En ambientes de DataWarehouse, debemos interactuar con una gran cantidad de ficheros en forma periódica, estos ficheros son descargados desde diversas fuentes para luego cargarlos a nuestro ambiente de base de datos SQL Server. Sin embargo, muchas veces estos ficheros quedan alojados eternamente en las rutas de carga y no son administrados en forma eficiente, consumiendo grandes cantidades de espacio en nuestros discos duros.
El objetivo de este documento es entregar una forma simple y eficiente de mejorar la administración de estos ficheros a través compresión de archivos en formato RAR, todo esto ejecutado directamente con procedimientos almacenados de SQL Server,
En esta presentación des describe a breves rasgos lo importante que puede significar el uso de herramientes de control remoto desde un enfoque cotidiano de nuestros dispositivos ofimáticos.
Estaciones de trabajo y servidores. Cliente-servidor. Introducción a los NOS. Microsoft Nt, 20 y .Net. Unix, SUN, hp Y Linux
Administración de red. Modelo OSI y modelo de administración de redes
Sesión dedicada a la compresión de datos en SQL Server 2008 centrada en la Motivación, Aproximaciones, Backup comprimidos, Compresión de datos, estimación de ahorro, cómo aplicar compresión y a qué objetos aplicárselo
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Este manual básico de administración Bases De Datos, está enfocado en la Versión 11g de Oracle DB. Describe de manera detallada el proceso de creación de una Base de Datos y como hacer SHUTDOWN y Back Up a la misma.
El documento describe como puedo hacer un respaldo y una recuperación dentro del mismo servidor, esto normalmente lo hacemos por falta de equipos para hacer pruebas de respaldos, por pruebas, entre otras multiples tareas.
Si su organización está en la etapa de planificación, o recién comenzando a utilizar y explorar estas herramientas, es un buen momento para considerar algunos aspectos que no necesariamente están relacionados a la tecnología
El presente documento tiene como objetivo realizar un análisis acerca de los métodos y estrategias colaborativas de enseñanza/aprendizaje, sus principales definiciones, las técnicas más apropiadas para su implementación y las principales herramientas TIC de apoyo disponible tanto para docentes como estudiantes. La metodología de investigación escogida ha sido la revisión bibliográfica de documentos recientes. El artículo concluye con una síntesis de las principales definiciones del concepto colaborativo en educación, y las consideraciones necesarias para llevar a la práctica una estrategia cooperativa en la educación superior, el cual puede entregar mayores beneficios en la búsqueda de la generación de conocimiento significativo para los estudiantes, sin embargo requiere de un mayor grado de compromiso y responsabilidad tanto de alumnos como de docentes
Esta monografía tiene como principal objetivo realizar un estudio y análisis del sistema de aseguramiento de la calidad en la educación superior Chilena. La metodología de investigación escogida ha sido la revisión bibliográfica de documentos y seminarios recientes. Como parte del estudio se consideró la historia y evolución de la calidad, sus definiciones y los sistemas vigentes tanto en el Espacio Europeo de Educación Superior como en Chile (SINAC-ES). El artículo concluye con un análisis del Sistema de Calidad Chileno, los beneficios que Chile y el sistema de educación superior han conseguido con su implementación, y finalmente los desafíos que tiene el país por delante para perfeccionar el actual sistema de calidad. Entre las principales conclusiones se encuentran la implementación de mediciones periódicas para evaluar el sistema, considerar elementos y profundidad de los modelos de gestión de excelencia, perfeccionar el sistema de acreditación de agencias externas y finalmente incluir criterios que abarquen más ampliamente el concepto de calidad en educación, entre ellos los epistemológicos y pedagógicos.
Esta presentación muestra los resultados de la prueba de conceptos realizada sobre SQL Server 2014 Enterprise en una empresa del rubro Bancario.
