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El enfoque de DevOps se ha convertido en una parte fundamental de la industria del desarrollo de software. Los ingenieros DevOps desempeñan un papel crucial en la colaboración entre equipos de desarrollo y operaciones, facilitando la entrega continua de software de alta calidad.

Para convertirte en un ingeniero DevOps exitoso, es importante desarrollar ciertas habilidades y conocimientos clave. En este post, exploraremos las habilidades necesarias para trabajar como ingeniero DevOps y cómo aplicarlas en el ámbito del desarrollo de software.

Habilidades necesarias para trabajar como ingeniero DevOps.

• Automatización

La capacidad de automatizar tareas repetitivas y propensas a errores mejora la eficiencia y la consistencia en los procesos de desarrollo y despliegue. Por esto, la automatización, se convierte en una habilidad fundamental para los ingenieros DevOps 

Algunas herramientas populares para la automatización en DevOps incluyen Jenkins, Ansible y Chef. Dominar estas herramientas te permitirá implementar y mantener flujos de trabajo eficientes.

Otra de las herramientas que está ganando terreno en la actualidad es GitHub Actions. Es más sencilla de utilizar y tiene una fácil integración con Github, otra de las herramientas que sí o sí debe conocer un buen ingeniero DevOps para llevar a cabo una correcta gestión de versiones. En ese sentido te animamos a que revises nuestro artículo de Icono Tech donde te mostramos cómo crear un flujo automatizado con esta herramienta.

• Administración de la infraestructura

Un ingeniero DevOps debe tener conocimientos sólidos sobre la administración de la infraestructura de TI. Esto implica comprender cómo configurar y mantener servidores, redes y sistemas de almacenamiento. Estas habilidades te permitirán establecer y gestionar entornos de desarrollo, pruebas y producción de manera eficiente y escalable.

Las herramientas con las que es importante que estés familiarizado son Kubernetes, Docker y AWS.

Te recomendamos que revises nuestras formaciones en Docker y Kubernetes.

• Gestión de la configuración

La gestión de la configuración es otra habilidad crucial para los ingenieros DevOps. Esta conlleva tener la capacidad de definir y mantener la configuración de los sistemas y aplicaciones de manera consistente.

Herramientas como Ansible, Puppet y Chef son comúnmente utilizadas para esta tarea, conocerlas te permitirá establecer y mantener una infraestructura consistente y reproducible, lo que facilita la colaboración y la resolución de problemas.

• Colaboración y habilidades interpersonales 

Además de las hard skills, un ingeniero DevOps debe de contar con múltiples soft skills, como la capacidad de trabajar en equipo y la colaboración, ya que en este tipo de proyectos, es muy importante la implantación de técnicas de desarrollo ágil en las que debe primar una comunicación correcta y fluida. 

Al lidiar con diferentes equipos, incluyendo desarrolladores, operaciones y otros ingenieros DevOps, la capacidad de resolver conflictos y fomentar una cultura de colaboración es esencial para el éxito de esta metodología.

• Conocimientos de desarrollo de software

Aunque el enfoque principal de un ingeniero DevOps está en las operaciones y la entrega continua, es importante tener conocimientos básicos de desarrollo de software. Esto implica comprender conceptos como control de versiones, lenguajes de programación y frameworks. Estos conocimientos te permitirán trabajar eficazmente con los equipos de desarrollo y comprender las necesidades de los desarrolladores. Al final, el Ingeniero DevOps es un nexo entre ambos equipos, y como tal debe de conocer las herramientas de ambos para ser capaz de llevar a cabo una comunicación efectiva.

Si estás interesado en el campo de DevOps, te animo a que continúes aprendiendo y practicando estas habilidades, ya que te abrirán muchas oportunidades en el apasionante mundo del desarrollo de software.

Puedes ver nuestras formaciones en DevOps y ¡contactar con nosotros para cualquier consulta!

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En el mundo de la programación, existen numerosos lenguajes para elegir según las necesidades y preferencias de los desarrolladores. Cuatro de los lenguajes más populares y ampliamente utilizados son Java, Go, C++ y Python. Cada uno de estos lenguajes tiene sus propias características y fortalezas, por lo que en este post haremos una comparativa y exploraremos su rendimiento y versatilidad en diferentes contextos de desarrollo.

