorado sus beneficios, desafíos comunes y ahora es momento de resumir las claves esenciales para aprovechar al máximo el modelo de microservicios en el desarrollo de aplicaciones.

    1. Introducción gradual: Evita implementar la arquitectura de microservicios demasiado pronto si el producto aún está poco definido o podría experimentar cambios significativos. Comienza con una aplicación monolítica y divídela a medida que se definan claramente las capacidades comerciales y los límites, reduciendo así la carga de trabajo y estableciendo interfaces adecuadas entre los componentes. También podrías definir servicios muy generales y claramente identificables.

    2. Modelo de negocio único: La decisión de adoptar microservicios debe basarse en diversos factores, como el tamaño y distribución del equipo, así como la geografía. Un equipo local pequeño puede sentirse cómodo trabajando con una aplicación monolítica, mientras que un equipo distribuido geográficamente podría beneficiarse enormemente al dividir la aplicación en múltiples microservicios para lograr mayor flexibilidad. Identifica procesos y como funcionan estos a nivel de negocio, puede que tu aplicación se parezca a otra pero no significa que debes copiar al detalle.

    3. Planificación para escenarios de falla: Dado que en la arquitectura de microservicios hay numerosas interacciones entre los componentes a través de llamadas remotas y eventos, se incrementa la posibilidad de diversas fallas. Construye el sistema considerando todos los posibles escenarios de falla y las diferentes formas de abordarlos.

    4. Abrazar la automatización: Con componentes más independientes, se requieren verificaciones más estrictas para lograr una integración estable entre los servicios. La inversión en una automatización sólida es crucial para lograr un alto grado de confiabilidad y asegurar que todos los cambios sean seguros para ser implementados.

    5. Modelo de negocio vs jerarquía: Aunque es común dividir la aplicación en servicios basados en la estructura organizativa, donde cada equipo es responsable de su propio servicio, esto solo funciona bien si la estructura organizativa se alinea perfectamente con las capacidades de negocio de los microservicios. En lugar de seguir un modelo servicio-por-equipo, define dominios y procesos de negocio claros alrededor de los cuales se estructura el código.

    6. Enfoque en pruebas de integración: Asegúrate de tener pruebas integrales para las integraciones entre tus microservicios, realizándose automáticamente.

    7. Mantener la compatibilidad hacia atrás: Recuerda mantener tus cambios compatibles hacia atrás para garantizar que las nuevas modificaciones sean seguras para implementar. Lo mas aconsejable es construir sobre las definiciones que ya tienes para que se mantenga la retrocompatibilidad.

    A medida que desvelamos los secretos detrás de esta arquitectura de desarrollo, recordemos que el futuro tecnológico nos espera con infinitas posibilidades. Así que, ¡prepárense para abrazar la era de los microservicios y conquistar nuevos horizontes en el desarrollo de software! No olvides dejar tu comentario y dudas ¡Hasta el próximo encuentro!


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  • Descubriendo el Mundo de los Microservicios en Desarrollo de Software

    Descubriendo el Mundo de los Microservicios en Desarrollo de Software

    La arquitectura de microservicios ha emergido como una piedra angular para muchas empresas en todo el mundo. Este enfoque revolucionario ha transformado la manera en que concebimos y construimos aplicaciones, permitiendo una mayor flexibilidad y escalabilidad. En este artículo, exploraremos a fondo qué es exactamente la arquitectura de microservicios y cómo ha llegado a ser la elección predeterminada para el desarrollo de software en numerosas compañías.

    ¿Qué es un Microservicio?

    El término servicio se refiere a un conjunto de funciones o tareas que un programa o aplicación proporciona para cumplir con una o varias funciones específicas. Estos servicios son a menudo parte de una arquitectura más amplia y se diseñan para realizar tareas específicas de manera eficiente y modular. Aquí hay algunas características clave de los servicios en programación:

    1. Funcionalidad específica: Un servicio generalmente se centra en una funcionalidad específica o conjunto de funciones relacionadas. Por ejemplo, un servicio puede encargarse de gestionar la autenticación de usuarios, procesar pagos, o proporcionar acceso a bases de datos.