En resumen, este documento evidencia un mejoramiento en el rendimiento de hasta 6 veces en las consultas adhoc en SQL, y un 30% de mayor eficiencia en las tasas de compresión de datos.
Esta PPT la expuse en un evento organizado por Microsoft en junio del año 2014, en el marco de las nuevas herramientas que Microsoft ha desarrollado para satisfacer las necesidades en el ámbito de BI
Estas slides fueron presentadas en el evento OpenBI Day, organizado por Inacap en octubre del año 2013.
El objetivo de esta presentación fue mostrar las distintas técnicas que existen para diseñar cubos eficientes en función del tiempo de respuesta de las consultas, facilidad de administración de los ambientes y nivel de dificultad en resolver problemas de negocios.
Utilización de subconsultas para realizar cálculos sobre “N” cantidad de columnas sin utilizar sentencias CASE
Hay ocasiones en que debemos realizar cálculos que parecen simples en papel, sin embargo al intentar hacer la consulta en SQL nos damos cuenta que son más complejas de lo que pensamos, o que requieren de mucha codificación para llevarla a cabo.
El presente documento resuelve de forma elegante y escalable un problema común de SQL para realizar cálculos de agrupación sobre columnas.
En la parte final del documento, hay un anexo que describe la solución completa del problema con indicaciones especiales acerca de las sentencias UNION, UNION ALL y cálculo de las funciones de agregación cuando existen valores nulos en los campos.
Este documento describe una estrategia genérica, aplicable a cualquier plataforma para la implementación y administración de DataWarehouse, cuyo principal objetivo es lograr el éxito, sustentabilidad y adaptabilidad del proyecto tanto a corto como largo plazo. La estrategia está enfocada principalmente en proyectos complejos, sin embargo puede emplearse en proyectos de cualquier envergadura.
Para asegurar el éxito de la solución, esta estrategia considera experiencias y elementos que en diversos proyectos han sido factores de fracaso o estanco, principalmente los relacionados a satisfacer nuevos requerimientos de los usuarios finales, en términos de calidad y confiabilidad de la información, agilidad en la adaptación a los cambios, facilidad en la creación de informes y cuadros de mando, rapidez en los tiempos de respuesta de las consultas y costo de la administración de la infraestructura, entre otros.
Finalmente, esta estrategia desarrolla conceptos claves, tales como la adaptación a los cambios, administración de procesos (Jobs), control de errores y mallas de procesos, elementos que son centrales en la estrategia EIAD y que han sido olvidados en la mayoría de la literatura relacionada a DataWarehouse, centradas principalmente en metodologías de administración de proyectos, creación de cubos y/o algunos procesos de carga.
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital, siendo este un componente electrónico, por tanto se ha desarrollado y se ofrece un amplio rango de soluciones al problema del almacenamiento de datos.
Método SQL para comprimir archivos de carga de datos
1. Método SQL para Comprimir Archivos de Carga de
Datos.
Utilización de T-SQL para mejorar la administración de ficheros utilizados
para cargar información.
Fecha: Agosto del 2013.
Versión: 1.0
Autor: Sebastián Rodríguez Robotham
e-mail: srodriguez@easybi.cl
2. Método SQL para Comprimir Archivos de Carga de Datos
Sebastián Rodríguez Robotham. www.EasyBI.cl 2 | P a g e
Introducción.
En ambientes de DataWarehouse, debemos interactuar con una gran cantidad de ficheros en
forma periódica, estos ficheros son descargados desde diversas fuentes para luego cargarlos a
nuestro ambiente de base de datos SQL Server. Sin embargo, muchas veces estos ficheros quedan
alojados eternamente en las rutas de carga y no son administrados en forma eficiente,
consumiendo grandes cantidades de espacio en nuestros discos duros.
