{"id":17776,"date":"2024-03-05T11:21:16","date_gmt":"2024-03-05T11:21:16","guid":{"rendered":"https:\/\/beta.bluetab.net\/?p=17776"},"modified":"2024-04-17T08:56:39","modified_gmt":"2024-04-17T08:56:39","slug":"databricks-sobre-aws-una-perspectiva-de-arquitectura-parte-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bluetab.co.uk\/es\/databricks-sobre-aws-una-perspectiva-de-arquitectura-parte-1\/","title":{"rendered":"Databricks sobre AWS &#8211; Una perspectiva de arquitectura (parte 1)"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"17776\" class=\"elementor elementor-17776\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b2ad9fe elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b2ad9fe\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7eac278\" data-id=\"7eac278\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45481b1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"45481b1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h1 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Databricks sobre AWS &#8211; Una perspectiva de arquitectura (parte 1)<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-6562b00 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6562b00\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-7c6d220\" data-id=\"7c6d220\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dac8e8c elementor-share-buttons--view-icon elementor-share-buttons--skin-minimal elementor-share-buttons--shape-circle elementor-grid-0 elementor-share-buttons--color-official elementor-widget elementor-widget-share-buttons\" data-id=\"dac8e8c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"share-buttons.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-grid\" role=\"list\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-grid-item\" role=\"listitem\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-share-btn elementor-share-btn_twitter\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-label=\"Compartir en twitter\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-share-btn__icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<i class=\"fab fa-twitter\" aria-hidden=\"true\"><\/i>\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-grid-item\" role=\"listitem\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-share-btn elementor-share-btn_linkedin\" role=\"button\" tabindex=\"0\" aria-label=\"Compartir en linkedin\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-share-btn__icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<i class=\"fab fa-linkedin\" aria-hidden=\"true\"><\/i>\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-7843b8f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"7843b8f\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-1a4ee60\" data-id=\"1a4ee60\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d5531c7 elementor-position-left elementor-vertical-align-middle elementor-widget elementor-widget-image-box\" data-id=\"d5531c7\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image-box.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-image-box-wrapper\"><figure class=\"elementor-image-box-img\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/jongaraialdegallego\/\" target=\"_blank\" tabindex=\"-1\"><img decoding=\"async\" width=\"150\" height=\"150\" data-src=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/1672931909474-150x150.jpeg\" class=\"attachment-thumbnail size-thumbnail wp-image-17778 lazyload\" alt=\"\" data-srcset=\"https:\/\/bluetab.co.uk\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/1672931909474-150x150.jpeg 150w, https:\/\/bluetab.co.uk\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/1672931909474-300x300.jpeg 300w, https:\/\/bluetab.co.uk\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/1672931909474-768x768.jpeg 768w, https:\/\/bluetab.co.uk\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/1672931909474-75x75.jpeg 75w, https:\/\/bluetab.co.uk\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/1672931909474.jpeg 800w\" data-sizes=\"(max-width: 150px) 100vw, 150px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 150px; 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Debido a que no todas las organizaciones tienen los mismos tipos de carga de trabajo, Databricks ha dise\u00f1ado diferentes planes que permiten adaptarse a las distintas necesidades, y esto tiene un impacto directo en el dise\u00f1o de la arquitectura de la plataforma.\u00a0<\/p><p>Con esta serie de art\u00edculos, se pretende abordar la integraci\u00f3n de Databricks en entornos AWS, analizando las alternativas ofrecidas por el producto respecto al dise\u00f1o de arquitectura, adem\u00e1s se abordar\u00e1n las bondades de la plataforma de Databricks por s\u00ed misma. Debido a la extensi\u00f3n de los contenidos, se ha considerado conveniente dividirlos en tres entregas:<\/p><p><b>Primera entrega:<\/b><\/p><ul><li aria-level=\"1\">Introducci\u00f3n.<\/li><li aria-level=\"1\">Data Lakehouse &amp; Delta.<\/li><li aria-level=\"1\">Conceptos.<\/li><li aria-level=\"1\">Arquitectura.<\/li><li aria-level=\"1\">Planes y tipos de carga de trabajo.<\/li><li aria-level=\"1\">Networking.<\/li><\/ul><p><b>Segunda entrega:<\/b><\/p><ul><li aria-level=\"1\">Seguridad.<\/li><li aria-level=\"1\">Persistencia.<\/li><li aria-level=\"1\">Billing.<\/li><\/ul><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7aaf8a9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7aaf8a9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" id=\"objetivo\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Introducci\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cffc795 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cffc795\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Databricks se crea con la idea de poder desarrollar un entorno \u00fanico en el que distintos perfiles (como Data Engineers, Data Scientists y Data Analysts) puedan trabajar de forma colaborativa sin la necesidad de contar con proveedores de servicios externos que ofrezcan las distintas funcionalidades que cada uno de estos necesita en su d\u00eda a d\u00eda.