🌐 Data Engineering Hub

Introducción al Análisis de Datos en AWS El análisis de datos permite a las organizaciones identificar patrones, tendencias y oportunidades  a partir de grandes volúmenes de información histórica. Para lograrlo, es fundamental contar con canalizaciones de datos (pipelines ETL)  eficientes y repetibles. Los procesos ETL (Extract, Transform and Load)  automatizan la extracción de datos desde múltiples fuentes, su transformación y su posterior almacenamiento, garantizando datos

Dentro del módulo AI, ML & Data Analytics  del programa AWS Cloud Practitioner , la IA Generativa representa uno de los avances más importantes en el uso de inteligencia artificial moderna. Deep Learning e IA Generativa El Deep Learning  es un subcampo del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas, imitando el funcionamiento del cerebro humano. Cada capa procesa y refina la información hasta generar un modelo final capaz de aprender patron

La visualización de datos no consiste en “hacer gráficos bonitos”, consiste en tomar decisiones correctas para comunicar información real . En este primer capítulo sobre Visualización de Datos con Python , abordo uno de los gráficos más utilizados —y más mal interpretados—:el gráfico de líneas . 🎯 Objetivo de este capítulo Entender: cuándo un gráfico de líneas es adecuado cuándo genera interpretaciones erróneas y cómo diferentes librerías presentan la información de forma di

AWS estructura sus soluciones de IA y Machine Learning para acompañar la madurez técnica de las organizaciones, permitiendo escalar desde servicios administrados hasta entornos completamente personalizados. Nivel 2: Servicios de Machine Learning Este nivel ofrece un mayor control sobre el ciclo de vida de ML sin la necesidad de administrar infraestructura. Amazon SageMaker Es un servicio completamente administrado que proporciona un entorno unificado para crear, entrenar e im

Soluciones por niveles en AWS - # 1 AWS organiza sus soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning como una pila de tres niveles , lo que facilita adoptar estas tecnologías desde enfoques simples hasta implementaciones completamente personalizadas. Nivel 1: Servicios de IA pre-diseñados en AWS Este nivel agrupa servicios completamente administrados, diseñados para casos de uso específicos y listos para integrarse en aplicaciones reales. Servicios lingüísticos Amazo

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning se han convertido en componentes esenciales de las arquitecturas modernas en la nube. En este módulo del camino hacia AWS Cloud Practitioner , se introducen los conceptos fundamentales y cómo AWS los integra como servicios escalables. Inteligencia Artificial (IA) La IA abarca el desarrollo de sistemas capaces de imitar habilidades humanas como el análisis de información, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. Ma

Los sistemas de caché en memoria funcionan como una capa intermedia de almacenamiento en RAM que permite guardar de forma temporal información de acceso frecuente. Esto mejora significativamente los tiempos de respuesta y optimiza el rendimiento general de las aplicaciones. Flujo de trabajo en estos servicios Primero se consulta la caché en memoria; si los datos están disponibles, se devuelven de inmediato. En caso contrario, no se encuentre la información en memoria, la soli

Además de las bases de datos relacionales y NoSQL tradicionales, AWS ofrece servicios especializados diseñados para cubrir necesidades más específicas según el tipo de datos, el patrón de acceso y el caso de uso. 📄 Amazon DocumentDB Amazon DocumentDB es un servicio de base de datos de documentos completamente administrado, diseñado para trabajar con datos que no se ajustan a estructuras relacionales rígidas. Utiliza documentos similares a JSON con esquemas dinámicos y es tot

Cuando comenzamos a trabajar con Docker, normalmente usamos Docker Compose  para definir servicios, redes y volúmenes de forma sencilla.Sin embargo, este enfoque tiene una limitación importante: el escalado . Si una aplicación empieza a recibir más usuarios de los esperados, con Docker Compose el escalado suele ser manual  y poco flexible. Aquí es donde entra en juego la orquestación de contenedores . ¿Qué es la orquestación de contenedores? La orquestación de contenedores pe

Las bases de datos NoSQL (no relacionales)  están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos, priorizando la escalabilidad horizontal, la baja latencia y la flexibilidad del esquema . En lugar de filas y columnas, utilizan estructuras como clave–valor y documentos , donde cada elemento se identifica mediante una clave única. Características de las bases de datos NoSQL Las bases de datos NoSQL permiten: Adaptarse rápidamente a cambios en la estructura de lo

