EXPOSICIÓN PROYECTO
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Buenos días, Manuel. Hoy estamos a 20 de enero, a las 12 y media. Estamos convocados a través de la DGPatura del Departamento para la defensa del módulo profesional del proyecto del ciclo de grado superior de DAU.
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y te informo que esta grabación se va a utilizar en el entorno cerrado de Duca Madrid
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con fines educativos y solo va a estar a disposición de los profesores en el aula virtual
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para llevar a cabo la evaluación y la calificación de la defensa de este proyecto.
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En el aula virtual de proyectos habéis sido informados previamente
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de los criterios y de la rúbrica de calificación que se va a hacer.
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El orden de presentación del proyecto es el siguiente.
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Tienes 15 minutos máximo para defender el proyecto y 5 minutos para preguntas por parte de él. Dicho esto, el tiempo de sesión comienza a partir de este momento. Adelante y mucha suerte.
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Vale, muchas gracias.
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Adelante, Manuel, cuando quieras.
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Bueno, pues buenos días a todos. Mi nombre es Manuel Bacas Santos y hoy voy a presentar mi proyecto titulado Escalabilidad de aplicaciones web en Amazon Web Service con auto-scaling y las tituladas Balancing.
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El propósito de este proyecto es explorar cómo las herramientas de Amazon Web Services optimizan la escalabilidad, el rendimiento y la disponibilidad de aplicaciones web.
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Elementos esenciales en un mundo cada vez más digitalizado.
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Amazon Web Services proporciona soluciones que eliminan la necesidad de infraestructura física, ofreciendo flexibilidad, eficiencia y adaptabilidad.
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Voy a explicar cómo estas tecnologías permiten a las aplicaciones web adaptarse automáticamente a la demanda, garantizando la disponibilidad y un rendimiento óptimo.
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Por ejemplo, imaginen un servicio de streaming durante un estreno de una película muy esperada. Gracias a auto-scaling se puede aumentar el número de servidores en lo que queramos para soportar el tráfico adicional y al final del evento volver a producirlo para disminuir los costos.
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Y además, el artículo App Balancing asegura que todas las solicitudes de los usuarios se distribuyan equitativamente entre todos los servidores que tengan disponibles, evitando sobrecargas y fallos en el sistema.
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Con este contexto en mente, avanzamos a las motivaciones del proyecto.
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La motivación de este proyecto surge de mi interés personal en las tecnologías de escalabilidad y automatización en la nube.
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La nube es un pilar fundamental para empresas de todos los tamaños, ya que permite manejar eficientemente cargas de trabajo en entornos dinámicos.
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Por ejemplo, en el sector de comercio electrónico, eventos como Black Friday generan picos masivos de tráfico que pueden hacer colapsar una infraestructura que no esté totalmente preparada.
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Otro ejemplo está en el ámbito educativo. Durante el periodo de exámenes, plataformas de aprendizaje en línea deben manejar una gran cantidad de estudiantes conectados simultáneamente.
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Con este proyecto, pretendo mostrar cómo autoscaling y el articulado balancing no solo mejoran la experiencia del usuario y la disponibilidad del sistema, sino que también reducen costos operativos, lo que les hace esenciales para organizaciones modernas.
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El objetivo general de este proyecto es investigar y analizar cómo Amazon Web Service mediante auto-scaling y Elastic Lab Balancing pueden ayudar a mejorar la escalabilidad y la disponibilidad de aplicaciones web.
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Para alcanzar este objetivo he definido tres objetivos específicos. Explorar la documentación técnica de Amazon Web Service y analizar casos de estudio relacionados con estas tecnologías.
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diseñar una guía teórica que detalle los pasos necesarios para implementar estas herramientas en un entorno práctico
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y evaluar los beneficios teóricos que estas tecnologías pueden aportar
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utilizando simulaciones para ilustrar su impacto.
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Además, este proyecto busca ofrecer recomendaciones específicas para optimizar estas herramientas
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en diferentes contextos, asegurando que sean accesibles y aplicables para empresas de todos los tamaños.
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Para alcanzar los objetivos planteados, seguí una metodología estructurada en cuatro fases.
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Primero, realicé una revisión de la información técnica disponible en la documentación oficial de Amazon Web Services.
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Esto me permitió comprender el funcionamiento interno de Auto Scaling y el Articulado Balancing.
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En segundo lugar, realicé un análisis comparativo de estrategias de escalabilidad y balanceo de carga utilizadas en diferentes sectores. Por ejemplo, comparé el uso de auto-scaling en e-commerce frente a su uso en plataformas educativas, identificando patrones comunes y diferencias clave.