    2. Interfaz definida: Los servicios suelen tener una interfaz claramente definida que especifica cómo se pueden acceder y utilizar. Esto se puede lograr mediante API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) o mediante protocolos de comunicación específicos.

    3. Independencia: Los servicios son diseñados para ser independientes y modularizados. Esto significa que pueden ser desarrollados, probados y actualizados de manera independiente, lo que facilita la gestión y mantenimiento del sistema completo.

    4. Comunicación: Los servicios a menudo se comunican entre sí o con otras partes del sistema. La comunicación puede ocurrir a través de diversos mecanismos, como llamadas a API, mensajes, o servicios web.

    5. Reusabilidad: Dado que los servicios están diseñados para realizar funciones específicas, pueden ser reutilizados en diferentes partes de una aplicación o incluso en diferentes aplicaciones. Esto promueve la eficiencia en el desarrollo y la mantenibilidad del código.

    6. Escalabilidad: La arquitectura basada en servicios facilita la escalabilidad de una aplicación, ya que los servicios pueden ser escalados de manera independiente según las necesidades de carga de trabajo específicas.

    7. Tecnologías: Los servicios pueden implementarse utilizando diversas tecnologías, como microservicios, servicios web, funciones en la nube, entre otros, dependiendo de los requisitos del proyecto.

    Ahora, si hablamos específicamente de microservicios estamos hablando de un servicio aun mas especializado, es decir que al momento de planificar nuestra arquitectura debemos procurar identificar los procesos para generar sus abstracciones de manera clara pero simple; pongamos un ejemplo para entenderlo mejor: Podemos tener un servicio que se encargue de la gestión de usuarios,  en donde tenemos procesos como registro, autenticación, obtener perfil y actualizar datos, ahora esto se podría separar en dos microservicios, por una parte podríamos tener un microservicio encargado de lo que tiene que ver con el registro y autenticación y el otro de los datos de sesión o perfil; claro que esto no es así tan fácil, esto requiere un análisis concienzudo, entender los procesos y que encaje con nuestra arquitectura empresarial. Cualquier servicio puede ser tratado como microservicio siempre y cuando tenga cohesión lógica y estructural.

    ¿Qué es una arquitectura de Microservicios?

    Muy fácil, es un enfoque de diseño de software que organiza una aplicación como un conjunto de servicios pequeños e independientes. Cada servicio se centra en una tarea específica y puede ser desarrollado, implementado y escalado de manera independiente. Estos servicios se comunican entre sí a través de interfaces bien definidas.

    Aquí hay algunas características clave de la arquitectura de microservicios:

    1. Descomposición en servicios: En lugar de construir una aplicación monolítica, la arquitectura de microservicios divide la funcionalidad en servicios más pequeños, cada uno ejecutando un proceso independiente. Cada servicio se enfoca en realizar una tarea específica dentro del dominio de la aplicación.

    2. Independencia y escalabilidad: Cada servicio es independiente y puede ser desarrollado, implementado y escalado de manera autónoma. Esto permite a los equipos de desarrollo trabajar de manera más eficiente y facilita la escalabilidad, ya que solo los servicios que necesitan más recursos pueden ser escalados.

    3. Comunicación a través de APIs: Los microservicios se comunican entre sí a través de APIs bien definidas. Esto significa que cada servicio expone una interfaz clara que especifica cómo otros servicios pueden interactuar con él. La comunicación puede realizarse de manera síncrona o asíncrona, según los requisitos.

    4. Despliegue independiente: Los microservicios pueden ser desplegados de forma independiente, lo que facilita la implementación continua y la actualización de servicios sin afectar toda la aplicación. Esto mejora la agilidad del desarrollo y reduce el tiempo de inactividad.

    5. Resiliencia y tolerancia a fallos: La arquitectura de microservicios fomenta la resiliencia al diseñar servicios que son autónomos y pueden manejar fallas de manera aislada. Si un servicio falla, no debería afectar a los demás servicios en la aplicación.

