La liberación de datos abiertos va más allá del cumplimiento de requisitos de transparencia, consiste en difundir ágilmente información y además hacerlo en formatos entendibles y reutilizables por todo tipo de usuarios: desarrolladores, periodistas de datos, investigadores, ciudadanos, … La plataforma ArcGIS ofrece a las organizaciones la oportunidad de divulgar sus contenidos como “Open Data” y además hacerlo sin modificar sus flujos de trabajo y sin necesidad de inversiones adicionales. Descubre en esta sesión como ArcGIS Open Data puede convertirse en el complemento perfecto para activar la iniciativa Open Data de tu organización.
Ingeniero electrónico de la UNI, con especialización en Marketing en Centrum. Docente de aplicaciones empresariales con JEE y desarrollo Android con Java en Cibertec. Consultor Independiente.
Estas torres se construyen para estar cerca del cielo, el lugar en el que sencillamente se es feliz. Pero también para otear el horizonte. Ya lo decía Unamuno, Salamanca "Alto Soto de torres". Por ello, subir a las Torres de la Clerecía es una experiencia única, es respirar, ver el mundo para anticiparnos de un modo placentero a nuestro devenir. Scala Coeli es una singular Escalera al Cielo, con la que podremos disfrutar de panorámicas espectaculares de la ciudad que nunca antes habíamos conocido.
La liberación de datos abiertos va más allá del cumplimiento de requisitos de transparencia, consiste en difundir ágilmente información y además hacerlo en formatos entendibles y reutilizables por todo tipo de usuarios: desarrolladores, periodistas de datos, investigadores, ciudadanos, … La plataforma ArcGIS ofrece a las organizaciones la oportunidad de divulgar sus contenidos como “Open Data” y además hacerlo sin modificar sus flujos de trabajo y sin necesidad de inversiones adicionales. Descubre en esta sesión como ArcGIS Open Data puede convertirse en el complemento perfecto para activar la iniciativa Open Data de tu organización.
Ingeniero electrónico de la UNI, con especialización en Marketing en Centrum. Docente de aplicaciones empresariales con JEE y desarrollo Android con Java en Cibertec. Consultor Independiente.
Estas torres se construyen para estar cerca del cielo, el lugar en el que sencillamente se es feliz. Pero también para otear el horizonte. Ya lo decía Unamuno, Salamanca "Alto Soto de torres". Por ello, subir a las Torres de la Clerecía es una experiencia única, es respirar, ver el mundo para anticiparnos de un modo placentero a nuestro devenir. Scala Coeli es una singular Escalera al Cielo, con la que podremos disfrutar de panorámicas espectaculares de la ciudad que nunca antes habíamos conocido.
Curso de Scala: Trabajando con variablesGary Briceño
Programación con Scala, incluyendo la asignación de valores, variables y literales. Contiene ademas los diferentes tipos existentes en Scala, tales como Int, Double o String. Presenta ejemplos de la definición de variables, donde principalmente no se pueden utilizar números para iniciar una variable y algunas características como que los valores son inmutables.
Presentamos el principio de visualización de Kanban, así como el diseño de una tarjeta para ayudarnos en el tablero o radiador de actividades. Lo primero a visualizar al implementar Kanban en una empresa es, el proceso actual de trabajo de la empresa e indicar el estado actual de las actividades.
Scala es un lenguaje que combina la programación orientada a objetos y el paradigma imperativo, con el paradigma funcional. En esta charla nos centraremos primero en ver las características OO de Scala comparándolas con Java y luego veremos algunas de las características "funcionales" del lenguaje.
Definición de SQL injection 7 y cómo identificar algunas formas de SQL Injection. Así mismo algunos objetos que pueden llevar a que nuestro web site sea vulnerado.
Comparison of features between ShEx (Shape Expressions) and SHACL (Shapes Constraint Language)
Changelog:
11/06/17
- Removed slides about compositionality
31/May/2017
- Added slide 30 about validation report
- Added slide 32 about stems
- Changed slides 7 and 8 adapting compact syntax to new operator .