<\/p><p>El \u00e1rea de trabajo de Databricks proporciona una interfaz unificada y herramientas para la mayor\u00eda de las tareas de datos, entre las que se incluyen:<\/p><ul><li aria-level=\"1\">Programaci\u00f3n y administraci\u00f3n de procesamiento de datos.<\/li><li aria-level=\"1\">Generaci\u00f3n de paneles y visualizaciones.<\/li><li aria-level=\"1\">Administraci\u00f3n de la seguridad, la gobernanza, la alta disponibilidad y la recuperaci\u00f3n ante desastres.<\/li><li aria-level=\"1\">Detecci\u00f3n, anotaci\u00f3n y exploraci\u00f3n de datos.<\/li><li aria-level=\"1\">Modelado, seguimiento y servicio de modelos de Machine Learning (ML).<\/li><li aria-level=\"1\">Soluciones de IA generativa.<\/li><\/ul><p><br \/>El nacimiento de Databricks se lleva a cabo gracias a la colaboraci\u00f3n de los fundadores de Spark, publicando Delta Lake y MLFlow como productos de Databricks siguiendo la filosof\u00eda\u00a0open-source.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c33a6cf elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c33a6cf\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"363\" height=\"329\" data-src=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image1.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-17782 lazyload\" alt=\"\" data-srcset=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image1.png 363w, https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image1-300x272.png 300w\" data-sizes=\"(max-width: 363px) 100vw, 363px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 363px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 363\/329;\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Colaboraci\u00f3n Spark, Delta Lake y MLFlow<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ddf563e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ddf563e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Este nuevo entorno colaborativo tuvo un gran impacto en su presentaci\u00f3n debido a las novedades que ofrec\u00eda al integrarse las distintas tecnolog\u00edas:<\/p><ul><li aria-level=\"1\"><b>Spark\u00a0<\/b>es un framework de programaci\u00f3n distribuida que presenta como una de sus funcionalidades la capacidad de realizar consultas sobre los Delta Lakes en unos ratios de coste\/tiempo superiores a los de la competencia, consiguiendo optimizar los procesos de an\u00e1lisis.<\/li><\/ul><ul><li aria-level=\"1\"><b>Delta Lake\u00a0<\/b>se presenta como soporte de almacenamiento de Spark. A\u00fana las principales ventajas de los Data WareHouse y Data Lakes al posibilitar la carga de informaci\u00f3n estructurada y no estructurada mediante una versi\u00f3n mejorada de Parquet que permite soportar transacciones ACID asegurando as\u00ed la integridad de la informaci\u00f3n en los procesos ETL llevados a cabo por Spark.<\/li><li aria-level=\"1\"><b>MLFlow\u00a0<\/b>es una plataforma para la administraci\u00f3n del ciclo de vida de Machine Learning que incluye: experimentaci\u00f3n, reusabilidad, implementaci\u00f3n y registro de modelos centralizados.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f116da elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7f116da\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" id=\"coste\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Data Lakehouse &amp; Delta<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3fd4aa7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3fd4aa7\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Un Data Lakehouse es un sistema de gesti\u00f3n de datos que combina los beneficios de los Data Lakes y los Data Warehouses.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-39ed949 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"39ed949\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"393\" data-src=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image3-1024x393.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-17784 lazyload\" alt=\"\" data-srcset=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image3-1024x393.png 1024w, https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image3-300x115.png 300w, https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image3-768x295.png 768w, https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image3.png 1298w\" data-sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 1024px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 1024\/393;\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Diagrama de un Data Lakehouse (fuente: Databricks)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb46eef elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fb46eef\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Un Data Lakehouse proporciona capacidades de almacenamiento y procesamiento escalables para organizaciones modernas que desean evitar sistemas aislados para procesar diferentes cargas de trabajo, como el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) y la inteligencia empresarial (BI). Un Data Lakehouse puede ayudar a establecer una \u00fanica fuente de verdad, eliminar costes redundantes y garantizar la actualizaci\u00f3n de los datos.<\/p><p>Los Data Lakehouses utilizan un patr\u00f3n de dise\u00f1o de datos que mejora, enriquece y refina gradualmente los datos a medida que avanzan a trav\u00e9s de diferentes capas. Este patr\u00f3n se conoce frecuentemente como arquitectura de medall\u00f3n.<\/p><p>Databricks se basa en Apache Spark. Apache Spark habilita un motor enormemente escalable que se ejecuta en recursos inform\u00e1ticos desacoplados del almacenamiento.<\/p><p>El Data Lakehouse de Databricks utiliza dos tecnolog\u00edas clave adicionales:<\/p><ul><li aria-level=\"1\"><b>Delta Lake:<\/b>\u00a0capa de almacenamiento optimizada que admite transacciones ACID y aplicaci\u00f3n de esquemas.