Cuándo utilizar Java

Java es conocido por su portabilidad y versatilidad, lo que lo convierte en una opción popular para el desarrollo de aplicaciones empresariales y de escritorio. Con una sintaxis similar a C++, Java es un lenguaje orientado a objetos que se ejecuta en la Máquina Virtual de Java (JVM).

Su enfoque en la abstracción y la gestión automática de memoria a través del recolector de basura lo convierte en un lenguaje seguro y confiable. Sin embargo, algunos desarrolladores critican su rendimiento en comparación con otros lenguajes.

 Cuándo utilizar GO

Go, también conocido como Golang, es un lenguaje de programación desarrollado por Google. Se destaca por su eficiencia, rendimiento y facilidad de uso. Go se diseñó con el objetivo de combinar la facilidad de programación de lenguajes como Python con el rendimiento y la seguridad de lenguajes como C++. Es especialmente adecuado para el desarrollo de aplicaciones de red y servicios web de alto rendimiento.

Go también tiene un recolector de basura eficiente, lo que contribuye a su rendimiento.

 Cuándo utilizar C++

C++ es uno de los lenguajes más antiguos y ampliamente utilizados en el desarrollo de sistemas de software de alto rendimiento y aplicaciones de baja latencia. Es conocido por su control de bajo nivel sobre el hardware y su capacidad para proporcionar un rendimiento rápido y eficiente. C++ permite programación orientada a objetos y también ofrece características de programación genérica. Sin embargo, la complejidad de su sintaxis y su gestión manual de memoria pueden dificultar el desarrollo y aumentar el riesgo de errores.

 Cuándo utilizar Python

Python es un lenguaje de programación interpretado, de alto nivel y fácil de aprender. Se destaca por su legibilidad y su amplia gama de bibliotecas y marcos de trabajo, lo que lo convierte en una opción popular para el desarrollo rápido de prototipos y la programación de scripts.

Python es versátil y se utiliza en diversos campos, desde desarrollo web y científico hasta inteligencia artificial y aprendizaje automático. Sin embargo, su rendimiento puede ser más lento en comparación con lenguajes compilados como C++ debido a la interpretación en tiempo de ejecución.

Qué lenguaje de programación es mejor. 

En términos de rendimiento, C++ y Go suelen ofrecer un rendimiento más rápido y eficiente en comparación con Java y Python. Estos lenguajes son adecuados para aplicaciones que requieren un alto rendimiento y un control cercano del hardware. Sin embargo, Java y Python son más adecuados para proyectos que priorizan la legibilidad del código, la facilidad de mantenimiento y la disponibilidad de bibliotecas y marcos de trabajo.

En cuanto a la versatilidad, Python destaca por su amplia comunidad y su amplio ecosistema de bibliotecas, lo que lo convierte en una excelente opción para una variedad de aplicaciones. Java, por otro lado, es ampliamente utilizado en el desarrollo de aplicaciones empresariales y Android. Go, aunque más nuevo en comparación con los otros lenguajes, se ha ganado rápidamente popularidad en el desarrollo de servicios web y aplicaciones de alto rendimiento. C++ es ideal para proyectos que requieren un control de bajo nivel y un rendimiento optimizado.

A continuación puedes ver un gráfico de statisca que incluyen los lenguajes de programación más populares. Como puedes apreciar Python encabeza la lista, es uno de los lenguajes preferidos por la comunidad, dada su sencillez y la multitud de aplicaciones que presenta relacionadas con el Machine Learning y la Ciencia de Datos.

En resumen, la elección del lenguaje de programación depende del contexto y los requisitos del proyecto. Java, Go, C++ y Python son lenguajes poderosos y populares, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Al considerar el rendimiento y la versatilidad, los desarrolladores deben evaluar cuidadosamente sus necesidades y preferencias para seleccionar el lenguaje más adecuado para su proyecto.

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Cuando pensamos en las características que debe tener un profesional IT para alcanzar el éxito en sus carreras, es evidente que nos viene a la cabeza multitud de conocimientos y habilidades técnicas que requieren de formación y años de experiencia. Pero cada vez, se está volviendo más evidente que los perfiles de IT necesitan más que habilidades técnicas para crecer profesionalmente. La capacidad de comunicarse eficazmente, trabajar en equipo y adaptarse a los cambios son solo algunas de las muchas habilidades no técnicas, conocidas como soft skills, que son esenciales y ayudan a alcanzar diferentes puestos de responsabilidad en el campo de las tecnologías de la información.