23/05/2017:
Slide 14: Repaired typos in typos in sh:entailment, rdfs:range
21/05/2017:
- Slide 8. Changed the example to be an IRI and a datatype
- Added typically in slide 9
- Slide 10: Removed the phrase: "Target declarations can problematic when reusing/importing shapes"
and created slide 27 to talk about reuability
- Added slide 11 to talk about the differences in triggering validation
- Created slide 14 to talk about inference
- Renamed slide 15 as "Inference and triggering mechanism"
- Added slides 27 and 28 to talk about reuability
- Added slide 29 to talk about annotations
18/05/2017
- Slides 9 now includes an example using ShEx RDF vocabulary
- Slide 10 now says that target declarations are optional
- Slide 13 now says that some RDF Schema terms have special treatment in SHACL
- Example in slide 18 now uses sh:or instead of sh:and
- Added slides 22, 23 and 24 which show some features supported by SHACL but not supported by ShEx (property pair constraints, uniqueLang and owl:imports)
Scala - The Simple Parts, SFScala presentationMartin Odersky
These are the slides of the talk I gave on May 22, 2014 to the San Francisco Scala user group. Similar talks were given before at GOTO Chicago, keynote, at Gilt Groupe and Hunter College in New York, at JAX Mainz and at FlatMap Oslo.
Curso de Scala: Trabajando con variablesGary Briceño
Programación con Scala, incluyendo la asignación de valores, variables y literales. Contiene ademas los diferentes tipos existentes en Scala, tales como Int, Double o String. Presenta ejemplos de la definición de variables, donde principalmente no se pueden utilizar números para iniciar una variable y algunas características como que los valores son inmutables.
Presentamos el principio de visualización de Kanban, así como el diseño de una tarjeta para ayudarnos en el tablero o radiador de actividades. Lo primero a visualizar al implementar Kanban en una empresa es, el proceso actual de trabajo de la empresa e indicar el estado actual de las actividades.
Scala es un lenguaje que combina la programación orientada a objetos y el paradigma imperativo, con el paradigma funcional. En esta charla nos centraremos primero en ver las características OO de Scala comparándolas con Java y luego veremos algunas de las características "funcionales" del lenguaje.
Definición de SQL injection 7 y cómo identificar algunas formas de SQL Injection. Así mismo algunos objetos que pueden llevar a que nuestro web site sea vulnerado.
Comparison of features between ShEx (Shape Expressions) and SHACL (Shapes Constraint Language)
Changelog:
11/06/17
- Removed slides about compositionality
31/May/2017
- Added slide 30 about validation report
- Added slide 32 about stems
- Changed slides 7 and 8 adapting compact syntax to new operator .
23/05/2017:
Slide 14: Repaired typos in typos in sh:entailment, rdfs:range
21/05/2017:
- Slide 8. Changed the example to be an IRI and a datatype
- Added typically in slide 9
- Slide 10: Removed the phrase: "Target declarations can problematic when reusing/importing shapes"
and created slide 27 to talk about reuability
- Added slide 11 to talk about the differences in triggering validation
- Created slide 14 to talk about inference
- Renamed slide 15 as "Inference and triggering mechanism"
- Added slides 27 and 28 to talk about reuability
- Added slide 29 to talk about annotations
18/05/2017
- Slides 9 now includes an example using ShEx RDF vocabulary
- Slide 10 now says that target declarations are optional
- Slide 13 now says that some RDF Schema terms have special treatment in SHACL
- Example in slide 18 now uses sh:or instead of sh:and
- Added slides 22, 23 and 24 which show some features supported by SHACL but not supported by ShEx (property pair constraints, uniqueLang and owl:imports)
Scala - The Simple Parts, SFScala presentationMartin Odersky
These are the slides of the talk I gave on May 22, 2014 to the San Francisco Scala user group. Similar talks were given before at GOTO Chicago, keynote, at Gilt Groupe and Hunter College in New York, at JAX Mainz and at FlatMap Oslo.
¿Por que cambiar de Apache Hadoop a Apache Spark?Socialmetrix
Abstract de la charla realizada en SUGAR - Scala User Group Argentina
Apache Spark [1] es un framework para procesamiento distribuído diseñado para ser amigable para Data-Scientists y programadores, con soporte nativo a muchos lenguajes y diversidad de formatos de datos es extramadamente flexible. Cambiando el modelo establecido por Hadoop v1 de Map-Reduce por un grafo de ejecución (DAG) y manteniendo los pasos intermédios en RAM, Spark brinda excelente performance y una API muy expresiva.
Gustavo Arjones [2], CTO de Socialmetrix, va contar la experiencia que tuvieron al cambiarse de Hadoop a Spark y lo que los llevaron a este cambio. Esta charla es una introducción teorica y practica a Spark y sus distintos componentes.
Los tópicos a discutir son:
• Qué és?