<\/li><li aria-level=\"1\"><b>Unity Catalog:<\/b>\u00a0soluci\u00f3n de gobernanza unificada y detallada para datos e inteligencia artificial.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bd8f0fe elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bd8f0fe\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" id=\"time\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Patr\u00f3n de dise\u00f1o de datos\n<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c65ea8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6c65ea8\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<ul><li aria-level=\"1\"><b>Ingesta de datos<\/b><\/li><\/ul><p>En la capa de ingesta, los datos llegan desde diversas fuentes en lotes o en streaming, en una amplia gama de formatos. Esta primera etapa proporciona un punto de entrada para los datos en su forma sin procesar. Al convertir estos archivos en tablas Delta, se pueden aprovechar las capacidades de aplicaci\u00f3n de esquemas de Delta Lake para identificar y manejar datos faltantes o inesperados.<\/p><p>Para gestionar y registrar estas tablas de manera eficiente seg\u00fan los requisitos de gobierno de datos y los niveles de seguridad necesarios, se puede utilizar Unity Catalog. Este cat\u00e1logo permite realizar un seguimiento del linaje de los datos a medida que se transforman y refinan, al mismo tiempo que facilita la aplicaci\u00f3n de un modelo unificado de gobernanza para mantener la privacidad y la seguridad de los datos confidenciales.<\/p><ul><li aria-level=\"1\"><b>Procesamiento, curaci\u00f3n e integraci\u00f3n de datos<\/b><\/li><\/ul><p>Despu\u00e9s de verificar los datos, se procede a la selecci\u00f3n y refinamiento. En esta etapa, los cient\u00edficos de datos y los profesionales de aprendizaje autom\u00e1tico suelen trabajar con los datos para combinarlos, crear nuevas caracter\u00edsticas y completar la limpieza. Una vez que los datos est\u00e9n completamente limpios, se pueden integrar y reorganizar en tablas dise\u00f1adas para satisfacer las necesidades comerciales espec\u00edficas.<\/p><p>El enfoque de esquema en la escritura, junto con las capacidades de evoluci\u00f3n del esquema de Delta, permite realizar cambios en esta capa sin necesidad de reescribir la l\u00f3gica subyacente que proporciona datos a los usuarios finales.<\/p><ul><li aria-level=\"1\"><b>Servicio de datos<\/b><\/li><\/ul><p>La \u00faltima capa proporciona datos limpios y enriquecidos a los usuarios finales. Las tablas finales deben estar dise\u00f1adas para satisfacer todas las necesidades de uso. Gracias a un modelo de gobernanza unificado, se puede rastrear el linaje de los datos hasta su fuente de verdad \u00fanica. Los dise\u00f1os de datos optimizados para diversas tareas permiten a los usuarios acceder a los datos para aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico, ingenier\u00eda de datos, inteligencia empresarial e informes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0a33d25 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0a33d25\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Caracter\u00edsticas<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3611269 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3611269\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<ul><li aria-level=\"1\">El concepto de Data Lakehouse se basa en aprovechar un Data Lake para almacenar una amplia variedad de datos en sistemas de almacenamiento de bajo coste, como Amazon S3 en este caso. Esto se complementa con la implementaci\u00f3n de sistemas que aseguren la calidad y fiabilidad de los datos almacenados, garantizando la coherencia incluso cuando se accede a ellos desde m\u00faltiples fuentes simult\u00e1neamente.<\/li><li aria-level=\"1\">Se emplean cat\u00e1logos y esquemas para proporcionar mecanismos de gobernanza y auditor\u00eda, permitiendo operaciones de manipulaci\u00f3n de datos (DML) mediante diversos lenguajes, y almacenando historiales de cambios y snapshots de datos. Adem\u00e1s, se aplican controles de acceso basados en roles para garantizar la seguridad.<\/li><li aria-level=\"1\">Se emplean t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n de rendimiento y escalabilidad para garantizar un funcionamiento eficiente del sistema.<\/li><li aria-level=\"1\">Permite el uso de datos no estructurados y no-SQL, adem\u00e1s de facilitar el intercambio de informaci\u00f3n entre plataformas utilizando formatos de c\u00f3digo abierto como Parquet y ORC, y ofreciendo APIs para un acceso eficiente a los datos.<\/li><li aria-level=\"1\">Proporciona soporte para streaming de extremo a extremo, eliminando la necesidad de sistemas dedicados para aplicaciones en tiempo real. Esto se complementa con capacidades de procesamiento masivo en paralelo para manejar diversas cargas de trabajo y an\u00e1lisis de manera eficiente.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f67e495 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f67e495\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conceptos: Account &amp; Workspaces<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6057b15 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6057b15\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>En Databricks, un workspace es una implementaci\u00f3n de Databricks en la nube que funciona como un entorno para que su equipo acceda a los activos de Databricks. Se puede optar por tener varios espacios de trabajo o solo uno, seg\u00fan las necesidades.<\/p><p>Una cuenta de Databricks representa una \u00fanica entidad que puede incluir varias \u00e1reas de trabajo. Las cuentas habilitadas para Unity Catalog se pueden usar para administrar usuarios y su acceso a los datos de forma centralizada en todos los workspaces de la cuenta. La facturaci\u00f3n y el soporte tambi\u00e9n se manejan a nivel de cuenta.