06Programación automática.

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Agosto 201 4:

Bases de datos Not Only SQL. FREE/

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Tecnología de la Mano con las Empresas.

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Sumario

Programación automática.

Continuamos con este interesante artículo que revela

detal les de la Programación Automática y su

implementación sin intervención de informáticos.

Bases de datos Not Only SQL.

06

Sumario

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Conozca en profundidad esta tendencia en el desarrol lo debases de datos y como debe ser la gestión de los"registros" que ahora guardan.

Los programas especial izados pueden ser producidas en varios

idiomas (Lisp, C, C + +, Java o Pascal) de una sola copia de los

algoritmos genéricos.

Un sistema relacionado permite que un programa puede

especificar gráficamente mediante la conexión de diagramas que

representan los datos, las leyes físicas, y modelos matemáticos.

"La programación de computadoras es el proceso de

construcción de código ejecutable a partir de información

fragmentaria. . .

Cuando la programación de ordenadores se realiza mediante

una máquina, el proceso se denomina programación automática

investigadores de la IA están interesados en estudiar la

programación automática por dos razones; sería muy úti l

disponer de un potente sistema de programación automática que

podrían recibir las especificaciones informales e imprecisos para

un programa de destino deseado y luego generar correctamente

ese programa; además, la programación automática es un

componente necesario de cualquier sistema intel igente y por lo

tanto es un tema para investigación fundamental por derecho

propio”.

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ProgramaciónAutomática.ProgramaciónAutomática.

En un sentido, la programación automática describe cualquier

situación en la que una computadora o software sustituirán a una

declaración introducida por un programador con un bloque de código

que puede realizar concretamente las acciones descritas en el

comunicado.

Cuando se uti l iza en otro sentido, la programación automática puede

describir el objetivo de crear un lenguaje de programación o sistema

que intuitivamente puede ensamblar una aplicación completa basada

sólo en el sentido más elemental del programador.

La programación automática se puede uti l izar en algunos campos de

investigación informática para referirse al proceso de diseño de un

sistema de intel igencia artificial (AI) capaz ya sea la producción de

manera autónoma un programa para completar una tarea o auto-

modificando su propio código para mejorar la funcionalidad.

La programación automática es un modo automatizado para crear

programaciones de proyectos. La programación automática permite

crear un modelo del plan y generar fechas para las tareas y el

proyecto global.

La programación automática está diseñada para programar tareas de

proyecto mientras se minimizan los retrasos y las expansiones que

pueden causar retrasos en el plazo, y mientras se elimina o minimiza

la adjudicación por exceso del recurso.

Uti l ice la programación automática para actual izar la programación del

proyecto después de realizar cambios pequeños y rápidos en ella. Se

pueden revisar los cambios antes de publicarlos tal y como se ha

planificado o registrarlos (POR), y l legar a un resultado práctico en

consecuencia.

La programación automática uti l iza la duración de tareas, restricciones

de fecha de la tarea, orden de prioridad, información de dependencia,

y lógica de fecha y recursos relacionados para identificar la ruta crítica

del proyecto; además, también programa estas tareas.

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ProgramaciónAutomática.

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Al igual que con toda la automatización, la promesa real de la

programación automática es no solo en la automatización de lo

que se hace ahora, pero en el cambio por completo la manera

que las cosas se realizan.

En el caso de la automatización Ce, por ejemplo vale la pena

rediseñar toda la información en el Ow ó Ce, en lugar de poner

las mismas formas de papel viejo en un medio electrónico.

Con la programación, esto significa reexaminar el tradicional

modelo, del ciclo de vida del software, que está empezando a

ocurrir con la creciente aceptación de prototipos. También

significa romper las distinciones convencionales entre los

lenguajes, entornos e interfaces, que se está produciendo en

forma de interfaces graficas y programación orientada a objetos.

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Bases de Datos

Not Only SQL.

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En vista del gran volumen de datos que las redes sociales

almacenan y trafican a cada instante de tiempo, así como, el alto

crecimiento de usuarios que estas tienen surgió la necesidad de

un gestor de base de datos descentral izado, escalable, elástico,

tolerante a fal los, el cual haga que los tiempos de consulta por

parte de los usuarios tienda a cero sin importar la gran

congestión transaccional que exista en determinado espacio de

tiempo.

Las bases de datos NoSQL (Not Only SQL) surge con la

necesidad de manejar gran cantidad de información. Las tipo

NoSQL son fácilmente escalable, ofrecen mínimos tiempos de

consulta y pueden trabajar con grandes volúmenes de datos.

Gracias a estas características se han vuelto muy populares

para aplicaciones web de alto tráfico, como son las ofrecidas por

empresas como Google, Facebook o Twitter.

Básicamente, una base de datos NoSQL almacena una seria de

pares claves: valor y, en vez de hablar de registros, se habla de

documentos. Apache Cassandra es uno de los gestores de

bases de datos NoSQL más populares para el manejo de redes

sociales.

Bases de Datos

Not Only SQL.

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Antecedentes de Cassandra.

