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1. 06Programación automática.
12
Agosto 2014:
Bases de datos Not Only SQL.
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Tecnología de la Mano con las Empresas.

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5. Sumario
Programación automática.
Continuamos con este interesante artículo que revela
detalles de la Programación Automática y su
implementación sin intervención de informáticos.
Bases de datos Not Only SQL.
06
Sumario
12
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Conozca en profundidad esta tendencia en el desarrollo de
bases de datos y como debe ser la gestión de los
"registros" que ahora guardan.

6. Los programas especializados pueden ser producidas en varios
idiomas (Lisp, C, C + +, Java o Pascal) de una sola copia de los
algoritmos genéricos.
Un sistema relacionado permite que un programa puede
especificar gráficamente mediante la conexión de diagramas que
representan los datos, las leyes físicas, y modelos matemáticos.
"La programación de computadoras es el proceso de
construcción de código ejecutable a partir de información
fragmentaria...
Cuando la programación de ordenadores se realiza mediante
una máquina, el proceso se denomina programación automática
investigadores de la IA están interesados en estudiar la
programación automática por dos razones; sería muy útil
disponer de un potente sistema de programación automática que
podrían recibir las especificaciones informales e imprecisos para
un programa de destino deseado y luego generar correctamente
ese programa; además, la programación automática es un
componente necesario de cualquier sistema inteligente y por lo
tanto es un tema para investigación fundamental por derecho
propio”.
06
Programación
Automática.
Programación
Automática.

7. En un sentido, la programación automática describe cualquier
situación en la que una computadora o software sustituirán a una
declaración introducida por un programador con un bloque de código
que puede realizar concretamente las acciones descritas en el
comunicado.
Cuando se utiliza en otro sentido, la programación automática puede
describir el objetivo de crear un lenguaje de programación o sistema
que intuitivamente puede ensamblar una aplicación completa basada
sólo en el sentido más elemental del programador.
La programación automática se puede utilizar en algunos campos de
investigación informática para referirse al proceso de diseño de un
sistema de inteligencia artificial (AI) capaz ya sea la producción de
manera autónoma un programa para completar una tarea o auto-
modificando su propio código para mejorar la funcionalidad.
La programación automática es un modo automatizado para crear
programaciones de proyectos. La programación automática permite
crear un modelo del plan y generar fechas para las tareas y el
proyecto global.
La programación automática está diseñada para programar tareas de
proyecto mientras se minimizan los retrasos y las expansiones que
pueden causar retrasos en el plazo, y mientras se elimina o minimiza
la adjudicación por exceso del recurso.
Utilice la programación automática para actualizar la programación del
proyecto después de realizar cambios pequeños y rápidos en ella. Se
pueden revisar los cambios antes de publicarlos tal y como se ha
planificado o registrarlos (POR), y llegar a un resultado práctico en
consecuencia.
La programación automática utiliza la duración de tareas, restricciones
de fecha de la tarea, orden de prioridad, información de dependencia,
y lógica de fecha y recursos relacionados para identificar la ruta crítica
del proyecto; además, también programa estas tareas.
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8. 08
Al igual que con toda la automatización, la promesa real de la
programación automática es no solo en la automatización de lo
que se hace ahora, pero en el cambio por completo la manera
que las cosas se realizan.
En el caso de la automatización Ce, por ejemplo vale la pena
rediseñar toda la información en el Ow ó Ce, en lugar de poner
las mismas formas de papel viejo en un medio electrónico.
Con la programación, esto significa reexaminar el tradicional
modelo, del ciclo de vida del software, que está empezando a
ocurrir con la creciente aceptación de prototipos. También
significa romper las distinciones convencionales entre los
lenguajes, entornos e interfaces, que se está produciendo en
forma de interfaces graficas y programación orientada a objetos.
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12. Bases de Datos
Not Only SQL.
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En vista del gran volumen de datos que las redes sociales
almacenan y trafican a cada instante de tiempo, así como, el alto
crecimiento de usuarios que estas tienen surgió la necesidad de
un gestor de base de datos descentralizado, escalable, elástico,
tolerante a fallos, el cual haga que los tiempos de consulta por
parte de los usuarios tienda a cero sin importar la gran
congestión transaccional que exista en determinado espacio de
tiempo.
Las bases de datos NoSQL (Not Only SQL) surge con la
necesidad de manejar gran cantidad de información. Las tipo
NoSQL son fácilmente escalable, ofrecen mínimos tiempos de
consulta y pueden trabajar con grandes volúmenes de datos.
Gracias a estas características se han vuelto muy populares
para aplicaciones web de alto tráfico, como son las ofrecidas por
empresas como Google, Facebook o Twitter.
Básicamente, una base de datos NoSQL almacena una seria de
pares claves: valor y, en vez de hablar de registros, se habla de
documentos. Apache Cassandra es uno de los gestores de
bases de datos NoSQL más populares para el manejo de redes
sociales.
Bases de Datos
Not Only SQL.

