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Himno del
Borracho
Borracho
cuando el que hace la documentacion se excede
https://www.ibm.com/support/pages/system/files/inline-files/api-connect-docs-v2018-20240104.pdf
https://www.ibm.com/support/pages/system/files/inline-files/api-connect-docs-v2018-20240104.pdf
values.yml
593 B
#levantar runner gitlab en Kubernetes
helm install --namespace gitlabrunner --create-namespace --set runnerRegistrationToken=XXXXXXXXXX gitlab-runner gitlab/gitlab-runner --version v0.67.0 --values values.yml
helm install --namespace gitlabrunner --create-namespace --set runnerRegistrationToken=XXXXXXXXXX gitlab-runner gitlab/gitlab-runner --version v0.67.0 --values values.yml
AKS ingress preservar ip origen
https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/create-external-load-balancer/#preserving-the-client-source-ip
https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/create-external-load-balancer/#preserving-the-client-source-ip
Kubernetes
Create an External Load Balancer
This page shows how to create an external load balancer.
When creating a Service, you have the option of automatically creating a cloud load balancer. This provides an externally-accessible IP address that sends traffic to the correct port on your cluster…
When creating a Service, you have the option of automatically creating a cloud load balancer. This provides an externally-accessible IP address that sends traffic to the correct port on your cluster…
IBM MQ -> RabbitMQ -> Kafka ->Pulsar, ¿Cómo evolucionan las arquitecturas de cola de mensajes?
🔹 IBM MQ
IBM MQ se lanzó en 1993. Originalmente se llamaba MQSeries y pasó a llamarse WebSphere MQ en 2002. En 2014 pasó a llamarse IBM MQ. IBM MQ es un producto muy exitoso y ampliamente utilizado en el sector financiero. Sus ingresos aún alcanzaron los 1.000 millones de dólares en 2020.
🔹 ConejoMQ
La arquitectura de RabbitMQ difiere de IBM MQ y es más similar a los conceptos de Kafka. El productor publica un mensaje en una central con un tipo de central especificado. Puede ser directo, temático o ramificado. A continuación, el intercambio enruta el mensaje a las colas en función de los diferentes atributos del mensaje y el tipo de intercambio. Los consumidores captan el mensaje en consecuencia.
🔹 Kafka
A principios de 2011, LinkedIn abrió el código de Kafka, que es una plataforma de transmisión de eventos distribuidos. Lleva el nombre de Franz Kafka. Como su nombre indica, Kafka está optimizado para la escritura. Ofrece una plataforma de alto rendimiento y baja latencia para manejar fuentes de datos en tiempo real. Proporciona un registro de eventos unificado para permitir la transmisión de eventos y es ampliamente utilizado en las empresas de Internet.
Kafka define productor, intermediario, tema, partición y consumidor. Su simplicidad y tolerancia a fallos le permiten reemplazar productos anteriores como las colas de mensajes basadas en AMQP.
🔹 Púlsar
Pulsar, desarrollado originalmente por Yahoo, es una plataforma de mensajería y transmisión todo en uno. En comparación con Kafka, Pulsar incorpora muchas características útiles de otros productos y admite una amplia gama de capacidades. Además, la arquitectura de Pulsar es más nativa de la nube, lo que proporciona un mejor soporte para el escalado de clústeres y la migración de particiones, etcétera.
Hay dos capas en la arquitectura Pulsar: la capa de servicio y la capa persistente. Pulsar admite de forma nativa el almacenamiento por niveles, donde podemos aprovechar el almacenamiento de objetos más barato como AWS S3 para persistir los mensajes durante más tiempo.
🔹 IBM MQ
IBM MQ se lanzó en 1993. Originalmente se llamaba MQSeries y pasó a llamarse WebSphere MQ en 2002. En 2014 pasó a llamarse IBM MQ. IBM MQ es un producto muy exitoso y ampliamente utilizado en el sector financiero. Sus ingresos aún alcanzaron los 1.000 millones de dólares en 2020.
🔹 ConejoMQ
La arquitectura de RabbitMQ difiere de IBM MQ y es más similar a los conceptos de Kafka. El productor publica un mensaje en una central con un tipo de central especificado. Puede ser directo, temático o ramificado. A continuación, el intercambio enruta el mensaje a las colas en función de los diferentes atributos del mensaje y el tipo de intercambio. Los consumidores captan el mensaje en consecuencia.