El objetivo de este documento es entregar una forma simple y eficiente de mejorar la
administración de estos ficheros a través compresión de archivos en formato RAR, todo esto
ejecutado directamente con procedimientos almacenados de SQL Server, sin intervención de
herramientas adicionales, dado que en muchas empresas no existen recursos para adquirir
herramientas especializadas en este tipo de tareas, o simplemente no queremos incluir otros
utilitarios que hagan más complicado nuestro entorno analítico.
En el anexo 1 está la información de configuración requerida en SQL Server y Windows para
implementar correctamente esta solución.
Problema.
Supongamos que tenemos un sistema de DataWarehouse implementado bajo la plataforma SQL
Server versión 2008R2 o superior. Este sistema descarga información diaria desde un origen de
datos FTP que pesa aproximadamente 2GB por día (llamaremos a este archivo
VentasYYYYMMDD.TXT, donde YYYY es el año, MM es el mes y DD es el día), y luego lo aloja en
nuestro servidor de base de datos para realizar una carga de tipo Bulk. Una buena práctica es
almacenar los archivos de origen, dado que si por algún motivo necesitamos reprocesar nuestro
ambiente de DW deberemos realizar nuevamente la carga de datos desde estos ficheros. Por
tanto si requerimos almacenar al menos un año de información histórica de archivos diarios, hará
que necesitemos solo para este proceso, un disco de al menos 730GB, lo que claramente es
ineficiente.
Solución.
La solucionar óptima para este requerimiento es comprimir los archivos históricos y administrarlos
en un ambiente distinto, pudiendo ser desde unidades de discos independientes en el mismo
servidor, o mejor aún en servidores distintos, para ello necesitamos, de alguna forma, tomar los
ficheros desde el servidor de base de datos, comprimirlos en la nueva unidad y eliminar los
archivos sin comprimir. Como estrategia para facilitar la administración de estos ficheros,
generaremos archivos comprimidos en forma mensual, ya que de esa forma no tendremos tantos
ficheros independientes.
3. Método SQL para Comprimir Archivos de Carga de Datos
Sebastián Rodríguez Robotham. www.EasyBI.cl 3 | P a g e
Para llevar a cabo esto utilizando solamente T-SQL, deberemos crear el siguiente procedimiento
almacenado que realiza esta tarea en forma muy sencilla:
Figura 1. Código del Procedimiento Almacenado PA_Control_GeneraArchivoZip
Lo que realiza este procedimiento es generar un script de ejecución de una simple sentencia RAR,
indicando la ruta y nombre de los archivos a comprimir, la ruta y nombre del archivo destino y
parámetros opcionales, como por ejemplo eliminar o no los archivos origen, e incluir o no el path
completo de los ficheros.
Finalmente, a través del comando XP_CmdShell ejecutamos dicho script, esto es similar a ejecutar
cualquier comando vía CMD de Windows.
Invocación del Procedimiento Almacenado.
La invocación básica se realizaría de la siguiente forma:
Figura 2. Ejecución del Procedimiento Almacenado PA_Control_GeneraArchivoZip
Una observación importante a tener en cuenta es que el segundo parámetro, cuando el nombre
del archivo a comprimir tiene espacios, hay que incluir las comillas dobles (“), de lo contrario el
comando RAR pensará que son parámetros y no lo reconocerá, por tanto no realizará la
compresión del archivo.
4. Método SQL para Comprimir Archivos de Carga de Datos
Sebastián Rodríguez Robotham. www.EasyBI.cl 4 | P a g e
Ejemplo de Implementación.
Siguiendo el escenario planteado inicialmente, implementaremos la rutina para comprimir
diariamente los ficheros que han sido procesados, la siguiente imagen muestra un directorio con
los archivos históricos a comprimir:
Figura 3. Listado de Ficheros a Comprimir
La carpeta “Demo” contiene los ficheros descargados desde una fuente FTP y procesados en el
DataWarehouse, y la carpeta “DemoComprime” contendrá los ficheros comprimidos.
Para realizar la compresión, deberemos ejecutar el siguiente script, que recibe como parámetro la
fecha del proceso diario.
