Entorno experimental de procesamiento de datos distribuidos integrando devops, bajo un despliegue de infraestructura como código en la nube. / Charlie Alberto Angulo.
Por: Angulo, Charlie Alberto
Colaborador(es): Ospina Hernández, Gerardo [director.]Tipo de material: 
Archivo de ordenadorEditor: Bogotá : Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2022Descripción: 94 paginas. ilustracionesTema(s): PROCESAMIENTO DE DATOS | DESARROLLADORES DE SOFTWARE | CÓDIGO DE LA NUBEClasificación CDD: 001.642 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de disertación: (Magister en Informática.) Resumen: En esta investigación se muestra la implementación y puesta en marcha de una arquitectura
orientada a la experimentación y práctica en procesamiento de datos distribuido con la opción de
integrar un flujo de entrega continua de software con devops; mediante un despliegue automatizado
de infraestructura como código en la nube. Permitiendo obtener un entorno experimental para
estudiantes interesados en asumir cargos laborales Cloud Engineering y Data Engineering,
logrando minimizar el tiempo y el esfuerzo que se consume en la configuración del clúster,
promoviendo el aprendizaje práctico y experimental de tecnologías demandadas en el mercado.
| Tipo de ítem | Ubicación actual | Colección | Signatura | Info Vol | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems |
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TRABAJOS DE GRADO
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Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Fondo general | Digital | 001.642 A594e (Navegar estantería) | Ej.1 | 1 | Disponible | D002345 |
Total de reservas: 0
(Magister en Informática.)
En esta investigación se muestra la implementación y puesta en marcha de una arquitectura
orientada a la experimentación y práctica en procesamiento de datos distribuido con la opción de
integrar un flujo de entrega continua de software con devops; mediante un despliegue automatizado
de infraestructura como código en la nube. Permitiendo obtener un entorno experimental para
estudiantes interesados en asumir cargos laborales Cloud Engineering y Data Engineering,
logrando minimizar el tiempo y el esfuerzo que se consume en la configuración del clúster,
promoviendo el aprendizaje práctico y experimental de tecnologías demandadas en el mercado.
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