#AzureFundamentals 2020 | Fundamentos de Cosmos DB con Matías Quaranta

Summary

La transcripción proporcionada es una sesión informativa enfocada en la plataforma de base de datos de Microsoft Azure, Cosmos DB. El contenido cubre una amplia gama de características y capacidades de Cosmos DB, destacando su soporte para múltiples modelos de datos, su escalabilidad dinámica y su alta disponibilidad. Se discuten temas clave como la distribución de datos, la selección de claves de partición, y el manejo de transacciones. Además, se explora la compatibilidad con diferentes protocolos y la importancia de la seguridad y el monitoreo en un entorno de bases de datos. Se ofrecen consejos prácticos para los desarrolladores que buscan integrar Cosmos DB en sus proyectos, incluyendo la utilización de emuladores para pruebas locales y la evaluación de costos a través de herramientas en línea. La sesión también destaca las opciones gratuitas disponibles para comenzar con Cosmos DB, animando a los desarrolladores a experimentar con la plataforma sin incurrir en costos iniciales.

Takeaways

• 📚 La charla aborda la importancia de las bases de datos NoSQL y cómo Cosmos DB se enfoca en diferentes escenarios que no se adaptan a las soluciones relacionales tradicionales.
• 🌐 Se destaca la capacidad de Cosmos DB para soportar múltiples modelos de datos, incluyendo tablas, documentos, grafos y columnas, lo que permite a los desarrolladores elegir el modelo que mejor se adapte a sus necesidades.
• 🔄 Se menciona la compatibilidad de Cosmos DB con diferentes protocolos de bases de datos, lo que facilita la migración de sistemas existentes a la plataforma sin grandes cambios en la aplicación.
• ⚙️ Se discute la arquitectura de escalabilidad dinámica de Cosmos DB, que permite a los usuarios ajustar el almacenamiento y el rendimiento según sus requisitos sin intervención manual.
• 🔒 Aspectos de seguridad, como la alta disponibilidad, el cifrado en reposo y la integración con Azure Private Link, son abordados para garantizar la protección de los datos.
• 📈 Se habla sobre la integración de Cosmos DB con Azure Synapse Link, que permite el análisis de datos en tiempo real sin afectar el rendimiento de la base de datos transaccional.
• 📈 Se destaca la capacidad de Cosmos DB para proporcionar un SLA de 99,99% de disponibilidad y rendimiento garantizado dentro de las latencias acordadas.
• 📱 Se menciona la compatibilidad de Cosmos DB con aplicaciones móviles y su capacidad para manejar grandes volúmenes de transacciones y datos.
• 🌟 Se resalta la importancia de la elección adecuada de la clave de partición para asegurar una distribución uniforme de la carga y evitar problemas de escalabilidad.
• 📊 Se ofrece información sobre las herramientas de monitoreo y análisis que Cosmos DB proporciona, incluyendo Azure Monitor y la capacidad de realizar análisis ad hoc con Azure Synapse Analytics.
• 🆓 Se describen las opciones para probar Cosmos DB sin costo, como el emulador local y las opciones de prueba gratuitas, que permiten a los desarrolladores evaluar la plataforma antes de implementarla en producción.

Q & A

¿Qué es Cosmos DB y cómo se relaciona con Microsoft?

Cosmos DB es una base de datos distribuida a nivel mundial que forma parte del equipo de productos de Microsoft. Ofrece características como soporte multi modelo, escalado dinámico y alta disponibilidad, y es utilizada por Matías, quien es parte del equipo de Microsoft.

¿Por qué se dice que Cosmos DB es una 'gran caja de herramientas'?

Se refiere a Cosmos DB como una 'gran caja de herramientas' debido a su capacidad para abordar una amplia variedad de escenarios de bases de datos, más allá de lo que las bases de datos relacionales están acostumbradas a manejar.

¿Cómo Cosmos DB maneja diferentes modelos de datos?

Cosmos DB permite trabajar con diferentes modelos de datos como tablas, grafos y documentos, cada uno con sus propias APIs optimizadas para ese modelo específico.

¿Cómo Cosmos DB escala dinámicamente?

Cosmos DB escala dinámicamente tanto en almacenamiento como en volumen de transacciones, lo que permite a los usuarios ajustar sus recursos según la demanda sin tener que definir un almacenamiento máximo previamente.

¿Qué es una clave de partición en Cosmos DB?

Una clave de partición es un atributo en los documentos o registros que ayuda a agrupar y distribuir la información en una base de datos de Cosmos DB de manera eficiente.

¿Cómo Cosmos DB garantiza la alta disponibilidad de los datos?

Cosmos DB utiliza Service Fabric, una plataforma para sistemas distribuidos, para crear anillos de servidores distribuidos a través de varios racks físicos. Esto permite que si una máquina tiene un problema, pueda ser removida sin afectar el funcionamiento del anillo, y la información se replica en una nueva máquina.

¿Qué son los RU/s y cómo se relacionan con el escalado de Cosmos DB?

Los RU/s, o unidades de solicitud, son una medida de la cantidad de recursos de proceso (CPU, memoria y E/S) que Cosmos DB asigna a un contenedor. Se pueden aprovisionar de forma dinámica para escalar el rendimiento según las necesidades de transacciones.

¿Cómo Cosmos DB ofrece compatibilidad con protocolos existentes para migraciones?

Cosmos DB ofrece compatibilidad a nivel de protocolo para bases de datos existentes como MongoDB, Cassandra y Gremlin, lo que permite a los desarrolladores migrar sus aplicaciones a la nube sin tener que cambiar las bibliotecas de cliente que ya están utilizando.

¿Qué es la característica de 'cifrado con claves del usuario' en Cosmos DB?

Es una funcionalidad que permite a los usuarios cifrar los datos con claves que ellos controlan, además del cifrado estándar que proporciona el servicio. Esto se integra con Azure Key Vault para un doble nivel de encriptación y seguridad.

¿Cómo Cosmos DB se integra con Azure para monitoreo y seguridad?

Cosmos DB se integra con Azure Monitor y Azure Security Center para proporcionar métricas, alertas y recomendaciones de seguridad. También ofrece características como enlaces privados, firewall y compatibilidad con diferentes certificaciones de seguridad.

¿Qué son las 'bases de datos sin servidor' y cómo se relacionan con Cosmos DB?

Las 'bases de datos sin servidor' son una forma de interactuar con Cosmos DB donde los usuarios no tienen que preocuparse por la gestión de la infraestructura, sino que se enfocan en la lógica de la aplicación. Cosmos DB ofrece esta funcionalidad a través de su modelo de recursos y la capacidad de integrarse con otros servicios de Azure.

Outlines

00:00

👋 Introducción y bienvenida a Matías

La introducción de Matías, un miembro del equipo de Microsoft. Matías habla sobre su trabajo en el equipo de producto, especialmente en las librerías de clientes y otros proyectos dentro de la empresa. Se menciona la importancia de las bases de datos en las aplicaciones y se anticipan preguntas sobre SQL y sus funciones.

05:01

📚 Definición y características de Cosmos DB

Explicación de Cosmos DB como una base de datos NoSQL, destacando su flexibilidad para manejar diferentes esquemas de información. Se describen los modelos de datos soportados por Cosmos DB, incluyendo tabulares, grafos, documentales y de clave-valor, y se menciona cómo cada modelo permite interactuar con la base de datos a través de distintas APIs.

10:02

🛠️ Creación y configuración de cuentas y bases de datos

Detalles sobre la creación de cuentas y bases de datos en Cosmos DB mediante el portal de Azure o herramientas de línea de comando. Se mencionan los requisitos mínimos, como la suscripción, el grupo de recursos, el nombre de la cuenta, el modelo de datos y la región de despliegue. También se explica cómo definir contenedores y claves de partición.

15:02

🔄 Escalabilidad y disponibilidad en Cosmos DB

Descripción de cómo Cosmos DB maneja la escalabilidad y la alta disponibilidad utilizando una arquitectura distribuida basada en anillos de servidores y particiones. Se explica el proceso automático de 'split' de particiones cuando aumenta el volumen de datos y cómo se gestionan las transacciones por segundo mediante unidades de solicitud (RU).

20:04

🌍 Geo-replicación y rendimiento en Cosmos DB

Explicación de la geo-replicación en Cosmos DB, permitiendo que los datos estén disponibles en múltiples regiones de Azure. Se detalla cómo se maneja la sincronización de datos entre regiones, los niveles de coherencia de datos disponibles y la importancia de elegir el nivel adecuado según las necesidades del negocio.

