Este documento presenta Azure Cosmos DB, una base de datos distribuida globalmente, multi-modelo y altamente escalable. Ofrece distribución global, compatibilidad con múltiples modelos de datos y APIs, escalabilidad elástica, consistencia personalizable, baja latencia garantizada y SLAs respaldados financieramente. También describe características como sin esquema, cambios de seguimiento, desencadenadores sin servidor y seguridad de nivel empresarial.
Este documento presenta una introducción a Internet de las Cosas (IoT) y los servicios de AWS relacionados con IoT como AWS IoT, AWS IoT Rules Engine, AWS IoT Thing Registry, AWS IoT Thing Shadow, Amazon Kinesis, Amazon DynamoDB, AWS Lambda, Amazon Polly, Amazon Lex y AWS Greengrass. También incluye ejemplos de cómo estas tecnologías podrían usarse en un escenario de IoT en un hospital para monitorear dispositivos, procesar y almacenar datos y generar respuestas de voz.
Los datos son la clave de las implementaciones de aplicaciones en la nube con éxito. Su proceso de evaluación y planificación podría identificar las limitaciones físicas de la migración de datos de ubicaciones en las instalaciones a la nube. Amazon ofrece un conjunto de herramientas que le ayudan a transladar datos mediante redes, carreteras y socios tecnológicos.
https://aws.amazon.com/es/cloud-data-migration/
Este documento presenta una variedad de servicios de AWS para la migración de datos, incluyendo AWS Direct Connect, Snowball, Storage Gateway y Database Migration Service. Explica cómo estas soluciones permiten la transferencia eficiente de datos entre centros de datos locales y AWS de forma segura y a gran escala.
Este documento presenta una sesión sobre los servicios de bases de datos de AWS. Explica que ofrece una variedad de servicios de bases de datos relacionales, NoSQL y de Big Data, cada uno optimizado para diferentes casos de uso. También describe los servicios principales como Amazon RDS, DynamoDB y Redshift, y cómo clientes importantes los usan para solucionar sus desafíos de datos y análisis.
Este documento presenta Azure Cosmos DB, una base de datos distribuida globalmente como servicio que es multi-modelo y altamente escalable. Ofrece distribución global, escalabilidad elástica, consistencia personalizable, latencias bajas garantizadas y SLAs respaldados financieramente. Se presentan varios casos de uso de empresas que usan Cosmos DB para lograr escalabilidad masiva y rendimiento global para aplicaciones de IoT, comercio electrónico, juegos y más.
Los datos son la clave de las implementaciones de aplicaciones en la nube con éxito. Su proceso de evaluación y planificación podría identificar las limitaciones físicas de la migración de datos de ubicaciones en las instalaciones a la nube. Amazon ofrece un conjunto de herramientas que le ayudan a transladar datos mediante redes, carreteras y socios tecnológicos.
https://aws.amazon.com/es/cloud-data-migration/
Este documento presenta una introducción a Docker y Amazon ECS. Explica los beneficios de los contenedores y cómo Amazon ECS permite administrar clústeres de contenedores de manera escalable. También describe cómo crear y actualizar servicios de contenedores en Amazon ECS usando tareas y definiciones de tareas.
La informática sin servidor le permite crear y ejecutar aplicaciones y servicios sin preocuparse de los servidores. Las aplicaciones sin servidor no requieren que aprovisione, escale ni administre ningún servidor. Puede crearlas para prácticamente cualquier tipo de aplicación o servicio backend. Además, usted administra todo lo necesario para ejecutar y escalar la aplicación con alta disponibilidad.
https://aws.amazon.com/es/serverless
Este documento presenta una introducción a Internet de las Cosas (IoT) y los servicios de AWS relacionados con IoT como AWS IoT, AWS IoT Rules Engine, AWS IoT Thing Registry, AWS IoT Thing Shadow, Amazon Kinesis, Amazon DynamoDB, AWS Lambda, Amazon Polly, Amazon Lex y AWS Greengrass. También incluye ejemplos de cómo estas tecnologías podrían usarse en un escenario de IoT en un hospital para monitorear dispositivos, procesar y almacenar datos y generar respuestas de voz.
Los datos son la clave de las implementaciones de aplicaciones en la nube con éxito. Su proceso de evaluación y planificación podría identificar las limitaciones físicas de la migración de datos de ubicaciones en las instalaciones a la nube. Amazon ofrece un conjunto de herramientas que le ayudan a transladar datos mediante redes, carreteras y socios tecnológicos.
https://aws.amazon.com/es/cloud-data-migration/
Este documento presenta una variedad de servicios de AWS para la migración de datos, incluyendo AWS Direct Connect, Snowball, Storage Gateway y Database Migration Service. Explica cómo estas soluciones permiten la transferencia eficiente de datos entre centros de datos locales y AWS de forma segura y a gran escala.
Este documento presenta una sesión sobre los servicios de bases de datos de AWS. Explica que ofrece una variedad de servicios de bases de datos relacionales, NoSQL y de Big Data, cada uno optimizado para diferentes casos de uso. También describe los servicios principales como Amazon RDS, DynamoDB y Redshift, y cómo clientes importantes los usan para solucionar sus desafíos de datos y análisis.
Este documento presenta Azure Cosmos DB, una base de datos distribuida globalmente como servicio que es multi-modelo y altamente escalable. Ofrece distribución global, escalabilidad elástica, consistencia personalizable, latencias bajas garantizadas y SLAs respaldados financieramente. Se presentan varios casos de uso de empresas que usan Cosmos DB para lograr escalabilidad masiva y rendimiento global para aplicaciones de IoT, comercio electrónico, juegos y más.
Los datos son la clave de las implementaciones de aplicaciones en la nube con éxito. Su proceso de evaluación y planificación podría identificar las limitaciones físicas de la migración de datos de ubicaciones en las instalaciones a la nube. Amazon ofrece un conjunto de herramientas que le ayudan a transladar datos mediante redes, carreteras y socios tecnológicos.
https://aws.amazon.com/es/cloud-data-migration/
Este documento presenta una introducción a Docker y Amazon ECS. Explica los beneficios de los contenedores y cómo Amazon ECS permite administrar clústeres de contenedores de manera escalable. También describe cómo crear y actualizar servicios de contenedores en Amazon ECS usando tareas y definiciones de tareas.
