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159 artículos

Componentes de Eclipse Dataspace en AWS: Estrategias de optimización de costes
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Componentes de Eclipse Dataspace en AWS: Estrategias de optimización de costes

Al desplegar los conectores de Eclipse Dataspace Components (EDC) en AWS, uno de los primeros desafíos que enfrentará es predecir y controlar el costo de la infraestructura necesaria. Sin criterios claros, es difícil tomar decisiones informadas sobre el dimensionamiento de la carga de trabajo, la configuración del entorno y la inversión a largo plazo. La parte 1 de esta serie de 3 artículos cubrió los fundamentos

AWS Architecture Blog ·
Componentes de Eclipse Dataspace en AWS: Patrones de arquitectura en producción
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Componentes de Eclipse Dataspace en AWS: Patrones de arquitectura en producción

Ejecutar los componentes de Eclipse Dataspace (EDC) en producción en AWS requiere decisiones de arquitectura deliberadas sobre aislamiento, servicios gestionados y capas de seguridad. En la Parte 1 de esta serie, analizamos los fundamentos de las arquitecturas de espacios de datos y el EDC según los estándares de la International Data Space Association (IDSA). Si es nuevo en EDC, recomendamos comenzar por ahí.

AWS Architecture Blog ·
Componentes de Eclipse Dataspace en AWS: Fundamentos del intercambio de datos
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Componentes de Eclipse Dataspace en AWS: Fundamentos del intercambio de datos

Esta serie de tres entradas de blog ofrece una guía completa para implementar los Componentes de Espacio de Datos de Eclipse (EDC) en AWS. El primer artículo sienta las bases teóricas, cubriendo los estándares IDSA, el Protocolo de Espacio de Datos (DSP) y la arquitectura esencial de EDC. La segunda parte se centra en patrones de implementación prácticos adecuados para entornos de producción, utilizando servicios de AWS como Amazon Elastic Container Service (ECS) y Amazon Aurora. La serie tiene como objetivo facilitar la implementación exitosa de EDC en AWS.

AWS Architecture Blog ·
13 demostraciones prácticas para construir sobre la plataforma Gemini Enterprise Agent
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13 demostraciones prácticas para construir sobre la plataforma Gemini Enterprise Agent

La plataforma Gemini Enterprise Agent ahora ofrece 13 demostraciones diseñadas para mostrar sus capacidades para construir, escalar, gobernar y optimizar agentes de IA. Los usuarios pueden utilizar la herramienta de línea de comandos para agentes para crear agentes inteligentes de forma eficiente. Las demostraciones incluyen la creación de agentes básicos, flujos de trabajo basados en eventos y la gestión del ciclo de vida de los agentes, entre otros. Tutoriales detallados guían a los usuarios a través de los conceptos desde la configuración inicial hasta el despliegue y la optimización, enfatizando las aplicaciones prácticas y la facilidad de integración en entornos empresariales. Comience a crear agentes utilizando esta plataforma versátil hoy mismo.

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Mejore la seguridad a nivel de columnas: Utilice las etiquetas de gobernanza de datos de IAM en BigQuery
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Mejore la seguridad a nivel de columnas: Utilice las etiquetas de gobernanza de datos de IAM en BigQuery

BigQuery introduce etiquetas de gobierno de datos, proporcionando un método mejorado para proteger la información sensible en respuesta a las complejidades cambiantes de los datos. Estas etiquetas permiten a los usuarios crear un árbol jerárquico de etiquetas para la seguridad a nivel de columna, lo que permite la aplicación global y la recuperación automática en caso de desastre en diferentes regiones. La implementación implica tres pasos: crear la clave y los valores de la etiqueta, adjuntar etiquetas a las columnas a través de un esquema JSON y definir políticas de acceso. Este sistema ofrece flexibilidad y mejora la protección de datos, lo que lo convierte en una mejora significativa con respecto a las etiquetas de política anteriores. Las actualizaciones futuras mejorarán aún más estas capacidades.

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Entrevista: Dan Cherowbrier, director de tecnología, Fórmula E
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Entrevista: Dan Cherowbrier, director de tecnología, Fórmula E

Para el jefe de tecnología de la organización de carreras de vehículos eléctricos, la innovación abarca todo lo relacionado con lo digital y todos los elementos tecnológicos que hacen que esta creciente operación de automovilismo tenga éxito.

ComputerWeekly.com ·
Guía sobre la economía de los tokens de IA: Once principios para la ingeniería de software eficiente con tokens
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Guía sobre la economía de los tokens de IA: Once principios para la ingeniería de software eficiente con tokens

Optimizar el consumo de tokens es esencial para mejorar la velocidad y precisión de los asistentes de codificación de IA. Los usuarios deben adoptar hábitos estructurados para asegurar un flujo de retroalimentación eficiente. Las estrategias clave incluyen comenzar con modelos básicos, utilizar habilidades reutilizables, automatizar tareas con scripts, delegar tareas intensivas en salida a subagentes y ser específicos con el contexto. Además, los usuarios deben realizar pruebas de manera temprana, actualizar las reglas según sea necesario, evitar bucles no controlados e iniciar nuevas sesiones para diferentes temas. Una gestión eficaz de los tokens equilibra la dirección del usuario y la automatización, mejorando finalmente la productividad al mismo tiempo que se gestionan los costes.

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