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Antecedentes de Cassandra.
El desarrollo de Cassandra fue iniciado por Facebook y diseñado
por Avinash Lakshman, Prashant Malik para intentar solucionar
la problemática relacionada con el rendimiento del motor de
búsquedas, relacionada con la comunicación entre usuarios
(“Inbox Search“), esta funcionalidad implica un gran volumen de
datos a almacenar, con una panorama de crecimiento muy alto
frente al boom de las redes sociales que se produjo después de
la implementación de Cassandra y la necesidad de ofrecer un
nivel de calidad de servicio fijado (SLA, Acuerdo de Nivel de
Servicio).
Debido a la verticalidad de soluciones de datos relacionales y a
la necesidad de ajustar el coste de la implementación, se diseñó
Cassandra para que las configuraciones de explotación fuesen
altamente escalables, horizontales y relativamente económicas.
Con este objetivo en mente, se amplió el espectro de
funcionalidades de la plataforma Facebook a las que daría
servicio, y no únicamente la “Inbox Search” como se provisionó
en un inicio.
En 2008 Cassandra fue liberada por Facebook, pasando a ser
de código abierto, y actualmente es el personal de Apache quien
la mantiene y la última versión disponible es 2.0.0 lanzada el 3
de Septiembre del 2013 y es usado en muchos de los sitios más
populares de Internet.
La historia de Cassandra nace directamente de la experiencia
que supuso Dynamo para Amazon. Facebook contrató a uno de
sus autores y le encargó diseñar un nuevo sistema para sus
datos. Este ingeniero desarrolló Cassandra y, en 2008,
Facebook liberó su código.

14. 14
Apache Cassandra es una base de datos NoSQL de código
abierto escalable masivamente. Cassandra es perfecta para la
gestión de grandes cantidades de datos estructurados, semi-
estructurados y no estructurados a través de múltiples centros
de datos y la nube. Cassandra ofrece una escalabilidad lineal y
el rendimiento a través de muchos servidores básicos sin ningún
punto único de fallo, y proporciona un modelo dinámico de datos
de gran alcance diseñado para una máxima flexibilidad y
tiempos de respuesta rápidos.
Características.
Cassandra es una base de datos de código abierto cuya
principal característica es que fusiona Dynamo, de Amazon con
BigTable de Google, siendo ambas implementaciones de código
cerrado, además de ser gratuita, libre uso y distribución y estar
desarrollada en lenguaje de programación Java.
Dispone de consistencia eventual, al igual que el sistema
Dynamo de Amazon.
Proporciona un modelo de datos basados en
ColumnFamily (familias de columnas), más rico que el
tradicional modelo de clave/valor, al igual que el modelo
BigTable de Google.
Es altamente escalable y distribuida. Normalmente se
ejecutan en conjunto de servidores formados por
ordenadores baratos, por lo que la expansión del sistema
es realmente sencilla.
Una tabla de datos por cada instancia de Cassandra,
Cada familia de columnas puede contener o bien
columnas o bien supercolumnas, son la agrupación de n-
columnas, cada columna contiene elementos de la forma
“Clave-Valor-Tiempo”, donde el valor del campo tiempo es
definible por el usuario.
Implementa un mecanismo de estimación/detección de
fallos mediante acumulación
Por si mismas ofrecen fiabilidad y rendimiento donde las
relacionales son incapaces de hacerlo.
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Ventajas.
Son las bases de datos de Nosql más simples en cuanto a
su uso.
Puede almacenar cualquier tipo de valor
Almacena valores identificados por una clave
Análisis de tiempo real
Escritura más rápida que lectura cuando todos los
componentes son Java.
Es rápida ya que elimina el cuello de botella que supone
el tener que traducir las consultas a lenguaje SQL.
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Desventajas.
A pesar de su sofisticado diseño y deseables
características, no supone la herramienta correcta para
cada trabajo.
Ninguna de las cualidades de Cassandra son bien
aprovechadas si esta se ejecuta en un solo nodo.
Difícil implementación
No permite un modelo de datos
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Importancia.
Las bases de datos basadas en clave/valor ofrecen sin duda lo
mejor del desempeño pero ofrecen la funcionalidad más limitada
de las bases de datos Nosql que tienen en cuenta la integridad
de la información, disponibilidad, y tolerancia al particionamiento
¿Por qué Facebook desarrolló Cassandra?
Es una cuestión simple ya que ellos son los desarrolladores
iniciales y lo han desarrollado de acuerdo con sus necesidades.
Aun así, merece la pena leerse algunos de los posts que
ingenieros de Facebook han escrito con respecto a Casandra
para hacerse una idea de los conceptos e ideas que hay detrás
de Cassandra.