El valor de las Soft Skills para un profesional de IT

Tener una formación en soft skills puede proporcionar numerosas ventajas a un perfil técnico, que lo hará destacar entre los demás profesionales, como:

• Oportunidades de crecimiento: Las soft skills pueden abrir puertas a roles de liderazgo, proyectos de mayor envergadura y responsabilidades adicionales.
• Mejora de la colaboración y la comunicación: Es importante construir relaciones sólidas en el entorno laboral, lo que facilita la resolución de problemas y la consecución de metas comunes.
• Impacto en la cultura empresarial: Un profesional de IT con habilidades de liderazgo, inteligencia emocional y resolución de conflictos puede contribuir a la creación de un entorno de trabajo positivo y colaborativo. Esto puede fortalecer el compromiso de los empleados, mejorar el ambiente laboral y aumentar la retención de talento en la empresa.
• Adaptabilidad y resiliencia: Los profesionales de IT con soft skills desarrolladas están más preparados para enfrentar cambios, nuevos desafíos y situaciones imprevistas. Esto les permite mantener un alto nivel de rendimiento y contribuir al éxito continuo de la empresa.
• Influencia y liderazgo efectivo: Un perfil con habilidades de liderazgo puede inspirar y motivar a su equipo, fomentar la innovación, promover el crecimiento profesional y llevar a cabo iniciativas estratégicas.
• Satisfacción personal y profesional: El aumento de la confianza, la capacidad para manejar eficazmente situaciones desafiantes y la mejora de las relaciones interpersonales contribuye a un mayor compromiso y rendimiento en el trabajo.

Soft Skills en las que puede formarse un profesional IT para favorecer su crecimiento profesional 

1. Comunicación efectiva

Ser capaces de comunicarse claramente con clientes, colegas y equipos multidisciplinarios, y poder transmitir información compleja de manera comprensible es fundamental para garantizar la colaboración efectiva y el éxito en proyectos.

2. Gestión de proyectos

 Los profesionales técnicos a menudo trabajan en proyectos que requieren habilidades de gestión. Ser capaz de planificar, coordinar, priorizar y controlar proyectos es esencial para cumplir los plazos y lograr los objetivos establecidos.

3. Liderazgo

El liderazgo efectivo trata de tener habilidades para guiar y motivar a los equipos, fomentar la colaboración y tomar decisiones estratégicas, ayuda así, a impulsar la innovación y el crecimiento en el departamento de IT.

4. Técnicas de Negociación

Los profesionales de IT a menudo interactúan con partes interesadas internas y externas. La capacidad de negociar de manera efectiva ayuda a alcanzar acuerdos beneficiosos, resolver disputas y lograr resultados favorables para todas las partes involucradas.

5. Habilidades Estratégicas 

El pensamiento estratégico es fundamental a la hora de poder evaluar el panorama empresarial, identificar oportunidades y proponer soluciones tecnológicas alineadas con los objetivos organizacionales a largo plazo.

6. Idiomas

El conocimiento y la capacidad para comunicarse en diferentes idiomas de forma fluida es esencial para el desempeño de un puesto de responsabilidad, sea cual sea el sector.  Pero además en el mundo de la tecnología, los idiomas juegan, aún más, un papel fundamental, en especial el inglés. Ya que, además de poder trabajar en proyectos internacionales, se utilizan diariamente tecnicismos y conceptos que provienen del inglés, y que son fundamentales conocer para un correcto desarrollo profesional.

7. Pensamiento Crítico

Desarrollar un buen pensamiento crítico es fundamental en la toma de decisiones, y resolución de problemas que surgen al desempeñar distintas tareas. Ser capaces de leer datos, y a partir de ahí, extraer conclusiones y posibles consecuencias, es una habilidad cada vez más demandada entre profesionales. En el auge de la automatización, y la inteligencia artificial, es necesario poner en valor el pensamiento humano, y su capacidad de razonamiento.

Por todo esto, en un mundo altamente tecnológico, los profesionales de IT no pueden depender únicamente de sus habilidades técnicas para avanzar en sus carreras. Las soft skills son igualmente importantes y pueden marcar la diferencia en el éxito profesional.

