# Software y arquitectura
**Topics**
+ [SUS 3 ¿Cómo puede sacar partido de los patrones de software y de arquitectura para respaldar sus objetivos de sostenibilidad?](sus-03.md)
# SUS 3 ¿Cómo puede sacar partido de los patrones de software y de arquitectura para respaldar sus objetivos de sostenibilidad?
Implemente patrones que permitan suavizar la carga y mantener un uso elevado consistente de los recursos implementados para minimizar los recursos consumidos. Puede haber componentes que queden inactivos debido a la falta de uso relacionada con los cambios en el comportamiento de los usuarios a lo largo del tiempo. Revise los patrones y la arquitectura para consolidar los componentes infrautilizados a fin de incrementar el uso general. Retire los componentes que ya no son necesarios. Analice el rendimiento de los componentes de su carga de trabajo y optimice aquellos que consumen la mayor cantidad de recursos. Tenga en cuenta los dispositivos que usan los clientes para acceder a sus servicios e implemente patrones para minimizar la necesidad de realizar actualizaciones de los dispositivos.
**Topics**
+ [SUS03-BP01: Optimizar el software y la arquitectura para los trabajos asíncronos y programados](sus_sus_software_a2.md)
+ [SUS03-BP02 Eliminar o refactorizar los componentes de cargas de trabajo con uso reducido o nulo](sus_sus_software_a3.md)
+ [SUS03-BP03: Optimización de las áreas de código que consumen la mayor parte del tiempo o de los recursos](sus_sus_software_a4.md)
+ [SUS03-BP04 Optimizar el impacto en los dispositivos y equipos](sus_sus_software_a5.md)
+ [SUS03-BP05: Uso de los patrones de software y las arquitecturas que mejor respaldan los patrones de almacenamiento y el acceso a los datos](sus_sus_software_a6.md)
# SUS03-BP01: Optimizar el software y la arquitectura para los trabajos asíncronos y programados
Utilice patrones de software y arquitectura eficientes, como los basados en colas, para mantener una utilización elevada y coherente de los recursos desplegados.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Realiza un aprovisionamiento excesivo de los recursos de su carga de trabajo en la nube para hacer frente a picos imprevistos de la demanda.
+ Su arquitectura no desacopla los emisores y los receptores de mensajes asíncronos mediante un componente de mensajería.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:**
+ Los patrones de software y arquitectura eficientes minimizan los recursos no utilizados en la carga de trabajo y mejoran la eficiencia global.
+ Puede escalar el procesamiento independientemente de la recepción de mensajes asíncronos.
+ Mediante un componente de mensajería, tendrá unos requisitos de disponibilidad más relajados que podrá cumplir con menos recursos.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Mediana
## Guía para la implementación
Utilice patrones de arquitectura eficientes, como la [arquitectura basada en eventos](https://aws.amazon.com/event-driven-architecture/), que dan como resultado una utilización uniforme de los componentes y minimizan el aprovisionamiento excesivo en la carga de trabajo. El uso de patrones de arquitectura eficientes minimiza los recursos inactivos por falta de uso debido a cambios en la demanda a lo largo del tiempo.
Comprenda los requisitos de los componentes de la carga de trabajo y adopte patrones de arquitectura que aumenten la utilización global de los recursos. Retire los componentes que ya no son necesarios.
**Pasos para la aplicación**
+ Analice la demanda de su carga de trabajo para determinar cómo responder a ella.
+ En el caso de solicitudes o trabajos que no requieran respuestas síncronas, utilice arquitecturas basadas en colas y empleados de escalamiento automático para maximizar la utilización. A continuación, encontrará algunos ejemplos de cuándo podría plantearse una arquitectura basada en colas:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/2023-04-10/framework/sus_sus_software_a2.html)
+ En el caso de solicitudes o trabajos que puedan procesarse en cualquier momento, utilice mecanismos de programación para procesar los trabajos por lotes y obtener una mayor eficacia. A continuación, se presentan algunos ejemplos de mecanismos de programación en AWS:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/2023-04-10/framework/sus_sus_software_a2.html)
+ Si utiliza mecanismos de sondeo y webhooks en su arquitectura, reemplácelos por eventos. Utilice [arquitecturas basadas en eventos](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/operatorguide/event-driven-architectures.html) para crear cargas de trabajo de elevada eficacia.
+ Aproveche la [tecnología sin servidor en AWS](https://aws.amazon.com/serverless/) para eliminar la infraestructura aprovisionada en exceso.