25:04

🔒 Seguridad y monitoreo en Cosmos DB

Descripción de las características de seguridad en Cosmos DB, incluyendo el cifrado en tránsito y en reposo, enlaces privados y firewalls. También se mencionan las certificaciones de seguridad cumplidas por Cosmos DB y las opciones de monitoreo mediante Azure Log Analytics para auditar y controlar el uso y rendimiento de la base de datos.

30:05

📊 Análisis de datos en tiempo real

Se introduce la nueva característica de Cosmos DB integrada con Azure Synapse para el análisis de datos en tiempo real. Esta integración permite la creación de una copia analítica de los datos transaccionales sin impactar el rendimiento, facilitando la creación de dashboards y análisis avanzados.

35:07

🚀 Cómo empezar a usar Cosmos DB gratuitamente

Opciones disponibles para empezar a usar Cosmos DB sin costo, incluyendo el emulador local y la instancia gratuita de 30 días. También se explica la oferta de 400 RU y 5 GB de almacenamiento gratuito para pruebas de concepto y cómo utilizar Cosmos DB en pipelines de integración continua con Azure DevOps.

40:08

🔄 Resumen y próximos pasos

Resumen de las características clave de Cosmos DB, incluyendo los modelos de datos, escalabilidad, seguridad, y geo-replicación. Se menciona la importancia de la calculadora de costos para estimar el uso y se anima a los usuarios a probar Cosmos DB utilizando las opciones gratuitas disponibles.

45:08

📈 Uso de Cosmos DB en diferentes escenarios

Discusión sobre cómo Cosmos DB puede ser útil en varios escenarios, como sistemas de gestión, seguros y bancos. Se destaca la flexibilidad de Cosmos DB para manejar esquemas de datos complejos y su alta disponibilidad, lo que lo hace adecuado para aplicaciones críticas que requieren replicación geográfica.

50:10

🔄 Implementación de Cosmos DB en aplicaciones prácticas

Detalles sobre la implementación práctica de Cosmos DB, incluyendo la creación de bases de datos y contenedores, y la inserción de datos. Se menciona la facilidad de uso y la capacidad de manejar datos con esquemas variables sin problemas, comparando con las dificultades de las bases de datos relacionales tradicionales.

55:11

👥 Invitación a futuros eventos y agradecimientos

Cierre de la sesión con una invitación a futuros eventos y agradecimientos a los participantes. Se menciona la disponibilidad del material de la sesión para revisarlo a un ritmo más lento y se recuerda a los asistentes sobre los próximos temas a tratar en las siguientes sesiones.

Keywords

💡Cosmos DB

Cosmos DB es un servicio de base de datos distribuido y multi-modelo proporcionado por Microsoft Azure. En el video, se discute cómo Cosmos DB permite trabajar con diferentes modelos de datos y escalar dinámicamente tanto en almacenamiento como en volumen transaccional, lo que es fundamental para aplicaciones que requieren un rendimiento y disponibilidad altos.

💡Escalabilidad dinámica

La escalabilidad dinámica se refiere a la capacidad de un sistema de informática para ajustar su capacidad de procesamiento y almacenamiento en respuesta a la demanda. En el contexto del video, Cosmos DB ofrece escalabilidad dinámica tanto para el volumen de información almacenada como para el número de transacciones, lo que permite a los desarrolladores manejar aplicaciones que experimentan picos de tráfico sin preocuparse por la infraestructura subyacente.

💡Multi-modelo

Este término hace referencia a la capacidad de Cosmos DB de admitir diferentes tipos de bases de datos, como documentos, grafos, columnas y tablas. Esto permite a los desarrolladores elegir el modelo de datos que mejor se adapte a sus necesidades específicas, en lugar de adaptar sus aplicaciones a las limitaciones de un solo tipo de base de datos.

💡Clave de partición

La clave de partición es un atributo en los datos que se utiliza para distribuir los datos en varias particiones físicas en Cosmos DB. Esto es crucial para garantizar una distribución uniforme de la carga y un rendimiento eficiente. En el video, se discute la importancia de elegir una clave de partición adecuada para evitar problemas de rendimiento, como las 'hot partitions'.

💡Geo-replicación

La geo-replicación es la práctica de replicar los datos geográficamente para aumentar la disponibilidad y la resistencia ante fallos. Cosmos DB ofrece geo-replicación, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones que son altamente disponibles y que pueden manejar transacciones en diferentes regiones del mundo sin esfuerzo adicional.

💡SLA (Acuerdo de Nivel de Servicio)

Un SLA es un contrato entre un proveedor de servicios y un cliente que define los niveles de servicio esperados, incluidos los tiempos de actividad y la latencia. En el video, se menciona que Cosmos DB ofrece un SLA que asegura una latencia operativa y una alta disponibilidad, lo que es esencial para las empresas que dependen de la confiabilidad del servicio de base de datos.

💡Seguridad

La seguridad abarca varias medidas que Cosmos DB toma para proteger los datos, incluido el cifrado en reposo, el cifrado en tránsito con HTTPS y la compatibilidad con certificaciones de seguridad como ISO 27001. Estas características son fundamentales para garantizar que los datos de los clientes estén protegidos contra accesos no autorizados y ataques cibernéticos.

💡Emulador local

El emulador local de Cosmos DB permite a los desarrolladores probar y desarrollar sus aplicaciones localmente en su máquina sin conexión a la nube. Esto es especialmente útil para el desarrollo y las pruebas de concepto sin incurrir en costos de uso del servicio. Aunque no ofrece características como la geo-replicación, proporciona una representación fidedigna del entorno de Cosmos DB.

💡Clústeres de Apache Spark

Apache Spark es una herramienta de análisis de datos que Cosmos DB puede integrar para el procesamiento de grandes volúmenes de datos en tiempo real. En el video, se menciona que Cosmos DB permite conectarse con clústeres de Spark para realizar análisis avanzados, lo que puede ser útil para aplicaciones que requieren inteligencia artificial o procesamiento de datos complejo.

💡Costos

El control de costos es una preocupación clave para cualquier desarrollador o empresa que utilice servicios de base de datos en la nube. Cosmos DB ofrece herramientas como la calculadora de costos para ayudar a los usuarios a estimar y planificar sus gastos, asegurándose de que el uso del servicio se ajuste a su presupuesto y a sus necesidades de rendimiento.

Highlights

Se discute la experiencia de trabajar con Matías, un gran amigo y colega en Microsoft, destacando su valor en el equipo de Cosmos DB.

Se menciona la importancia de las bases de datos como componentes fundamentales en aplicaciones y cómo Cosmos DB aborda diferentes escenarios de almacenamiento y procesamiento de datos.

Se explora la capacidad de Cosmos DB para escalar dinámicamente, ofreciendo soporte multi-modelo y distribuido con escalado dinámico.

Se destaca la compatibilidad de Cosmos DB con diferentes modelos de datos y protocolos, incluyendo tablas, grafos y documentos JSON.

Se abordan las ventajas de la indexación automática en Cosmos DB, lo que permite una rápida ejecución de consultas sin la necesidad de crear índices proactivamente.

Se describe el proceso de creación de una cuenta, bases de datos y contenedores en Cosmos DB, destacando la importancia de la clave de partición para la distribución de datos.

Se explica cómo Cosmos DB permite la interacción con la información a través de diferentes APIS, como Cassandra, Table API y Gremlin.

Se discute la alta disponibilidad y la resistencia a fallos de Cosmos DB, gracias a la replicación y distribución de datos a través de múltiples dominios de fallo.

Se menciona la capacidad de Cosmos DB para el análisis de datos en tiempo real y su integración con otros servicios de Azure para un procesamiento más eficiente.

Se ofrecen consejos sobre cómo planificar y estimar los recursos necesarios para los contenedores de Cosmos DB según el volumen de transacciones y almacenamiento.

Se destaca la opción de geo-replica en Cosmos DB, que permite replicar automáticamente los datos a diferentes regiones de Azure para una mayor disponibilidad y latencia óptima.

Se abordan las características de seguridad en Cosmos DB, incluyendo el cifrado en reposo, el cifrado en tránsito y la compatibilidad con diferentes estándares de seguridad y certificaciones.

Se describen las funcionalidades de monitoreo y análisis en Cosmos DB, integradas con Azure Monitor y la posibilidad de crear paneles y realizar consultas sin afectar la base transaccional.

Se menciona la nueva característica de Cosmos DB, la base de datos analítica, que permite el análisis de datos sin impactar en la carga de la base transaccional.

