Alojar una aplicación de Android requiere que los desarrolladores tengan un backend robusto y con muchas características. Hoy en día, la mayoría de las aplicaciones tienen características potentes que permiten a los usuarios consumir contenido, acceder a características avanzadas y comprar con facilidad.
Ofrecer la mejor experiencia es integral para cualquier negocio. Pero, ¿qué es un backend y por qué es importante? Continúe leyendo para hacerse una idea y descubrir las 10 mejores opciones para el desarrollo de Android.
Heroku es uno de los principales proveedores de plataforma como servicio (PaaS). PaaS es un tipo de servicio que aporta valor a los desarrolladores talentosos que carecen del capital para establecer proyectos de infraestructura de alto nivel.
La falta de recursos financieros es un factor limitante para muchos desarrolladores porque la infraestructura del servidor requiere mucho capital. Sin embargo, con PaaS, los desarrolladores pueden alquilar la infraestructura necesaria para un proyecto de desarrollo.
Heroku es posiblemente el pionero de PaaS; la empresa proporciona infraestructura en la nube y otros recursos necesarios para proyectos de desarrollo de aplicaciones. La oferta de Heroku es un avance significativo para los desarrolladores, ya que les permite participar en proyectos de desarrollo de aplicaciones a pesar de los recursos limitados.
Sin embargo, muchos desarrolladores continúan migrando a alternativas a Heroku de código abierto.
El objetivo de este discurso es realizar un análisis detallado de Firebase Backend como Servicio. Discutiremos los méritos, puntos negativos, costos y características de esta popular plataforma de backend.
Además de las habilidades y la dedicación del desarrollador, otro factor que fomenta el desarrollo de aplicaciones ricas en características es la plataforma. Una de las plataformas de desarrollo de aplicaciones excelentes en la actualidad es Google Firebase, una plataforma rica en características para crear aplicaciones de Android, iOS y basadas en la web.
Aunque hay plataformas más nuevas con excelentes características, Firebase sigue siendo uno de los principales competidores en el backend para la industria del desarrollo de aplicaciones. Procederemos a discutir Firebase y el valor que aporta al desarrollo de aplicaciones.
En este artículo, haremos una revisión detallada de Firebase analizando sus características, modelos de precios y los beneficios y puntos negativos de la plataforma.
Uno de los factores críticos que mejoran el desarrollo de aplicaciones de calidad es una poderosa plataforma de desarrollo con amplias características. Firebase es una de las plataformas de desarrollo preferidas por los desarrolladores debido a su estabilidad y las valiosas herramientas disponibles en la plataforma. Con Firebase, los desarrolladores pueden crear aplicaciones para iOS, Android y la web sin muchos problemas.
Aunque existen varias plataformas en la nube para el desarrollo de aplicaciones, Firebase compite con las principales plataformas del mundo.
Sin más preámbulos, procedamos con el análisis en profundidad de la plataforma Firebase.
Azure Time Series Gen2 es un servicio de análisis de Internet de las cosas (IoT) de un extremo a otro diseñado para implementaciones de IoT industriales. Proporciona potentes API que puede utilizar para integrarlo con los flujos de trabajo y las aplicaciones actuales.
Azure Time Series Insights recopila, procesa, almacena, consulta y visualiza datos de IoT a escala, agregando contexto y optimizándolo para el análisis de series temporales. Está diseñado para explorar datos ad hoc y analizar operaciones, lo que le ayuda a descubrir tendencias ocultas, detectar anomalías y realizar análisis de causa raíz.
En este artículo, aprenderá:
¿Qué es
un modelo de Azure
Time Series?
Componentes del modelo de series temporales
Almacenamiento
de datos de Azure Time Series
Niveles de almacenamiento y disponibilidad de datos
Almacenamiento en caliente
Almacenamiento en frío
Mejores prácticas
de Azure Time Series
Uso de Almacenamiento en caliente y Almacenamiento en
frío
Configurar ID de series temporales y propiedades de marca de tiempo
Optimice sus eventos
Alta disponibilidad
¿Qué es un modelo de Azure Time Series?
Un modelo de series temporales es una entidad central en Azure Time Series, que le permite administrar, mantener y mejorar conjuntos de datos de series temporales para su análisis.
El modelo de series temporales proporciona las siguientes capacidades:
Cree y administre cálculos y fórmulas usando funciones escalares y operaciones agregadas.
Defina relaciones jerárquicas para permitir la búsqueda, la referencia cruzada y la navegación.
Defina propiedades asociadas con instancias de datos y utilícelas para construir jerarquías.
Componentes del modelo de serie temporal
Un modelo de serie temporal tiene tres componentes clave: instancias, jerarquías y tipos. Utilice estos componentes para especificar un modelo para el análisis de datos de series de tiempo y organizar los datos.
Una instancia de modelo de serie temporal es una serie temporal individual. Tiene un identificador único, el ID de serie temporal, que normalmente es el ID del activo o dispositivo que generó los datos
Cada instancia se puede describir mediante propiedades adicionales, como tipo, descripción, nombre, jerarquías y campos de instancia. Los campos de instancia son colecciones de información como el nivel de jerarquía, el operador del dispositivo, los fabricantes y más.