+ Dimensione correctamente los componentes individuales de su arquitectura para evitar recursos inactivos mientras se espera la entrada.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [¿Qué es Amazon Simple Queue Service?](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/welcome.html)
+ [¿Qué es Amazon MQ?](https://docs.aws.amazon.com/amazon-mq/latest/developer-guide/welcome.html)
+ [Escalamiento basado en Amazon SQS](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/as-using-sqs-queue.html)
+ [¿Qué es AWS Step Functions?](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/welcome.html)
+ [¿Qué es AWS Lambda?](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html)
+ [Uso de AWS Lambda con Amazon SQS](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/with-sqs.html)
+ [¿Qué es Amazon EventBridge?](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/what-is-amazon-eventbridge.html)
**Vídeos relacionados: **
+ [Moving to event-driven architectures](https://www.youtube.com/watch?v=h46IquqjF3E) (Migración a arquitecturas basadas en eventos)
# SUS03-BP02 Eliminar o refactorizar los componentes de cargas de trabajo con uso reducido o nulo
Elimine los componentes que ya no se usan ni se necesitan y refactorice aquellos con un uso reducido para minimizar el desperdicio en su carga de trabajo.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ No comprueba periódicamente el nivel de utilización de los componentes individuales de la carga de trabajo.
+ No comprueba ni analiza recomendaciones de herramientas de dimensionamiento de AWS como [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/).
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** la eliminación de los activos no utilizados libera recursos y mejora la eficacia general de la carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Mediana
## Guía para la implementación
Revise la carga de trabajo para identificar los componentes inactivos o no utilizados. Es un proceso de mejora iterativo que puede desencadenarse por cambios en la demanda o por el lanzamiento de un nuevo servicio en la nube. Por ejemplo, un descenso significativo del tiempo de ejecución de una función de [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/) puede ser un indicador de la necesidad de reducir el tamaño de la memoria. Además, a medida que AWS lanza nuevos servicios y características, los servicios y la arquitectura óptimos para su carga de trabajo también pueden cambiar.
Supervise continuamente la actividad de la carga de trabajo y busque oportunidades para mejorar el nivel de uso de los componentes individuales. Con la eliminación de los componentes ociosos y la realización de actividades de redimensionamiento, cumplirá los requisitos de su empresa con el menor número de recursos en la nube.
**Pasos para la implementación**
+ Supervise y capture las métricas de utilización de los componentes críticos de su carga de trabajo (como la utilización de la CPU, la utilización de la memoria o el rendimiento de la red en [métricas de Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html)).
+ Para cargas de trabajo estables, compruebe las herramientas de redimensionamiento de AWS como [AWS Compute Optimizer](https://aws.amazon.com/compute-optimizer/) a intervalos regulares para identificar los componentes ociosos, no utilizados o infrautilizados.
+ En el caso de las cargas de trabajo efímeras, evalúe las métricas de utilización para identificar los componentes inactivos, no utilizados o infrautilizados.
+ Retire los componentes y activos asociados (como las imágenes de Amazon ECR) que ya no sean necesarios.
+ Refactorice o consolide los componentes infrautilizados con otros recursos para mejorar la eficiencia de uso. Por ejemplo, puede aprovisionar varias bases de datos pequeñas en una sola instancia de base de datos de [Amazon RDS](https://aws.amazon.com/rds/) en vez de ejecutar bases de datos en instancias individuales infrautilizadas.
+ Entienda los [recursos aprovisionados por su carga de trabajo para completar una unidad de trabajo](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/evaluate-specific-improvements.html).
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Trusted Advisor](https://aws.amazon.com/premiumsupport/technology/trusted-advisor/)
+ [¿Qué es Amazon CloudWatch?](https://docs.aws.amazon.com/Amazon/latest/monitoring/WhatIs.html)
+ [Limpieza automatizada de imágenes no utilizadas en Amazon ECR](https://aws.amazon.com/blogs/compute/automated-cleanup-of-unused-images-in-amazon-ecr/)
**Ejemplos relacionados:**
+ [ Well-Architected Lab - Rightsizing with AWS Compute Optimizer](https://wellarchitectedlabs.com/cost/200_labs/200_aws_resource_optimization/)(Laboratorio de Well-Architected: redimensionamiento con AWS Compute Optimizer)
+ [ Well-Architected Lab - Optimize Hardware Patterns and Observe Sustainability KPIs ](https://wellarchitectedlabs.com/sustainability/200_labs/200_optimize_hardware_patterns_observe_sustainability_kpis/)(Laboratorio de Well-Architected: optimizar los patrones de hardware y observar los KPI de sostenibilidad)
# SUS03-BP03: Optimización de las áreas de código que consumen la mayor parte del tiempo o de los recursos
Optimice el código que se ejecuta en los distintos componentes de su arquitectura para minimizar el uso de los recursos y, a la vez, maximizar el rendimiento.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Ignora la optimización del código para el uso de recursos.