El desarrol lo de Cassandra fue iniciado por Facebook y diseñado

por Avinash Lakshman, Prashant Malik para intentar solucionar

la problemática relacionada con el rendimiento del motor de

búsquedas, relacionada con la comunicación entre usuarios

(“Inbox Search“), esta funcionalidad implica un gran volumen de

datos a almacenar, con una panorama de crecimiento muy alto

frente al boom de las redes sociales que se produjo después de

la implementación de Cassandra y la necesidad de ofrecer un

nivel de calidad de servicio fi jado (SLA, Acuerdo de Nivel de

Servicio).

Debido a la vertical idad de soluciones de datos relacionales y a

la necesidad de ajustar el coste de la implementación, se diseñó

Cassandra para que las configuraciones de explotación fuesen

altamente escalables, horizontales y relativamente económicas.

Con este objetivo en mente, se amplió el espectro de

funcionalidades de la plataforma Facebook a las que daría

servicio, y no únicamente la “Inbox Search” como se provisionó

en un inicio.

En 2008 Cassandra fue liberada por Facebook, pasando a ser

de código abierto, y actualmente es el personal de Apache quien

la mantiene y la última versión disponible es 2.0.0 lanzada el 3

de Septiembre del 201 3 y es usado en muchos de los sitios más

populares de Internet.

La historia de Cassandra nace directamente de la experiencia

que supuso Dynamo para Amazon. Facebook contrató a uno de

sus autores y le encargó diseñar un nuevo sistema para sus

datos. Este ingeniero desarrol ló Cassandra y, en 2008,

Facebook liberó su código.

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Apache Cassandra es una base de datos NoSQL de código

abierto escalable masivamente. Cassandra es perfecta para la

gestión de grandes cantidades de datos estructurados, semi-

estructurados y no estructurados a través de múltiples centros

de datos y la nube. Cassandra ofrece una escalabil idad l ineal y

el rendimiento a través de muchos servidores básicos sin ningún

punto único de fal lo, y proporciona un modelo dinámico de datos

de gran alcance diseñado para una máxima flexibi l idad y

tiempos de respuesta rápidos.

Características .

Cassandra es una base de datos de código abierto cuya

principal característica es que fusiona Dynamo, de Amazon con

BigTable de Google, siendo ambas implementaciones de código

cerrado, además de ser gratuita, l ibre uso y distribución y estar

desarrol lada en lenguaje de programación Java.

Dispone de consistencia eventual, al igual que el sistema

Dynamo de Amazon.

Proporciona un modelo de datos basados en

ColumnFamily (famil ias de columnas), más rico que el

tradicional modelo de clave/valor, al igual que el modelo

BigTable de Google.

Es altamente escalable y distribuida. Normalmente se

ejecutan en conjunto de servidores formados por

ordenadores baratos, por lo que la expansión del sistema

es realmente sencil la.

Una tabla de datos por cada instancia de Cassandra,

Cada famil ia de columnas puede contener o bien

columnas o bien supercolumnas, son la agrupación de n-

columnas, cada columna contiene elementos de la forma

“Clave-Valor-Tiempo”, donde el valor del campo tiempo es

definible por el usuario.

Implementa un mecanismo de estimación/detección de

fal los mediante acumulación

Por si mismas ofrecen fiabil idad y rendimiento donde las

relacionales son incapaces de hacerlo.

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+

+

+

+

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Ventajas .

Son las bases de datos de Nosql más simples en cuanto a

su uso.

Puede almacenar cualquier tipo de valor

Almacena valores identificados por una clave

Análisis de tiempo real

Escritura más rápida que lectura cuando todos los

componentes son Java.

Es rápida ya que elimina el cuello de botel la que supone

el tener que traducir las consultas a lenguaje SQL.

+

+

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Desventajas .

A pesar de su sofisticado diseño y deseables

características, no supone la herramienta correcta para

cada trabajo.

Ninguna de las cualidades de Cassandra son bien

aprovechadas si esta se ejecuta en un solo nodo.

Difíci l implementación

No permite un modelo de datos

+

+

+

+

Importancia.

Las bases de datos basadas en clave/valor ofrecen sin duda lo

mejor del desempeño pero ofrecen la funcionalidad más limitada

de las bases de datos Nosql que tienen en cuenta la integridad

de la información, disponibi l idad, y tolerancia al particionamiento

¿Por qué Facebook desarrol ló Cassandra?

Es una cuestión simple ya que ellos son los desarrol ladores

iniciales y lo han desarrol lado de acuerdo con sus necesidades.

Aun así, merece la pena leerse algunos de los posts que

ingenieros de Facebook han escrito con respecto a Casandra

para hacerse una idea de los conceptos e ideas que hay detrás

de Cassandra.

En vista del gran volumen de datos que las redes sociales

almacenan y trafican a cada instante de tiempo, así como, el alto

crecimiento de usuarios que estas tienen surgió la necesidad de

un gestor de base de datos descentral izado, escalable, elástico,

tolerante a fal los, el cual haga que los tiempos de consulta por

parte de los usuarios tienda a cero sin importar la gran

congestión transaccional que exista en determinado espacio de

tiempo.