Se ofrecen opciones para probar Cosmos DB sin costo, incluyendo el emulador local, la opción 'Try with Azure for free' y la cuenta gratuita con los primeros 400 RU/s y 5 GB de almacenamiento.

Se destacan los escenarios en los que Cosmos DB es especialmente útil, como sistemas de gestión, bancos y aplicaciones con esquemas de información dinámicos y variados.

Se comparte información sobre la próxima sesión y los temas que se abordarán, incluyendo contenedores, redes, balanceadores y Logic Apps.

Transcripts

[Música]

y no

[Música]

matías 40 sabéis que cuando hablamos de

comunidades me equivoqué y te puse a voz

directamente mira que que están

presentes que tenemos en las comunidades

estaba anunciado de vuelta como vivir

obviamente me ha parecido

[Risas]

bueno dije mate y gran amigo de la casa

sí totalmente tuve el placer de trabajar

con matías hace ya unos años cuando

todavía estaba en la argentina así que

es un honor tener a matías que ahora es

parte del equipo de cómo vive hoy en

microsoft

de primera mano cómo es todo esto

él estará de constitución

impresionante mate venimos como como

para contar la historia no venimos

viendo cómputo vimos en algunas

cuestiones de redes algo de

almacenamiento muy poquito y hoy

empezamos a dar base de datos que como

le dijimos a javi son un componente

fundamental en todas las aplicaciones

así que también son un componente que a

veces dan un poquito de miedito con

respecto a si lo activo no le activo si

me va a comer el crédito no me va a

aclarar el crédito cuanto menos cuánto

me va a salir pero de última sql mal que

mal lo conocemos casi todos

te voy a hacer muchas preguntas entre

ellas son nos vas a responder en la

charla quiz como se ve que viene quien

lugar viene a llenar como debe el primer

punto y segundo que tenéis que ver

boscos como se ve porque estás acá ok y

esperemos que pueda responder bien la

primera y la segunda mentalmente

lo descarto criterio

la realidad es que yo trabajo en el

equipo de producto particularmente

trabajo en lo que son las librerías de

clientes los dediquéis pero me involucro

en otros proyectos también dentro de la

sombrilla de como civil pero bueno le di

a esta charla es poder ir a dar un

pantallazo cubrir las características

principales de servicios que se lleven

algo con lo que puedan decir bueno tengo

una idea más o menos de que ese servicio

cómo puedo probarlo cómo puedo comenzar

a dar mis primeros pasos sin gastar

plata que es importante para después

decir bueno esta es la base de atos

ideal para mi proyecto para mí mi

compañía y así esperando y después

obviamente poder gastar dinero en lo

posible el negocio es matemática que

significa estar en grupo producto esto

que muchas de nombramos que x que es

estar desde dentro grupo producto

básicamente es vos estás abajo emitido

dentro del motor trabajando con todo

producto mayor tiene diferentes aristas

tenés en el caso una base a todo lo que

es el motor mismo la ingeniería detrás

del motor

or tenés gente que se encarga del

proceso de backup tener gente que se

encarga de la alta disponibilidad que

equipo que se encargan de las apis

públicas que no consumen como cliente

en mi caso soy parte de equipo que

construye las librerías de cliente que

termines usando las aplicaciones pero

digamos todos somos parte del equipo de

producto

excelente bueno no perdamos más tiempo

así llegamos con el tiempo justito para

ir a verlos

scott kunselman con los chicos de suelo

en el lugar final ya hemos arranquemos

martí confirmamos y se ve mi pantalla

y lo que le ha faltado un clic

arriba

vemos a gente visto bueno arranquemos

como divx y es la que termina como la

base de todos nuevamente distribuida con

escalado dinámico y soporte multi modelo

de la idea esta charla es ir a través de

las diferentes características como por

ejemplo que es el soporte multi modelo

de diferentes protocolos con los cuales

yo puedo interactuar con la base de

datos a qué me refiero cuando digo que

la base 2 escala dinámicamente

qué cómo juega la distribución en común

y vi hablando de vamos a pasar a hablar

de seguridad y monitoreo que son dos

componentes muy importantes cuando

estamos hablando de almacenar datos

críticos para una empresa una una breve

mención de análisis de datos en tiempo

real que javi también lo mencionó en la

charla anterior y finalmente quiero

dejarlos con una serie de siguientes

pasos y alternativas con las que para

poder probar cómo dividir de forma

gratuita

comenzando con el modelo de datos

como divx y se define como una base de

todos no sql no porque no permita

realizar consultas sql que esa es la

primera reacción que uno tiene cuando

escuchar el término sino porque se

refiere un conjunto de bases de datos

que ataca o cubre una diferente serie de

escenarios que no son los que las bases

de datos relacionales están

acostumbrados a ser como tales con una

gran caja de herramientas y la ideas que

uno debe elegir en este caso la base de

datos que mejor se ajusta al escenario

que tenga en particular en el caso de lo

que es múltiples modelos de información

lo que sucede con la base de tonos y

coles que es muy común en algunos

proyectos trabajar con diferentes

esquemas de información de información

que consumimos tanto como como entrada a

nuestras a nuestros servicios o

aplicaciones como la forma que tenemos

que procesarla o la forma que tenemos de

persistir la no siempre es relacional o

permite meterlos en lo que es la cajita

cuadrada de una tabla para estos

escenarios es con donde la base de datos

no se cuele vienen a vienen a ayudarnos

en el caso de cosmos débiles va a

permitir trabajar con la información en

diferentes modelos pueden elegir desde

modelos tabulares o de tablas de

registros tablas y columnas en los

cuales van a poder interactuar con apis

que se denominan casandra o table light

para poder trabajar con modelos de

información de tipógrafos de relaciones

en los cuales vamos a poseer la app y

que se denomina de kremlin y finalmente

tenemos la posibilidad de trabajar con

modelos documentales o de clave valor

cuando digo documentales me refiero a de

tipo documentos jason

en los cuales voy a tener la posibilidad

de interactuar con la equidad y

denominada desigual o para aquellos que

trabajan con montgó una app y con

compatibilidad para móvil cómo es que el

motor en sí permite que ustedes

almacenen o trabajen con información que

es como modelo de datos bastante opuesta

entre sigues de una tabla hasta un grafo

de relaciones lo que sucede es que

internamente dentro del motor cada

registro cada documento o cada entidad

en una en una relación de un grafo se

persiste en un único de una única manera

este modelo de persistencia

automáticamente index a todos y cada uno

de los atributos que tenga nuestro

documento saltado a cada una de las

columnas que tengan nuestros registros

para permitir que cualquier consulta que

realicemos sea lo más rápida posible a

diferencia de los motores de bases de

bases transaccionales lo que más

comúnmente conocemos donde nosotros

tenemos que proactivamente crear índices

en base a las columnas que nosotros va a

ser las consultas nosotros realicemos en

nuestras aplicaciones como dígito como

un modelo inverso index a todo

y les da a ustedes la opción de quitar

datos o quitar atributos o columnas del

índice porque quise quitar datos del

índice perdón o columnas del índice

porque todo digamos los índices de la

base datos tanto como tanto como los

datos suman al volumen de información

que yo voy a almacenar y como todo

servicio de ser parte del costo de mi

base de datos va a ser también el

almacenaje si bien los índices se

utilizan para poder resolver cualquier

consulta si yo tengo columnas que son de

tipo solo de texto en las cuales no voy

a realizar ningún tipo de filtro me

conviene quitar las del índice para

optimizar luego mis costos más adelante

vamos a ver cómo se manejan almacenados

porque la idea es que entiendan que se

indexa automáticamente todo a menos que

ustedes quiten información

el modelo de recursos de cosmos débil

comienza con lo que es la creación de la

cuenta la cuenta la pueden crear a

través del portal de ayer lo pueden

crear a través de las herramientas de

línea de comando que tiene ayer como la

social line o para lo que están más se

conoce más sobre armar templates o

automatización de recursos de creación

de recursos de ayer también lo pueden

realizar a través de ese medio cada

cuenta tiene un en point alguna url de

conexión y un conjunto de llaves estas

llaves son las cuales vamos a utilizar

las de herramientas del cliente o

aplicaciones para poder acceder y

conectarnos y realizar las diferentes

aplicaciones las operaciones para lo que

es la creación de la cuenta la pueden

hacer desde el portal de ayer siendo al

nuevo recurso dentro de la categoría de

base de datos se encuentra como civil y

los la información mínima y necesaria y

requerida que tienen que elegir es

obviamente bueno en que suscripción a