Figura 4. Script para Automatizar Proceso de Compresión de Ficheros.
5. Método SQL para Comprimir Archivos de Carga de Datos
Sebastián Rodríguez Robotham. www.EasyBI.cl 5 | P a g e
Una vez ejecutado el script, revisamos que en el directorio “DemoComprime” existe un nuevo
archivo con los ficheros diarios, como lo muestra la siguiente figura:
Figura 5. Listado de Ficheros comprimidos por el Script
Al ejecutarlo por segunda vez con parámetro “2012-01-15”, comprimirá los ficheros de enero,
dejando solamente los ficheros de marzo disponibles, tal como lo muestra la figura siguiente:
Figura 6. Listado de Ficheros sin Comprimir
6. Método SQL para Comprimir Archivos de Carga de Datos
Sebastián Rodríguez Robotham. www.EasyBI.cl 6 | P a g e
Finalmente, podemos mejorar el script inicial, creando un procedimiento almacenado que reciba
como parámetro una fecha, e incluir este nuevo procedimiento en SQL Agent para que la tarea
quede 100% automatizada, la siguiente figura muestra el código SQL final.
Figura 7. Procedimiento Almacenado para la Automatización de Compresión de Archivos.
Conclusiones Finales
Este método permite automatizar en forma fácil y eficiente la administración de ficheros que son
utilizados por SQL para cargar información.
Como principales ventajas frente a otras alternativas, podemos destacar:
a. Lo simple de implementar para personas que tienen conocimientos medios de T-SQL.
b. No requiere intervención de utilitarios adicionales, solamente WinRAR
c. No requiere ningún tipo de inversión adicional en términos monetarios (frente a otras
soluciones comerciales)
d. 100% adaptable: podemos agregar complejidad y lógicas de negocios a este código en
forma bastante sencilla, frente a otras herramientas cerradas que no permiten
modificaciones de los parámetros preestablecidos.
7. Método SQL para Comprimir Archivos de Carga de Datos
Sebastián Rodríguez Robotham. www.EasyBI.cl 7 | P a g e
Anexo 1. Requisitos para la implementación de la solución.
A continuación se presentan los pasos a seguir para asegurar la correcta implementación de esta
solución.
Habilitar RAR en Windows
Para utilizar esta solución no basta con instalar el componente WinRAR en el computador o
servidor, hay que habilitar la ruta para que pueda ser accedida desde la consola, cuando no está
hecho esto, aparecerá el siguiente mensaje al intentar ejecutarlo:
Figura 8. Pantalla CMD con error de Rar no encontrado.
Pasos a seguir para incluir la ruta en el Path de Windows (versión 7)
a. Clic en menú inicio, luego clic derecho sobre “Equipo”, seleccionar menú “Propiedades”
Figura 9. Pantallas Windows para Configurar path, paso a
8. Método SQL para Comprimir Archivos de Carga de Datos
Sebastián Rodríguez Robotham. www.EasyBI.cl 8 | P a g e
b. Una vez en la pantalla, dar clic en “configuración avanzada del Sistema”, aparecerá las
propiedades del sistema, dar clic en “Variables de Entorno”
Figura 10. Pantallas Windows para Configurar path, paso b
c. Buscar en “variables del sistema” la variable “Path”, y dar clic en “Editar”.
Figura 11. Pantallas Windows para Configurar path, paso c
9. Método SQL para Comprimir Archivos de Carga de Datos
Sebastián Rodríguez Robotham. www.EasyBI.cl 9 | P a g e
d. En el campo “Valor de la variable”, agregar al final la ruta encontrada para los archivos de
la aplicación RAR, como aparecen en la siguiente figura
Figura 12. Pantallas Windows para Configurar path, paso d
e. Dar clic en aceptar y cerrar todas las ventanas
Para que SQL Server pueda aceptar los cambios en la variable Path, se deben reiniciar los servicios
de SQL Server o reiniciar el servidor.