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Posteriormente diseñé una guía con pruebas simuladas
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Esta guía incluye los pasos necesarios para configurar autoscaling y el astic load balancing en Amazon Web Service
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Con ejemplos concretos y las configuraciones recomendadas
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Finalmente evalué los resultados mediante simulaciones teóricas
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Por ejemplo, utilicé métricas como el uso de la CPU y la latencia para simular cómo reaccionaría una aplicación a un pico de tráfico repetido.
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El enfoque de esta metodología asegura que los resultados sean útiles para aplicaciones reales y no se limiten a un análisis teórico.
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Para llevar a cabo este proyecto, utilicé varias herramientas clave proporcionadas por Amazon Web Services.
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la AWS EC2, que son las máquinas virtuales de Amazon Web Service,
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permiten crear máquinas virtuales que a su vez pueden escalar
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prácticamente y desescalar para ejecutar aplicaciones web.
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Por otra parte, el artículo de App Balancing,
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que distribuye automáticamente el tráfico durante varias instancias,
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de varias instancias. Cuando tienen más trabajo o más, lo distribuyen en todas, para que todas tengan la misma carga de trabajo.
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Esto asegura que ninguna instancia quede sobrecargada y que la aplicación permanezca disponible incluso si alguna instancia F2 fallara.
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El artículo de Balancing realiza pruebas continuamente, pruebas de salud continuamente para verificar qué instancias están disponibles.
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si alguna instancia que está fallando directamente la quita y inicia otra nueva instancia.
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Luego utiliza algoritmos como Runroving o basados en tráfico de datos para distribuir las solicitudes de manera eficiente.
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Luego Autospelling. Autospelling ajusta automáticamente el número de instancias EC2 en función de la demanda de la aplicación.
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Esto permite escalar hacia arriba o hacia abajo, depende de si tenemos más carga de trabajo o menos, permite iniciar más verticalmente, horizontalmente, para iniciar más distancias S2.
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Los grupos de auto-scaling funcionan configurando grupos de auto-escalado que definen el número mínimo de distancias entre dos que queremos tener disponibles y el máximo, métricas de cross-bots, dependiendo del tráfico de red o la latencia podemos también añadir o reducir el número de distancias y políticas de escalado.
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Por ejemplo, podemos decir que a partir de un uso de la CPU del 80% durante un tiempo determinado, pues que inicie más máquinas de C2 o al revés, que si el uso de la CPU se reduce por debajo del 50% de lo que queramos, pues en X tiempo, pues que también inicie máquinas de C2 para reducir costos.
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Amazon CloudWatch, también he usado, que proporciona monitoreo en tiempo real y métricas importantes como el uso del CPU y la ausencia que hay en su lado.
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Y AWS Prism Calculator, que ayuda a estimar los costos que vas a tener con las configuraciones utilizadas.
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Estas herramientas combinadas ofrecen una solución integral para optimizar la escalabilidad y el rendimiento en aplicaciones.
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Entre los resultados esperados destacan los siguientes. La distribución eficiente del tráfico utilizando el Reciproc Branching, el escalado automático para adaptarse a los cambios en la demanda, evitando recursos innecesarios y optimizando los costos, y una mejora significativa en la experiencia del usuario, al minimizar los tiempos de respuesta y evitar interrupciones.
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En cuanto a las aplicaciones prácticas, estas tecnologías pueden ser especialmente útiles en sectores como el comercio electrónico, para manejar picos de tráfico en eventos, en las plataformas de streaming, que enfrentan alta concurrencia durante eventos en vivo con millones de usuarios.
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Estas herramientas ofrecen una forma rentable de escalar los servicios en etapas iniciales de crecimiento o la adecuación, particularmente para plataformas LMS durante periodos de alta demanda, como exámenes.
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Además, estas tecnologías pueden extenderse a sectores como la salud, donde la capacidad de respuesta y la alta disponibilidad son esenciales.
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En conclusión, autoscaling y el archivo de balancing son herramientas poderosas que optimizan los recursos, mejoran la disponibilidad y reducen los costos en aplicaciones web desplegadas en Amazon Web Services.
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Este proyecto muestra cómo estas tecnologías pueden adaptarse a diferentes sectores y aportar un valor significativo.
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En cuanto a vías futuras, sería interesante explorar cómo estas herramientas pueden integrarse con otras tecnologías emergentes, como Machine Learning, para predecir picos de tráfico y activar políticas de escalado proactivas.
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El uso de arquitecturas serverless
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tenemos varias
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estructuras como el uso de arquitecturas
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serverless que elimina la necesidad de gestionar servidores
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simplificando aún más la infraestructura
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diseñar arquitecturas multinacionales
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que minimicen la latencia, asegurando una experiencia uniforme para todos
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los usuarios de todo el mundo
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y finalmente
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estas herramientas tienen
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un gran potencial educativo
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y podrían utilizarse
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como material formativo
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en cursos de Cloud Computing
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ayudando a preparar a la próxima
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generación de expertos
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y por último
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quiero agradecer a
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todos los presentes por su atención y por
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darme la oportunidad de presentar este proyecto
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espero que haya sido
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de su interés y que les haya permitido entender mejor el impacto de estas tecnologías en el mundo real.