quieren crear cuál es el grupo de

recursos el nombre de la cuenta cuál es

la api o la forma del modelo de

información con el cual bueno datos que

quieren interactuar con la cuenta cuál

es la la región de ayer donde quieren

desplegar

servicio vamos a hablar un poco sobre

regiones en breve pero la idea es tienen

que decir como mínimo una región donde

comenzar su despliegue y después es un

conjunto de opciones

digamos características opcionales de

las cuales vamos a hablar en breve pero

la idea de que lo mínimo indispensable

es suscripción grupos recursos el nombre

el modelo de datos que es realmente

importante y la ubicación

una vez que creamos la cuenta lo

siguiente es crear bases de datos

podemos crear una o varias bases de

datos dentro de una cuenta de cómo debe

y dentro de una base de datos vamos a

crear uno o varios contenedores el

contenedor en sí es dependiendo del

modelo de datos con el que trabajemos se

puede denominar de forma diferente si

trabajo con un modelo de datos

documental se pueda una colección de

documentos de trabajo con un grafo de

relaciones se llamará bueno un grafo

donde almacenar las relaciones y los

vértices si trabajo con un modelo de

datos tabular se llamará una tabla pero

la idea es que conceptualmente el

contenedor es lo que va a almacenar mis

temps esos ítems dependiendo del modelo

de datos también de entre nosotros

pueden ser documentos vértices

relaciones o registro

pero este es un poco el modelo que vamos

a utilizar cuando creemos cuando

queremos guardar información en la base

de datos

el contenedor como tal se puede crear

también de forma programática oa través

del portal desde el portal los

requerimientos son obviamente definir en

qué base datos lo voy a crear darle un

nombre al contenedor después definir una

clave de partición que va a ser algo que

vamos a ver también en breve pero la

idea es que como toda base de datos que

es distribuida tenemos que poder definir

una columna o un atributo en nuestra

información que nos va a ayudar a

agrupar y con un componente izar nuestra

información y finalmente podemos

asignarle un lo que se denomina un punto

una cantidad de de respuesta y unix esto

del grupo de cuestión está me lo voy a

mencionar brevemente presse en

conceptualmente es el cual es el volumen

de operaciones que yo voy a realizar

sobre ese contenedor y en base a este

volumen de operaciones que yo que

realiza sobre el contenedor es un poco

en la cuenta que me llega a fin de mes

no por eso este dato también es

importante

entenderlo al movimiento es el momento

de crear un contenedor

una vez que elijo el modelo de datos que

voy a utilizar y creé mi contenedor en

mi base de datos la forma que yo tengo

de interactuar con información es decir

realizar consultas guardar la

información leer la información

dependerá un poco del modelo de datos si

dijo el lápiz desigual donde yo puedo

trabajar con modelo documental y

realizar consultas en un lenguaje sql

puedo utilizar un conjunto de librerías

provistas por el equipo de cosmos y bien

diferentes lenguajes incluyendo punto n

saba payton y javascript con las cuales

voy a poder crear la aplicación y

empezar a interactuar con la base de

datos si elegí la api de tablas también

probemos un conjunto de librerías para

los que hayan trabajado en el pasado con

mayor de vélez todas estas librerías son

muy similares el modelo de trabajo es

muy similar al anterior ajustables tórax

pero con un montón de características

nuevas que trae como civil para los que

elijan el montgó que se utiliza

mayormente cuando ustedes ya tienen

quizás una base de datos on premise o en

algún tipo de

cinco mundos y quieren migrar la

aplicación en la nube lo que hacemos es

el servicio les da compatibilidad a

nivel de protocolo que significa que

ustedes pueden tomar sus aplicaciones

que ya funcionan con las librerías pero

stafford montgó migrar la información a

como stevie y simplemente cambiar la

cadena de conexión de sus aplicaciones

para que la aplicación siga funcionando

tal cual como funcionaba cuando estaba

dentro de nuestros servidores on premise

o en algún otro hosting lo mismo sucede

con casándose tienen clases de casandra

pueden migrar la información seguir

utilizando las librerías de cliente

provistas por cassandra y que sus

aplicaciones sigan funcionando y

finalmente es lo mismo con gremlin estos

tres van gogh típicas andre geim please

son protocolos off tensores pesos que

podemos proveer una compatibilidad a

nivel de protocolo ustedes pueden seguir

utilizando las librerías y herramientas

que ya utilizaban con estas bases de

datos antes de migrar las al commodity

una vez que tienen la información ya

guardado ya ha empezado a interactuar

con los contenedores y las bases de

datos lo siguiente que la siguiente

pregunta que viene es bueno a ver yo

con mis productos sé más o menos cómo

guardar la información comencé pequeño

quizás mi empresa comenzó localmente en

la región donde estoy como como divx y

me ayuda a que mi negocio mi negocio

crezca como yo puedo crecer tanto en el

volumen de transacciones que voy a

procesar como obviamente en el volumen

de información que yo quiero almacenar

la buena noticia es que como si me

permite de forma independiente escalar

tanto el volumen de información que yo

guardo como el volumen de transacción al

que yo quiero manejar y si éste está

este

y escalamiento es totalmente dinámico en

cualquiera de los ejes

para poder entender cómo funciona este

escalamiento tenemos que dar un par de

pasos para atrás entender cómo funciona

la topología del sistema dentro de cada

datacenter de ayer sabemos que hay un

conjunto de stands y cada dentro de cada

stand hay un conjunto de fall domains el

fall domínguez es el rack de una data

centre no es un conjunto de servidores

que se encuentra físicamente unido y lo

que hace como debiese utilizar service

fabric es una plataforma para sistemas

distribuidos para crear anillos de

servidores estos anillos de servidores

están distribuidos a través de varios

fold o menos dentro de un data center es

decir los los los puntos de este anillo

pertenecen a diferentes racks físicos y

cada uno de los puntos de este anillo es

una máquina una una una máquina física

del ayer y dentro de cada máquina vamos

a tener un conjunto de réplicas esta

réplica en sí ese es el motor completo

de bases de cómo debe en

en una unidad es decir dentro una

máquina de tener un montón de réplicas

donde cada una es es el motor completo

de cómo vivir la vida de esta

configuración de anillo es que permite

que si se reabre detecta que hay una

máquina física que tiene un problema esa

máquina física puede ser removida del

anillo y el anillo sigue funcionando y

la máquina nueva puede ser agregada al

anillo y de información que contenía la

máquina anterior replicada en esta

máquina nueva y el anillo como tal sigue

manteniendo la alta disponibilidad esto

es un poco lo que da soporte a cómo

vivir como plataforma y que nos da la

posibilidad de tener una alta

disponibilidad ahora como como enlazamos

estos conceptos físicos estos servidores

réplicas y clusters con lo que veníamos

hablando de los contenedores y las bases

de datos bueno cuando nosotros queremos

un contenedor sea una tablet una

colección de un grafo este contenedor en

base al volumen de información que va a

terminar albergando va a ocupar un

conjunto de particiones físicas cada

partición va a estar compuesta por

cuatro réplicas

entonces con ustedes guarden un dato en

su colección en su tablet lo que va a

pasar es que ese dato va a ser dirigido

a una partición física y en esa

partición física este dato va a ser

grabado en una réplica en una máquina y

después hay cuatro réplicas más que van

a replicar ese mismo dato de estas otras

cuatro réplicas se encuentran en otros

fondos menos en otros racks diferentes

la idea de este esquema es que si llega

a haber una falla física en un rack lo

único que va a hacer es estirar o dar de

baja a una de las réplicas de la

partición y su información sigue estando

disponible en las otras tres réplicas y

automáticamente cuando se referente

detecta esto y trae la nueva máquina

esta nueva réplica que se suma a la

partición automáticamente copia la

información del resto de las réplicas y

volvemos a un esquema donde hay cuatro

réplicas vigentes

entonces con los tengo guarda en un dato

dentro de la colección en base al valor

de la clave de partición que ustedes

hayan definido recordemos que cuando

creamos el contenedor tenemos que

definir cuál es el atributo de la

columna de que va a actuar como clave de

partición en base a ese valor como div y

define en qué partición física debe ir

ese registro o ese documento y lo y lo

colocan o ahora el tema es que estas

particiones físicas tienen un tamaño y

tienen una capacidad fija de

almacenamiento de información porque al

fin y al cabo el final del día tiene

siguen siendo servidores entonces qué

sucede cuando yo comienzo a guardar

