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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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“Muchas empresas no fallan en el ERP por la tecnología, sino por cómo abordan el proyecto”

Software IT

Microsoft Azure SQL Database

Azure SQL Database es la oferta de base de datos relacional como servicio (DBaaS) de Microsoft sobre la nube de Azure. Se basa en el motor de SQL Server, adaptado para la nube.
Azure SQL ofrece gestión automática, alta disponibilidad y seguridad avanzada con cifrado y auditoría. Permite escalabilidad flexible (DTUs, vCores, serverless, elastic pools) y optimización automática de consultas e índices.
Sus limitaciones incluyen coste elevado, compatibilidad parcial con SQL Server on-premises, dependencia de Azure, latencia en geo-replicación y límites de recursos en serverless.
Ideal para aplicaciones SaaS y migraciones cloud..

Salesforce CRM

Salesforce es una plataforma de CRM basada en la nube que puede proporcionar a departamentos de las empresas como los de marketing, ventas, servicio al cliente o comercio electrónico, una visión unificada de sus clientes en una plataforma integrada...

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..