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Resiliencia y Recuperación ante Desastres en la Plataforma de Datos: Guía Completa de RTO, RPO, Runbooks y Pruebas de DR

Backup y replicación

Este capítulo ofrece una hoja de ruta completa para diseñar, implementar y verificar la estrategia de resiliencia y disaster recovery de la capa de datos. No se trata solo de tener backups —que, por supuesto, son imprescindibles— sino de construir un sistema en el que cada componente conoce su RTO (Recovery Time Objective) y su RPO (Recovery Point Objective), donde los procedimientos de recuperación están documentados en runbooks operativos verificados, y donde las pruebas de DR se ejecutan con la misma disciplina con la que se ejecutan las pruebas de rendimiento o los pen tests de seguridad..

Noticias

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Software IT

MS Dynamics 365 ERP Planning
Microsoft Dynamics 365 ERP proporciona un conjunto integrado de aplicaciones empresariales en la nube que automatizan y conectan procesos clave de finanzas, cadena de suministro, proyectos y operaciones, apoyándose en inteligencia artificial y su plataforma común de datos para ofrecer visibilidad en tiempo real y escalabilidad global.
Su modelo modular y su enfoque en la productividad facilitan la adopción gradual por parte de organizaciones de diversos tamaños, mientras que su integración con Microsoft 365, Power Platform y Azure asegura un ecosistema flexible y extensible..

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning es una plataforma basada en la nube que permite a los usuarios crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático y análisis predictivo sin tener que preocuparse por la infraestructura subyacente.
La plataforma facilita la creación y el entrenamiento de modelos de datos, que luego pueden desplegarse de diversas maneras y utilizarse en múltiples aplicaciones..

Google Vertex AI

Google Vertex AI es la plataforma unificada de IA y Machine Learning de Google Cloud que centraliza el ciclo completo de modelos —desde la preparación de datos hasta el despliegue y la monitorización— con integración nativa a servicios como BigQuery y Dataproc. Su mayor fortaleza es combinar escalabilidad, MLOps avanzado y soporte tanto para AutoML como para modelos generativos, lo que acelera proyectos de ciencia de datos y analítica avanzada..