+ Normalmente responde a los problemas de rendimiento con un aumento de los recursos.
+ Su proceso de revisión y desarrollo del código no realiza un seguimiento de los cambios de rendimiento.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** El uso de código eficiente minimiza el uso de recursos y mejora el rendimiento.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Medio
## Guía para la implementación
Es fundamental examinar cada área funcional, incluido el código de una aplicación con arquitectura de nube, para optimizar su uso de recursos y su rendimiento. Supervise continuamente el rendimiento de la carga de trabajo en los entornos de creación y producción e identifique oportunidades para mejorar los fragmentos de código que tienen un uso de recursos especialmente elevado. Adopte un proceso de revisión periódico para identificar errores o antipatrones en su código que utilicen los recursos de forma ineficiente. Use algoritmos sencillos y eficaces que produzcan los mismos resultados para su caso de uso.
## Pasos para la implementación
+ Durante el desarrollo de sus cargas de trabajo, adopte un proceso automatizado de revisión del código para mejorar la calidad e identificar errores y antipatrones.
+ [ Automate code reviews with Amazon CodeGuru Reviewer (Revisiones automáticas de código con Amazon CodeGuru Reviewer) ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/automate-code-reviews-with-amazon-codeguru-reviewer/)
+ [ Detecting concurrency bugs with Amazon CodeGuru (Detección de errores de simultaneidad con Amazon CodeGuru) ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/detecting-concurrency-bugs-with-amazon-codeguru/)
+ [ Raising code quality for Python applications using Amazon CodeGuru (Mejora de la calidad del código para aplicaciones Python con Amazon CodeGuru) ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/raising-code-quality-for-python-applications-using-amazon-codeguru/)
+ A medida que ejecute las cargas de trabajo, supervise los recursos para identificar los componentes con elevados requisitos de recursos por unidad de trabajo como objetivos de las revisiones de código.
+ Para las revisiones de código, use un generador de perfiles de código para identificar las áreas de código que emplean más tiempo o recursos como objetivo de la optimización.
+ [ Reducing your organization's carbon footprint with Amazon CodeGuru Profiler (Reducción de la huella de carbono de su organización con Amazon CodeGuru Profiler) ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/reducing-your-organizations-carbon-footprint-with-codeguru-profiler/)
+ [ Understanding memory usage in your Java application with Amazon CodeGuru Profiler (Descripción del uso de memoria en su aplicación Java con Amazon CodeGuru Profiler) ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/understanding-memory-usage-in-your-java-application-with-amazon-codeguru-profiler/)
+ [ Improving customer experience and reducing cost with Amazon CodeGuru Profiler (Mejora de la experiencia del cliente y reducción de costes con Amazon CodeGuru Profiler) ](https://aws.amazon.com/blogs/devops/improving-customer-experience-and-reducing-cost-with-codeguru-profiler/)
+ Use el sistema operativo y el lenguaje de programación más eficaces para la carga de trabajo. Para obtener más información sobre los lenguajes de programación energéticamente eficientes (incluido Rust), consulte [Sustainability with Rust (Sostenibilidad con Rust)](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/sustainability-with-rust/).
+ Reemplace los algoritmos que hacen un uso intensivo de la computación por versiones más sencillas y eficientes que produzcan el mismo resultado.
+ Elimine el código innecesario, como la ordenación y el formato.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [¿Qué es Amazon CodeGuru Profiler?](https://docs.aws.amazon.com/codeguru/latest/profiler-ug/what-is-codeguru-profiler.html)
+ [Instancias de FPGA](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/fpga-getting-started.html)
+ [SDK de AWS en Herramientas para crear en AWS](https://aws.amazon.com/tools/)
**Vídeos relacionados:**
+ [ Improve Code Efficiency Using Amazon CodeGuru Profiler (Mejora de la eficiencia del código con Amazon CodeGuru Profiler) ](https://www.youtube.com/watch?v=1pU4VddsBRw)
+ [ Automate Code Reviews and Application Performance Recommendations with Amazon CodeGuru (Automatización de las revisiones de código y las recomendaciones de rendimiento de aplicaciones con Amazon CodeGuru) ](https://www.youtube.com/watch?v=OD8H63C0E0I)
# SUS03-BP04 Optimizar el impacto en los dispositivos y equipos
Analice los dispositivos y los equipos empleados en la arquitectura y utilice estrategias para reducir su uso. Esto puede minimizar el impacto medioambiental global de su carga de trabajo en la nube.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Ignora el impacto medioambiental de los dispositivos que utilizan sus clientes.