Las bases de datos NoSQL (Not Only SQL) surge con la

necesidad de manejar gran cantidad de información. Las tipo

NoSQL son fácilmente escalable, ofrecen mínimos tiempos de

consulta y pueden trabajar con grandes volúmenes de datos.

Gracias a estas características se han vuelto muy populares

para aplicaciones web de alto tráfico, como son las ofrecidas por

empresas como Google, Facebook o Twitter.

Básicamente, una base de datos NoSQL almacena una seria de

pares claves: valor y, en vez de hablar de registros, se habla de

documentos. Apache Cassandra es uno de los gestores de

bases de datos NoSQL más populares para el manejo de redes

sociales.

El desafío se centraba en cómo almacenar índices inversos de

los mensajes que los usuarios de Facebook envían y reciben

entre el los. La gran cantidad de datos almacenados, su ratio de

crecimiento y los requerimientos para servir la información,

hacían aparente la necesidad de una nueva solución de

almacenamiento, que fuera capaz de escalar incrementalmente.

Las soluciones de almacenamiento de datos tradicionales

símplemente no encajaban, así que tuvimos que diseñar una

solución que fuera capaz de resolver el problema de la ‘bandeja

de entrada’, pero que también proporcionaran una

infraestructura de almacenamiento para muchos otros problemas

de la misma naturaleza. Y con esto nació Cassandra.

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Las compañías más relevantes del mundo de la tecnología usan

las bases de datos no relacionales clave/valor prrincipalmente,

porque son menos costosas y más rápidas cuando manejan tal

cantidad de datos.

Por ejemplo, Cassandra es capaz de escribir en disco 50GB de

datos en tan sólo 0.1 2 mil isegundos, 2500 veces más rápido que

MySQL, una de las bases de datos relacionales más uti l izadas.

Dentro de estos sistemas de almacenamiento de datos,

Cassandra se erige como una seria garantía ya que aúna

ventajas de varias de las alternativas.

En Septiembre de 2009, Digg ya comentaba el inicio de su

migración desde MySQL a Cassandra.Según palabras de Ian

Eure:

Después de considerar HBase, Hypertable, Cassandra, Tokyo

Cabinet/Tyrant, Voldemort y Dynomite, nos quedamos con

Cassandra.

Cada sistema tiene sus puntos fuertes y sus debil idades, pero

Cassandra es una buena mezcla de todo. Ofrece

almacenamiento orientado a columnas, por lo que tienes algo

más de estructura que los acercamientos de clave/valor.

Opera en un cluster distribuido, de alto rendimiento y peer-to-

peer. Y aunque le faltan algunas características necesarias, nos

deja más cerca de dónde queremos llegar que otras soluciones.

El problema fundamental es algo endémico a la mental idad de

bases de datos relacionales, que establecen un mayor peso de

computación en las lecturas en lugar de en las escrituras.

Esto es algo totalmente equívoco cuando estamos hablando de

aplicaciones web a gran escala, donde el tiempo de respuesta

es crítico.

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Cada componente de la página bloquea las lecturas del almacén

de datos. [. . . ] Las bases de datos no relacionales le dan la vuelta

a este modelo, ya que no ejecutan operaciones complejas de

lectura mediante SQL.

El modelo te fuerza a cambiar el esfuerzo de computación a las

escrituras, mientras que las lecturas se reducen a las

operaciones más simples posibles.

Por su parte, Ryan King de Twitter, comentaba algunas de las

razones por las que Twitter migra a Cassandra:

Tenemos una gran cantidad de datos, y con un factor de

crecimiento muy elevado y encima acelerándose. Tenemos un

sistema con mysql + memcache pero se está convirtiendo en

algo costosamente prohibitivo en términos de esfuerzo (personal

trabajando para el sistema). Necesitamos un sistema que pueda

crecer de una forma más automatizada y que presente alta

disponibi l idad.

Las principales razones por las que migramos a Cassandra se

resumen en: 1 ) No tiene puntos de fal lo, 2) las escrituras son

altamente escalables y 3) una comunidad open source saludable

y productiva.

¿Quiénes usan Cassandra?

+ Rackspace

+ Facebook

+ Twitter

+ Digg

+ Reddit

+ IBM

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Modelado de datos en Cassandra.

El modelo de datos de Cassandra es simple pero muy flexible.

Cada fi la se identifica con una clave única, que es un string que

no tiene un tamaño límite.

Una instancia de Cassandra tiene una tabla que se constituye de

una o más famil ias de columnas definidas por el usuario.

Cada famil ia de columnas puede contener una o dos estructuras:

supercolumnas o columnas.

Las dos se crean de forma dinámica y no hay límite en cuanto al

número que pueden ser almacenados en una famil ia de

columnas.

Las columnas son construcciones que tienen un nombre, un

valor y un ‘timestamp’ asociado a las mismas.

Se pueden almacenar tantas columnas como se quieran en una

famil ia de columnas.

Por otro lado, las supercolumnas son una construcción que tiene

un nombre y un número infinito de columnas asociadas a la

misma.

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