Las bases de datos relacionales almacenan información en estructuras de filas y columnas , utilizando SQL como lenguaje estándar para consultar y manipular los datos. Este modelo sigue siendo ampliamente utilizado en aplicaciones empresariales debido a su consistencia, integridad referencial y madurez tecnológica. Sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) Un RDBMS  permite almacenar información estructurada y relacionarla entre sí mediante claves. Motores com

Las bases de datos son uno de los pilares fundamentales de cualquier arquitectura tecnológica, donde AWS ofrece múltiples servicios de bases de datos que se adaptan a diferentes tipos de datos, cargas de trabajo y niveles de administración , permitiendo a las organizaciones enfocarse más en el negocio y menos en la operación. 🎯Modelo de responsabilidad compartida de AWS en bases de datos AWS aplica el modelo de responsabilidad compartida también en sus servicios de bases de

Cuando trabajamos con Docker Compose, es importante entender que, por defecto , todos los servicios definidos en un docker-compose.yml  pueden comunicarse entre sí. Esto sucede porque Docker crea automáticamente una red interna compartida . Aunque este comportamiento es conveniente para desarrollo, no es recomendable en entornos productivos , donde algunos servicios deben estar aislados y solo accesibles por aquellos que realmente los necesitan. Aquí es donde entran en juego

📦 Servicios adicionales de almacenamiento y recuperación elástica ante desastres en AWS En entornos empresariales modernos, la nube no reemplaza de inmediato a la infraestructura local, sino que convive con ella . AWS ofrece servicios diseñados para integrar entornos on-premise con la nube , mejorar la disponibilidad de los datos y garantizar la continuidad del negocio ante desastres. 🔹 AWS Storage Gateway AWS Storage Gateway es un servicio híbrido que conecta infraestructu

📁 Almacenamiento de archivos en AWS: Amazon EFS y Amazon FSx Dentro del ecosistema de AWS, los servicios de almacenamiento de archivos cumplen un rol clave en arquitecturas modernas, permitiendo compartición de datos, alta disponibilidad y escalabilidad automática . En este post abordo Amazon EFS  y Amazon FSx , explicando sus características, beneficios y casos de uso. 🔹 Amazon Elastic File System (EFS) Amazon EFS es un servicio de almacenamiento de archivos totalmente adm

Almacenamiento de Objetos en AWS - S3 Amazon Simple Storage Service (S3) es un servicio de almacenamiento de objetos completamente administrado  que permite almacenar y recuperar cantidades prácticamente ilimitadas de datos  desde cualquier lugar. Es uno de los servicios más utilizados en AWS debido a su alta durabilidad, escalabilidad y flexibilidad . ¿Cómo funciona Amazon S3? S3 almacena la información como objetos , que representan la unidad fundamental del almacenamiento.

Docker Compose es una herramienta que permite definir y ejecutar aplicaciones multicontenedor  de forma declarativa. En lugar de ejecutar múltiples comandos docker run, Docker Compose permite describir todo el stack  en un solo archivo YAML y levantarlo con un único comando. 💻Ejemplo repositorio GitHub: Docker-Compose Ejemplos típicos de stacks: Backend + Base de datos API + Redis + Worker Frontend + Backend + DB 📄 El archivo docker-compose.yml El corazón de Docker Compose

Almacenamiento en Bloques y sus servicios El almacenamiento en bloques es uno de los componentes más utilizados en arquitecturas cloud, especialmente cuando se requiere baja latencia, alto rendimiento y control sobre los datos . En AWS, este modelo se materializa principalmente a través de dos opciones: el almacenamiento en instancias EC2  y Amazon Elastic Block Store (EBS) . Almacenamiento en instancias EC2 El almacenamiento local de una instancia EC2 proporciona bloques de

Cuando comenzamos a trabajar con Docker, uno de los primeros retos es entender cómo interactúa un contenedor con el mundo exterior  y qué sucede con los datos cuando el contenedor se elimina . Aquí entran dos conceptos fundamentales: Port Mapping  y Volúmenes . 💻 Ejemplo repostorio GitHub: PortMapping-Volumenes 🌐 Port Mapping en Docker Los contenedores están diseñados para ser entornos aislados , esto significa que, aunque una aplicación esté corriendo dentro de un contened

El almacenamiento es uno de los componentes más críticos dentro de cualquier arquitectura en la nube. En AWS, no existe una única solución universal, sino distintos modelos de almacenamiento , cada uno pensado para resolver necesidades específicas de rendimiento, escalabilidad y acceso a los datos. 🧱 Almacenamiento en bloques El almacenamiento en bloques proporciona volúmenes persistentes y de baja latencia que se conectan directamente a instancias EC2, funcionando de manera