mucha información y estos servidores se

empiezan a llenar lo que sucede que como

dividí realiza un proceso que se llama

split que es automático y toma lo que

hace es tomar una partición la existente

y la divide en dos o más entonces de

esta manera estas nuevas particiones e

hijas de la partición anterior siguen

dando soporte al

las consultas y a las operaciones pero

obviamente tengo ahora más

almacenamiento porque ahora pasó a

ocupar más máquinas físicas y más

particiones y este proceso automático de

extensión me permite a mí dinámicamente

irá agrandando o extendiendo a mi

capacidad de almacenamiento a medida que

yo guardé información es decir usted no

tiene que definir cuál es mi

almacenamiento máximo sino que sólo

tienen que seguir guardando información

entonces a medida que guarden más

información esté más elemento dinámico

va a seguir creciendo para ajustarse a

sus necesidades y esto es en cuanto a

almacenamiento ahora qué pasa con la

cantidad de transacciones por segundo

javier en el interior en su charla ha

mencionado el concepto de teus bueno

como debbie tiene un concepto similar

que son los reus que es en realidad una

ponderación de cada una particular

operación sea una inserción una

autorización una consulta cuanto de

memoria cpu y disco es aunque esa

operación termina consumiendo

es decir si yo hago un gueto requiero

leer un documento a un registro bueno

cuanto se rehusó

esa operación consume cuánto cuánta

memoria y dependerá también un poco del

volumen de información que usted yo

intento leer no sea cuanto más grande

del registro quizás más enredos consumen

lo importante de cómo debe y lo que es

interesante es la cantidad de reus que

una operación toma en particular es

siempre constante en el tiempo es decir

si yo guardo un documento o yo quiero

leer un documento de un global con menos

de información siempre me va a consumir

un hereu ahora y dentro de cinco años

entonces es un poco sencillo poder

planificar bueno si yo tengo tantas

tantos stem y volumen documental es el

tamaño de registros que yo tengo y yo

quiero poder hacer tantas operaciones

por segundo de este tipo puedo

planificar o por lo menos tener una

estimación de cuánto ese rehuyó debería

aprovisionar en mis contenedores ahora

qué sucede cuando el volumen que yo

provisionó

x no y porque tuvo un pico de consumo de

repente me pasó o sea el volumen

transaccional que tengo es superior a lo

que yo tengo provisionado lo que sucede

es que las operaciones que superen ese

volumen que es medido cada segundo van a

estar para tener una latencia de

resolución un poco más grande esto es

porque digamos se encuentran fuera del

volumen que ustedes han aprovisionado

entonces eventualmente se van a

completar sí pero lo van a hacer fuera

de los slides de latencia que el

servicio les provee ahora hablamos de

esto se reduce a unidades de solicitud

cuando cuando creamos un contenedor ese

es el momento en el cual definimos

cuánto se rebusque queremos poner en ese

contenedor lo importante esto es que una

vez que lo definimos podemos de forma

dinámica cambiarlo en el tiempo no es

que estamos atados a ese valor y lo

podemos hacer a nivel de contenedor

indicando que todas las operaciones en

ese contenido de urbana estar cubiertas

por ese ese volumen aprovisionado o

podemos hacerlo a nivel de la base de

datos

entonces ese pool

rebusque yo a producción a nivel de

aciertos va a estar compartido a través

de todos los contenedores que yo pueda

crear y yo puedo crear cualquier

cantidad de contenedores dentro de una

base de datos ahora algo que se agregó

este año que bastante importante es no

siempre puedo prever cuál es mi volumen

operacional no siempre puedo decir bueno

en líneas generales voy a tener

x cantidad de transacciones por segundo

a veces tengo mi negocio no es no es

previsible en ese aspecto entonces

agregó la característica de lo que se

denomina auto es jaime donde yo puedo

definir un margen una cantidad mínima y

una cantidad máxima de reus lo que va a

ser el sistema des en base a la carga va

a ser volumen transaccional que yo voy a

tener para escalar dinámicamente y mover

un poco el volumen ha provisionado en

los contenedores para ajustarse a la

demanda que yo tengo cuando mi demanda

baje los se rehusa aprovisionados bajan

de esta manera puedo tener una

optimización en cuanto a costos sin

tener que tener aprovisionados un nivel

de riesgos que no estoy utilizando

continuamente

ahora eso se le apartado un poco de

hasta ahora digamos que si hemos

comenzado y llevado a paso a paso la

creación de una cuenta y empezar a

definir un poco el modelo de informas de

datos con él como el que trabajar

comencé a trabajar a guardar

informaciones ya tengo una idea de

cuáles son los esquemas el tipo de

consulta hace más o menos cuánto se

reduce puedo llegar a utilizar las

aplicaciones bien día no sólo se

restringen en una sola región

en línea generales sino comienza o tiene

una iniciativa quizás puedo que puede

comenzar pequeño puede decir bueno

trabajo sólo en en la región del mundo

en el cual estoy pero si tengo suerte

mismo mi negocio a pesar a crecer y mi

negocio puede empezar a cruzar barreras

pues puedo tener empresas clientes o

necesidad de tener

transacciones en otros en otras regiones

de ayer la buena noticia es que como os

dije es un servicio que se denomina como

el anillo cero es decir está en todas

las regiones actores y futuras de ayer

apenas se abra la región es un servicio

que ya está disponible y lo que me

permite es de forma muy sencilla

comenzar a geo replicar la información

de forma automática imaginémonos que

nuestra aplicación que comenzó en una

región en particular ahora tiene

clientes en otras regiones del mundo yo

puedo tener una arquitectura donde mi

aplicación sea un browser una aplicación

mobile 6 conecte ahora la url de mi

servicio

puedo tener unasur traffic manager que

en base a la ubicación geográfica del

usuario diga bueno este usuario quiere

está ubicado en este lugar la web app y

que le da servicio a mí a mi plataforma

en la más cercana es en este caso el

oeste de eeuu y así puedo tener

desplegada una aplicación que se

contacte con como divx y para obtener

los datos ahora lo importante de esto es

que yo podría tener la misma la misma

web app y distribuida en múltiples

regiones

en mi cuenta de cómo debe ser

distribuida en múltiples regiones para

que cada región cada web

haga consultas y operaciones locales a

la réplica del cosmos de ibi que existe

en esa región pero al mismo tiempo yo

también voy a poder ver porque existe

una geo sincronización a través de todas

las regiones automáticas puedo ver

registros o información que fue guardada

en cualquier otra región de acción en la

cual se encuentra desplegada en mi

cuenta esto se puede hacer

extremadamente simple desde el portal

desde yo puedo ir a mi cuenta de cómo

bibi y en el apartado deje distribución

y veo un mapita y donde puedo hacer clic

para agregar o quitar regiones guardar y

eso va automáticamente a empezar a

desplegar los recursos y realizar lo que

es la geo geo distribución de la

información a través de todas las

regiones que yo tenga que yo tenga

seleccionadas ahora sí si relacionamos

esto con un poco con los diseños con los

con la explicación de la topología que

teníamos antes donde les había explicado

que bueno cada contenedor tiene

particiones y cada partición tiene un

conjunto de red

así todo esto existe dentro de un

datacenter como como entra en juego la

redistribución bueno resulta ser que una

de las cuatro réplicas en las cuales

cada partición tiene se denomina

forwarder que lo que hace es básicamente

recibir y enviar cualquier operación que

localmente haya surgido en esa partición

en esa región de ayer de esta manera

puedo yo sincronizar múltiples

particiones del mismo contenedor a

través de múltiples regiones entonces

cuando en una región haya un nuevo

insight por ejemplo en la réplica howard

o lo que va a hacer es notificar a las

otras regiones que un insert en este

contenedor entonces cuando haya otro

usuario u otra aplicación que intente

leer el registro desde otra región lo va

a ver por más que

el inserto en realidad ya haya sido

generado en nuestra región de ayuda

extraje o replicación a través de

diferentes regiones de ayer también

tiene un cierto nivel de complejidad y

en la cual hay algunos motores de base

entonces que a ustedes les les obliga a

elegir sólo entre dos opciones que se

denominan robusta y eventual la

sincronización robusta o la coherencia

de datos robusta es cuando yo grabo un

dato en una región hasta que ese dato no

fue replicado geográficamente en todos

las regiones de ayer en todas las

regiones perdón de mi cuenta no está

disponible para ninguna de las regiones

y eventuales el extremo opuesto donde es

cuando yo guardo un dato en una región a

medida que ese dato se es g o replicado

pasa a estar disponible en otras

regiones esto implica que obviamente

