No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

No se trata de lo que quieres comprar, sino de quién quieres ser. Aprovecha el precio especial.

Antes: $249

Currency
$209

Paga en 4 cuotas sin intereses

Paga en 4 cuotas sin intereses
Suscríbete

Termina en:

12 Días
21 Hrs
22 Min
46 Seg

Workload

5/22
Recursos

Aportes 8

Preguntas 0

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

Workload

El Workload o Carga de trabajo se construye tomando en cuenta los Escenarios, los Expertos y el Sistema Actual y nos permite identificar que cosas tenemos y como se comportan para así empezar a tomar decisiones a nivel de diseño en nuestra base de datos.

Para construir el Workload podemos usar un documento (no limitativo) que nos permita empezar a definir el modelado y saber que aspectos debemos tener en cuenta al momento de diseñar la base de datos. El documento puede tener las siguientes secciones:

  • Casos de usos: Describimos lo mas importante acerca del caso de negocio que se esté manejando.
  • Sección principal: Se resaltan los actores principales.
  • Suposiciones acerca del negocio: Establecemos ciertas declaraciones que pueden ir variando a través del tiempo.
  • Operaciones: Se detallan mas a fondo los actores que influyen en nuestro negocio y la forma en la que se relacionan con nuestra base de datos resaltando aspectos importantes como: frecuencia, información que se envía, tipo de operación, etc.
  • Entidades: Creamos ciertas entidades que existen en nuestro negocio, así como suponer ciertas cosas sobre ellas gracias a la información suministrada por los expertos en el area.
  • Observaciones finales: Pueden ser acotaciones generales con respecto a la información recolectada.


📌 Mongo Atlas posee un sistema de replicación y cuando escribimos en una base de datos puede existir un delay mientras se replica la información en otros nodos.

Interesante que el curso tenga ese enfoque de IoT, le da mas diversidad al uso de bases de datos NoSQL

m = miles, M = millones 😃

En las assumptions, está presente un caso común de elegir un tradeoff

Aplicar algo positivo pero con sus contrapartes

En este caso, la data para analisis necesita ser acurate, por lo que se necesitará consistencia

En contraparte, la consistencia en este caso, hará que los inserts o writes tarden más, pero las lecturas serán consistentes

Un ejemplo de lo contrario es aplicar caching. Cuando usamos redis o algun sistema de caching (para un eccomerce,blogs o etc) es muy común que algunas operaciones, no necesiten tanta consistencia para ciertas lecturas

Aquí es dónde nosotros podríamos aplicar lo que en la Assumption 2° se “necesita” según los Stakeholders. Y esto casi siempre pasa
Los Clientes pueden decirnos que se necesita y las restricciones para sí nosotros como Arquitectos, tomar una desición

Que bueno este documento! Tan esencial que es dejar documentados estos procesos de infraestructura

El workload es crucial en un proyecto porque te ayuda a: 1. **Definir requerimientos**: Identifica qué necesitas para manejar datos y operaciones. 2. **Organizar tareas**: Establece prioridades y asigna recursos eficientemente. 3. **Optimizar rendimiento**: Te permite anticipar la carga en la base de datos y planificar su diseño. 4. **Facilitar análisis**: Ayuda a entender patrones de uso y a ajustar el sistema según las necesidades. Un buen workload asegura que tu proyecto sea escalable y responda a las demandas reales.
El workload se aplica en situaciones donde debes analizar y modelar la carga de trabajo de un sistema. En el contexto del curso de Modelado de Datos en MongoDB, se usa para definir casos de uso, identificar actores, y determinar la frecuencia de operaciones de lectura y escritura. Esto ayuda a optimizar el diseño de la base de datos y asegurar su rendimiento ante diversas cargas de trabajo, como en el caso de los sensores de clima mencionados.

Son cien millones de sensores, ¿no?