Usuario:AndresHG

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Microsoft Azure
Azure-logo.png
Developer Microsoft
Initial Release 2008;
Website Microsoft Azure

Microsoft Azure (Azure abreviado) es una nube pública de pago por uso que permite compilar, implementar y administrar rápidamente aplicaciones en una red global de datacenters (centros de datos) de Microsoft. Una de sus principales características es su funcionamiento como “nube”, es decir, permite acceder a todos los servicios desde cualquier lugar que disponga de acceso a internet, de modo que su administración está al alcance de cualquiera. Además, este tipo de servicios elimina problemas de espacio y mantenimiento de servidores físicos, permitiendo al usuario preocuparse únicamente de la arquitectura de los elementos “desplegados”. Todos los servicios disponibles cuentan con tarifas relativas al tiempo de uso o cantidad de uso de los mismos, debido a que algunos, por su funcionamiento, no tiene sentido que se cobren por número de veces usado (ejemplo: máquina virtual [1]) o por tiempo (ejemplo: Redis Caché [2]).


Introducción

Microsoft Azure (anteriormente Windows Azure y Azure Services Platform) se ofrece como servicio en la nube y se aloja en los Data Centers de Microsoft. Fue anunciada en la “Professional Developers Conference de Microsoft (PDC)” de 2008 en su versión beta, pasó a ser un producto comercial el 1 de enero de 2010.

Cómo se usa

En el portal Microsoft Azure existen diferentes servicios de infraestructura y de plataforma para que puedas “montar” servicios de manera sencilla, con unos cuántos clics. En dicho portal se dispone de un botón [New] y a partir de ahí, sólo hay que elegir la región de los datacenter donde estará el servicio y, por último, el tipo de servicio con sus características. Además del portal, Azure cuenta con un cliente: Azure Cli [3], con el cual se pueden crear y desplegar todos los servicios. Tanto el cliente como el portal, cuentan con una extensa documentación además de un gran repertorio de ejemplos de código que facilitan mucho su uso y compresión.

Ventajas

Este tipo de soluciones, al igual que AWS (Amazon Web Service) son de gran utilidad en multitud de situaciones, pero se podrían reseñar las siguientes:

  • En el despliegue de una solución en la que el incremento de uso va a ser exponencial (o desconocido) y no se puede definir con garantías el pico de demanda máximo.
  • Cuando se sabe que la demanda del servicio va a fluctuar en el tiempo.
  • En entornos de desarrollo o pruebas que posteriormente podrían seguirse utilizando o no, o que pueden “apagarse” puntualmente y después volverse a activar.

Esto permite que, por ejemplo, en el caso de querer montar una máquina virtual a modo de servidor para alojar un servicio concreto, en vez de comprar un servidor dedicado o comprar un ordenador y utilizarlo como servidor propio, se puede montar uno en Azure y encenderlo y apagarlo sólo cuando se necesite, ahorrando con ello, entre otras cosas, dinero.

Servicios

Entre los servicios que ofrece Microsoft Azure, podemos encontrar las siguientes categorías:

  • CosmosDB:[4] permite crear bases de datos distribuidas y dispone de múltiples conexiones con bases de datos tanto relacionales como no relacionales.
  • Máquinas virtuales: esta herramienta nos facilita la creación de máquinas virtuales que ejecuten Linux o Windows. Es tan sencilla de usar como seleccionar una iso de su tienda o seleccionar una imagen personalizada propia y ya podremos utilizar nuestra maquina con los recursos que nos ofrece azure.
  • Redes virtuales: podremos crear una red virtual para conectar los recursos de Azure entre sí de forma segura. Simplemente tendremos que conectar la red virtual a nuestra red local con una instancia de VPN Gateway o ExpressRoute de Azure.
  • Azure machine learning:[5] permite que los clientes pueden crear aplicaciones de inteligencia artificial (IA) que detecten, procesen y actúen de forma inteligente según la información que se proporciona al sistema, lo que aumenta la capacidad humana, la velocidad y la eficacia, y ayuda a las organizaciones a llegar más lejos.
  • Azure Security Center: esta herramienta nos facilita información acerca de la seguridad de nuestros dispositivos y aplicaciones permitiéndonos también analizarlos en busca de vulnerabilidades.
  • Azure Bot Service: permite crear, conectar, implementar y administrar bots inteligentes para interactuar de forma natural con los usuarios en sitios web. Esta herramienta se usa en múltiples aplicaciones como Cortana, Microsoft Teams, Skype, Slack, Facebook Messenger, etc.
  • Cognitive Services: esta herramienta permite incorporar a aplicaciones, sitios web y bots algoritmos inteligentes que permiten ver, oír, hablar, comprender e interpretar las necesidades de los usuarios con formas de comunicación naturales.
  • Azure Containers Service (AKS):[6] es una manera sencilla de implementar, administrar y operar con Kubernetes. Esta herramienta permite crear un servicio de orquestación de contenedores de Kubernetes que nos facilitará mucho las cosas.
  • Container Registry: esta herramienta, como la anterior, nos permite gestionar contenedores privados, pero en este caso esta más enfocada para trabajar con dockers.
  • IoT Hub: permite a los clientes de azure conectarse de forma fácil y segura a sus recursos del Internet de las cosas (IoT). Nos permite enviar datos de nuestros dispositivos a la nube para hacernos conocer el estado de los dispositivos conectados y los recursos disponibles.
  • Azure Stream Analytics: servicio de análisis en tiempo real y a petición que permite adoptar medidas inteligentes. Permite desarrollar y ejecutar análisis paralelos en tiempo real y de forma masiva en varios flujos de datos de IoT o de otro tipo con un lenguaje sencillo como SQL.
  • Almacenamiento:disponemos de una gran cantidad de espacio en la nube para almacenar todo tipo de información y dispone de múltiples herramientas para desarrolladores como puede ser Visual Studio Team Services, uno de las más conocidas.

Referencias

  1. Máquinas virtuales Azure, Microsoft
  2. Redis Caché, Microsoft
  3. Azure Cli, Microsoft
  4. CosmosDB, Microsoft
  5. Azure Machine Learning, Microsoft
  6. AKS, Microsoft

Bibliografía