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Entorno de desarrollo en Big Data

Los entornos de desarrollo en Big Data se trata básicamente de la plataforma donde se desenvuelven los software, así como sus procedimientos y recursos disponibles en Big data.

¿Qué te permite realizar un entorno de desarrollo Big Data? Para lograr exitosamente todos los proyectos de entorno de desarrollo Big Data. Es necesario contar con los recursos tecnológicos adecuados que provean rapidez y confianza en los análisis computacionales. Esto se asocia a la búsqueda de algoritmos que provean una optimización del sistema a un bajo costo y poco requerimiento de memoria.

Es por ello, que gran parte del enfoque del Big Data se basa en el desarrollo de softwares que promuevan la mejora de las actividades. Así como, la colecta de datos y análisis de la información. De manera que se pueda cumplir con los conceptos fundamentales de las 5 Vs.: volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor.

Es precisamente en el desarrollo de software, donde salen a relucir el entorno de desarrollo en Big Data. Pues se trata básicamente de la plataforma donde se desenvuelven los software, así como sus procedimientos y recursos disponibles en Big data.

De esta manera, dentro del mismo se valoran los entornos de desarrollo con características multi-plataformas que proveen una interfaz sencilla. Las cuales suministren herramientas adecuadas a los profesionales en desarrollo y además promueven la integración de los equipos de trabajo. Al mismo tiempo, proporcionar asistencia técnica.

Funcionalidad del entorno de desarrollo

El entorno de desarrollo hace referencia a los recursos totales empleados por los desarrolladores de Big Data. Automatizando muchas de las actividades referentes a la ejecución de programas. Entre las que se encuentran la codificación, diseño de estructuras, gestión de configuración, integración, mantenimiento y validación.

Desde otro punto de vista, puede considerarse a estos entornos como el espacio de trabajo virtual. Donde se llevan a cabo todas las fases de desarrollo de software y cuenta a su vez con las herramientas necesarias para facilitar y automatizar dichas fases.

Así, los entornos cuentan con los instrumentos necesarios para la programación o desarrollo de programas, plataformas web y aplicaciones. Resultando especialmente útil en los entornos empresariales que estén escalando dentro del mundo digital.

¿Qué permite realizar el entorno de desarrollo en el Big data?

Una forma sencilla de ver estos entornos, es como una plantilla en la cual es posible editar códigos. Así como, agregar, editar datos y archivos. Entre otras de las actividades que permiten realizar los entornos de desarrollo se encuentran:

  • Detectar y editar códigos.
  • Autocompletar códigos.
  • Refactorizar códigos.
  • Editar el orden y organización de los códigos con el fin de mejorar la legibilidad.
  • Establecer modo debug.
  • Fusionar sistemas para verificar las versiones.
  • Plantear proyectos empleando plantillas disponibles.
  • Agregar piezas de códigos (snippets).

Niveles del entorno de desarrollo Big data

Los entornos de desarrollo trabajan principalmente con diversos niveles que se encargan del desarrollo, integración y producción de los programas. Al igual que las herramientas que podrán ser empleados en diversos aspectos del Big Data.

En estos niveles se ejecutan pruebas o simulaciones, además de verificar la funcionalidad de los programas. Detectando errores o aspectos que deban ser optimizados, para finalmente instalar las versiones definitivas de los diversos programas.

Desarrollo en el entorno Big data

El nivel de entorno de desarrollo se refiere a la generación de programas y software, que puede manejarse tanto desde el equipo del desarrollador, como desde un servidor particular del Big Data. Estos entornos cuentan con recursos específicos para el desarrollo, que permiten codificar, ejecutar pruebas iniciales y probar el funcionamiento de los códigos.

Integración en el entorno de desarrollo

Dentro del entorno de integración es posible verificar si el software es confiable y detectar posibles fallos o problemas. Esto se logra a partir de la integración de los trabajos realizados individualmente, por lo cual también es posible determinar si las diversas actividades tienen algún tipo de interferencia entre sí.

Pruebas (Testing)

El entorno de pruebas es uno de los niveles críticos dentro de los entornos de desarrollo y se ubica generalmente en la nube. Se trata de un servidor que realiza pruebas, por lo cual hace posible que cualquier miembro del equipo y los usuarios del Big Data puedan acceder al software en desarrollo para ejecutar pruebas de funcionalidad.

Esto último supone un gran beneficio, puesto que mientras más personas pongan a prueba el programa. Mayor será la probabilidad de encontrar fallos a tiempo para corregirlos y entregar un producto optimizado y funcional.

Por otro lado, también es posible emplear pruebas automatizadas que detecten fallos de una manera más detallada. Lo que genera además la ventaja de realizar los test sin límite de tiempo y a una gran velocidad.

Preproducción

Dentro del entorno de preproducción, conocido también como staging, se aplica un entorno idéntico al de producción. Con el fin de representar este último y observar su comportamiento y funcionalidad en situaciones reales dentro del Big Data.

De esta forma es posible visualizar en este nivel, las potenciales causas de fallos y caídas del sistema, así como realizar pruebas de actualizaciones.

Producción para el entorno de desarrollo

Finalmente, en el nivel de entorno de producción se ejecuta el programa o software que será utilizado dentro del Big Data. De esta manera, este entorno tiene una infraestructura más elaborada que pueda soportar una mayor recurrencia de uso y tráfico.

Al ejecutar correctamente cada uno de estos niveles del entorno de desarrollo y haber realizado las mejoras necesarias y la aplicación de pruebas. Tanto personales como automatizadas, es posible garantizar que el programa podrá ser ejecutado sin ningún contratiempo.

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