Habilitar comando XP_CmdShell en SQL Server
Por default la opción de XP_CmdShell viene deshabilitada en SQL Server, por tanto hay que
habilitarla manualmente, para ello seguir los siguientes pasos:
a. En Management Studio, clic derecho sobre el servidor de base de datos, seleccionar la
opción “Facets”
Figura 13. Pantallas SQL Server para Configurar XP_CmdShell, paso a
10. Método SQL para Comprimir Archivos de Carga de Datos
Sebastián Rodríguez Robotham. www.EasyBI.cl 10 | P a g e
b. Dentro del área de “Facets”, seleccionar “Surface Area Configuration”, como muestra la
siguiente figura.
Figura 14. Pantallas SQL Server para Configurar XP_CmdShell, paso b
c. Una vez desplegada la lista de opciones en “Surface Area Configuration”, ubicar al final de
la grilla la opción “XPCmdShellEnabled”, y setear en “True”
Figura 15. Pantallas SQL Server para Configurar XP_CmdShell, paso c
Finalmente, dar “OK” a todas las ventanas.
11. Método SQL para Comprimir Archivos de Carga de Datos
Sebastián Rodríguez Robotham. www.EasyBI.cl 11 | P a g e
Anexo 2. Código SQL PA_Control_GeneraArchivoZIP
ALTER PROCEDURE PA_Control_GeneraArchivoZip
@DirectorioOrigen varchar(150)
,@ArchivosOrigen varchar(150)
,@DirectorioDestino varchar(150)
,@NombreComprimido varchar(150)
,@Password varchar(150)
,@IncluyePath int
,@EliminaArchivosOrigen int
WITH ENCRYPTION
AS
--Variable
DECLARE @Script varchar(8000) = ''
--Sintaxis para correr RAR
SET @Script = 'rar a -y'
+ case when @IncluyePath = 0 then ' -ep ' else ' -ep2 ' end
+ case when @EliminaArchivosOrigen = 1 then ' -df ' else ' ' end
+ case when len(@Password) >= 1 then ' -p' + @Password + ' ' else ' ' end
+ '' + @DirectorioDestino + '' + @NombreComprimido + ' ' +
@DirectorioOrigen + '' + @ArchivosOrigen
--Ejecución de RAR
EXEC XP_CmdShell @Script , NO_OUTPUT
Anexo 3. Código SQL PA_ComprimeFicheroVentas
CREATE PROCEDURE PA_ComprimeFicherosVenta
@Periodo_Id DATE
WITH ENCRYPTION
AS
--Periodo indica la fecha del día que se procesa
--Podría ser GetDate(), pero se deja paramétrico para convertir a SP
--DECLARE @Periodo_Id DATE = '2012-01-15'
--Se obtiene mes y año en formato texto,
--el mes debes ser de dos dígitos, ejemplo "02" para febrero
DECLARE @Mes VARCHAR(2) = RIGHT('0' + CONVERT(VARCHAR,Month(@Periodo_Id)),2)
,@Ano VARCHAR(4) = CONVERT(VARCHAR,Year(@Periodo_Id))
--Asigna los nombres de los archivos a comprimir y nombre del archivo destino
DECLARE @ArchivosOrigen VARCHAR(100) = 'Ventas' + @Ano + @Mes + '*.*'
,@RarDestino VARCHAR(100) = 'VentasRAR' + @Ano + @Mes
--Ejecuta el procedimiento almacenado que comprime
EXEC PA_Control_GeneraArchivoZip 'D:DEMO' -- @DirectorioOrigen
,@ArchivosOrigen -- @ArchivosOrigen
,'D:DEMOCOMPRIME' -- @DirectorioDestino
,@RarDestino -- @NombreComprimido
,'' -- @Password
,0 -- @IncluyePath
,1 -- @EliminaArchivosOrigen