Introducción a Service Fabric

Introducción a Azure Service Fabric

¿Qué es Azure Service Fabric?

Service Fabric es una plataforma de sistemas distribuidos que nos facilita el empaquetado, despliegue y gestión de microservicios escalables y confiables, teniendo en cuenta los desafíos de desarrollar y administrar aplicaciones en la nube. Los desarrolladores y administradores pueden evitar resolver problemas complejos de infraestructura y en cambio enfocarse en la implementación de workloads de misión crítica sabiendo que son escalables, confiables y administrables.

Aplicaciones basadas en microservicios

Mucho se habla hoy de los microservicios, pero ¿qué es una arquitectura de microservicios? Sigue leyendo

Infografía: Patrones de diseño en la nube

¿Estás interesado en saber cómo diseñar aplicaciones en la nube? La infografía de Patrones de Diseño de la Nube de Microsoft es una buena referencia de patrones de diseño de arquitecturas cloud. La infografía muestra los problemas más comunes en el diseño de aplicaciones cloud en Microsoft Azure:

Infografía de Patrones de Diseño en la Nube

La infografía completa se puede ver y descargar desde: https://azure.microsoft.com/es-es/documentation/infographics/cloud-design-patterns/

@gjbellmann

Azure Queues vs Service Bus Queues

Azure Queues y Service Bus Queues, diferencias y similitudes

Introducción

Microsoft Azure nos ofrece dos alternativas a la horas de armar sistemas basados en colas de mensajes: Azure Queue Storage y Service Bus Queues.

El servicio de Azure Queue Storage es parte de la infraestructura de Azure Storage (que también nos ofrece Blobs y Tables), y están basadas en una interfaz REST.

El servicio de Service Bus Queues, es parte de una infraestructura de mensajes más amplia, que soporta colas, como así también publicador/suscriptor, remoting de Web services y patrones de integración.

Consideraciones tecnológicas

Ambos servicios tienen sus diferencias y similitudes, y podremos usar uno u otro (o ambos) de acuerdo a las necesidades técnicas y/o de negocio del problema que estemos resolviendo. Sigue leyendo

Creando un clúster Hadoop en HDInsight – Parte 3

En la primera parte vimos cómo crear un clúster Hadoop en HDInsight desde los portales. En la segunda parte vimos cómo hacerlo desde código .NET y desde PowerShell en Windows.

En este post veremos cómo instalar y configurar la Azure CLI en MacOS o Linux y cómo crear un cúster con la configuración básica desde ella.

La Azure CLI está escrita en JavaScript y funciona sobre Node.js. Se implementó usando el Azure SDK para Node, y fue liberada bajo licencia Apache 2.0. El repositorio del proyecto se encuentra en https://github.com/azure/azure-xplat-cli.

Instalar la Azure CLI

Hay tres formas de realizar la instalación:

  1. Usar un instalador.
  2. Instalar Node.js y npm y luego usar el comando npm install.
  3. Correr la Azure CLI como un container de Docker.

Una vez instalada, podremos usar el comando azure en nuestra línea de comandos para ejecutar comandos de la Azure CLI.

Usar un instalador

Los paquetes están disponibles para los diferentes sistemas operativos:

Usar Node.js y npm

Si ya tenemos Node.js y npm instalados, ejecutamos:

npm install azure-cli -g

Instalar Node.js y npm en Windows y MacOS

Para instalar Node.js y npm en Windows y MacOS podemos descargar los paquetes de instalación de Nodejs.org.

Para verificar que la instalación haya sido correcta, podemos ejecutar en la consola:

npm -v

Luego instalamos el paquete de la Azure CLI:

npm install -g azure-cli

Instalar Node.js y npm en Linux con administración de paquetes dpkg

Para las distribuciones que usan apt (advanced packaging tool), como Ubuntu o Debian, podemos instalar Node.js y npm con los siguientes comandos:

sudo apt-get install nodejs-legacy
sudo apt-get install npm
sudo npm install -g azure-cli

Instalar Node.js y npm en Linux con administración de paquetes rpm

Para instalar Node.js y npm en distribuciones basadas en rpm, como Red Hat, primero hay que habilitar el repositorio EPEL. Por ejemplo, para instalar en CentOS 7:

su -
yum update [enter]
yum upgrade –y [enter]
yum install epel-release [enter]
yum install nodejs [enter]
yum install npm [enter]
npm install -g azure-cli [enter]

Usar un container Docker

Dentro de un host Docker ejecutar:

docker run -it microsoft/azure-cli

Configurar la Azure CLI

Lo primero que debemos hacer es vincular nuestra suscripción, algo que podemos hacer de dos maneras:

  • Iniciando sesión con una cuenta de trabajo o escuela o con una cuenta Microsoft (Microsoft account, anteriormente Live ID): ejecutando el comando azure login (el inicio de sesión con una cuenta Microsoft sólo está disponible desde la versión 0.9.10)
  • Descargando el archivo de Publish settings. Lo cual instalará un certificado en nuestro equipo local y nos permitirá hacer tareas de administración mientras la suscripción y el certificado sean válidos.

Crear el clúster mediante la Azure CLI, desde MacOS o Linux

azure hdinsight cluster create <myhdicluster> --location eastus --osType windows --storageAccountName <mystorage> --storageAccountKey <storagekey> --storageContainer <mycontainer> --userName admin --password <mypassword> --sshUserName sshuser --sshPassword <mypassword>

@gjbellmann

Despliegue e integración continua en Microsoft Azure

Durante el MVP Summit de 2015 tuvimos la oportunidad de grabar un video con Matías Quaranta en los estudios de Channel 9, en el campus de Microsoft en Redmond.

En el video hablamos sobre la implementación de Despliegue e Integración continua en Azure Web Apps, explicando los conceptos de Ranuras de Implementación, Intercambio, Kudu y finalmente integrando notificaciones de Slack.

El Despliegue e Integración contínua es vital para cualquier equipo de desarrollo ágil, permitiendo enfocarnos en construir nuestros productos sin perder tiempo en tareas repetitivas y propensas a error.

Despliegue e integración continua en AzureVer el video en Channel 9

Saludos!

@gjbellmann

Creando un clúster Hadoop en HDInsight – Parte 2

Como vimos en la primera parte, tenemos varias formas de crear nuestro clúster Hadoop en HDInsight.

En este post veremos cómo crearlo desde código .NET y desde PowerShell.

Crear el clúster desde código C#, con el SDK de HDInsight

Paso 1: Instalar los paquetes NuGet necesarios

Para crear nuestro clúster desde C# primero deberemos instalar el paquete NuGet de administración de HDInsight. Sigue leyendo