Tan pronto como agregue un origen de eventos en Azure Time Series Insights, el sistema descubre series temporales y crea modelos de series temporales. Puede actualizar estos modelos o crear nuevos mediante consultas de modelos de series temporales.
Jerarquías
El modelo de series temporales organiza las instancias especificando los nombres de los atributos y las relaciones jerárquicas entre ellas. Una instancia se puede asignar a una jerarquía o varias jerarquías; eche un vistazo a un ejemplo a continuación.
Los tipos de modelos de series temporales están asociados con una instancia específica y le permiten definir variables o expresiones utilizadas para realizar cálculos.
Los tipos pueden tener una o más variables. Por ejemplo, una instancia del modelo de serie temporal podría tener un tipo de sensor de temperatura, que consta de variables de temperatura promedio, temperatura mínima y temperatura máxima.
Almacenamiento de datos de Azure Time Series
Azure Time Series Insights funciona en conjuntos de datos almacenados en su cuenta de Azure Storage. A continuación, se muestran algunas consideraciones clave para almacenar conjuntos de datos de series temporales en Azure.
Niveles de almacenamiento y disponibilidad de datos
Azure Time Series Insights Gen2 particiona e indexa datos para optimizar el rendimiento de las consultas. Después de indexar los datos, puede consultar los datos del almacenamiento en caliente (si está habilitado) y del almacenamiento en frío
La cantidad de datos capturados y la velocidad de procesamiento de cada partición afectan la disponibilidad. Puede configurar alertas para que se le notifique cuando el procesamiento de datos se retrase en su entorno.
Almacenamiento en caliente
Puede acceder a los datos desde el almacenamiento en caliente a través de la API de consultas de series temporales, el Explorador de TSI de Time Series Insight o el conector de Power BI. Las consultas de almacenamiento en caliente son gratuitas y no tienen cuota, pero puede realizar hasta 30 solicitudes simultáneas.
Cuando el almacenamiento de datos en caliente está habilitado, funciona de la siguiente manera
Ingesta todos los datos: si el almacenamiento en caliente está habilitado, todos los datos que fluyen al entorno se enrutan a él, independientemente de las marcas de tiempo del evento. La canalización de transmisión está diseñada para transmisión casi en tiempo real y no admite la recopilación de eventos pasados.
Período de retención: se calcula en función de la fecha y hora en que se indexó el evento de almacenamiento en caliente, no la marca de tiempo del evento.
Sin relleno: si habilita el almacenamiento en caliente en un entorno existente que ya tiene datos en almacenamiento en frío, los datos no se volverán a rellenar en el almacenamiento en caliente
Almacenamiento en frío
Para los eventos enviados al almacenamiento en frío, Azure Time Series Insight Gen2 mantiene hasta dos copias de cada evento en la cuenta de Azure Storage. Los eventos se almacenan en orden cronológico. Con el tiempo, Azure Time Series Insights Gen2 reparte sus datos para optimizar las consultas de alto rendimiento. Los datos se almacenan en la cuenta de almacenamiento de Azure de forma indefinida.
Mejores prácticas de Azure Time Series
Monitoreo de Azure Time Series Insights
Azure Time Series puede ser una parte fundamental de las canalizaciones de datos de IoT. Es importante configurar el monitoreo para asegurarse de que el servicio funcione correctamente, identifique problemas y los resuelva. Puede usar Azure Monitor para realizar una supervisión continua de Azure Time Series Insights.
Concéntrese en métricas como los bytes recibidos de todas las fuentes de eventos, los bytes procesados correctamente y los bytes disponibles para procesar. También observe la tabla TSIIngress, que muestra los errores que ocurren en la canalización de entrada de eventos.
Uso de almacenamiento en caliente y almacenamiento en frío
Puede optar por habilitar un “almacenamiento en caliente”, que permite tiempos de respuesta más rápidos y proporciona un período de retención de 7 a 30 días. Tenga en cuenta que los datos que deben conservarse durante más de 30 días se sirven del “almacenamiento en frío” e incurre en una tarifa por el acceso a los datos. El análisis interactivo de datos recientes debe residir en un almacenamiento en caliente, mientras que las tendencias a largo plazo y el análisis de patrones deben residir en un almacenamiento en frío.
Configurar ID de serie temporal y propiedades de marca de tiempo
En Azure Time Series, debe seleccionar un ID y tres claves para cada serie temporal, que luego puede usar para particionar los datos. También debe designar una propiedad de marca de tiempo al agregar fuentes de eventos para un seguimiento futuro. De lo contrario, la hora de consulta del evento se utilizará como marca de tiempo. Además, tenga en cuenta que los valores de la marca de tiempo distinguen entre mayúsculas y minúsculas y deben formatearse según las especificaciones de origen de eventos individuales.