La informática sin servidor le permite crear y ejecutar aplicaciones y servicios sin preocuparse de los servidores. Las aplicaciones sin servidor no requieren que aprovisione, escale ni administre ningún servidor. Puede crearlas para prácticamente cualquier tipo de aplicación o servicio backend. Además, usted administra todo lo necesario para ejecutar y escalar la aplicación con alta disponibilidad.
https://aws.amazon.com/es/serverless
Este documento presenta una introducción a Docker y Amazon ECS. Explica los beneficios de los contenedores y microservicios y cómo ECS permite la administración y programación de contenedores a gran escala a través de clústeres de EC2. También describe cómo ECS permite ejecutar servicios de larga duración mediante el balanceo de carga y la actualización automática de contenedores.
El documento describe la evolución de la arquitectura de aplicaciones desde modelos monolíticos y orientados a servicios hacia modelos serverless y sin servidores utilizando funciones como AWS Lambda. Explica cómo los patrones de arquitectura serverless permiten enfocarse en el código sin preocuparse por la administración de servidores, además de proveer escalamiento automático y alta disponibilidad. Finalmente, presenta algunos ejemplos comunes de uso de arquitecturas serverless como microservicios, procesamiento de datos y sitios web.
Este documento presenta varios servicios de cómputo y almacenamiento en la nube de AWS. Brevemente describe EC2, Lightsail y servicios de almacenamiento como S3, EBS y EFS. También cubre opciones para migración de datos a AWS como Snowball y Snowmobile.
AWS ofrece una gran variedad de servicios de base de datos que se adaptan a los requisitos de su aplicación. Los servicios de bases de datos están totalmente administrados y se pueden implementar en cuestión de minutos con tan solo unos clics.
https://aws.amazon.com/es/products/databases/
AWS proporciona una plataforma sólida y escalable con más del doble de familias de instancias de computación y certificados de cumplimiento que cualquier otro proveedor de servicios en la nube, así como la mayor presencia global, para ayudar a innovar de manera ágil a organizaciones de todos los sectores y tamaños.
https://aws.amazon.com/es/products/compute/
Amazon Web Services proporciona una amplia gama de servicios que le ayudarán a crear e implementar aplicaciones de análisis de big data de forma rápida y sencilla. AWS ofrece un acceso rápido a recursos de TI económicos y flexibles, algo que permitirá escalar prácticamente cualquier aplicación de big data con rapidez, incluidos almacenamiento de datos, análisis de clics, detección de elementos fraudulentos, motores de recomendación, proceso ETL impulsado por eventos, informática sin servidor y procesamiento del Internet de las cosas.
https://aws.amazon.com/es/big-data/
Amazon Web Services proporciona una amplia gama de servicios que le ayudarán a crear e implementar aplicaciones de análisis de big data de forma rápida y sencilla. AWS ofrece un acceso rápido a recursos de TI económicos y flexibles, algo que permitirá escalar prácticamente cualquier aplicación de big data con rapidez, incluidos almacenamiento de datos, análisis de clics, detección de elementos fraudulentos, motores de recomendación, proceso ETL impulsado por eventos, informática sin servidor y procesamiento del Internet de las cosas.
https://aws.amazon.com/es/big-data/
Este documento describe los servicios principales de AWS IoT, incluyendo Thing Registry, Thing Shadow, IoT Rules Engine y cómo se pueden usar junto con otros servicios de AWS como Kinesis, DynamoDB, Lambda, SNS y Greengrass para construir aplicaciones de Internet de las Cosas escalables. También presenta ejemplos de cómo estos servicios podrían usarse para un escenario de monitoreo de pacientes en un hospital.
1) El documento describe diferentes arquitecturas para conectar una red corporativa a AWS, incluyendo el uso de VPN gestionada por AWS y AWS Direct Connect. 2) También explica conceptos como arquitecturas híbridas, opciones de conexión, y consideraciones de costos y rendimiento para cada solución. 3) El objetivo es ayudar a los clientes a elegir la mejor arquitectura para sus cargas de trabajo en la nube de AWS.
Este documento presenta diferentes opciones para conectar una red corporativa a AWS, incluyendo VPN gestionada por AWS, VPN implementada con software en EC2, y AWS Direct Connect. AWS Direct Connect ofrece conexiones privadas de alta velocidad entre la red de un cliente y AWS a través de múltiples ubicaciones, y puede implementarse de varias formas para lograr alta disponibilidad y resiliencia.
Este documento describe cómo construir una aplicación de Big Data completa en AWS. Explica cómo usar varios servicios de AWS como Amazon Redshift para almacenamiento y análisis de datos estructurados, Amazon QuickSight para visualización de datos, Amazon EMR para procesamiento de datos no estructurados, y Amazon Kinesis para procesamiento de datos en tiempo real. También cubre cómo migrar datos a AWS, agregar encripción y segmentación de redes para cumplir con regulaciones, y ejecutar código personalizado en la nube de AWS.
DevOps en AWS, acelarando el desarrollo de software con Developer Tools - https://aws.amazon.com/es/devops/
Más informacion: http://aws.amazon.com/es/colombia/
Este documento describe cómo las instancias Amazon EC2 Spot pueden ayudar a reducir significativamente los costos de ejecutar aplicaciones en la nube al permitir que los usuarios subasten por capacidad de cómputo ociosa a precios más bajos que las instancias bajo demanda. Se proporcionan ejemplos de cómo clientes han podido ahorrar hasta un 90% en costos al usar instancias Spot para cargas batch, pruebas y otras aplicaciones tolerantes a interrupciones. También se explican conceptos como Spot Fleet, Spot Blocks y mejores
Este documento presenta una visión general de los servicios de base de datos en AWS. Cubre servicios relacionales como RDS y Aurora, NoSQL como DynamoDB y ElastiCache, y servicios de big data como Redshift, EMR y Athena. Explica las ventajas de cada servicio y proporciona ejemplos de cómo clientes como Airbnb y Lyft los usan para lograr alta disponibilidad, escalabilidad y reducción de costos.