<\/p><h3><i><br \/><\/i><strong>Billing: Databricks units (DBUs)<\/strong><\/h3><p>Las facturas de Databricks se basan en unidades de Databricks (DBU), unidades de capacidad de procesamiento por hora seg\u00fan el tipo de instancia de VM.<\/p><h3><i><br \/><\/i><strong>Authentication &amp; Authorization<\/strong><\/h3><p>Conceptos relacionados con la administraci\u00f3n de identidades de Databricks y su acceso a los activos de Databricks.<\/p><ul><li aria-level=\"1\">User: un individuo \u00fanico que tiene acceso al sistema. Las identidades de los usuarios est\u00e1n representadas por direcciones de correo electr\u00f3nico.<\/li><li aria-level=\"1\">Service Principal: identidad de servicio para usar con jobs, herramientas automatizadas y sistemas como scripts, aplicaciones y plataformas CI\/CD. Las entidades de servicio est\u00e1n representadas por un ID de aplicaci\u00f3n.<\/li><li aria-level=\"1\">Group: colecci\u00f3n de identidades. Los grupos simplifican la gesti\u00f3n de identidades, facilitando la asignaci\u00f3n de acceso a workspaces, datos y otros objetos. Todas las identidades de Databricks se pueden asignar como miembros de grupos.<\/li><li aria-level=\"1\">Access control list (ACL): lista de permisos asociados al workspace, cluster, job, tabla o experimento. Una ACL especifica a qu\u00e9 usuarios o procesos del sistema se les concede acceso a los objetos, as\u00ed como qu\u00e9 operaciones est\u00e1n permitidas en los activos. Cada entrada en una ACL t\u00edpica especifica un tema y una operaci\u00f3n.<\/li><li aria-level=\"1\">Personal access token: cadena opaca para autenticarse en la API REST, almacenes SQL, etc.<\/li><li aria-level=\"1\">UI: interfaz de usuario de Databricks, es una interfaz gr\u00e1fica para interactuar con caracter\u00edsticas, como carpetas del workspace y sus objetos contenidos, objetos de datos y recursos computacionales.<\/li><\/ul><h3><i><br \/><\/i><strong>Data science &amp; Engineering<\/strong><\/h3><p>Las herramientas de ingenier\u00eda y ciencia de datos ayudan a la colaboraci\u00f3n entre cient\u00edficos de datos, ingenieros de datos y analistas de datos.<\/p><ul><li aria-level=\"1\">Workspace: entorno para acceder a todos los activos de Databricks, organiza objetos (Notebooks, bibliotecas, paneles y experimentos) en carpetas y proporciona acceso a objetos de datos y recursos computacionales.<\/li><li aria-level=\"1\">Notebook: interfaz basada en web para crear flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje autom\u00e1tico que pueden contener comandos ejecutables, visualizaciones y texto narrativo.<\/li><li aria-level=\"1\">Dashboard: interfaz que proporciona acceso organizado a visualizaciones.<\/li><li aria-level=\"1\">Library: paquete de c\u00f3digo disponible que se ejecuta en el cluster. Databricks incluye muchas bibliotecas y se pueden agregar las propias.<\/li><li aria-level=\"1\">Repo: carpeta cuyos contenidos se versionan juntos sincroniz\u00e1ndolos con un repositorio Git remoto. Databricks Repos se integra con Git para proporcionar control de c\u00f3digo fuente y de versiones para los proyectos.<\/li><li aria-level=\"1\">Experiment: colecci\u00f3n de ejecuciones de MLflow para entrenar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li><\/ul><h3><i><br \/><\/i><strong>Databricks interfaces<\/strong><\/h3><p>Describe las interfaces que admite Databricks, adem\u00e1s de la interfaz de usuario, para acceder a sus activos: API y l\u00ednea de comandos (CLI).<\/p><ul><li aria-level=\"1\">REST API: Databricks proporciona documentaci\u00f3n API para el workspace y la cuenta.<\/li><li aria-level=\"1\">CLI: proyecto de c\u00f3digo abierto alojado en GitHub. La CLI se basa en la API REST de Databricks.<\/li><\/ul><h3><i><br \/><\/i><strong>Data management<\/strong><\/h3><p>Describe los objetos que contienen los datos sobre los que se realiza el an\u00e1lisis y alimenta los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p><ul><li aria-level=\"1\">Databricks File System (DBFS): capa de abstracci\u00f3n del sistema de archivos sobre un almac\u00e9n de blobs. Contiene directorios, que pueden contener archivos (archivos de datos, bibliotecas e im\u00e1genes) y otros directorios.<\/li><li aria-level=\"1\">Database: colecci\u00f3n de objetos de datos, como tablas o vistas y funciones, que est\u00e1 organizada para que se pueda acceder a ella, administrarla y actualizarla f\u00e1cilmente.<\/li><li aria-level=\"1\">Table: representaci\u00f3n de datos estructurados.<\/li><li aria-level=\"1\">Delta table: de forma predeterminada, todas las tablas creadas en Databricks son tablas delta. Las tablas delta se basan en el proyecto de c\u00f3digo abierto Delta Lake, un marco para el almacenamiento de tablas ACID de alto rendimiento en almacenes de objetos en la nube. Una tabla Delta almacena datos como un directorio de archivos en el almacenamiento de objetos en la nube y registra los metadatos de la tabla en el metastore dentro de un cat\u00e1logo y un esquema.<\/li><li aria-level=\"1\">Metastore: componente que almacena toda la informaci\u00f3n de la estructura de las distintas tablas y particiones en el almac\u00e9n de datos, incluida la informaci\u00f3n de columnas y tipos de columnas, los serializadores y deserializadores necesarios para leer y escribir datos, y los archivos correspondientes donde se almacenan los datos. Cada implementaci\u00f3n de Databricks tiene un metastore central de Hive al que pueden acceder todos los clusters para conservar los metadatos de la tabla.<\/li><li aria-level=\"1\">Visualization: representaci\u00f3n gr\u00e1fica del resultado de ejecutar una consulta.<\/li><\/ul><h3><i><br \/><\/i><strong>Computation management<\/strong><\/h3><p>Describe los conceptos para la ejecuci\u00f3n de c\u00e1lculos en Databricks.<\/p><ul><li aria-level=\"1\">Cluster: conjunto de configuraciones y recursos inform\u00e1ticos en los que se ejecutan Notebooks y jobs. Hay dos tipos de clusters: all-purpose y job.