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MongoDB es una de las soluciones líderes en tecnología NoSQL. Su flexibilidad, escalabilidad y capacidad para manejar grandes volúmenes de datos la han convertido en una opción popular para una amplia gama de aplicaciones y casos de uso. En este artículo, pondremos el foco en su servicio en la nube, MongoDB Atlas, y os mostraremos en un nuevo video de muestra sección #IconoTech su funcionamiento y la utilidad de dos de sus componentes clave: MongoDB Charts y Cosmos DB.

¿Qué es MongoDB?

MongoDB es una base de datos NoSQL de código abierto que se basa en un modelo de datos flexible y sin esquemas predefinidos. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, MongoDB no requiere una estructura de tabla fija con columnas predefinidas. En cambio, utiliza un enfoque de documentos, donde los datos se almacenan en documentos JSON (JavaScript Object Notation). Esta estructura permite una gran flexibilidad al representar y manipular datos, lo que resulta especialmente beneficioso cuando se trabaja con conjuntos de datos no estructurados o que cambian con frecuencia.

MongoDB Atlas: La nube para MongoDB

MongoDB Atlas es el servicio de base de datos como servicio (DBaaS) de MongoDB. Proporciona una plataforma en la nube completamente administrada y altamente escalable para implementar, gestionar y escalar clústeres de bases de datos MongoDB. Atlas elimina la necesidad de preocuparse por la infraestructura subyacente y permite a los desarrolladores centrarse en el desarrollo de aplicaciones y el análisis de datos.

Características clave de MongoDB Atlas

• Escalabilidad: Atlas permite escalar verticalmente y horizontalmente los clústeres de MongoDB con facilidad, según las necesidades de rendimiento y capacidad de la aplicación.
• Alta disponibilidad: Atlas garantiza la alta disponibilidad de los datos al replicarlos automáticamente en múltiples zonas de disponibilidad y ofrecer opciones de copia de seguridad y recuperación ante desastres.
• Seguridad: Proporciona una amplia gama de medidas de seguridad, incluida la autenticación, el cifrado en reposo y en tránsito, y la integración con servicios de identidad y acceso.
• Integración con servicios de nube: Se integra con los principales proveedores de servicios en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud, lo que permite desplegar clústeres de MongoDB en la infraestructura preferida del usuario. Esta característica es la más exclusiva, ya que ninguna otra solución permite la integración multicloud.

MongoDB Charts: Visualización de datos fácil y potente

MongoDB Charts es una herramienta integrada en MongoDB Atlas que permite a los usuarios visualizar y explorar sus datos de manera intuitiva y eficiente. Con Charts, los desarrolladores y analistas pueden crear gráficos y paneles interactivos basados en los datos almacenados en MongoDB, sin la necesidad de utilizar herramientas o lenguajes externos de visualización de datos.

Una de las principales características de MongoDB Charts es su capacidad para generar visualizaciones en tiempo real. Esto significa que los gráficos se actualizan automáticamente a medida que los datos cambian en la base de datos, lo que permite a los usuarios monitorear y analizar datos en tiempo real. 

Con una interfaz intuitiva y basada en arrastrar y soltar, MongoDB Charts facilita la creación y personalización de visualizaciones sin necesidad de conocimientos especializados en visualización de datos. También se integra sin problemas con otras herramientas de MongoDB, lo que permite a los usuarios compartir fácilmente visualizaciones con otros miembros del equipo o incrustarlas en aplicaciones web o paneles de control.

MongoDB Atlas: Maneja MongoDB en la nube y descubre la utilidad de Cosmos DB y Charts.

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GitHub Actions es una plataforma de integración y despliegue continuos de GitHub con la que podrás crear y automatizar flujos de trabajo personalizados en tus repositorios y reducir, así, las tareas de tu día a día. Permite definir y ejecutar acciones personalizadas en respuesta a eventos específicos, como cambios en el repositorio, solicitudes de extracción, creación de etiquetas o cualquier otro evento compatible con GitHub.

Con GitHub Actions, puedes realizar diversas tareas, como compilar y probar tu código, implementar aplicaciones, notificar a los equipos sobre eventos importantes, publicar actualizaciones en otras plataformas y mucho más.