Este documento presenta una introducción a Docker y contenedores en AWS. Explica los beneficios de usar contenedores para implementar microservicios y describe los componentes clave de Amazon ECS, como la administración de clústeres, la programación de tareas de contenedor y la facilidad para ejecutar y actualizar servicios de forma escalable.
Este documento describe varias opciones para migrar datos a profundidad a AWS, incluyendo AWS Direct Connect, Storage Gateway, Snowball, Snowmobile y varios servicios de migración de bases de datos y sistemas. Ofrece una descripción general de cada servicio y cómo pueden usarse para diferentes casos de uso como backup, desbordamiento de almacenamiento en la nube, migraciones masivas y más.
El documento presenta diferentes arquitecturas para conectar un centro de datos corporativo a AWS, incluyendo VPN gestionada por AWS, VPN implementada con EC2, y AWS Direct Connect. Explica las opciones de conexión, consideraciones de costo, rendimiento y resiliencia para cada arquitectura. También cubre escenarios híbridos que combinan estas soluciones para lograr mayor disponibilidad y tolerancia a fallos.
Este documento resume los servicios principales de Amazon Web Services (AWS), incluyendo EC2 para capacidad de cómputo, S3 para almacenamiento, y herramientas de red y seguridad. También discute las ventajas de la computación en la nube como escalabilidad e integración, así como riesgos potenciales como seguridad y cumplimiento. Finalmente, ofrece recomendaciones para aprovechar mejor AWS, como realizar copias de seguridad y usar grupos de seguridad para limitar accesos.
Este documento describe las capacidades de machine learning en SQL Server 2016 y 2017. Explica que SQL Server permite ejecutar scripts de R y Python directamente en la base de datos para realizar análisis de machine learning. Esto elimina la necesidad de mover datos y aprovecha la seguridad, rendimiento y escalabilidad de SQL Server. También presenta las funciones PREDICT y SP_EXECUTE_EXTERNAL_SCRIPT que permiten realizar predicciones en tiempo real y ejecutar scripts de R/Python respectivamente.
Introducción a PowerShell DSC - NET Conf UY v2017Victor Silva
Este documento presenta una introducción a PowerShell Desired State Configuration (DSC). DSC permite administrar la infraestructura de TI mediante configuración como código. Se explica que DSC extiende PowerShell con sintaxis de configuración y scripts para crear e implementar configuraciones. También se describen los requisitos de DSC, cómo funciona el flujo de trabajo de configuración, y cómo DSC puede usarse con Azure para implementar infraestructura como código.
Este documento presenta una introducción a Docker y Amazon ECS. Explica los beneficios de los contenedores y microservicios y cómo ECS permite la administración y programación de contenedores a gran escala a través de clústeres de EC2. También describe cómo ECS permite ejecutar servicios de larga duración mediante el balanceo de carga y la actualización automática de contenedores.
El documento describe la evolución de la arquitectura de aplicaciones desde modelos monolíticos y orientados a servicios hacia modelos serverless y sin servidores utilizando funciones como AWS Lambda. Explica cómo los patrones de arquitectura serverless permiten enfocarse en el código sin preocuparse por la administración de servidores, además de proveer escalamiento automático y alta disponibilidad. Finalmente, presenta algunos ejemplos comunes de uso de arquitecturas serverless como microservicios, procesamiento de datos y sitios web.
Este documento presenta varios servicios de cómputo y almacenamiento en la nube de AWS. Brevemente describe EC2, Lightsail y servicios de almacenamiento como S3, EBS y EFS. También cubre opciones para migración de datos a AWS como Snowball y Snowmobile.
AWS ofrece una gran variedad de servicios de base de datos que se adaptan a los requisitos de su aplicación. Los servicios de bases de datos están totalmente administrados y se pueden implementar en cuestión de minutos con tan solo unos clics.
https://aws.amazon.com/es/products/databases/
AWS proporciona una plataforma sólida y escalable con más del doble de familias de instancias de computación y certificados de cumplimiento que cualquier otro proveedor de servicios en la nube, así como la mayor presencia global, para ayudar a innovar de manera ágil a organizaciones de todos los sectores y tamaños.
https://aws.amazon.com/es/products/compute/
Amazon Web Services proporciona una amplia gama de servicios que le ayudarán a crear e implementar aplicaciones de análisis de big data de forma rápida y sencilla. AWS ofrece un acceso rápido a recursos de TI económicos y flexibles, algo que permitirá escalar prácticamente cualquier aplicación de big data con rapidez, incluidos almacenamiento de datos, análisis de clics, detección de elementos fraudulentos, motores de recomendación, proceso ETL impulsado por eventos, informática sin servidor y procesamiento del Internet de las cosas.
https://aws.amazon.com/es/big-data/
Amazon Web Services proporciona una amplia gama de servicios que le ayudarán a crear e implementar aplicaciones de análisis de big data de forma rápida y sencilla. AWS ofrece un acceso rápido a recursos de TI económicos y flexibles, algo que permitirá escalar prácticamente cualquier aplicación de big data con rapidez, incluidos almacenamiento de datos, análisis de clics, detección de elementos fraudulentos, motores de recomendación, proceso ETL impulsado por eventos, informática sin servidor y procesamiento del Internet de las cosas.
https://aws.amazon.com/es/big-data/
Este documento describe los servicios principales de AWS IoT, incluyendo Thing Registry, Thing Shadow, IoT Rules Engine y cómo se pueden usar junto con otros servicios de AWS como Kinesis, DynamoDB, Lambda, SNS y Greengrass para construir aplicaciones de Internet de las Cosas escalables. También presenta ejemplos de cómo estos servicios podrían usarse para un escenario de monitoreo de pacientes en un hospital.