    6. Poliglota: Cada servicio puede ser desarrollado en el lenguaje de programación más adecuado para su tarea específica. Esto permite a los equipos utilizar las tecnologías más apropiadas para cada servicio, según sus necesidades.

    7. Gestión de datos descentralizada: Cada servicio puede tener su propia base de datos, y la gestión de datos se realiza de manera descentralizada. Esto evita la dependencia de una única base de datos monolítica.

    8. Orientación al dominio de negocio: Los microservicios se organizan en torno a las capacidades del negocio, lo que facilita la comprensión y mantenimiento del sistema. Sobre como entender y trabajar el dominio del negocio te deje unos post de arquitectura empresarial.

    Ejemplo en Archimate de una arquitectura de microservicios

    Las empresas a nivel mundial han adoptado tan ampliamente el modelo de arquitectura de microservicios que casi se ha convertido en la forma estándar de desarrollo de software. Estas compañías cuentan con decenas, cientos e incluso miles de microservicios a su disposición.

    En pocas palabras, la arquitectura de microservicios organiza una aplicación como una colección de servicios, llamados microservicios, cada uno de los cuales es responsable de una parte específica de la lógica de la aplicación, generalmente definida por una capacidad comercial particular.

    Tomemos como ejemplo una aplicación de mercado en línea. La aplicación puede tener múltiples funciones, como búsqueda, carrito de compras, pagos, historial de pedidos y muchas más. Cada función puede ser tan diferente que el código puede (y en algunos casos, debería) ser completamente independiente del resto de la aplicación. En este ejemplo, la búsqueda y los pagos técnicamente no tienen nada en común. En el modelo de arquitectura de microservicios, cada componente sería un servicio independiente que desempeña su propio papel en el sistema.

    Desafíos… Separar la Aplicación en Servicios:

    Organizar cada parte de la aplicación como un servicio separado no es necesariamente un requisito. Al igual que con cualquier modelo de arquitectura o aspecto del desarrollo de software, los ingenieros deben ser cuidadosos al elegir un enfoque o solución particular, realizando un análisis inicial y comprendiendo la solución en las condiciones dadas.

    El dilema monolítico

    Para entender la motivación detrás de la arquitectura de microservicios, primero, veamos el enfoque opuesto: las aplicaciones monolíticas o “monolitos”. Estas aplicaciones son construidas y ejecutadas como un solo programa, con una arquitectura simple que no implica dividir la aplicación en partes independientes.

    Ventajas de los Monolitos:

    • Código Compacto: Al no dividir la aplicación, el código base es más pequeño, evitando complejidades asociadas a la comunicación entre componentes.

    • Flexibilidad en la Lógica de la Aplicación: Permite cambios estructurales o lógicos fácilmente en las etapas iniciales de desarrollo, donde la agilidad es clave.

    • Alcance Reducido: No todos los servicios necesitan descomposición; servicios simples pueden permanecer integrales.

    ¿Cuándo los monolitos se vuelven problemáticos?

    • Tamaño y Despliegues Lentos: A medida que la aplicación crece, el tiempo de construcción, inicio y despliegue puede volverse excesivamente lento.

    • Imposibilidad de desplegar partes independientemente: La incapacidad de actualizar partes específicas puede ralentizar el desarrollo y lanzamiento.

    • Amplitud de impacto: Errores en una función afectan toda la aplicación, generando posibles problemas significativos.

    • Cuello de botella en escalabilidad vertical: A medida que la aplicación crece, es difícil escalarla aún más debido a limitaciones en CPU y RAM.

    La arquitectura de microservicios surge cuando los monolitos se vuelven demasiado grandes. Los desarrolladores enfrentan problemas como tamaños de aplicación masivos, despliegues lentos y dependencias no deseadas entre componentes. Aquí es donde entran los microservicios.

    En el siguiente post, exploraremos cómo la división de la aplicación en microservicios aborda estos problemas y qué aspectos debes tener en cuenta. ¡Mantente atento para descubrir cómo esta arquitectura puede revolucionar tu enfoque de desarrollo! No olvide dejar tus comentarios e inquietudes. Hasta la próxima.