Ventajas de GitHub Actions

GitHub Actions ofrece varias ventajas que pueden beneficiar a los desarrolladores y equipos de desarrollo. Algunas de las ventajas clave son:

1. Integración nativa con GitHub: GitHub Actions está estrechamente integrado con GitHub, lo que facilita la configuración y el uso de acciones en tus repositorios existentes sin necesidad de utilizar herramientas externas.
2. Automatización de flujos de trabajo: Puedes automatizar fácilmente tareas y procesos repetitivos mediante flujos de trabajo definidos en archivos YAML. Esto te permite ahorrar tiempo y esfuerzo al realizar tareas como compilación, pruebas, implementación, generación de documentación, entre otros.
3. Acciones predefinidas: GitHub Actions ofrece una amplia biblioteca de acciones predefinidas que cubren una variedad de casos de uso comunes. Estas acciones predefinidas están disponibles en el Marketplace de GitHub Actions y se pueden utilizar directamente en tus flujos de trabajo.
4. Acciones personalizadas: Puedes crear tus propias acciones personalizadas para adaptarse a tus necesidades específicas. Esto te brinda la flexibilidad de definir y compartir acciones personalizadas en tu organización o con la comunidad, lo que fomenta la reutilización del código y la colaboración.
5. Eventos y disparadores flexibles: Puedes configurar acciones para ejecutarse en respuesta a eventos específicos, como confirmaciones de código, creación de etiquetas, solicitudes de extracción, comentarios, entre otros. Esto te permite definir flujos de trabajo precisos y automatizados que se activan cuando ocurren ciertos eventos en tu repositorio.
6. Visualización y seguimiento de resultados: GitHub Actions proporciona una interfaz visual en el panel de control de GitHub para mostrar el estado y los resultados de tus flujos de trabajo. Esto facilita el seguimiento y la depuración de tus acciones, permitiéndote identificar rápidamente problemas o errores.
7. Integración con otros servicios y herramientas: GitHub Actions se integra con una amplia gama de servicios y herramientas populares, como servicios en la nube, herramientas de implementación continua, servicios de notificación, entre otros. Esto te permite construir flujos de trabajo más completos y automatizados que abarcan diferentes aspectos de tu proceso de desarrollo.

Cómo automatizar la ejecución de test unitarios

En este nuevo video de #iconotech os mostramos cómo automatizar la ejecución de pruebas unitarias para comprobar cualquier código nuevo o evento push que se añade al repositorio para verificar así, su correcto funcionamiento de manera instantánea.

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El aprendizaje automático o machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se encarga de permitir que las máquinas aprendan por sí mismas a partir de la experiencia, sin necesidad de ser explícitamente programadas. Esto se logra a través de la utilización de algoritmos y técnicas que permiten que la máquina analice datos y aprenda a realizar tareas específicas sin necesidad de ser explícitamente instruida en esa tarea.

Es una herramienta valiosa para resolver problemas complejos y realizar predicciones precisas, y ha sido utilizado en una amplia variedad de áreas, incluyendo el análisis de datos, la traducción automática, al reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. 

Cómo utilizar el machine learning para aumentar la eficiencia de mi empresa.

A continuación os damos 10 situaciones en las que podemos utilizar el machine learning dentro de nuestra empresa para poder aumentar la eficiencia de esta:

1. Podremos predecir el tiempo de inactividad y fallos en equipos y maquinaria para planificar la reparación y mantenimiento de manera más eficiente.
2. Analizar datos de ventas y clientes para predecir demanda y mejorar la planificación de la producción y la distribución.
3. Utilizar modelos de clasificación para identificar y priorizar clientes potenciales más propensos a hacer una compra.
4. Poner en práctica técnicas de aprendizaje automático para mejorar la eficiencia en procesos de producción, como la optimización de la secuencia de operaciones.
5. Uso de modelos de regresión para predecir y controlar costos en diferentes proyectos.
6. Utilizar técnicas de clustering para segmentar a los clientes y personalizar la atención al cliente y las campañas de marketing.
7. Aprovechar los modelos de lenguaje natural para mejorar la eficiencia en la respuesta a preguntas frecuentes y el servicio al cliente.
8. Aplicar técnicas de aprendizaje automático para detectar fraudes y proteger la empresa de actividades ilegales.
9. El uso de modelos de aprendizaje automático también te permite optimizar la asignación de recursos y mejorar la eficiencia en la planificación de tareas y proyectos.
10. Por último, el machine learning te ayuda a analizar y optimizar la eficiencia de los procesos de negocio y tomar decisiones más informadas.

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Team: Jorge López, Formador técnico en Icono Training Consulting.