1) El documento describe diferentes arquitecturas para conectar una red corporativa a AWS, incluyendo el uso de VPN gestionada por AWS y AWS Direct Connect. 2) También explica conceptos como arquitecturas híbridas, opciones de conexión, y consideraciones de costos y rendimiento para cada solución. 3) El objetivo es ayudar a los clientes a elegir la mejor arquitectura para sus cargas de trabajo en la nube de AWS.
Este documento presenta diferentes opciones para conectar una red corporativa a AWS, incluyendo VPN gestionada por AWS, VPN implementada con software en EC2, y AWS Direct Connect. AWS Direct Connect ofrece conexiones privadas de alta velocidad entre la red de un cliente y AWS a través de múltiples ubicaciones, y puede implementarse de varias formas para lograr alta disponibilidad y resiliencia.
Este documento describe cómo construir una aplicación de Big Data completa en AWS. Explica cómo usar varios servicios de AWS como Amazon Redshift para almacenamiento y análisis de datos estructurados, Amazon QuickSight para visualización de datos, Amazon EMR para procesamiento de datos no estructurados, y Amazon Kinesis para procesamiento de datos en tiempo real. También cubre cómo migrar datos a AWS, agregar encripción y segmentación de redes para cumplir con regulaciones, y ejecutar código personalizado en la nube de AWS.
DevOps en AWS, acelarando el desarrollo de software con Developer Tools - https://aws.amazon.com/es/devops/
Más informacion: http://aws.amazon.com/es/colombia/
Este documento describe cómo las instancias Amazon EC2 Spot pueden ayudar a reducir significativamente los costos de ejecutar aplicaciones en la nube al permitir que los usuarios subasten por capacidad de cómputo ociosa a precios más bajos que las instancias bajo demanda. Se proporcionan ejemplos de cómo clientes han podido ahorrar hasta un 90% en costos al usar instancias Spot para cargas batch, pruebas y otras aplicaciones tolerantes a interrupciones. También se explican conceptos como Spot Fleet, Spot Blocks y mejores
Este documento presenta una visión general de los servicios de base de datos en AWS. Cubre servicios relacionales como RDS y Aurora, NoSQL como DynamoDB y ElastiCache, y servicios de big data como Redshift, EMR y Athena. Explica las ventajas de cada servicio y proporciona ejemplos de cómo clientes como Airbnb y Lyft los usan para lograr alta disponibilidad, escalabilidad y reducción de costos.
Este documento presenta una introducción a Docker y contenedores en AWS. Explica los beneficios de usar contenedores para implementar microservicios y describe los componentes clave de Amazon ECS, como la administración de clústeres, la programación de tareas de contenedor y la facilidad para ejecutar y actualizar servicios de forma escalable.
Este documento describe varias opciones para migrar datos a profundidad a AWS, incluyendo AWS Direct Connect, Storage Gateway, Snowball, Snowmobile y varios servicios de migración de bases de datos y sistemas. Ofrece una descripción general de cada servicio y cómo pueden usarse para diferentes casos de uso como backup, desbordamiento de almacenamiento en la nube, migraciones masivas y más.
El documento presenta diferentes arquitecturas para conectar un centro de datos corporativo a AWS, incluyendo VPN gestionada por AWS, VPN implementada con EC2, y AWS Direct Connect. Explica las opciones de conexión, consideraciones de costo, rendimiento y resiliencia para cada arquitectura. También cubre escenarios híbridos que combinan estas soluciones para lograr mayor disponibilidad y tolerancia a fallos.
Este documento resume los servicios principales de Amazon Web Services (AWS), incluyendo EC2 para capacidad de cómputo, S3 para almacenamiento, y herramientas de red y seguridad. También discute las ventajas de la computación en la nube como escalabilidad e integración, así como riesgos potenciales como seguridad y cumplimiento. Finalmente, ofrece recomendaciones para aprovechar mejor AWS, como realizar copias de seguridad y usar grupos de seguridad para limitar accesos.
Este documento describe las capacidades de machine learning en SQL Server 2016 y 2017. Explica que SQL Server permite ejecutar scripts de R y Python directamente en la base de datos para realizar análisis de machine learning. Esto elimina la necesidad de mover datos y aprovecha la seguridad, rendimiento y escalabilidad de SQL Server. También presenta las funciones PREDICT y SP_EXECUTE_EXTERNAL_SCRIPT que permiten realizar predicciones en tiempo real y ejecutar scripts de R/Python respectivamente.
Introducción a PowerShell DSC - NET Conf UY v2017Victor Silva
Este documento presenta una introducción a PowerShell Desired State Configuration (DSC). DSC permite administrar la infraestructura de TI mediante configuración como código. Se explica que DSC extiende PowerShell con sintaxis de configuración y scripts para crear e implementar configuraciones. También se describen los requisitos de DSC, cómo funciona el flujo de trabajo de configuración, y cómo DSC puede usarse con Azure para implementar infraestructura como código.
Net conf uy 2017 Workshop Microsoft Flow - Power BIGaston Cruz
Este documento presenta un guión para un taller sobre Power BI y Microsoft Flow. El taller incluye dos ejercicios. El primer ejercicio muestra cómo crear un conjunto de datos de streaming en Power BI y luego un flujo en Microsoft Flow para obtener datos meteorológicos. El segundo ejercicio explica cómo crear un flujo con un botón de acceso móvil para registrar la asistencia a una clase, insertar datos en una base de datos SQL y Power BI, y generar informes y tableros. El documento proporciona instrucciones paso a paso para completar ambos
Este documento presenta una charla sobre aplicaciones en tiempo real utilizando SignalR y .NET Core. La charla cubre los conceptos básicos de aplicaciones en tiempo real, el protocolo WebSocket, cómo SignalR permite comunicación bidireccional entre servidor y cliente, y consideraciones de diseño al utilizar SignalR como frecuencia de mensajes y tamaño de buffer. La charla es presentada por Florencia Nodar y Nicolás Granata de Algeiba IT.
