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subgrupos dentro de aws
Cuando en casa hace mas frio que en las montañas

Sensacion termica de -8
no hacia frio
Jenkins está desactualizado
Maven está desactualizado
Puppet está desactualizado
El chef está anticuado
Nagios está desactualizado
Docker Swarm está desactualizado

Alternativas más nuevas y mejores:

Acciones de GitLab y GitHub para CI/CD
Ansible para la gestión de la configuración
Terraform para IaC (¡Aunque desearía que hubiera una alternativa mejor!)
Gradle (compilaciones más rápidas en comparación con Maven y Ant)
Red Hat OpenShift (Mucho mejor que Kubernetes)
Grafana para la supervisión de cuadros de mando
Vector, Fluent Bit para el reenvío de registros de alto rendimiento
ELK o Loki para el almacenamiento de registros
Prometheus o Influxdb para el almacenamiento de métricas

Si conoces mejores alternativas, házmelo saber en los comentarios.
#DevOps#CICD#DevSecOps#kubernetes
he ECS vs EKS battle cost us $50k to test. Here's what we learned...

EKS (Kubernetes):
● Setup time: 2-3 days
● Learning curve: Steep
● Monthly cost: $11,200
● Maintenance: 15 hours/week
● Best for: Complex microservices

ECS:
● Setup time: 4-5 hours
● Learning curve: Moderate
● Monthly cost: $4,800
● Maintenance: 5 hours/week
● Best for: Straightforward
containerization

The real shocker was this:

For our client's use case (20 microservices, 50K daily users):

ECS delivered:
● 40% cost savings
● 35% faster deployments
● 66% less maintenance time
● 99.99% uptime (same as EKS)

→ Kubernetes isn't always the answer. Sometimes, simpler = better.
Esta es la herramienta TODO EN UNO para trabajar con APIs (Postman + Swagger + Mock)

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💻#BigDataPipeline en la Nube 🌐

Cada plataforma Cloud (#Azure, #AWS, #GCP) ofrece un conjunto completo de servicios que cubren todo el ciclo de vida de los datos:

1️⃣ Ingestion: Recopilación de datos de varias fuentes
2️⃣ Data Lake: Almacenamiento de datos brutos
3️⃣ Computation: Procesamiento y análisis de datos
4️⃣ Data Warehouse: Almacenamiento de datos estructurados
5️⃣ Presentation: Visualización y generación de informes

AWS utiliza servicios como
#Kinesis para la transmisión de datos,
#S3 para el almacenamiento,
#EMR para el procesamiento,
#RedShift para el almacenamiento y
#QuickSight para la visualización.

El pipeline de Azure incluye
#EventHubs para la ingesta,
#DataLakeStore para el almacenamiento,
#Databricks para el procesamiento,
#CosmosDB para el almacenamiento
#PowerBI para la presentación.

GCP ofrece


#PubSub para la transmisión de datos,
#CloudStorage para data Lake,
#DataProc
#DataFlow para el procesamiento,
#BigQuery para el almacenamiento
#DataStudio para la visualización.
2025/02/22 23:01:57
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