+ Administra y actualiza manualmente los recursos que utilizan los clientes.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** la implementación de patrones y características de software optimizados para el dispositivo del cliente puede reducir el impacto medioambiental general de la carga de trabajo en la nube.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Mediana
## Guía para la implementación
La implementación de patrones y características de software optimizados para el dispositivo del cliente puede reducir el impacto medioambiental general de la carga de trabajo en la nube.
+ La implementación de nuevas características compatibles con versiones anteriores puede reducir el número de reemplazos de hardware.
+ La optimización de una aplicación para que funcione de forma eficiente en los dispositivos puede contribuir a reducir su consumo de energía y a prolongar la duración de su batería (si funcionan con ella).
+ La optimización de una aplicación para dispositivos también puede reducir la transferencia de datos a través de la red.
Comprenda los dispositivos y equipos utilizados en su arquitectura, su ciclo de vida previsto y el impacto de reemplazar esos componentes. Implemente patrones y características de software que puedan minimizar el consumo de energía del dispositivo, la necesidad de los clientes de reemplazarlo y también de actualizarlo manualmente.
**Pasos para la implementación**
+ Realice un inventario de los dispositivos utilizados en su arquitectura. Los dispositivos pueden ser móviles, tabletas, dispositivos IoT, luces inteligentes o incluso dispositivos inteligentes en una fábrica.
+ Optimice la aplicación que se ejecuta en los dispositivos:
+ Utilice estrategias como la ejecución de tareas en segundo plano para reducir su consumo de energía.
+ Tenga en cuenta la latencia y el ancho de banda de la red al crear cargas e implemente capacidades que ayuden al funcionamiento óptimo de las aplicaciones en enlaces de alta latencia y ancho de banda bajo.
+ Convierta las cargas útiles y los archivos a los formatos optimizados que requieren los dispositivos. Por ejemplo, puede utilizar [Amazon Elastic Transcoder](https://docs.aws.amazon.com/elastic-transcoder/) o [AWS Elemental MediaConvert](https://aws.amazon.com/mediaconvert/) para convertir archivos multimedia digitales de gran tamaño y alta calidad a formatos que los usuarios puedan reproducir en dispositivos móviles, tabletas, navegadores web y televisores conectados.
+ Realice las actividades con un uso intensivo de los recursos informáticos (como la representación de imágenes) en el lado del servidor o use el streaming de aplicaciones para mejorar la experiencia del usuario en los dispositivos más antiguos.
+ Segmente y pagine los resultados, sobre todo en las sesiones interactivas, para administrar las cargas y limitar los requisitos de almacenamiento local.
+ Utilice el mecanismo automatizado vía inalámbrica (OTA) para desplegar actualizaciones en uno o varios dispositivos.
+ Puede utilizar una [canalización de CI/CD](https://aws.amazon.com/blogs/mobile/build-a-cicd-pipeline-for-your-android-app-with-aws-services/) para actualizar las aplicaciones móviles.
+ Puede utilizar [AWS IoT Device Management](https://aws.amazon.com/iot-device-management/) para administrar a distancia los dispositivos conectados a escala.
+ Para probar nuevas características y actualizaciones, utilice granjas de dispositivos administrados con conjuntos representativos de hardware e itere el desarrollo para maximizar los dispositivos admitidos. Para obtener más información, consulte [SUS06-BP04 Usar granjas de dispositivos administrados para pruebas](sus_sus_dev_a5.md).
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [¿Qué es AWS Device Farm?](https://docs.aws.amazon.com/devicefarm/latest/developerguide/welcome.html)
+ [Documentación de Amazon AppStream 2.0](https://docs.aws.amazon.com/appstream2/)
+ [NICE DCV](https://docs.aws.amazon.com/dcv/)
+ [ Tutorial de OTA para actualizar el firmware en dispositivos que ejecutan FreeRTOS ](https://docs.aws.amazon.com/freertos/latest/userguide/dev-guide-ota-workflow.html)
**Vídeos relacionados: **
+ [Introduction to AWS Device Farm](https://www.youtube.com/watch?v=UiJo_PEZkD4)(Introducción a AWS Device Farm)
# SUS03-BP05: Uso de los patrones de software y las arquitecturas que mejor respaldan los patrones de almacenamiento y el acceso a los datos
Analice cómo se usan los datos en la carga de trabajo, cómo los consumen los usuarios, cómo se transfieren y cómo se almacenan. Utilice patrones y arquitecturas de software que admitan mejor el acceso a los datos y el almacenamiento para minimizar los recursos de computación, redes y almacenamiento necesarios para admitir la carga de trabajo.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Supone que todas las cargas de trabajo tienen patrones similares de almacenamiento y acceso a los datos.