Las aplicaciones en tiempo real con SIGNALR son un excelente recurso para pro...Florencia Nodar💻
Ésta presentación la utilicé en la NetConfUY 2017 que se realizó en las tierras Uruguayas, en el Auditorio Mario Benedetti, ANTEL.
Se habló de SignalR con .NET CORE y se realizaron 2 juegos donde el público también participó.
Microsoft flow, power apps y powerbi , conectados a la tierra uyFabian Imaz
Este documento presenta sobre una conferencia .NET que tendrá lugar del 23 al 27 de octubre de 2017 en Uruguay. La agenda incluye sesiones sobre Office 365, PowerApps, Microsoft Flow y Power BI. Una de las sesiones se centrará en conectar una API REST personalizada a los servicios de Office 365, mostrando cómo integrar datos y procesos de negocio locales con la nube. El documento también proporciona antecedentes sobre conferencias anteriores y describe las plataformas de procesos empresariales y cómo los usuarios de negocios pueden
El documento resume una presentación sobre Entity Framework Core dada por Germán Küber y Gabriel Barzola en la conferencia .NET Conf UY 2017. Explica las diferentes versiones de Entity Framework, destacando las características de Entity Framework Core como ser liviano, extensible y multiplataforma. También compara Entity Framework Core con la versión anterior para .NET Framework y resume las novedades de las versiones 2.0 y la próxima 2.1.
El documento presenta una charla sobre el desarrollo de aplicaciones móviles óptimas con Xamarin Forms. Explica conceptos como MVVM, el acceso a datos remotos, la arquitectura, y buenas prácticas como el uso de Dependency Injection, navegación, validaciones y autenticación. También cubre temas de performance como la compilación de vistas, el rendimiento de listas, y la reducción del tamaño de la aplicación. Finalmente, enfatiza la importancia de probar las aplicaciones.
Este documento presenta sobre Azure Service Fabric, una plataforma de Microsoft para construir y administrar microservicios y contenedores. Se discute cómo Service Fabric permite implementar aplicaciones como microservicios independientes que se pueden escalar individualmente. También cubre los modelos de programación, herramientas de desarrollo y monitoreo, y cómo Service Fabric puede usarse para modernizar aplicaciones existentes o crear nuevas aplicaciones basadas en microservicios.
Open Source has arrived to our lives and won’t go anywhere soon. These slides were presented during Net Conf UY v2017. Small diagnostic of the current state of OSS in .NET, how to get started and which are the main advantages and disadvantages of doing so. I also share my personal experiences contributing to MvvmCross, a popular MVVM framework for Xamarin.
Azure DevOps brinda múltiples servicios en la nube para DevOps que permiten a las empresas alcanzar resultados de negocio, desde una idea hasta la producción del código. Azure DevOps funciona con todos los lenguajes, nubes y plataformas.
Este documento describe varias opciones y herramientas para migrar aplicaciones y cargas de trabajo de Microsoft a AWS. Incluye servicios como Server Migration Service, Database Migration Service, y CloudEndure Migration para migrar máquinas virtuales y bases de datos. También cubre cómo AWS apoya plataformas de Microsoft como SQL Server, Windows Server, y .NET a través de instancias EC2, RDS, y herramientas para desarrolladores.
Aplicaciones en tiempo real con SignalR y .NET COREFlorencia Nodar💻
Este documento resume una presentación sobre aplicaciones en tiempo real usando SignalR, Angular y .NET Core. La presentación cubre conceptos básicos de aplicaciones en tiempo real, SignalR y su arquitectura, los modelos de conexión persistente y hubs, y la nueva versión SignalR Core desarrollada para .NET Core. También incluye ejemplos prácticos de aplicaciones en tiempo real creadas con estas tecnologías.
Cómputo en la nube, diferentes sabores para todas nuestras necesidades - .NET...Guillermo Javier Bellmann
Este documento presenta las diferentes opciones de cómputo en la nube de Microsoft Azure, incluyendo infraestructura como servicio (IaaS), contenedores como servicio (CaaS), plataforma como servicio (PaaS) y funciones como servicio (FaaS). Describe las características y usos de máquinas virtuales, máquinas virtuales de escalado, servicios en la nube de Azure, Azure Kubernetes Service, instancias de contenedor de Azure, Service Fabric, Batch, App Service y Functions. El objetivo es brindar a los usuarios diferentes sabores de
AWS Webinar Series Latinoamérica: Modernice sus aplicaciones Windows en AWSAmazon Web Services LATAM
Únase a nuestros arquitectos de soluciones para aprender a migrar y modernizar sus cargas de trabajo de Windows mediante los servicios de AWS. Aprenderá cómo elegir la estrategia de migración adecuada para sus aplicaciones al migrar a la nube, cómo reducir su esfuerzo de administración para las bases de datos utilizando servicios de base de datos administrados, una estrategia para contener sus aplicaciones .NET y cómo brindar una experiencia SaaS para su aplicaciones de cliente-servidor heredadas.
Temas principales presentados:
- ¿Por qué elegir AWS para sus cargas de trabajo de Windows?;
- Estrategias de migración para aplicaciones de Windows;
- Contenedores ECS de Windows;
- AppStream;
- Systems Manager.
Este documento introduce Windows Azure y sus principales características. Explica conceptos clave como roles, almacenamiento y máquinas virtuales. También describe servicios como SQL Database, Web Sites y Media Services. Finalmente, ofrece consejos para migrar aplicaciones a la nube y mejorar su escalabilidad y rendimiento aprovechando las capacidades de Azure.
Este documento presenta las opciones de almacenamiento en AWS, incluyendo S3 para almacenamiento de objetos, EBS para almacenamiento de bloques, EFS para almacenamiento de archivos, Glacier para almacenamiento de archivos, y Storage Gateway para integrar el almacenamiento local y en la nube. Cada servicio se diseñó para casos de uso específicos y ofrece características como escalabilidad, disponibilidad, rendimiento y costo efectivo. AWS continúa innovando en sus servicios de almacenamiento para satisfacer las necesidades camb
Este documento resume una presentación sobre aplicaciones en tiempo real usando SignalR y .NET Core. La presentación cubre conceptos básicos de aplicaciones en tiempo real, SignalR, WebSockets y otras técnicas de comunicación en tiempo real. También explica los modelos de conexión y transportes de SignalR, así como la arquitectura y uso de Hubs y conexiones persistentes. Finalmente, muestra un ejemplo práctico de una aplicación de sorteos en tiempo real usando estas tecnologías.