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  • Azure – Introducción a IaaS

    Azure – Introducción a IaaS

    Dentro de los servicios de Cloud, podemos encontrar IaaS y PaaS; cada una tiene sus pros y contras, sin embargo la mayoría de ingenieros que vienen de cacharrear y trastear por su cuenta (como es mi caso) estamos mas familiarizados con la administración propia de los recursos, nos acostumbramos a ver un rack con los servidores he incluso a pelearnos con los continuos errores de estas maquinas. Por esta razón, es casi natural pasar a una arquitectura IaaS, claro que con esto no quiero decir que sea mejor que PaaS, simplemente es un acercamiento diferente a la administración y arquitectura en la nube.

    Azure nos provee de ambos servicios y claro en esta ocasión revisaremos IaaS, un breve recorrido por sus principales características. En próximos post veremos como trabajar con PaaS.

    Lo primero que vamos a hacer es instalar el Azure CLI. Este nos provee las herramientas para trabajar en la linea de comandos con Azure; esta manera se me hace mucho mas practica y necesaria para poder automatizar las tareas, sin embargo todo lo que veremos se puede hacer por la interfaz web de Azure con unos cuantos clics.

    En este ejemplo vamos a ver como crear crear un par de maquinas virtuales y colocar un balanceado de carga. Pero antes de entrar al código necesitamos responder a unas preguntas muy importantes:

    • ¿Para qué voy a utilizar mi VM?
      Aquí debemos tener claro el objetivo de esta máquina para así determinar que recursos vamos a usar. Azure provee diferentes maquinas virtuales, podemos ver en detalle las características en la documentación. A continuación resumo brevemente sus maquinas y principales usos:

      • Serie A: Desarrollo/pruebas
      • Serie Bs: ampliables económicas
      • Serie D: Proceso de uso general
      • Serie E: Optimizado para aplicaciones en memoria
      • Serie F: Optimizadas para proceso
      • Serie G: Optimizadas para memoria y almacenamiento
      • Serie H: Informática de alto rendimiento
      • Serie Ls: Optimizadas para almacenamiento
      • Serie M: Optimizadas para memoria
      • Serie N: Con GPU

      Ademas tambien debemos tener en cuenta las aplicaciones que vamos a correr en la VM y el sistema operativo a usar, ya que todo esto influye en la selección de la maquina y finalmente en su precio, aquí les dejo la calculadora para estimar los costos de la VM de sus sueños. Una curiosidad es que las maquinas virtuales basadas en Linux no tienen interfaz gráfica por lo que para su uso se requiere el manejo de la linea de comandos por lo menos para su arranque inicial y luego pueden instalar la interfaz gráfica de preferencia.

    • ¿Cuánto tiempo estará encendida?
      Esto es clave para al posterior despliegue podamos programar los auto apagados y obvio esto repercute en el costo de la VM.
    • ¿Cuál es el retorno de la inversion?
      Esta pregunta es clave responderla tanto si es para educación como para un ámbito empresarial. Si es para educación claramente el retorno se ve reflejado en el aprendizaje obtenido, pero en el ámbito profesional debemos demostrar la necesidad y que las anteriores preguntas se respondieron a conciencia, de esta manera se puede justificar la inversion.

    Creando una VM desde comandos – Azure CLI

    Lo primero será hacer login. Para esto debemos tener una cuenta creada de Azure. Si solo estas probando puedes optar por una suscripción gratuita de 30 días que te permite conocer la plataforma.

    az login

    Esto nos devolverá un json confirmando el usuario con el que accedimos, ahora estamos listos para comenzar a trabajar con el CLI. Vamos a empezar por consultar las imágenes de SO que podemos instalar en nuestras VM.

    az vm image list

    En este caso me interesa instalar la imagen de Ubuntu, voy a usar el alias para realizar la instalación. Otro dato es que en las imágenes disponibles de Linux solo se pueden usar las versiones LTS.