<ul><li aria-level=\"2\">Un cluster all-purpose se crea mediante la interfaz de usuario, la CLI o la API REST, pudiendo finalizar y reiniciar manualmente este tipo de clusters.<\/li><li aria-level=\"2\">Un cluster job se crea cuando se ejecuta un job en un nuevo cluster job y finaliza cuando se completa el job. Los jobs cluster no pueden reiniciar.<\/li><\/ul><\/li><li aria-level=\"1\">Pool: conjunto de instancias y listas para usar que reducen los tiempos de inicio y escalado autom\u00e1tico del cluster. Cuando se adjunta a un pool, un cluster asigna los nodos driver y workers al pool. Si el pool no tiene suficientes recursos para atender la solicitud del cluster, el pool se expande asignando nuevas instancias del proveedor de instancias. Cuando se finaliza un cluster adjunto, las instancias que utiliz\u00f3 se devuelven al pool y pueden ser reutilizadas por un cluster diferente.<\/li><li aria-level=\"1\">Databricks runtime: conjunto de componentes principales que se ejecutan en los clusters administrados por Databricks. Se disponen de los siguientes runtimes:<ul><li aria-level=\"2\">Databricks runtime incluye Apache Spark, adem\u00e1s agrega una serie de componentes y actualizaciones que mejoran sustancialmente la usabilidad, el rendimiento y la seguridad del an\u00e1lisis.<\/li><li aria-level=\"2\">Databricks runtime para Machine Learning se basa en Databricks runtime y proporciona una infraestructura de aprendizaje autom\u00e1tico predise\u00f1ada que se integra con todas las capacidades del workspace de Databricks. Contiene varias bibliotecas populares, incluidas TensorFlow, Keras, PyTorch y XGBoost.<\/li><\/ul><\/li><li aria-level=\"1\">Workflows: marcos para desarrollar y ejecutar canales de procesamiento de datos:<ul><li aria-level=\"2\">Jobs: mecanismo no interactivo para ejecutar un Notebook o una biblioteca, ya sea de forma inmediata o programada.<\/li><li aria-level=\"2\">Delta Live Tables: marco para crear canales de procesamiento de datos confiables, mantenibles y comprobables.<\/li><\/ul><\/li><li aria-level=\"1\">Workload: Databricks identifica dos tipos de cargas de trabajo sujetas a diferentes esquemas de precios:<ul><li aria-level=\"2\">Ingenier\u00eda de datos (job): carga de trabajo (automatizada) que se ejecuta en un cluster job que Databricks crea para cada carga de trabajo.<\/li><li aria-level=\"2\">An\u00e1lisis de datos (all-purpose): carga de trabajo (interactiva) que se ejecuta en un cluster all-purpose. Las cargas de trabajo interactivas normalmente ejecutan comandos dentro de un Notebooks de Databricks. En cualquier caso, ejecutar un job en un cluster all-purpose existente tambi\u00e9n se trata como una carga de trabajo interactiva.<\/li><\/ul><\/li><li aria-level=\"1\">Execution context: estado de un entorno de lectura, evaluaci\u00f3n e impresi\u00f3n (REPL) para cada lenguaje de programaci\u00f3n admitido. Los lenguajes admitidos son Python, R, Scala y SQL.<\/li><\/ul><h3><i><br \/><\/i><strong>Machine learning<\/strong><\/h3><p>Entorno integrado de extremo a extremo que incorpora servicios administrados para el seguimiento de experimentos, entrenamiento de modelos, desarrollo y administraci\u00f3n de funciones, y servicio de funciones y modelos.<\/p><ul><li aria-level=\"1\">Experiments: principal unidad de organizaci\u00f3n para el seguimiento del desarrollo de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Los experimentos organizan, muestran y controlan el acceso a ejecuciones registradas individuales de c\u00f3digo de entrenamiento de modelos.<\/li><li aria-level=\"1\">Feature Store: repositorio centralizado de funciones. Permite compartir y descubrir funciones en toda su organizaci\u00f3n y tambi\u00e9n garantiza que se utilice el mismo c\u00f3digo de c\u00e1lculo de funciones para el entrenamiento y la inferencia del modelo.<\/li><li aria-level=\"1\">Models &amp; model registry: modelo de aprendizaje autom\u00e1tico o aprendizaje profundo que se ha registrado en el registro de modelos.<\/li><\/ul><h3><i><br \/><\/i><strong>SQL<\/strong><\/h3><ul><li aria-level=\"1\">SQL REST API: interfaz que permite automatizar tareas en objetos SQL.<\/li><li aria-level=\"1\">Dashboard: representaci\u00f3n de visualizaciones de datos y comentarios.<\/li><li aria-level=\"1\">SQL queries: consultas SQL en Databricks.<ul><li aria-level=\"2\">Consulta.<\/li><li aria-level=\"2\">Almac\u00e9n SQL.<\/li><li aria-level=\"2\">Historial de consultas.<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62b6335 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"62b6335\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Arquitectura: Arquitectura a alto nivel\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-94c83b5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"94c83b5\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Antes de comenzar a analizar las diferentes alternativas que nos proporciona Databricks respecto al despliegue de infraestructura, conviene conocer los principales componentes del producto. A continuaci\u00f3n, una descripci\u00f3n general a alto nivel de la arquitectura de Databricks, incluida su arquitectura empresarial, en combinaci\u00f3n con AWS.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b98eac elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8b98eac\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"866\" height=\"1024\" data-src=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image2-866x1024.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-17786 lazyload\" alt=\"\" data-srcset=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image2-866x1024.png 866w, https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image2-254x300.png 254w, https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image2-768x908.png 768w, https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image2.png 1099w\" data-sizes=\"(max-width: 866px) 100vw, 866px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 866px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 866\/1024;\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Diagrama a alto nivel de la Arquitectura (fuente: Databricks)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce8c917 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ce8c917\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Aunque las arquitecturas pueden variar seg\u00fan las configuraciones personalizadas, el diagrama anterior representa la estructura y el flujo de datos m\u00e1s com\u00fan para Databricks en entornos de AWS.