puedo tener regiones que le dan una

versión anterior del dato

y región donde vean una región más nueva

como dije ofrece un conjunto de niveles

de coherencia intermedios que ustedes

pueden elegir para bebés obviamente

elegir el que más se adapte a la

arquitectura o el caso de negocio que

tengan que geo replicar

ahora una vez que digamos tenemos la

información geo replicado o entendemos

un poco cómo es el apartado de

replicación algo muy importante tener en

cuenta sobre todo porque vamos a estar

copiando información por todos lados del

mundo es el apartado de seguridad de

monitoreo como divx y ofrece un conjunto

de seriedad para los que no nos conocen

que es una sl a es básicamente el

contrato que ustedes firman entre

comillas cuando adquieren o comienzan a

pagar de servicios que está

financieramente respaldado y en ese

contrato como bibí les asegura que para

tener una latencia operativa asegurada

menor a los 10 milisegundos cuando se

encuentren leyendo información de forma

local para operaciones de lectura y

escritura los que son consultas o

queries pueden realmente tener una

latencia un poco más dependiendo de

de la complejidad de la qualy pero para

los que son escrituras y lecturas

puntuales la latencia operativa está

asegurada contractualmente y

financieramente vamos a tener una alta

disponibilidad también asegurada

obviamente toda esta alta disponible

disponibilidad esta está respaldada por

todos los conceptos que les expliqué

anteriormente de sherry fabric de qué

pasa cuando un servidor se cae qué pasa

con una instancia de una máquina seca y

cómo se recupera el sistema por todo

esto es que nosotros podemos ofrecer una

salida de alta disponibilidad del 99 91

900 99 por ciento tenemos un rendimiento

asegurado en lo que es la actividad es

decir ustedes aprovisionan una cantidad

de reus en un contenedor y aseguramos

por ese leaf que van a poder realizar

todas las operaciones que se encuentren

dentro de ese volumen aprovisionado y

que estas operaciones van a estar dentro

de unas latencias aseguradas por el

servicio y finalmente hay peleas para

los diferentes niveles de coherencia de

replicación a través de las diferentes

regiones

también a lo que es el apartado de

seguridad de persistencia de tráfico de

la información tenemos seguridad del

https en lo que es el transporte desde

sus aplicaciones hasta el servicio pero

también contamos lo que es con el

cifrado en reposo que es una vez que la

información es persistía en los discos

de estado sólido que proveen las

máquinas que tenemos si alguien intenta

físicamente acceder al disco y se lleva

el disco esa información está cifrada y

no no pueden acceder otro dato

importante es somos tenemos complejos

con un montón de certificaciones desde

las diferentes certificaciones iso 27000

high trust psa hay una lista realmente

enorme y no número acuerdo de memoria

pero la idea lo importante de esto es

que si ustedes tienen un proyecto en el

cual a ustedes les requieren que por

ejemplo el proyecto sea compatible con

iso 27001 todo lo que es el apartado de

base de datos lo tiene ya cubierto con

comos divinos tienen que realizar ningún

tipo de pasos extra

también ofrecemos lo que es links

privados y bp en ese decir imagínense

que usted desplegará su aplicación en

ayer y tienen un requerimiento de

seguridad en el cual tienen que bloquear

todo el tráfico que no corresponda con

actividades que son propias de la

aplicación tanto tráfico externo como

tráfico interno esto es para evitar

cualquier tipo de ataque que puedan

surgir externamente o algún problema de

seguridad que pueda hacer que su

aplicación intenta acceder a recursos

que no son parte de los que ustedes

deberían estar controlando entonces si

ustedes querer una aplicación y la

incluyen dentro de una red virtual en

assiut pueden tomar como divx y crear lo

que termina un enlace privado en donde

el endpoint si recordamos un poco de

modelo de recursos que veíamos antes

elemento y doblar la url que ustedes

utilizan para conectarse en vez de como

en vez de hacer un link externo pasa a

ser interno dentro de su bp.n y de esta

manera ustedes pueden brindar

la digamos las aplicaciones para evitar

que no realicen ningún tipo de solicitud

ni reciban ningún tipo de solicitud de

ninguna entidad que sea externa a la vpn

y además aseguran que sus aplicaciones

tienen acceso a cosmos dividí este

acceso en novio no violenta estas

políticas de acceso a seguro que ustedes

quieren brindar a las aplicaciones

también también tenemos accesos por qué

no son tan tan cerrados como lo que es

prueben link pero las bases también

soporta firewalls por por haití si

también quieren hacer ese tipo de

filtrado y una nueva característica que

también se agregó este año es la

capacidad de hacer cifrado en reposo con

claves de usuarios como le mencionaba

antes no se persiste un dato en el

cosmos divisé cifra con las claves de

que el servicio tiene cuando se

persistente todo el disco pero que

quizás tienen ustedes requieren que por

alguna por alguna necesidad del negocio

ustedes deben poder encriptar la

información con una clave que usted

controlen entonces lo que se hace es una

vez que los datos fueron cifrados con la

clave de cómo debe se vuelven a cifrar

con datos que ustedes con unas claves

que ustedes provee entonces por más que

nosotros como servicios quisiésemos

acceder a esa información esa

información no es no es legible o no la

podemos leer porque está encriptada con

solo claves que ustedes manejen esta

característica está integrada con ayer

que bolt entonces ustedes pueden

almacenar sus claves privadas en haití

bold integrarlas con cómo dividir de

forma tal de que al final del día la

información se encuentra doblemente

encriptada y sólo ustedes sean los que

puedan acceder a la misma en el apartado

de monitoreo tenemos integración con el

blog analytics entonces usted van a

poder y digamos hacer auditoría tanto de

quienes han creado nuevos recursos

quienes han modificado el

aprovisionamiento en los diferentes

contenedores quien han creado nuevos

contenedores y también pueden ver cuáles

son las diferentes métricas el cual es

el concours el consumo actual de herbusa

a través de los diferentes contenidos

para ver si digamos están están en el

límite de los aprovisionados y están

digamos si están bastante delgados en

sus aprovisionamientos y si quisiesen

bajar o mover la aguja hacia abajo o si

por el contrario se están pasando y

están teniendo errores por alta latencia

por que están provisionados suficiente

ser reus pueden ver todo esto a través

de las diferentes métricas que hacemos

uso que probemos a través de ayer

locke analytics

finalmente algo que quería mencionar que

también es una característica nueva que

se lanzó este año cuando éste ya se

utilizaban como stevie para hacer lo que

es análisis de información en tiempo

real a quizás enlazando dashboards y

pavor vial o quizás utilizando clusters

de apache spark para procesar la

información y luego crear algún tipo de

inteligencia a través de los sucesos que

están surgiendo en la base de datos lo

que sucedía es que todas estas

operaciones de extracción de información

consumían estos cerebros que estaban

aprovisionados para las operaciones

transaccionales entonces siempre

podíamos caer en este problema en que

impacta hacemos el volumen transaccional

de la información por realizar

operaciones de tipo de análisis lo que

surgió este año es un nuevo producto de

ayer llamado outsourcing que también

abrió lo mencionó en su presentación

cómo dividir al es una integración con

esos resultados esta integración la que

va a permitir es automáticamente

y en tiempo real y sin consumir los se

rehusa provisionados en sus contenedores

transaccionales migrar información ayer

sino que para que puedan después crear

dashboards 'power vi algo hacer análisis

con el parque en tiempo real sobre la

información sin impactar sobre la base

transaccional y esto se logra de la

siguiente manera una vez que ustedes

tienen su contenedor transaccional sobre

el cual interactúan con sus librerías de

cliente como es de crea por detrás una

base de datos una copia que se denomina

analítica el estor esta copia se

encuentra en un formato que hace digamos

el análisis de la información de forma

columnas bastante más sencillo y rápido

pero esta copia se mantiene auto

sincronizada sin consumir recursos de la

base transaccional y lo que hace así

naps es ir absorbiendo esta esta copia

esta base de analítica y darla y poner

la disponibilidad para que ustedes

puedan crear dashboards o realizar

consultas sin nuevamente impactar en la

base transaccional esta es una nueva

característica y ésta

a partir de hace bastante poco así que

ya la pueden utilizar en sus

contenedores

finalmente quería cerrar con bueno

digamos que pueden hacer ustedes para

empezar a probar con moody para empezar

a mojarse los pies un poco en este vasto

océano de base de datos nou cicle sin