• Aspectos que hacen Spark tan atractivo para la comunidad
• Plataforma unificada para Data Science (Batch, Stream, ML, Graph)
• Soporte a distintos lenguajes
• Ejecución: RDD y DAG / Task Scheduller
• Tracción de la comunidad (# commits, # commiters)
• testing, etc
• Demos:
• Spark-shell: Explicar paso a paso el WordCount
• LogAnalytics - compilar y submeter al cluster
• SQL/DataFrames: Demostrar que se puede consumir directamente JSON y hacer queries con SQL
[1] http://spark.apache.org
[2] https://linkedin.com/in/arjones
Con el lanzamiento de ASP.NET Core se abrieron puertas para desplegar aplicaciones y microservicios usando herramientas antiguamente disponibles para otros Stacks. Pablo Castro Gonzalez y Eduardo Campañó presentan este modelo de arquitectura y como utilizarla con ASP.NET Core y Docker.
Title: Drag&Drop Data Techniques with Apache Cassandra
Description: Do you want to manage your Big Data WorkFlows of Apache Cassandra with the most advance visualization tools?. We´ll talk about PDI & Cassandra at this event and we´ll comment our favorite tips & tricks with Apache Cassandra in ExploraData.
Target: Data Engineers, Data Scientist, Big Data Lovers.
Título: Técnicas de Datos Drag&Drop con Apache Cassandra
Descripción: ¿Quieres administrar tus Flujos de Trabajo Big Data de Apache Cassandra con las herramientas de visualización más avanzadas?. En este evento hablaremos de PDI & Apache cassandra y comentaremos nuestros trucos favoritos con Apache Cassandra en ExploraData.
Público Objetivo: Ingenieros de Datos, Científicos de Datos, Amantes del Big Data.
Las arquitecturas sin servidores le permiten construir y ejecutar aplicaciones y servicios sin la necesidad de administrar la infraestructura que necesitan. Con las arquitecturas sin servidores en AWS su aplicación si se ejecuta en servidores pero toda la administración de los mismos la hace AWS.
En este webinar, usted aprenderá cómo construir aplicaciones y servicios mediante el uso de una arquitectura sin servidores o "serverless". Discutiremos cómo utilizar AWS Lambda para la ejecución de código para cualquier tipo de aplicación o servicio de backend; utilizar Amazon DynamoDB para almacenar los datos de la misma con una alta escalabilidad y redundancia; y utilizar Amazon API Gateway para crear y administrar puntos de conexión seguros API. También veremos un demo de cómo montar una arquitectura como estas y discutiremos las mejores prácticas y patrones utilizados por nuestros clientes para ejecutar aplicaciones sin servidores.
Objetivos de aprendizaje:
• Entender los conceptos básicos de arquitecturas sin servidores
• Aprender cómo usar Lambda, API Gateway y DynamoDB para ejecutar aplicaciones
¿Quién debería atender?:
• Desarrolladores, desarrolladores Web
Introducción (en Español) al framework de procesamiento distribuido en memoria Apache Spark. Elementos básicos de Spark, RDD, incluye demo de las librerías SparkSQL y Spark Streaming
Presentado en www.nardoz.com
http://arjon.es/2014/08/14/introduccion-a-apache-spark-en-espanol/
El desarrollo de aplicaciones en diversas plataformas y lenguajes en una empresa, es un caso de uso muy común que se presenta a lo largo del tiempo. Así mismo, la necesidad de poder integrar los datos de estas diversas aplicaciones, muchas veces incompatibles entre si, lleva a la necesidad de desarrollar aplicaciones que se encarguen del intercambio de estos datos para lograr un consolidado de información que aporte valor a la empresa.
Al momento de diseñar este tipo de aplicaciones, es común el observar patrones una y otra vez. Dichos patrones han sido recopilados y documentados por Gregor Hohpe y Bobby Woolf en su libro "Enterprise Integration Patterns", en el cual ofrecen una visión completa y muy bien explicada de estos patrones, así como de una nomenclatura que se ha vuelto estándar para representar estos patrones.
Apache Camel es la implementación de la gran mayoría de los patrones propuestos por Gregor y Bobby para la plataforma Java y de manera OpenSource bajo licencia Apache 2.0. Apache Camel es una alternativa a diversas herramientas comerciales para realizar aplicaciones empresariales de integración de aplicaciones.
En la conferencia se mostraran los patrones mas comunes, su notación, diseño e implementación usando Apache Camel, de igual manera se mostrara la infraestructura necesaria para ejecutar Apache Camel, los mecanismos de monitoreo de aplicaciones desarrolladas con Camel y como se puede integrar con productos de integración como Brokers de Mensajería (JMS), Enterprise Service Bus (ESB) y servidores de aplicaciones clásicos
Codemotion akka persistence, cqrs%2 fes y otras siglas del montónJavier Santos Paniego
¿Qué me dices?¿Que puedo separar la parte de acciones de las vistas de mi aplicación?¿Que además puedo hacerlo escalable usando Akka-persistence?¿Basado en eventos?