<\/p><p>El diagrama describe la arquitectura general del compute plane cl\u00e1sico. Al respecto de la arquitectura sobre el compute plane serverless que se utiliza para los almacenes SQL sin servidor, la capa de computaci\u00f3n se aloja en una cuenta de Databricks en vez de en una cuenta de AWS.<\/p><h3><strong>Control plane y compute plane<\/strong><\/h3><p>Databricks est\u00e1 estructurado para permitir una colaboraci\u00f3n segura en equipos multifuncionales y, al mismo tiempo, mantiene una cantidad significativa de servicios de backend administrados por Databricks para que pueda concentrarse en sus tareas de ciencia de datos, an\u00e1lisis de datos e ingenier\u00eda de datos.<\/p><p>Databricks opera desde un control plane y compute plane.<\/p><ul><li aria-level=\"1\">El\u00a0<b>control plane<\/b>\u00a0incluye los servicios backend que Databricks administra en su cuenta de Databricks. Los Notebooks y muchas otras configuraciones del workspace se almacenan en el control\u00a0 plane y se cifran en reposo.<\/li><li aria-level=\"1\">El\u00a0<b>compute plane<\/b>\u00a0es donde se procesan los datos.<ul><li aria-level=\"2\">Para la mayor\u00eda de los c\u00e1lculos de Databricks, los recursos inform\u00e1ticos se encuentran en su cuenta de AWS, en lo que se denomina el compute plane cl\u00e1sico. Esto se refiere a la red en su cuenta de AWS y sus recursos. Databricks usa el compute plane cl\u00e1sico para sus Notebooks, jobs y almacenes SQL de Databricks cl\u00e1sicos y profesionales.<\/li><li aria-level=\"2\">Tal y como adelant\u00e1bamos, para los almacenes SQL serverless, los recursos inform\u00e1ticos serverless se ejecutan en un compute plane sin servidor en una cuenta de Databricks.<\/li><\/ul><\/li><\/ul><p>Existen multitud de conectores de Databricks para conectar clusters a or\u00edgenes de datos externos fuera de la\u00a0 cuenta de AWS, para ingerir datos o almacenarlos. Tambi\u00e9n con el objeto de ingerir datos de fuentes de transmisi\u00f3n externas, como datos de eventos, de transmisi\u00f3n, de IoT, etc.<\/p><p>El Data Lake se almacena en reposo en la cuenta de AWS y en las propias fuentes de datos para mantener el control y la propiedad de los datos.<\/p><h3><i><br \/><\/i><strong>Arquitectura E2<\/strong><\/h3><p>La plataforma E2 proporciona caracter\u00edsticas tales como:<\/p><ul><li aria-level=\"1\"><b>Multi-workspace accounts<\/b>.<\/li><li aria-level=\"1\"><b>Customer-managed VPCs:<\/b>\u00a0creaci\u00f3n de workspaces de Databricks en la propia VPC en lugar de utilizar la arquitectura predeterminada en la que los clusters se crean en una \u00fanica VPC de AWS que Databricks crea y configura en su cuenta de AWS.<\/li><li aria-level=\"1\"><b>Secure cluster connectivity:<\/b>\u00a0tambi\u00e9n conocida como \u00abSin IP p\u00fablicas\u00bb, la conectividad de clusters segura permite lanzar clusters en los que todos los nodos tienen direcciones IP privadas, lo que proporciona una seguridad mejorada.<\/li><li aria-level=\"1\"><b>Customer-managed keys:<\/b>\u00a0proporcione claves KMS para el cifrado de datos.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ec17b62 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ec17b62\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" id=\"clonacion\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Planes y tipos de carga de trabajo<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0aebff7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0aebff7\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>El precio indicado por Databricks se imputa en relaci\u00f3n con las DBUs consumidas por los\u00a0clusters. Este par\u00e1metro est\u00e1 relacionado con la capacidad de procesamiento consumida por los\u00a0clusters\u00a0y dependen directamente del tipo de instancias seleccionadas (al configurar el\u00a0cluster\u00a0se facilita un c\u00e1lculo aproximado de las DBUs que consumir\u00e1 por hora el\u00a0cluster).\u00a0<\/p><p>El precio imputado por DBU depende de dos factores principales:<\/p><ul><li aria-level=\"1\">Factor computacional: la definici\u00f3n de las caracter\u00edsticas del\u00a0cluster (Cluster Mode, Runtime, On-Demand-Spot Instances, Autoscaling, etc.) que se traducir\u00e1 en la asignaci\u00f3n de un paquete en concreto.<\/li><li aria-level=\"1\">Factor de arquitectura: la personalizaci\u00f3n de esta (Customer Managed-VPC), en algunos aspectos requerir\u00e1 tener una suscripci\u00f3n\u00a0Premium\u00a0e incluso\u00a0Enterprise, lo que genera que el coste de cada DBU sea mayor a medida que se obtiene una suscripci\u00f3n con mayores privilegios.<\/li><\/ul><p>La combinaci\u00f3n de ambos factores, computacional y de arquitectura, definir\u00e1 el coste final de cada DBU por hora de trabajo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7ca7b56 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7ca7b56\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"referencias\" class=\"elementor-element elementor-element-f81138d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f81138d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\"><div class=\"elementor-widget-container\"><p>Toda la informaci\u00f3n relativa a planes y tipos de trabajo se puede encontrar en el siguiente\u00a0<a href=\"https:\/\/www.databricks.com\/product\/aws-pricing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">enlace<\/a><\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6369ca6 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"6369ca6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b0de22f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b0de22f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Networking<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03b7eea elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"03b7eea\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Databricks tiene una arquitectura dividida en control plane y compute plane. El control plane incluye servicios backend gestionados por Databricks, mientras que el compute plane procesa los datos. Para el c\u00f3mputo y c\u00e1lculo cl\u00e1sico, los recursos est\u00e1n en la cuenta de AWS en un classic compute plane. Para el c\u00f3mputo serverless, los recursos corren en un serverless compute plane en la cuenta de Databricks.