gastar dinero bueno la primera opción es

como debe provee un emulador local que

lo puede extraer en sus máquinas en

windows este emulador es básicamente una

copia del motor imagínense que es como

si ustedes hubiesen descargado la

réplica y con el contenido de una

réplica sus máquinas y usted van a poder

interactuar con esta con este emulador

con sus aplicaciones conectando las al

emulador como si es conectarse a una

base de datos real

obviamente lo que no tiene de

características son la geo replicación

porque está corriendo en sus máquinas y

en el apartado de performance sus

máquinas no son los mismos que no tienen

más características técnicas que tienen

los servidores de ayer que están

corriendo sobre discos de estado sólido

shop team izadas por el servicio pero

para poder probar y hacer una prueba de

concepto para ver si sus aplicaciones

funcionan o si pueden digamos el negocio

le paga

trabajaron como / pueden usar sin ningún

tipo de problema

si lo que quieren es probar como geo

replicación les proveemos también sin

ningún tipo de costo hay una opción que

se llama try con xavi for free que solo

con una cuenta microsoft es decir una

cuenta outlook punto como una cuenta de

hotmail es para el koleos que tienen

tantos años como yo

aunque tengan una cuenta metros afuera

poder hacer uso de una instancia de como

dividir por 30 días entonces tiene un

conjunto de límites pero dentro de esos

límites pueden hacer geo replicación y

probar todas estas características tanto

la coherencia los diferentes niveles de

coherencia como las diferentes modelos

de apis o de modelos de datos que

progresiones van a poder probar sobre

una instancia viva de cómo se ve la otra

opción que existe en día cuando crean

una una base de datos en el portal de

ellos es que ustedes ya tienen una

suscripción la anterior opción es cuando

no tienen suscripción de ayer pero si ya

tienen una suscripción como bibí y les

ofrece una una opción cuando crean la

cuenta que dice upl eyefinity birdies

count que esto es los primeros 400 se

reduce 5 gigas de almacenamiento que

ustedes tengan en esa cuenta van a ser

gratis

y esto se aplica una vez por suscripción

y una vez que ustedes empiecen a crecer

o sea aumenten la cantidad de reuso

aumente la cantidad de historias se les

va a cobrar la diferencia pero para

pensar a comenzar el solo servicio que

ustedes ya tienen una suscripción de

ayer está bueno porque con 400 se reduce

y 5 gigas almacenamiento pueden bien

hacer cualquier prueba de concepto que

quieran intentar y una más que tenemos

es para los que utilicen surf pipelines

you're the pops para integración

continua en sus despliegues de sus

aplicaciones probemos el emulador como

un paso que pueden agregar a sus tablets

para hacer pruebas de integración

continua de si ustedes tienen una

aplicación que al fin del día terminó

utilizando como divx y pueden crear

tests que se ejecuten cada vez que

ustedes intentan hacer un nuevo

despliegue y estos tests pueden correr

los contra el emulador de como divx y

dentro de sus planes de ayer the box

y detectan algún tipo de regresión algún

tipo de error no pueden cortar el

deployment y toda esta validación no

requiere una instancia de commodity para

realizarla pueden hacerla completamente

con el emulador

en conclusión digamos cubrimos un poco

que es como viví cuáles son los

diferentes modelos de datos con los

cuales podemos trabajar cómo funciona el

xerez aplicación en el servicio cómo

funciona cómo nos da soporte para

escalar dinámicamente tanto en

almacenamiento como en lo que es el

volumen transaccional cuáles son las

diferentes protocolos con los que puedo

interactuar niveles de seguridad s leyes

de rendimiento y terminamos con un

conjunto de próximos pasos que puedo

realizar o pueden ustedes realizar para

empezar a jugar y probar con el servicio

al fin este slide está bueno que se lo

lleven

quiero recalcar quiero destacar uno de

los links ahí que se llama la

calculadora de costos esto también está

enlazado un poco a la pregunta que le

habían hecho a javier de bueno en sí

puede ser como se cuentos de tv puedo

debería producir alguna velocidad reus

como hablamos antes son fijos en base al

volumen transaccional de la misma

operación una y otra vez va a consumir

la misma cantidad de reus

entonces probemos una una calculadora

donde ustedes pueden subir ejemplos de

sus documentos

básicamente ponerlas

de volumen transaccional que va a tener

por segundo que estima que puede llegar

a tener y en base a eso poder darles una

estimación de costos y de reus que

deberían a producir en sus contenedores

para hacer frente a esa demanda y con

eso creo que estamos

excelente

la verdad que un gusto tenerte acá y las

redes muchísima información

que vimos en muy corto tiempo así que

ahí hay gente que está muy contenta con

esto hay un par de preguntas cómo va

siempre bueno preguntaron que podían

usar para trabajar en local obviamente

ya lo mostraste que es emular el

emulador pero acá nos preguntan también

qué características mínimas tiene

trabajar para trabajar localmente con

cosmos debe haber en cuanto a lo que es

los requisitos del emulador está en la

página de muy sinceramente acuerdo pero

nos puede correr en mi notebook que la

verdad que

digamos el hierro como tal es bastante

básico no no tiene grandes

requerimientos para poder correr el

emulador y después bueno la aplicación

que quieran conectar al emulador es

dependerá de la tecnología con la y

realizar y quieren ejecutarlo

perfecto aquí también preguntaba daniel

si la cantidad de réplicas es siempre 4

o si es algo configurable no no no la

cada partición de cómo dividir siempre

tiene cuatro réplicas eso es como está

definido y diseñado el sistema y es es

suficiente para darle alta

disponibilidad a cualquiera de las

protecciones

y por último acá tenemos alejandro que

pregunta qué tanto afecta en cuanto a

velocidad de recuperación obtención de

la información la fragmentación o

partición de la base de datos o no esta

es una pregunta que da un poco más de la

mano con diseño de base de tonos y cual

en no sé cuál por la forma que tiene

almacenamiento la fragmentación de lo

que yo trabajé con si cuesta error y

recuerdo que uno cada tanto tenía que

hacer una una optimización de las tablas

para obviamente luchar contra la

refundación de la información por cómo

está diseñada la base de datos no sé

cuál la fragmentación de la base de

todos como tal no existe lo que sí es

importante es que yo mencioné lo que es

la definición de la clave de partición

la clara de partición ese atributo de

esa columna que va a estar en nuestros

documentos o registros lo ideal y para

esto había un link que había dejado mi

radio anterior pero está bueno que lo

que lo que lo lean explica un poco cuál

sé cuál sería la el atributo o lo

elegido la columna ideal que deberíamos

elegir en diferentes escenarios pero la

idea es que este atributo

asegure que tenemos una frugal

distribución de la información en

múltiples y grandes valores de este

tributo

este ya está aquí digamos este atributo

si logramos hacer que este los valores

sean digamos tenga una fragmenta una

fragmentación que tengan una una

cardinal y that de valores muy grande

nos va a asegurar que vamos a poder

utilizar bien todo el almacenamiento y

todo el aprovisionamiento que tenga

digamos en este caso como ti pero en

cualquier base de torneos y con el

problema de caer en clave de

particionamiento que son que generan

digamos pocos valores es que muy

posiblemente yo caiga lo que se

denominan hot parties jones es decir yo

tengo un subconjunto de mi información

que va a tener un valor de

posicionamiento de yo le voy a estar

pegando con la mayor cantidad de

transacciones y un conjunto de otra

información que no va a estar haciendo

nada entonces no existe la fragmentación

de datos pero lo que es clave en las

bases en un círculo es pegarle bien con

la clave de particionamiento y

asegurarme que cuando yo estoy guardando

información está distribuyendo bien a

través de todos los valores

y efectivamente porque no nos olvidemos

que detrás de esto hay hardware y cada

partición es una máquina con lo cual

mientras mejor distribuyamos esa

información más fácil estamos haciendo

el trabajo esas máquinas para trabajar

en paralelo unas con otras y devolverán

transformación de esta forma súper

rápido que tiene de saber exactamente si

yo tengo como dije antes y tengo una

partición estas compartimientos

sirviendo por un conjunto de máquinas

esas máquinas van a tener un límite si

yo tengo un montón de otras máquinas que

no estoy usando lo ideal sería poder

distribuir la carga y usarlas todas

excelente y última pregunta que tenemos

acá es cómo es el proceso de backup y

rector para cómo vivieron gran pregunta

bueno actualmente lo que tiene como bibí

que es que tiene un backup automático y

no me acuerdo si era cada cuatro horas y

ustedes pueden solicitar los blogs