En esta charla, el equipo de Scalera esperamos enseñaros cómo funciona la aproximación CQRS (recientemente implantada en sistemas como Lagom de Lightbend) para crear aplicaciones altamente escalables y resilient, usando Akka persistence como herramienta para poder guardar el estado de tu aplicación de manera distribuida y basada en eventos.
Si no te ha sonado a anuncio de tele-tienda pasivo-agresivo y aún te quedan ganas de descubrir que significan todas estas siglas raras, esta es tu charla.
Scala @RealLife es una presentación ofrecida durante el Codemotion 2014 en Madrid que habla acerca de la realidad de Scala y el ecosistema de Typesafe en la actualidad.
Convocatoria de becas de Caja Ingenieros 2024 para cursar el Máster oficial de Ingeniería de Telecomunicacion o el Máster oficial de Ingeniería Informática de la UOC
1º Caso Practico Lubricacion Rodamiento Motor 10CVCarlosAroeira1
Caso pratico análise analise de vibrações em rolamento de HVAC para resolver problema de lubrificação apresentado durante a 1ª reuniao do Vibration Institute em Lisboa em 24 de maio de 2024
2. Scala Programming @ Madrid
¿Quiénes somos?
• Javier Santos
– Ing. Téc. Informática
– Máster en Sist.
Telemáticos.
• David Vallejo
– Ing. Téc. Informática
– Ing. Telecomunicaciones.
3. Scala Programming @ Madrid
¿Qué contamos?
• Experiencia personal
(Scala + allá de los tutoriales)
– Trayectoria con Scala
• Habla Computing
• Tecsisa
– ¿Cloud? ¿BigData?
– Arquitectura, subsistemas
– Herramientas de desarrollo
– Conclusiones
4. Scala Programming @ Madrid
¿Qué es ?
• Características
– Lenguaje funcional
– Orientado a objetos
– Herencia múltiple
– Tipado estático
– Notación infija
– Funciones de orden superior
– Opera con la JVM
• Documentación, comunidad, foros, cursos, …
8. Scala Programming @ Madrid
Trayectoria con Scala
• Tecsisa
– Sistemas orientados a la nube
– Problemas de big data
– Sistema «T» para operadoras móviles.
– Motivación:
• Importación de tarifas móviles públicas
• Cálculo de precios con distintas tarifas
• Facturación
9. Scala Programming @ Madrid
¿Qué es el Cloud Computing?
• Tendencia de on-Prem software a SaaS.
• Consumo en base al uso
• Escalabilidad.
• Transparente al usuario.
• Distribuido
• Tendencia a que la aplicación cliente sea el
browser
10. Scala Programming @ Madrid
¿Y el Big Data?
• Sistemas que manejan grandes volumenes de
datos
• De TBs a PBs
• Principales problemas que aborda
– Obtención
– Búsquedas/Analyticis
– Visualización
• Ejemplos: Genética, Meteorología.
11. Scala Programming @ Madrid
Arquitectura general
Canal de eventos
API
Ingestión
Datos
Calculador
Persistencia
Datos
Maestros
12. Scala Programming @ Madrid
Canal de eventos:
Apache Kafka
Canal de eventos
API
Ingestión
Datos
Calculador
Persistencia
Datos
Maestros
13. Scala Programming @ Madrid
Canal de eventos:
Apache Kafka
• No sigue estándares: AMQP, STOMP, …
• Origen: Linkedin
• Performance: 100-500k mensajes/segundo
• Semántica operacional
– Basado en journal/log.
– Clusterizable. Brokers/particiones
– Grupos de usuarios: lectura At-most-once.
14. Scala Programming @ Madrid
Canal de eventos:
Wrapper Akka para Kafka
• Cliente Java síncrono
• Simular asíncronía mediante Comet
technique: Long polling.
• Idea: crear conectores para los subsistemas
Akka de manera que se conecten al canal de
eventos a través de mecanismos asíncronos.
18. Scala Programming @ Madrid
Subsistema – Calculador
Canal de eventos
API
Ingestión
Datos
Calculador
Persistencia
Datos
Maestros
19. Scala Programming @ Madrid
Subsistema – Calculador:
Concepto
Datos
Datos
Tarifas
Llamadas
Facturas
20. Scala Programming @ Madrid
Subsistema – Calculador:
Apache Spark
• MapReduce.
• Dos funciones:
– Distribución de datos
– Analytics de los mismos
• Mayor rapidez que Hadoop (no es necesario usar HDFS para los cálculos).