Optimice sus eventos
Asegúrese de que los eventos estén optimizados antes de enviarlos a Azure Time Series Insights. Se recomienda desnormalizar los eventos antes de ingerirlos. Debe almacenar metadatos en su modelo de serie temporal y asegurarse de que los eventos y campos de instancia solo contengan información vital, como el ID de la serie temporal y la propiedad de marca de tiempo.
Alta disponibilidad
Time Series Insights aprovecha las redundancias a nivel de región para lograr una alta disponibilidad. Puede llevar a cabo la recuperación ante desastres en Azure mediante Azure Site Recovery (ASR). Otras características incluyen la replicación geográfica y el balanceo de carga para la conmutación por error, la recuperación de datos y la copia de seguridad de máquinas virtuales locales o basadas en Azure mediante el servicio Azure Backup.
Para asegurarse de que sus dispositivos y usuarios tengan alta disponibilidad global y entre regiones, asegúrese de habilitar las características correctas de Azure.
Conclusión
En este artículo se explican los componentes, el almacenamiento y las mejores prácticas de Azure Time Series Insights que pueden ayudarlo a obtener información de los datos de las series temporales de IoT en la nube.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Azure Time Series Insights?
Azure Time Series Gen2 es un servicio de análisis de Internet de las cosas (IoT) de un extremo a otro diseñado para implementaciones de IoT industriales. Proporciona potentes API que puede utilizar para integrarlo con los flujos de trabajo y las aplicaciones actuales.
¿Qué es Azure Time Series Insights?
Un modelo de serie temporal es una entidad central en Azure Time Series, que le permite administrar, mantener y mejorar conjuntos de datos de series temporales para su análisis.
¿Cuáles son los componentes del modelo de series temporales?
Ya sea que esté desarrollando una aplicación que permita a los usuarios sociabilizar o crear alguna aplicación de utilidad que permita a las personas conectarse y hacer su trabajo, una cosa que será común en la mayoría de ellos será el servicio de mensajería.
Aunque agregar esta función requiere una gran cantidad de codificación compleja, las soluciones como Firebase Cloud Messaging facilitan las cosas. Aquí discutiremos algunas plataformas que brindan este servicio.
El desarrollo de aplicaciones modernas depende de las tecnologías backend para crear, ejecutar y administrar aplicaciones. Los backend son tan críticos para los proyectos de desarrollo de aplicaciones que seleccionar el incorrecto puede causar cuellos de botella en las asignaciones de desarrollo. Por lo tanto, los propietarios y desarrolladores de negocios deben tomarse el tiempo para elegir la tecnología de backend adecuada para mejorar la ejecución perfecta del proyecto.
Seleccionar la tecnología de backend adecuada permite a los desarrolladores trabajar más rápido, escalar aplicaciones rápidamente y crear aplicaciones de calidad. Investigar el backend adecuado puede ser un desafío porque hay muchas opciones en el mercado. Este artículo le ayuda a explorar las opciones de backend adecuadas más rápidamente al analizar los diez lenguajes de programación de backend más importantes.
Antes de comenzar a analizar estas tecnologías, analicemos brevemente los backend de las aplicaciones.
A medida que el desarrollo de software se vuelve más complejo con cada día que pasa, los servicios y tecnologías backend se vuelven más cruciales, porque determinarán las características y el rendimiento que su proyecto alcanza.
El alcance es su proyecto, y sus aplicaciones en la vida real no importan, tanto si es una startup como si es un gran proyecto. Lo más importante es la tecnología de backend.
Hay varias razones para esta importancia, una de ellas es la mayor confiabilidad con respecto a la necesidad de esa aplicación. Aparte de eso, una buena tecnología de backend puede asegurarle que su software tendrá las siguientes características.
Escalabilidad
Rendimiento
Sensibilidad
La selección de la tecnología de backend adecuada es una parte vital cuando se trata del desarrollo de software. Sin embargo, la abundancia de tecnologías de backend presentes en el mundo hace que sea muy difícil para los administradores o desarrolladores elegir la mejor.
Otro motivo de esto es que cada uno de ellos tiene sus diferentes características y beneficios que aumentan la confusión. Lo crea o no, en este caso, las cosas se complican cuando no es un desarrollador.
Dado que seleccionar la tecnología de backend adecuada es muy importante, aquí discutiremos las diez mejores tecnologías de backend. Esperamos que esta discusión detallada sobre las mejores tecnologías de backend lo ayude a seleccionar la mejor para sus necesidades.
El desarrollo sin servidor es la necesidad del momento para miles de empresas en todo el mundo. Los desarrolladores se están entusiasmando con la idea de la creación, implementación y administración de aplicaciones sin problemas y sin la necesidad de manejar la administración de la infraestructura.
Los avances de la tecnología de computación sin servidor han facilitado justamente esto a través de soluciones confiables como Cloudflare Workers. Es una de las opciones más populares para las empresas en todos los dominios de la industria debido a sus características.
Si bien Cloudflare Workers es una excelente opción sin servidor, también hay varias alternativas igualmente buenas para considerar. Eche un vistazo a las mejores alternativas de Cloudflare Workers actualmente disponibles a continuación.
