Autor: Sergio Olmos Cubilla
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Kubernetes: Más allá del contenedor individual
En las entradas previas se analizó el uso de Docker y Docker Compose para la creación y ejecución de aplicaciones en entornos aislados. Si bien estas herramientas resuelven eficazmente el empaquetado y la ejecución local, presentan limitaciones significativas al trasladarse a entornos de producción de alto tráfico. La gestión manual de contenedores en un solo…
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Docker Compose
En la entrada anterior se definió qué es un Dockerfile y cómo crear el documento adecuado para empaquetar una aplicación. Sin embargo, en un entorno real, las aplicaciones raramente funcionan de manera aislada. Generalmente, el código (Backend) requiere conexión con una base de datos, una caché (como Redis) o un servidor web (como Nginx). ¿El…
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Dockerfile
En nuestra entrada anterior definimos qué es Docker: una herramienta para empaquetar aplicaciones y asegurar que funcionen igual en todas partes. Pero, ¿cómo creamos ese paquete? ¿Cómo le decimos a Docker qué debe incluir? La respuesta es el Dockerfile. ¿Qué es un Dockerfile? Es un archivo de texto simple (sin extensión) que contiene una lista…
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¿Qué es Docker? Entendiendo la base de la contenerización
Si estás empezando en el mundo del desarrollo de software o la ingeniería de datos, es probable que hayas escuchado la frase: «¡Pero si en mi máquina funcionaba!». Este es el problema clásico que Docker vino a resolver. Hoy vamos a desglosar qué es realmente Docker y por qué se ha convertido en una herramienta…
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Generación datos Sintéticos en la Industria
El mayor cuello de botella en la implementación industrial del Aprendizaje Automático no es el algoritmo ni la potencia de cálculo: es la paradoja de los datos de fallo. En sectores críticos desde la manufactura avanzada y la energía hasta la automoción, nos enfrentamos a un problema costoso: queremos desarrollar modelos capaces de predecir averías…
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La topología de tus datos debe dictar tu estrategia de generación sintética
En la era de la IA Generativa, existe una idea equivocada común en la ingeniería de datos: pensar que la generación de datos sintéticos es simplemente una cuestión de «ampliar el Excel». A menudo, ante un dataset desbalanceado o escaso, la tentación es importar una librería estándar, aplicar un algoritmo popular (como SMOTE o una…
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Optimización con Dask y Parquet
En el contexto de un proyecto reciente de análisis de datos de sensores de drones, me enfrenté a un desafío común en la ingeniería de datos y ML: la brecha entre el volumen de los datos brutos y los recursos de hardware disponibles. Este artículo detalla la transición técnica de un flujo de trabajo basado…
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Dask: Computación Paralela y Distribuida para la Ciencia de Datos
Dask es una biblioteca de código abierto diseñada para permitir el procesamiento eficiente de datos a gran escala y la ejecución de tareas de computación intensiva, superando las limitaciones de herramientas como Pandas y NumPy cuando el volumen de datos excede la memoria RAM de una única máquina. ¿Qué es Dask y Por Qué Utilizarlo?…
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La Estructura Oculta del Gemelo Digital Industrial
Introducción: Más Allá de la Réplica Virtual Cuando hablamos de Gemelo Digital (Digital Twin), la primera imagen que nos viene a la mente es una réplica 3D de un activo físico, sincronizada en tiempo real. Esto es correcto, pero se queda en la superficie. Para que un Gemelo Digital sea una herramienta eficaz en el…