Serialización en memoria
• RDDs (Resilient Distributed DataSet’s)
– Parallelize, fromCassandra
– DSL Calliope (Cassandra)
– Operaciones map, flatMap, reduce, …
• Paralelizar cálculos: ¿Cómo? → Envío al worker node de la operación
serializada
23. Scala Programming @ Madrid
Subsistema – Persistencia
Canal de eventos
API
Ingestión
Datos
Calculador
Persistencia
Datos
Maestros
24. Scala Programming @ Madrid
Subsistema – Persistencia:
Concepto
• Grandes volúmenes de datos
• BBDD relacionales no escalan (Mantenimiento
de integridad referencial).
• BBDD NoSQL: Pocas tablas, gran volumen de
registros
• MongoDB, Cassandra.
29. Scala Programming @ Madrid
Subsistema – Ingestión de datos
Canal de eventos
API
Ingestión
Datos
Calculador
Persistencia
Datos
Maestros
30. Scala Programming @ Madrid
Subsistema – Ingestión de datos:
Concepto
Ingestión
Datos
Web
Services
FTP
API
(ManualUpload)
31. Scala Programming @ Madrid
Subsistema – Ingestión de datos:
Integración con WS. ESB’s
• Obtención de datos vía servicios web
• Opción 1: Construir los XML's a mano y gestionar manualmente las
peticiones HTTP.
• Opción 2: Usar herramientas de integración para arquitecturas
complejas.
• ESBs (Enterprise Service Bus) - Orquestación, enrutamiento,
...(ServiceMix, Mule, Camel, ...)
• Usamos:
– Camel (rutas, endpoint, processors, ...)
– Cxf: Framework OpenSource de servicios. Generación de clases java
anotadas con JAXB.
43. Scala Programming @ Madrid
Cloud Foundry
• Open PaaS
• Permite escalar apps facilmente.
• SSO y OAUTH2
• Buildpack para Java
• Despliegue de servicio:
– Servicio
– Broker
44. Scala Programming @ Madrid
Escalando los subsistemas
Canal de eventos
API
Ingestión
Datos
Calculador
Persistencia
Datos
Maestros
APIAPIAPI
x10
PersistenciaPersistenciaPersistencia
x5
45. Scala Programming @ Madrid
Herramientas de desarrollo
• «Dos» formas de desarrollar:
– IDE’s : Eclipse (Scala IDE) , IntelliJ
– Editor + SBT
– Editor + Scalac (?!)
• Integración continua: Jenkins
• Subversion/ Git
• Artifactory
• Metodologías ágiles: Scrum
47. Scala Programming @ Madrid
Conclusiones: aprendizaje
• Dos enfoques
– Principiantes: sin experiencia extensa en lenguajes como
C++ o Java. ¿Mayor facilidad para cambiar al «chip»
funcional?
– Gente del mundo Java: facilidad de adaptarse
progresivamente (Uso de var’s, bucles while, …).
• En cualquier caso: «A escribir se aprende leyendo»
• Jugar y consultar la REPL siempre en caso de duda.
48. Scala Programming @ Madrid
Conclusiones: tecnologías
• Tecnologías nuevas
• Poca documentación
• Comunidad escasa
• Escalables y distribuidas
• Posibilidad de clustering
49. Scala Programming @ Madrid
Conclusiones: ámbito laboral
• Para la empresa:
– Desarrolladores escasos
– Dificultad para formar a otros desarrolladores
– Miedo al cambio
• Para los programadores:
– Poca oferta nacional
50. Scala Programming @ Madrid
Futuro de Scala
• En España:
– Crece lentamente
– Portings
– Cloud
• Fuera:
– Crece
– Crecerá más con Java 8?
Es necesario comunicar el sistema con el mundo exterior. Para ello se usan APIs
Spray (futuro Akka-HTTP) permite construir capas de integración REST/HTTP.
En un futuro cercano formará parte del módulo de Akka -> Akka-HTTP
Módulos: c
can: cliente y servidor HTTP
http: cabeceras Http (GET; POST …)
routing: Creación de rutas (path, PathPrefix). DSL
json: marshaller y unmarshaller de json
Es necesario comunicar el sistema con el mundo exterior. Para ello se usan APIs
Spray (futuro Akka-HTTP) permite construir capas de integración REST/HTTP.
En un futuro cercano formará parte del módulo de Akka -> Akka-HTTP
Módulos: c
can: cliente y servidor HTTP
http: cabeceras Http (GET; POST …)
routing: Creación de rutas (path, PathPrefix). DSL
json: marshaller y unmarshaller de json
PaaS: Platform as a Service. Un Open PaaS nos ofrece la posibilidad de elegir libremente el IaaS y los frameworks de desarrollo para ejecutar nuestra plataforma de White Rabbit.