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Ahora estaré encantado de responder a cualquier pregunta que puedan tener y muchas gracias.
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Perfecto, Manuel. Dentro del proyecto voy a hacer algunas preguntas de diferentes partes.
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Lo primero sobre la motivación. ¿Cómo crees que la implementación de autoscaling y ELB, el Amazon Web Service, puede mejorar la eficiencia operativa en una empresa frente al resto de las soluciones que hay de escalabilidad? ¿Qué es lo que le diferencia?
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Pues lo que te cuento yo es que no hace falta que tengas una infraestructura, por ejemplo, física en una empresa gigantesca con muchos servidores para, si en algún momento vas a tener mucha carga de trabajo, pues con esto te ahorras, aparte de tener esa infraestructura, pues te ahorras costes porque no necesitas tener siempre la disponibilidad de todos esos servidores.
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vaya a tener un pico de trabajo alto porque a lo mejor no necesitas tener siempre tantos
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servidores activos con contener un funcionamiento normal podría te podría valer y luego pues cuando
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tengas picos de muchísimo trabajo pues con esta tecnología podrías estar prácticamente
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infinitamente a donde lo que te haga falta para tu carrera de trabajo.
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¿Qué criterios has utilizado para seleccionar y validar las fuentes de información utilizadas dentro de la investigación?
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¿Qué criterios he utilizado?
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Pues nada, he buscado información dentro de Amazon Web Server, de la documentación oficial y he hecho un curso también de ello y nada, pues he estado informándome por esos sitios.
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En cuanto al despliegue y pruebas, ¿qué métricas has utilizado?
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En cuanto al despliegue y las pruebas, ¿qué métricas has utilizado para las simulaciones, para evaluar el rendimiento de la solución?
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Pues he usado unas métricas que eran las recomendadas en blogs de gente que trabaja de esto y pues no sé, no sabría decir.
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¿Qué consideraciones o limitaciones crees que tienen que tenerse en cuenta
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antes de implementar autoscaling y LV en un entorno de producción?
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¿Qué consideraciones o limitaciones crees que deben tenerse en cuenta antes de implementar autoscaling y EBL en un entorno de producción?
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Pues las consideraciones, pues a ver, pues yo creo que tienes que tener en cuenta que vayas a tener ingresos suficientes porque, a ver, es barata, los costes son baratos porque solo pagas por lo que utilizas realmente,
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por el tiempo de computación de cada instancia, pero claro, si tienes picos grandes, pues vas a pagar bastante más cantidad de precio.
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Entonces, pues yo creo que la única limitación es esa, el precio y el poder tener el ingreso suficiente para poder asumir cualquier carga de trabajo que vayas a tener.
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Y bueno, en cuanto a las vías futuras
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¿Cómo crees que podría ampliarse este proyecto
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si siguieras con él?
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¿O qué tecnologías que estén emergiendo
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crees que podrían complementar esta solución
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para mejorar la escalabilidad y la disponibilidad
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en aplicaciones web en el futuro?
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¿Me la puedo repetir también?
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Sí, que si tuvieras que continuar el proyecto, ¿cómo lo continuarías o qué tecnologías emergentes crees que podrías complementar esta solución que has propuesto para mejorar la escalabilidad y la disponibilidad?
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Pues a lo mejor
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con las tecnologías serverless
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que también tiene Amazon Web Service
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eso sería también
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donde podrías
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indagar porque
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esas son
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tecnologías que
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no necesitan servidores
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no necesitas tus servidores
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porque te las administra
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te las administra ya Amazon Web Service
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lo hace todo él
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entonces con esto
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no tendrías tú ni que tener los servidores
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ni nada, ellos te lo administran todo
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y tendrías totalmente disponibilidad
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para cualquier carga de trabajo
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Termina el tiempo de presentación
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Perdón, ¿no se te oye, Pedro?
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Termina el tiempo de presentación del proyecto
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y paro la grabación
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- Idioma/s:
- Etiquetas:
- Gestión de proyectos
- Autor/es:
- MANUEL VACAS
- Subido por:
- Pedro Jose M.
- Licencia:
- Todos los derechos reservados
- Visualizaciones:
- 1
- Fecha:
- 23 de enero de 2025 - 11:31
- Visibilidad:
- Clave
- Centro:
- IES CIFP a Distancia Ignacio Ellacuría
- Duración:
- 20′
- Relación de aspecto:
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- Resolución:
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- Tamaño:
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