🔹 Kafka
A principios de 2011, LinkedIn abrió el código de Kafka, que es una plataforma de transmisión de eventos distribuidos. Lleva el nombre de Franz Kafka. Como su nombre indica, Kafka está optimizado para la escritura. Ofrece una plataforma de alto rendimiento y baja latencia para manejar fuentes de datos en tiempo real. Proporciona un registro de eventos unificado para permitir la transmisión de eventos y es ampliamente utilizado en las empresas de Internet.
Kafka define productor, intermediario, tema, partición y consumidor. Su simplicidad y tolerancia a fallos le permiten reemplazar productos anteriores como las colas de mensajes basadas en AMQP.
🔹 Púlsar
Pulsar, desarrollado originalmente por Yahoo, es una plataforma de mensajería y transmisión todo en uno. En comparación con Kafka, Pulsar incorpora muchas características útiles de otros productos y admite una amplia gama de capacidades. Además, la arquitectura de Pulsar es más nativa de la nube, lo que proporciona un mejor soporte para el escalado de clústeres y la migración de particiones, etcétera.
Hay dos capas en la arquitectura Pulsar: la capa de servicio y la capa persistente. Pulsar admite de forma nativa el almacenamiento por niveles, donde podemos aprovechar el almacenamiento de objetos más barato como AWS S3 para persistir los mensajes durante más tiempo.
Forwarded from NerdoGram
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Parque temático inspirado en Mario Kart
Un nuevo parque temático en China brinda a los fanáticos la oportunidad de experimentar el mundo de Mario Kart en la vida real, con carreras emocionantes y atracciones únicas.
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Un nuevo parque temático en China brinda a los fanáticos la oportunidad de experimentar el mundo de Mario Kart en la vida real, con carreras emocionantes y atracciones únicas.
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Esta es la herramienta para usar las IA de AWS:
https://partyrock.aws/
y este es el plugin que promocionaron para los desarrolladores.
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=AmazonWebServices.amazon-q-vscode
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partyrock.aws
An Amazon Bedrock playground
☁DevOps + Nuevos Roles/Prácticas ☁
DevOps ha transformado la forma en que las organizaciones desarrollan, implementan y gestionan aplicaciones en la nube, abriendo la puerta a una gran cantidad de roles especializados que han surgido para abordar necesidades específicas.
✅ FinOps: Se enfoca en la gestión financiera en la nube, ayudando a las organizaciones a optimizar costos y a manejar el gasto en servicios cloud de manera eficiente.
✅ DataOps: Mejora la colaboración entre equipos de datos y operaciones, facilitando la gestión, integración y entrega continua de datos.
✅ DevSecOps: Integra la seguridad en el ciclo de vida de desarrollo desde el inicio, asegurando que las prácticas de seguridad sean una parte integral del proceso de desarrollo y despliegue.
✅ MLOps: Aplica prácticas de DevOps al desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático, asegurando que los modelos puedan ser implementados, monitorizados y escalados de manera eficiente.
✅ LLMOps: Es un enfoque emergente que se centra en la gestión, implementación y optimización de modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT o similares.
¿Qué más roles/prácticas me hacen falta?
☑ NetOps
DevOps ha transformado la forma en que las organizaciones desarrollan, implementan y gestionan aplicaciones en la nube, abriendo la puerta a una gran cantidad de roles especializados que han surgido para abordar necesidades específicas.
✅ FinOps: Se enfoca en la gestión financiera en la nube, ayudando a las organizaciones a optimizar costos y a manejar el gasto en servicios cloud de manera eficiente.
✅ DataOps: Mejora la colaboración entre equipos de datos y operaciones, facilitando la gestión, integración y entrega continua de datos.
✅ DevSecOps: Integra la seguridad en el ciclo de vida de desarrollo desde el inicio, asegurando que las prácticas de seguridad sean una parte integral del proceso de desarrollo y despliegue.
✅ MLOps: Aplica prácticas de DevOps al desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático, asegurando que los modelos puedan ser implementados, monitorizados y escalados de manera eficiente.
✅ LLMOps: Es un enfoque emergente que se centra en la gestión, implementación y optimización de modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT o similares.
¿Qué más roles/prácticas me hacen falta?
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