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-631aaaa elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"631aaaa\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"856\" height=\"303\" data-src=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image5.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-17789 lazyload\" alt=\"\" data-srcset=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image5.png 856w, https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image5-300x106.png 300w, https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image5-768x272.png 768w\" data-sizes=\"(max-width: 856px) 100vw, 856px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 856px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 856\/303;\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-749be94 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"749be94\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>De esta forma, Databricks proporciona conectividad de red segura de manera predeterminada, pero se pueden configurar funciones adicionales. A destacar:<\/p><ul><li aria-level=\"1\">La conexi\u00f3n entre usuarios y Databricks: esta puede ser controlada y configurada para una conectividad privada. Dentro de las caracter\u00edsticas que se pueden configurar tenemos:<ul><li aria-level=\"2\">Autenticaci\u00f3n y control de acceso.<\/li><li aria-level=\"2\">Conexi\u00f3n privada.<\/li><li aria-level=\"2\">Lista de IPs de acceso.<\/li><li aria-level=\"2\">Reglas de Firewall.<\/li><\/ul><\/li><\/ul><ul><li aria-level=\"1\">Caracter\u00edsticas de conectividad de red para control plane y compute plane. La conectividad entre el control plane y el serverless compute plane siempre se realiza a trav\u00e9s de la red en la nube, no a trav\u00e9s de Internet p\u00fablico. Este enfoque se centra en establecer y asegurar la conexi\u00f3n entre el control plane y el classic compute plane. Destacar el concepto de \u00abconectividad segura de cluster\u00bb, que, cuando est\u00e1 habilitado, implica que las redes virtuales del cliente no tienen puertos abiertos y los nodos del cluster de Databricks no tienen direcciones IP p\u00fablicas, simplificando as\u00ed la administraci\u00f3n de la red. Por otro lado, existe la opci\u00f3n de implementar un espacio de trabajo en la\u00a0 propia Virtual Private Cloud (VPC) en AWS, lo que permite un mayor control sobre la cuenta de AWS y limita las conexiones salientes. Otros temas incluyen la posibilidad de emparejar la VPC de Databricks con otra VPC de AWS para mayor seguridad, y habilitar la conectividad privada desde el control plane al classic compute plane mediante AWS PrivateLink.\u00a0<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a06e13d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a06e13d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div id=\"referencias\" class=\"elementor-element elementor-element-f81138d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f81138d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\"><div class=\"elementor-widget-container\"><p>Se proporciona el siguiente\u00a0<a href=\"https:\/\/docs.databricks.com\/en\/security\/network\/classic\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" data-wplink-edit=\"true\">enlace<\/a>\u00a0para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre estas caracter\u00edsticas espec\u00edficas<\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-61c32f2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"61c32f2\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3><strong><br \/>Conexiones a trav\u00e9s de red privada (Private Links)<\/strong><\/h3><p>Por \u00faltimo, queremos destacar como AWS utiliza los PrivateLink para establecer una conectividad privada entre usuarios y los workspaces de Databricks, as\u00ed como entre los clusters y la infraestructura de los workspaces.<\/p><p>AWS PrivateLink proporciona conectividad privada desde las VPC de AWS y las redes locales hacia los servicios de AWS sin exponer el tr\u00e1fico a la red p\u00fablica. En Databricks, las conexiones PrivateLink se admiten para dos tipos de conexiones: Front-end (users a workspaces) y back-end (control plane al control plane).<\/p><p>La conexi\u00f3n front-end permite a los usuarios conectarse a la aplicaci\u00f3n web, la API REST y la API Databricks Connect a trav\u00e9s de un punto de conexi\u00f3n de interfaz VPC.<\/p><p>La conexi\u00f3n back-end implica que los clusters de Databricks Runtime en una VPC administrada por el cliente se conectan a los servicios centrales del workspace en la cuenta de Databricks para acceder a las API REST.<\/p><p>Se pueden implementar ambas conexiones PrivateLink o \u00fanicamente una de ellas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ddd97b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2ddd97b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"568\" height=\"703\" data-src=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image4.