backups o puedo pedir un rector del

servicio a tal día en particular lo que

se está agregando dentro de poco tiempo

no tengo la fecha

digamos fija pero se llama el backup

bajo demanda de ustedes bueno de poder

pedirle un backup dame un backup de

ahora y bueno ese paquete nuevo lo

pueden reutilizar en base a un rector en

el futuro pero hoy en día no pueden

definir digamos o pedir un backup de

ahora tienen que utilizar alguno de los

casos automáticos que ya tienen

servicios es algo que los clientes y los

usuarios han pedido mucho

el equipo lo ha estado escuchando sólo

que a realizar backups y restaurar

digamos en tiempo real por una base que

está distribuida no es algo sencillo

entonces el equipo obviamente estaba

trabajando una solución que esté a la

altura de lo que merecen nuestros

usuarios así que en breve va a haber va

a estar a esta característica que se va

a llamar point tinta de un proyector y

fue mencionado en build pero no me

acuerdo cuál era el roadmap o la fecha

de que va estar público

perfecto para ti

para aquellas personas que estamos

siendo arrancando

a desarrollar una aplicación a probar

tienen que decir tienen

tienen la suerte de decidir qué motor de

base de datos potencializar porque ya

eso es una suerte dio el proyecto no

evitó porque irá como deben

en una pyme está realizando tiene te

pongo tres escenarios sistemas de

gestión es el punto número uno un

sistema de gestión gestión

administrativa contable punto número 2

seguros

y punto número 2 un banco

complicada

el tema es el siguiente y es una

pregunta que me han hecho mucho o sea

como divide mejor que se conserva esa

vena reemplaza en el etna como dije

antes es una gran caja de herramientas

y hay escenarios para todos ahora qué

escenario voy a atacar como civil en el

caso de nuestro primero que mencionas

que me quedo en la cabeza del sistema de

gestión por ejemplo un equipo de

desarrollo sistema de gestión tenemos un

sistema de gestión está gestionando

personas las personas son objetos

complejos

entonces yo tengo un escenario donde mi

esquema de información que creo que yo

voy a manejar no está definido o sea

donde los datos pueden evolucionar

imágenes en una base transaccional donde

yo tengo que a medida que la información

que yo intento indexar ahora las

personas tienen fecha de cumpleaños o

después tengo el piso agregar cómo van

cambiando los datos digamos que tenéis

que alojar de las personas

en un momento además de las personas

vamos a alojar a las mascotas que tienen

entonces ya empezó a tener digamos que

mi esquema en floración empieza a

complejizarse ya así que intentó meterse

en una tabla tengo que empezar a cargar

columnas y asegurarme que los índices

que había creado anteriormente sigan

funcionando

hay fragmentación de la información hay

escenarios como ese donde los esquemas

son diversos y me van a multar con el

uso otros muy como muy común es una

tienda sí imagínense no voy a mencionar

ninguna tienda en particular pero

imagínense una tienda donde vendemos

libros y autos si entonces no puedo

guardar un libro y un auto en una base

de datos transa transaccional relación

porque claro claro pero si después el

usuario en el tri una búsqueda por texto

y me dice

volkswagen y yo tengo libros de la

historia de fuerza y tengo

volkswagen en venta de cómo hago para

darle al usuario hacer una búsqueda en

diferente esta es una es una pesadilla

entonces en ese escenario donde tengo

múltiples y diferentes esquemas de

información como de viva si yo tengo

escenario de autismo piense que estoy a

perdón para ser claros en cómo viví que

tendría básicamente en ese arbolito que

mostraste tendría un contenedor y ahí

puedo guardar y ahí puedo guardar libros

marcas de autos o lo que quiera lo que

tengan diferentes cada registro lo que

para mí es registro que es un documento

puede llegar a ordenar diferentes

columnas que entraría son atributos que

ahí son básicamente y yo tengo que

respetar ningún esquema no de hecho es

una persona entre sí y otro puede tener

diferentes

diferente información no tengo que

empezar con a jugar con las columnas en

uno

eso no existe después el escenario de

haití si yo tengo sensores que están en

mi imagen

los autos automáticos están ahora

surgiendo por todos lados y pensando en

un auto pues tener sensores que miden la

velocidad sensores que miden las

presiones sensores que miden un montón

de cosas cada sensor el esquema de

información que toma la información y la

guarda es diferencia entonces yo tengo

una arquitectura donde yo estoy

recibiendo volúmenes de datos de

sensores yo tengo que hacer que esa esa

persistencia y el proceso de la

información sea lo más rápido posible

tengo que poder

absorber cualquier esquema y si el día

mañana el fabricante del sensor agarra

el y agrega un dato más no puedo de

repente que explote mi aplicación porque

no tengo la columna para guardar el dato

es otro escenario después lo que es

bancos tenemos muchos bancos de

latinoamérica que están montados sobre

cómo vivir

mayormente por lo que son la capacidad

de geo replicación

digamos de alta disponibilidad de la

información como podíamos hacer en el

diseño desde el anillo de serie fábrica

para que se caiga totalmente un

contenedor se tiene que caer en una sola

región agregar cuatro máquinas que están

al mismo tiempo que están distribuidas

en cuatro racks diferentes

en 16 dominios de fallas porque cada

partición está respaldado por esa

posibilidad eso es es bastante baja

entonces pero es exactamente debería

haber una tormenta eléctrica que bajen

el docente entero

si no no no vale no digo hay un conjunto

de tenemos casos de uso documentados que

también están en los links con los que

digamos que pueden venir y decir bueno

tengo este escenario va con con con

costos de vida sí no

mi reflejo siempre principales yo así

como desarrollador con una base de una

tabla desarrollo y ahora cuando vos con

la estás intentando meter un simple

acuerdo de apoyo 13 y el tipo intento de

meter en el jugo adentro del cilindro si

cuesta hacer una en un escenario del

cual te das cuenta que estás linden

haciendo lo posible por meter cosas en

tablas donde las digamos que no no eso

no ha se está forzando la creando tablas

máster con tablas índices con de no va

eso es un claro ejemplo lo que debía

estar utilizando una base todos nou

cicle bien la verdad que es súper

interesante lo que comentas por dos

razones primero porque además de no

tener que preocuparnos por el esquema y

poder meter diferentes atributos

dependiendo la inserción que haga de

datos encima tiene un soporte geo

replicado tremendo

y encima tenemos un taller frío no sea

encima lo podemos usar gratuito en

determinadas ocasiones les comento a

todo lo que están conectados los que nos

están viendo que durante el curso vamos

a poner módulos específicos de

en esos ejercicios que vamos a hacer

van a poder comprobar realmente qué

fácil es poder crear una base de datos

en el cosmos finalmente tener un

contenedor y empezar a quitarle datos de

personas al modelo acceder y lo que

tenemos es con datos de personas que no

guardo los datos iguales de las personas

unas a otras en alumnos guardo en qué

país son otros no otros guardo la fecha

de nacimiento en otros no y vamos a ver

cómo realmente esto es muy simple de

hacer y no manejar ni un error porque en

un sql de hecho hacemos la comparativa

en sql tenemos que empezar a poner

columnas nulas que acepten muchos por lo

menos este problema exactamente pero

bueno javi javi no mata javi nos va a

matar y matías mil gracias por todo el

tiempo por toda la explicación

comentaron que hay algunos que van a

tener que reproducir el vídeo al 0,5 de

velocidad

[Risas]

ahí tenemos que tener un médico después

de gente simple de hecho de hecho los

invitamos a todos a

a ir a la exposición que la vamos a

agarrar empezada pero la vamos a poder

aprovecharlo más bien muchas gracias a

todos los que están conectados a todas

las que están conectados nos vemos el

jueves en dos días a las 9 pm utc

horario central recuerden utilizar el

conversor de horario para no confundirse

donde vamos a ver muchísimos muchísimos

temas más puntualmente te acordás que

íbamos a ver el jueves

sí porque estoy abriendo el documento el

10 jueves tenemos temas de contenedores

en el sur tenemos parte de redes la

parte de balanceadores y vamos a estar

viendo el tema de logic apps que lo

habíamos visto un poquito muy muy por

encima cuando vimos functions así que

vamos a estar viendo en profundidad

sobre ese servicio excelente

matt y un placer tenerte muchísimas

gracias todo el vídeo y todo el material

que da en el sistema de aprendizaje

porque ya te van a poder ver en 0,5 de

reproducción sin problemas van a poder

ver las diapositivas van a poder ver

todos los links y los invitamos a todos

a sumarse azul en el bar le dejamos la

url en los comentarios del chat para ti

un placer gracias por la mitación y

bueno

a darle las gracias a todos

i

[Música]