    Ahora, dependiendo de nuestra suscripción y ubicación tenemos acceso a ciertas localizaciones, las vamos a necesitar, entonces vamos a consultarlas.

    az account list-locations

    Luego vamos a consultar de una de esas localizaciones que recursos tenemos disponibles. Me interesa para pruebas una maquina de serie A.

    az vm list-skus --location westus3 --zone --all --output table

    Necesitamos crear un grupo, este nos servirá para agrupar recursos. Estos grupos es muy importantes definirlos de manera correcta, ya que si los recursos son de un mismo grupo facilita muchísimo realizar la mayoría de tareas.

    Creamos el grupo asignándole un nombre y pasándole la localización de despliegue de los recursos.

    az group create --name Jhontona --location westus3 
    

    Bien, por fin vamos a crear nuestras maquinas virtuales, para esto debemos pasarle el nombre, el grupo, la imagen y el tipo de autenticación, en esta ocasión usaré usuario y contraseña.

    az vm create -n VMTest01 -g Jhontona --image UbuntuLTS --authentication-type password --admin-username jhontona --size Standard_A1_v2

    Tenemos listas nuestras maquinas y podemos consultarlas con el comando

    az vm list

    Podemos proceder a actualizar nuestras maquinas e instalar el software necesario. Podemos conectarnos por escritorio remoto o por SSH, aunque recordemos que las instalaciones de Linux por defecto no traen escritorio y generaran una excepción.

    Para esta prueba instalare Apache2 pero obviamente puedes instalar cualquier servidor web o aflictivo que requieras. No voy a colocar los pasos de instalación del Apache aquí, por que como mencione aquí depende enteramente del software que necesites.Una vez instalado debemos abrir los puertos necesarios, en mi caso es necesario abrir el puerto 80, por defecto todos los puertos están cerrados.

    az vm open-port --resource-group Jhontona --name VMTest01 --port 80
    Maquinas virtuales ejecutando Apache

    Por defecto al crear una maquina virtual esta se inicia. Podemos detenerla o arrancarla con los siguientes comandos.

    az vm start
    az vm stop

    Balanceo de carga

    Necesitamos agregarle una ip publica al grupo que creamos anteriormente, esto con el fin de que el balancer responda a esta IP.

    az network public-ip create --resource-group Jhontona --name publicBalancerIP

    Ahora vamos a crear el balanceador.

    az network lb create --resource-group Jhontona --name lbJhontona --frontend-ip-name frontendPool  --backend-pool-name backendPool --public-ip-address publicBalancerIP

    Vamos a evaluar la información y definir las reglas de enrutamiento.

    az network lb probe create --resource-group Jhontona --lb-name lbJhontona --name probeLbJhontona --protocol tcp --port 80
    az network lb rule create --resource-group Jhontona --lb-name lbJhontona --name ruleLbJhontona --protocol tcp --frontend-port 80 --backend-port 80 --frontend-ip-name frontendPool --backend-pool-name backendPool --probe-name probeLbJhontona

    También necesitamos crear una red virtual.

    az network vnet create --resource-group Jhontona --name vnBalancer --subnet-name lbSubnet
    az network nsg create --resource-group Jhontona --name netSecuriryGroup
    az network nsg rule create --resource-group Jhontona --nsg-name netSecuriryGroup --name networkGroupSecurity --priority 1001 --protocol tcp --destination-port-range 80
    for i in `seq 1 2`; do
    az network nic create --resource-group Jhontona --name nic$i --vnet-name vnBalancer --subnet lbSubnet --network-security-group netSecuriryGroup --lb-name lbJhontona --lb-address-pools backendPool 
    done
    
    az vm availability-set create --resource-group Jhontona --name avset

    Olvide al crear la IP colocar el parámetro –allocation-method por lo que voy a actualizarlo para que genere IP y luego obtendremos esa IP.

    az network public-ip update -g Jhontona -n publicBalancerIP --allocation-method Static
    az network public-ip show --resource-group Jhontona --name publicBalancerIP --query "{address: ipAddress}"
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