+ Solo utiliza un nivel de almacenamiento, asumiendo que todas las cargas de trabajo encajan en ese nivel.
+ Supone que los patrones de acceso a los datos se mantendrán coherentes a lo largo del tiempo.
+ Su arquitectura admite una posible ampliación de acceso a los datos, lo que provoca que los recursos permanezcan inactivos la mayor parte del tiempo.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** la selección y la optimización de su arquitectura en función de los patrones de acceso y almacenamiento de datos le ayudará a disminuir la complejidad del desarrollo y a aumentar la utilización general. Saber cuándo utilizar las tablas globales, las particiones de datos y el almacenamiento en caché le ayudará a disminuir la sobrecarga operativa y a escalar en función de sus necesidades de carga de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Mediana
## Guía para la implementación
Utilice los patrones de software y arquitectura que mejor se adapten a las características de sus datos y a sus patrones de acceso. Por ejemplo, utilice una [arquitectura de datos moderna en AWS](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/modern-data-architecture/) que le permita usar servicios personalizados optimizados para sus casos de uso de análisis exclusivos. Estos patrones de arquitectura permiten un procesamiento de datos eficaz y reducen el uso de recursos.
**Pasos para la implementación**
+ Analice las características de los datos y los patrones de acceso para identificar la configuración correcta de sus recursos en la nube. Entre las características clave que se deben tener en cuenta se incluyen:
+ **Tipo de datos:** estructurados, semiestructurados, no estructurados
+ **Crecimiento de datos:** limitados, no limitados
+ **Durabilidad de datos:** persistentes, efímeros, transitorios
+ **Patrones de acceso:** lecturas o escrituras, frecuencia de actualización, con picos o constantes
+ Utilice los patrones de arquitectura que mejor admitan los patrones de acceso y almacenamiento de datos.
+ [ Let’s Architect\$1 Modern data architectures ](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/lets-architect-modern-data-architectures/)(Let’s Architect\$1 Arquitecturas de datos modernas)
+ [ Databases on AWS: The Right Tool for the Right Job ](https://www.youtube.com/watch?v=-pb-DkD6cWg)(Bases de datos de AWS: la herramienta adecuada para el trabajo adecuado.)
+ Use tecnologías que funcionen de forma nativa con datos comprimidos.
+ Utilice [servicios de análisis](https://aws.amazon.com/big-data/datalakes-and-analytics/?nc2=h_ql_prod_an_a) personalizados para el procesamiento de datos en su arquitectura.
+ Use el motor de base de datos que mejor admita su patrón de consulta dominante. Administre sus índices de base de datos para garantizar una ejecución eficaz de las consultas. Para más detalles, consulte [Bases de datos de AWS](https://aws.amazon.com/products/databases/).
+ Seleccione protocolos de red que reduzcan la cantidad de capacidad de red consumida en su arquitectura.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Formatos de archivo de compatibilidad con la compresión de Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/compression-formats.html)
+ [Uso de COPY con formatos de datos de columnas con Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/copy-usage_notes-copy-from-columnar.html)
+ [Conversión del formato de registro de entrada en Firehose](https://docs.aws.amazon.com/firehose/latest/dev/record-format-conversion.html)
+ [Opciones de formato para las entradas y salidas de ETL en AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format.html)
+ [Mejora del rendimiento de las consultas en Amazon Athena con la conversión a formato de columnas](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/convert-to-columnar.html)
+ [Carga de archivos de datos comprimidos desde Amazon S3 con Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_loading-gzip-compressed-data-files-from-S3.html)
+ [Supervisión de la carga de bases de datos con Información sobre rendimiento en Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
+ [Supervisión de la carga de bases de datos con Información sobre rendimiento en Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)
+ [Clase de almacenamiento de Amazon S3 Intelligent-Tiering ](https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/intelligent-tiering/)
**Vídeos relacionados: **
+ [ Building modern data architectures on AWS](https://www.youtube.com/watch?v=Uk2CqEt5f0o)(Creación de arquitecturas de datos modernas en AWS)