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Testing de pipelines y datos: qué probar, cuándo y qué no merece la pena

Testing de datos

El testing de pipelines de datos es la práctica de verificar la lógica de los pipelines antes de desplegarla, con datos de prueba controlados, igual que se testea cualquier software.
Se organiza en tres niveles: tests unitarios, tests de integración y validación de contratos.
Es la disciplina complementaria de las validaciones en producción del capítulo 24: aquellas vigilan los datos reales en ejecución; el testing atrapa los errores de lógica cuando corregirlos cuesta minutos, no horas de madrugada..

Noticias

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Ofreciendo la solución de seguridad de interacción específica para la era de la IA, Akamai ha anunciado  Akamai Workforce Protector (…
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La facturación electrónica está experimentando una transformación estructural que va mucho más allá del cumplimiento normativo.

Software IT

Oracle Database XE

Oracle Database es una solución de base de datos relacional ampliamente utilizada a nivel empresarial. Proporciona una plataforma robusta y escalable para la gestión de datos.
Con soporte para múltiples lenguajes de programación y herramientas de desarrollo, permite a las organizaciones integrar y analizar datos de manera eficiente..

Google Cloud Spanner Console

Google Cloud Spanner materializa una propuesta tecnológica sin equivalente directo en el mercado: una base de datos relacional que escala horizontalmente sin sacrificar las garantías transaccionales que han definido a los sistemas de gestión de bases de datos durante décadas. La innovación de TrueTime —esa combinación de relojes atómicos y GPS que parecía ciencia ficción cuando Google la describió por primera vez— proporciona los fundamentos para algo que el teorema CAP sugería imposible: consistencia fuerte, disponibilidad y tolerancia a particiones, todo simultáneamente..

Dataiku DSS

Dataiku es una plataforma única de software como servicio que combina la potencia de la ciencia de datos, SQL, Hadoop y Spark. Automatiza todo el ciclo de vida de la ciencia de datos: desde la preparación de los datos, el aprendizaje automático y la analítica avanzada hasta el despliegue de la analítica de producción..