Microsoft Azure es la plataforma de nube de Microsoft que ofrece una amplia gama de servicios integrados de computación, almacenamiento, bases de datos, redes, análisis de datos e inteligencia artificial. Los clientes pagan por el uso de estos servicios según un modelo de pago por uso. Microsoft Azure admite las mismas tecnologías que millones de desarrolladores y profesionales de TI ya usan.
[CatchIT] Serverless con Azure Cosmos DB + FunctionsMatias Quaranta
El documento describe las aplicaciones serverless con Cosmos DB y Azure Functions. Cosmos DB ofrece un servicio de base de datos globalmente distribuido y multi-modelo con APIs para SQL, MongoDB, Cassandra y Gremlin. Azure Functions permite ejecutar código de forma serverless mediante disparadores y enlaces de entrada y salida. Los escenarios incluyen consumir el cambio feed de Cosmos DB para procesamiento asíncrono y paralelo de eventos en Functions distribuidas.
Cooking serverless recipes with Azure Functions and Azure Cosmos DB - NET Con...Matias Quaranta
The document discusses a presentation about cooking serverless recipes with Azure Functions and Azure Cosmos DB. It includes slides about Azure Cosmos DB features like multi-model database capabilities, globally distributed storage, and elastic scaling. It also covers using Azure Functions and bindings to interact with Azure Cosmos DB for input, output, and triggers. Examples are provided on GitHub for common serverless patterns using these services.
Expert Academy Chile - Azure Cosmos DB and Open SourceMatias Quaranta
Este documento describe las características principales de Azure Cosmos DB, un servicio de base de datos distribuido globalmente, escalable masivamente y multi-modelo. Ofrece distribución global de datos, escalabilidad elástica de rendimiento y almacenamiento, y baja latencia garantizada. Admite cinco modelos de consistencia y múltiples modelos de datos como documentos, valor-clave, tabla y gráfico.
Expert Academy Argentina - Azure Cosmos DB FundamentalsMatias Quaranta
Este documento proporciona una introducción a Azure Cosmos DB, un servicio de base de datos distribuido globalmente, escalable masivamente y multi-modelo. Ofrece características como distribución global de datos, escalabilidad elástica de rendimiento y almacenamiento, baja latencia garantizada, cinco modelos de consistencia y múltiples modelos de datos y APIs. Es adecuado para aplicaciones modernas que requieren procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos complejos de manera distribuida a nivel mundial.
Microsoft Data & AI Experience LATAM 2018 - Azure Cosmos DBMatias Quaranta
Este documento presenta Azure Cosmos DB, un servicio de base de datos distribuido globalmente y dinámicamente escalable que admite múltiples modelos de datos. Azure Cosmos DB ofrece escalabilidad elástica, latencia ultrabaja, disponibilidad del 99.99% y cinco niveles de consistencia personalizable. Además, proporciona indexación automática y agnóstica del esquema, migración sencilla desde otros orígenes de datos y compatibilidad con aplicaciones multi-modelo, analíticas y serverless.
This document introduces Azure Cosmos DB, a globally distributed, massively scalable, multi-model database service. It provides global distribution by automatically replicating data across regions around the world. It supports multiple data models and APIs, including key-value, column family, document, and graph. It also offers elastic scale, choice of consistency levels, and guaranteed single-digit millisecond latency with financially-backed SLAs. The document discusses how Azure Cosmos DB powers global solutions for fields like gaming, IoT, and e-commerce by providing scalability, availability, and low latency.
This document introduces Azure Cosmos DB, a globally distributed, massively scalable, multi-model database service. It provides elastic scale, global distribution that automatically replicates data worldwide, supports multiple data models and APIs, offers five consistency levels, and guarantees low single-digit millisecond latency at the 99th percentile from the nearest region. It also includes financially backed SLAs and enterprise-level security and compliance features. The document demonstrates Azure Cosmos DB's capabilities through examples of its use by companies for applications requiring high throughput, low latency access to globally distributed data, like connected vehicles, e-commerce, and gaming.
Azure DocumentDB en Global Azure Bootcamp 2017Matias Quaranta
The document discusses DocumentDB, a NoSQL database offered by Microsoft Azure. It provides three key capabilities:
1. Volume: It can handle high volumes of reads and writes with latencies under 10ms and 15ms respectively at the 99th percentile.
2. Variety: It supports multiple programming models including SQL, JavaScript, and many client drivers in different languages. It also supports geospatial queries.
3. Velocity: It offers elastic scaling of throughput and storage both locally and globally. It guarantees low and predictable latencies through an optimized database engine designed for SSDs.
The document discusses DocumentDB, a NoSQL database service. It covers the three V's of data today - variety, velocity, and volume. It also discusses some key features of DocumentDB like its flexible schema, fast performance, scalability to high volumes, and support for queries on JSON documents. Examples of common uses of DocumentDB are given like product catalogs, game data, sensor data from IoT, and social analytics.
The document discusses cloud scalability and services offered by Microsoft Azure. It describes how Azure App Services can be used to build and host web, API, mobile and logic apps that automatically scale based on demand. Specific Azure services highlighted include App Service Plans, Azure Redis Cache for caching, and Azure Search for search-as-a-service capabilities. The document provides examples of how these services can improve scalability and help applications adapt to increased usage.
3. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
James Whittaker - @docjamesw
“We are reducing the world to data”
10/27/2017 323 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
4. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Crear arquitecturas con
alcance global viene
acompañado de problemas
de escala global
Escalar almacenaje y ancho de banda
Crear experiencias rápidas
Asegurar alta disponibilidad
Codear aplicaciones distribuídas globalmente
Administrar complejos esquemas
Balance en la consistencia de la información
5. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Azure Cosmos DB
Base de datos como servicio, multi-modelo y
globalmente distribuída
6. Presentando Azure Cosmos DB
Base de datos como servicio distribuída globalmente, multi-modelo y altamente
escalable.
Distribución global
Replicable automáticamente a través del mundo, en más
regiones que Amazon y Google combinados.
10/27/2017 623 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
7. Distribución global
Multi-modelo + multi API
Key-value, grafos, y documentos sobre un servicio que no
requiere esquema ni índices secundarios.
KEY-VALUE COLUMN-FAMILY
DOCUMENT GRAPH
Presentando Azure Cosmos DB
Base de datos como servicio distribuída globalmente, multi-modelo y altamente
escalable.
10/27/2017 723 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
8. Distribución global
Elásticamente escalable
Escalable en almacenamiento y rendimiento de forma
independiente y a través de todas las regiones.
Presentando Azure Cosmos DB
Base de datos como servicio distribuída globalmente, multi-modelo y altamente
escalable.
Multi-modelo + multi API
10/27/2017 823 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
9. Distribución global
Multi-modelo + multi API
Elásticamente escalable
Consistencia personalizable
Cinco niveles de consistencia disponibles para elegir.
Strong Bounded-stateless Session Consistent prefix Eventual
Presentando Azure Cosmos DB
Base de datos como servicio distribuída globalmente, multi-modelo y altamente
escalable.
10/27/2017 923 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
10. Distribución global
Multi-modelo + multi API
Elásticamente escalable
Consistencia personalizable
Lecturas en <10 ms y escrituras en < 15 ms en el 99th % de la
region más cercana.
Baja latencia asegurada
Read < 1 ms
Writes < 6 ms
Read < 10 ms
Writes < 15 ms
99%50%
Presentando Azure Cosmos DB
Base de datos como servicio distribuída globalmente, multi-modelo y altamente
escalable.
10/27/2017 1023 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
11. Distribución global
Multi-modelo + multi API
Elásticamente escalable
Consistencia personalizable
Baja latencia asegurada
El único servicio con SLAs respaldados financieramente
cubriendo latencia, disponibilidad, rendimiento y consistencia.
99.99%
HA
Throughput
Guaranteed
Consistency
Guaranteed
SLAs en 4 dimensiones
<10ms
Latency
99th
percentile
Presentando Azure Cosmos DB
Base de datos como servicio distribuída globalmente, multi-modelo y altamente
escalable.
10/27/2017 1123 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
12. Distribución global
Multi-modelo + multi API
Elásticamente escalable
Consistencia personalizable
Baja latencia asegurada
SLAs en 4 dimensiones
Presentando Azure Cosmos DB
Base de datos como servicio distribuída globalmente, multi-modelo y altamente
escalable.
10/27/2017 1223 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
24. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Premium Tables API
25. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Tables API en Azure Cosmos DB
Experiencia premium
Distribuído globalmente
Indices secundarios
Latencia asegurada en el orden de los milisegundos
Azure Cosmos DB:
Table API
Azure Storage:
Standard Table API
Azure Storage SDKs
100% Backwards compatible, Seamless experience
27. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Graph API
28. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Modelado del mundo real y sus relaciones
Relaciones como ciudadanos de primera clase
Optimizado para almacenar y recorrer grafos
Gremlin estandard
Gremlin API en Azure Cosmos DB
Azure Cosmos DB:
Graph API
29. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Servicio globalmente distribuido, elásticamente
escalable, rápido y automáticamente indexado
Motor escalable independientemente(usando
Tinkerpop)
Queries en Gremlin o SQL
Procesamiento nativo de grafos
31. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Change Feed
Logging and change-tracking patterns
32. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Change Feed
Logging and change-tracking patterns
Microsoft.Azure.DocumentDB.ChangeFeedProcessor
33. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Cosmos DB Trigger
Serverless event-based
34. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Cosmos DB Trigger
Serverless event-based
35. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Demo time!
36. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Seguridad & Conformidad
Seguridad de nivel empresarial
Encryption at Rest Por defecto Certificada
Always encrypted at rest
and in motion
Data, index, backups, and
attachments encrypted
No impact on
performance, throughput
or availability
Transparent to your
application
ISO 27001, ISO 27018,
EUMC, HIPAA, PCI
SOC1, SOC2, FedRAMP, IRS
1075, IL2, HITRUST (coming
soon)
37. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Escenarios más comunes
Utilizado por Microsoft para ofrecer servicios de escala planetaria
Apps globales de
mission crítica
IoT
Accommodate bursts
of traffic and deliver
low-latency multiplayer
experiences
Personalización Retail e
e-commerce
Gaming
Guarantee uptime to
users worldwide with
high-availability and
low-latency
Scale instantly for
uncertain IoT workloads
without sacrificing
performance
Generate personalized
service through
low-latency and tunable
consistency settings
Support queries over
product catalogs,
traffic spikes, and rapidly
changing inventory
38. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Probar antes de comprar
Azure Cosmos DB Emulator
aka.ms/cosmosdb-emulator
39. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Probar antes de comprar
Azure Cosmos DB gratis
azure.microsoft.com/try/cosmosdb/
40. 23 al 27 de Octubre 2017.NET Conf UY v2017
Gracias!!
http://cosmosdb.com
@AzureCosmosDB - @ealsur
askcosmosdb@microsoft.com
Matías Quaranta
Notas del editor
Worldwide presence
Automatic multi-region replication
Multi-homing APIs
Manual and automatic failovers
Latency, throughput, consistency, and availability guarantees
First party and popular third-party OSS APIs
Key-value, Document, Columnar, and Graph
DocumentDB (SQL and JavaScript), MongoDB, Table, and Gremlin
Supported across number of programming languages
More APIs to be added
Pay by the hour, only what you need
No partition management, no limits
Change throughput at any time, effective in seconds
Scale from 100 to 100s of millions of requests/sec across any number of regions
Automatically indexed SSD storage
Global distribution across Azure regions
Automatic expiration via TTL
Now supports requests/min to handle spikes cost-effectively
While most database services force you to choose between strong or eventual consistency, Azure Cosmos DB provides multiple well-defined, intuitive consistency choices – so you can select just the right one for your app.