16. En vista del gran volumen de datos que las redes sociales
almacenan y trafican a cada instante de tiempo, así como, el alto
crecimiento de usuarios que estas tienen surgió la necesidad de
un gestor de base de datos descentralizado, escalable, elástico,
tolerante a fallos, el cual haga que los tiempos de consulta por
parte de los usuarios tienda a cero sin importar la gran
congestión transaccional que exista en determinado espacio de
tiempo.
Las bases de datos NoSQL (Not Only SQL) surge con la
necesidad de manejar gran cantidad de información. Las tipo
NoSQL son fácilmente escalable, ofrecen mínimos tiempos de
consulta y pueden trabajar con grandes volúmenes de datos.
Gracias a estas características se han vuelto muy populares
para aplicaciones web de alto tráfico, como son las ofrecidas por
empresas como Google, Facebook o Twitter.
Básicamente, una base de datos NoSQL almacena una seria de
pares claves: valor y, en vez de hablar de registros, se habla de
documentos. Apache Cassandra es uno de los gestores de
bases de datos NoSQL más populares para el manejo de redes
sociales.
El desafío se centraba en cómo almacenar índices inversos de
los mensajes que los usuarios de Facebook envían y reciben
entre ellos. La gran cantidad de datos almacenados, su ratio de
crecimiento y los requerimientos para servir la información,
hacían aparente la necesidad de una nueva solución de
almacenamiento, que fuera capaz de escalar incrementalmente.
Las soluciones de almacenamiento de datos tradicionales
símplemente no encajaban, así que tuvimos que diseñar una
solución que fuera capaz de resolver el problema de la ‘bandeja
de entrada’, pero que también proporcionaran una
infraestructura de almacenamiento para muchos otros problemas
de la misma naturaleza. Y con esto nació Cassandra.
16

17. Las compañías más relevantes del mundo de la tecnología usan
las bases de datos no relacionales clave/valor prrincipalmente,
porque son menos costosas y más rápidas cuando manejan tal
cantidad de datos.
Por ejemplo, Cassandra es capaz de escribir en disco 50GB de
datos en tan sólo 0.12 milisegundos, 2500 veces más rápido que
MySQL, una de las bases de datos relacionales más utilizadas.
Dentro de estos sistemas de almacenamiento de datos,
Cassandra se erige como una seria garantía ya que aúna
ventajas de varias de las alternativas.
En Septiembre de 2009, Digg ya comentaba el inicio de su
migración desde MySQL a Cassandra.Según palabras de Ian
Eure:
Después de considerar HBase, Hypertable, Cassandra, Tokyo
Cabinet/Tyrant, Voldemort y Dynomite, nos quedamos con
Cassandra.
Cada sistema tiene sus puntos fuertes y sus debilidades, pero
Cassandra es una buena mezcla de todo. Ofrece
almacenamiento orientado a columnas, por lo que tienes algo
más de estructura que los acercamientos de clave/valor.
Opera en un cluster distribuido, de alto rendimiento y peer-to-
peer. Y aunque le faltan algunas características necesarias, nos
deja más cerca de dónde queremos llegar que otras soluciones.
El problema fundamental es algo endémico a la mentalidad de
bases de datos relacionales, que establecen un mayor peso de
computación en las lecturas en lugar de en las escrituras.
Esto es algo totalmente equívoco cuando estamos hablando de
aplicaciones web a gran escala, donde el tiempo de respuesta
es crítico.
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18. 18
Cada componente de la página bloquea las lecturas del almacén
de datos. [...] Las bases de datos no relacionales le dan la vuelta
a este modelo, ya que no ejecutan operaciones complejas de
lectura mediante SQL.
El modelo te fuerza a cambiar el esfuerzo de computación a las
escrituras, mientras que las lecturas se reducen a las
operaciones más simples posibles.
Por su parte, Ryan King de Twitter, comentaba algunas de las
razones por las que Twitter migra a Cassandra:
Tenemos una gran cantidad de datos, y con un factor de
crecimiento muy elevado y encima acelerándose. Tenemos un
sistema con mysql + memcache pero se está convirtiendo en
algo costosamente prohibitivo en términos de esfuerzo (personal
trabajando para el sistema). Necesitamos un sistema que pueda
crecer de una forma más automatizada y que presente alta
disponibilidad.
Las principales razones por las que migramos a Cassandra se
resumen en: 1) No tiene puntos de fallo, 2) las escrituras son
altamente escalables y 3) una comunidad open source saludable
y productiva.
¿Quiénes usan Cassandra?
+ Rackspace
+ Facebook
+ Twitter
+ Digg
+ Reddit
+ IBM

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Modelado de datos en Cassandra.
El modelo de datos de Cassandra es simple pero muy flexible.
Cada fila se identifica con una clave única, que es un string que
no tiene un tamaño límite.
Una instancia de Cassandra tiene una tabla que se constituye de
una o más familias de columnas definidas por el usuario.
Cada familia de columnas puede contener una o dos estructuras:
supercolumnas o columnas.
Las dos se crean de forma dinámica y no hay límite en cuanto al
número que pueden ser almacenados en una familia de
columnas.
Las columnas son construcciones que tienen un nombre, un
valor y un ‘timestamp’ asociado a las mismas.
Se pueden almacenar tantas columnas como se quieran en una
familia de columnas.
Por otro lado, las supercolumnas son una construcción que tiene
un nombre y un número infinito de columnas asociadas a la
misma.

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