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Serverless Monkey Yum (Problema general (Creciente demanda de recursos…

- - - - Ejemplo: Considerables cambios en la cantidad de compradores en distintos horarios del día o épocas del año
    - - Baja escalabilidad y elasticidad de los sistemas
      - Altos costos para realizar migraciones de sistemas que crecen rápidamente
      - Alta complejidad en la construcción y despliegue de aplicaciones
  - - - Problema: la migración decada microservicio en caso de crecimiento de un sistema todavía constituye una tarea manual para los desarrolladores #
    - - Function as a Service
        
        Facilidad en el deployment #
        
        Escalabilidad automática #
        
        Reducción de costos #
      - Instancia de Solución
        
        Monkey Yum
        
        Investigación tecnológica
        
        Function as a Service
        
        AWS Services :check:
        
        Adoption: 41% en 2017
        
        Lenguajes: Node.js, Java, C#, Python
        
        Costo: $0.20/million requests with 1 million requests per month for free
        
        Limits: Memory allocation range: Min. 128 MB / Max. 1536 MB. Maximum execution duration per request: 300 seconds
        
        Escalabilidad dinámica
        
        Microsoft Azure Cloud :red_cross:
        
        Adoption: 29.4% en 2017
        
        Lenguajes: Node.js, C#, F#, Python, PHP, Java
        
        Costo: $0.40/million invocations with 2 million invocations for free.
        
        Limits: Number of functions: 1000. Max function duration: 540 seconds. Function calls per second: 1,000,000 per 100 seconds
        
        Google Cloud Platform :red_cross:
        
        Adopción: 3% en 2017
        
        Lenguajes: Node.js
        
        Costo: $0.40/million invocations with 2 million invocations for free.
        
        Limits: Number of functions: 1000. Max function duration: 540 seconds. Function calls per second: 1,000,000 per 100 seconds
        
        Lenguajes
        
        Java
        
        C#
        
        Python :check:
        
        JavaScript
        
        Motor de búsqueda
        
        Kibana
        
        Logstash :red_cross:
        
        ElasticSearch
        
        Autoescalable
        
        Base de Datos
        
        SQL
        
        Amazon RDS
        
        Amazon Aurora
        
        NoSQL
        
        DynamoDB :check:
        
        5 more items...
        
        Neptune (orientado a grafos)
        
        Fuentes de datos
        
        USDA API
        
        Implementación
        
        Funciones a implementar
        
        Funciones para interactuar con ElasticSearch frente al uso de Logstash #
        
        Función para parsear un archivo JSON que se recibe de la fuente de datos de USDA e insertarlo en DynamoDB
        
        Rol de acceso a DynamoDB
        
        DynamoDB
        
        Tabla de productos
        
        Creación de rol para permitir autoescalabilidad
        
        ElasticSearch
        
        Servicio Cognito y rol de acceso a Cognito para acceso externo a Kibana
        
        Creación de índices
        
        API Gateway
        
        API para llamar a la función de parseo de JSON
        
        JSON model para validación