Every globally distributed databases need to navigate the CAP theorem. This is a fact of life, how ever anyone else markets it.
We take a unique approach to it by allowing our developers to define the consistency levels their application needs. With well-defined consistency model, you have the choice and control but also have predictability in the trade offs you are making. As a globally distributed database which is designed from the ground up, Cosmos DB has taken a unique approach to navigate the CAP theorem to provide well-defined behavior between the tradeoffs between latency/high availability and consistency.
Globally distributed with reads and writes served from local region
Write optimized, latch-free database engine designed for SSDs
Synchronous and automatic indexing at sustained ingestion rates
Single-digit millisecond latency at any scale
Only service with financially-backed SLAs for millisecond latency at the 99th percentile, 99.99% HA and guaranteed throughput and consistency
Multi-model nature is based on a schema-less storage
<Explain BW-TREE indexing as lightly and clear as posible>
Showcasing CosmosDB Data Explorer & Queries
Migrate your MongoDB data to CosmosDB and keep using the same SDKs and apps; your applications will work just by changing your connection string
Benefit from Azure CosmosDB’s global distribution and scaling features while using Mongo in your application
Showcasing Mongo client with CosmosDB connection string
Today, I have the privilege of announcing that Azure Cosmos DB will support Azure Tables API for a premium experience for Tables customers. You can now use Azure tables and get the same millisecond latency that Azure Cosmos DB offers and you can control the consistency level for your app. Your Azure Tables can automatically be distributed across any Azure region. With automatic indexing, you do not need secondary indexes and all of this is 100% backwards compatible.
As a developer your experience is seamless – All it takes is to change a connection string.
With support for Tables API, we are brining to you most of the top 10 asks.
By GA, We will be bringing an update for existing Azure Tables and seamlessly migrating all of the current Azure Tables workloads to have the same functionality that we are announcing today with the simplicity and low cost of Azure Tables.
Showcasing Azure Storage Tables SDK with CosmosDB connection string & Azure Portal Data Explorer
Graph database provides a highly intuitive data model and allows us to to reflect how the world really operates. Graph databases and traversal allows us to find the relational connections between objects and data. In many scenarios that our customers use Azure Cosmos DB, one of the next steps often identified is the need to find these relationships and operate on them. They need to interact with the graph model. With Gremlin API support, we allow you to work with Azure Cosmos DB using the most popular graph language and standards out there.
Showcasing Azure Portal Data Explorer Graph queries
Update a cache, search index, or a data warehouse with data stored in Azure Cosmos DB.
Implement application-level data tiering and archival, that is, store "hot data" in Azure Cosmos DB, and age out "cold data" to Azure Blob Storage or Azure Data Lake Store.
Implement batch analytics on data using Apache Hadoop.
Implement lambda pipelines on Azure with Azure Cosmos DB. Azure Cosmos DB provides a scalable database solution that can handle both ingestion and query, and implement lambda architectures with low TCO.
Perform zero down-time migrations to another Azure Cosmos DB account with a different partitioning scheme.
Changes are persistent in Azure Cosmos DB and can be processed asynchronously.
Changes to documents within a collection are available immediately in the change feed.
Each change to a document appears exactly once in the change feed, and clients manage their checkpointing logic.
The change feed processor library provides automatic checkpointing and "at least once" semantics.
Only the most recent change for a given document is included in the change log. Intermediate changes may not be available.
The change feed is sorted by order of modification within each partition key value. There is no guaranteed order across partition-key values.
Changes can be synchronized from any point-in-time, that is, there is no fixed data retention period for which changes are available.
Changes are available in chunks of partition key ranges. This capability allows changes from large collections to be processed in parallel by multiple consumers/servers.
Applications can request for multiple change feeds simultaneously on the same collection
Changes are persistent in Azure Cosmos DB and can be processed asynchronously.
Changes to documents within a collection are available immediately in the change feed.
Each change to a document appears exactly once in the change feed, and clients manage their checkpointing logic.
The change feed processor library provides automatic checkpointing and "at least once" semantics.
Only the most recent change for a given document is included in the change log. Intermediate changes may not be available.
The change feed is sorted by order of modification within each partition key value. There is no guaranteed order across partition-key values.
Changes can be synchronized from any point-in-time, that is, there is no fixed data retention period for which changes are available.
Changes are available in chunks of partition key ranges. This capability allows changes from large collections to be processed in parallel by multiple consumers/servers.
Applications can request for multiple change feeds simultaneously on the same collection
Changes are persistent in Azure Cosmos DB and can be processed asynchronously.
Changes to documents within a collection are available immediately in the change feed.
Each change to a document appears exactly once in the change feed, and clients manage their checkpointing logic.
The change feed processor library provides automatic checkpointing and "at least once" semantics.
Only the most recent change for a given document is included in the change log. Intermediate changes may not be available.
The change feed is sorted by order of modification within each partition key value. There is no guaranteed order across partition-key values.
Changes can be synchronized from any point-in-time, that is, there is no fixed data retention period for which changes are available.
Changes are available in chunks of partition key ranges. This capability allows changes from large collections to be processed in parallel by multiple consumers/servers.
Applications can request for multiple change feeds simultaneously on the same collection
As a foundational Azure Service, Security and Compliance is an important aspect of Azure Cosmos DB.
As I previously mentioned, several high value Microsoft services that have stringent compliance and security requirements are built on Azure Cosmos DB. All of the data is encrypted at rest and it is enabled by default. We made sure that we continue to provide the performance guarantees even with encryption enabled and this is transparent to your application. The service is HIPAA , PCI, ISO certified and other compliance certifications are in the process with all of them estimated to be completed by next month.