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-17791 lazyload\" alt=\"\" data-srcset=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image4.png 568w, https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/image4-242x300.png 242w\" data-sizes=\"(max-width: 568px) 100vw, 568px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 568px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 568\/703;\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30687e6 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"30687e6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" id=\"ref\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-239ebd9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"239ebd9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" id=\"referencias\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Referencias<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e34c034 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e34c034\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>What is a data lakehouse? [<a href=\"https:\/\/docs.databricks.com\/en\/lakehouse\/index.html\">link<\/a>] (January 18, 2024)<\/p><p>Databricks concepts [<a href=\"https:\/\/docs.databricks.com\/en\/getting-started\/concepts.html\">link<\/a>] (January 31, 2024)<\/p><p>Architecture [<a href=\"https:\/\/docs.databricks.com\/en\/getting-started\/overview.html\">link<\/a>] (December 18, 2023)<\/p><p>Users to Databricks networking [<a href=\"https:\/\/docs.databricks.com\/en\/security\/network\/front-end\/index.html\">link<\/a>] (February 7, 2024)<\/p><p>Secure cluster connectivity [<a href=\"https:\/\/docs.databricks.com\/en\/security\/network\/classic\/secure-cluster-connectivity.html\">link<\/a>] (January 23, 2024)<\/p><p>Enable AWS PrivateLink [<a href=\"https:\/\/docs.databricks.com\/en\/security\/network\/classic\/privatelink.html\">link<\/a>] (February 06, 2024)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65c3381 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"65c3381\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-f668113 nav-column elementor-hidden-phone\" data-id=\"f668113\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d289a2d elementor-widget elementor-widget-table-of-contents\" data-id=\"d289a2d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;headings_by_tags&quot;:[&quot;h2&quot;],&quot;exclude_headings_by_selector&quot;:[],&quot;sticky&quot;:&quot;top&quot;,&quot;sticky_offset&quot;:150,&quot;sticky_parent&quot;:&quot;yes&quot;,&quot;marker_view&quot;:&quot;numbers&quot;,&quot;no_headings_message&quot;:&quot;No se ha encontrado ning\\u00fan encabezado en esta p\\u00e1gina.&quot;,&quot;hierarchical_view&quot;:&quot;yes&quot;,&quot;min_height&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;min_height_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;min_height_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;sticky_on&quot;:[&quot;desktop&quot;,&quot;tablet&quot;,&quot;mobile&quot;],&quot;sticky_effects_offset&quot;:0,&quot;sticky_anchor_link_offset&quot;:0}\" data-widget_type=\"table-of-contents.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toc__header\">\n\t\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-toc__header-title\">\n\t\t\t\tNavegaci\u00f3n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div id=\"elementor-toc__d289a2d\" class=\"elementor-toc__body\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-toc__spinner-container\">\n\t\t\t\t<i class=\"elementor-toc__spinner eicon-animation-spin eicon-loading\" aria-hidden=\"true\"><\/i>\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-09395a3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"09395a3\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" id=\"autores\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container 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class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">DESCUBRE BLUETAB<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-7a7e9b1 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"7a7e9b1\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-0225831\" data-id=\"0225831\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap\">\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 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class=\"elementor-image-box-title\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/jongaraialdegallego\/\" target=\"_blank\">Jon Garaialde<\/a><\/h4><p class=\"elementor-image-box-description\">Cloud Data Solutions Engineer\/Architect<\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1ba1305 elementor-position-left elementor-vertical-align-middle elementor-widget elementor-widget-image-box\" data-id=\"1ba1305\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image-box.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-image-box-wrapper\"><figure class=\"elementor-image-box-img\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/alfonsojerezizquierdo\/\" target=\"_blank\" tabindex=\"-1\"><img decoding=\"async\" width=\"150\" height=\"150\" data-src=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/alfonso-150x150.jpeg\" class=\"attachment-thumbnail size-thumbnail 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Spark<\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-ebe7868\" data-id=\"ebe7868\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4524544 elementor-position-left elementor-vertical-align-middle elementor-widget elementor-widget-image-box\" data-id=\"4524544\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image-box.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-image-box-wrapper\"><figure class=\"elementor-image-box-img\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/ruben-villa-munoz\/\" target=\"_blank\" tabindex=\"-1\"><img decoding=\"async\" width=\"150\" height=\"150\" 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href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/ruben-villa-munoz\/\" target=\"_blank\">Rub\u00e9n Villa<\/a><\/h4><p class=\"elementor-image-box-description\">Big Data &amp; Cloud Architect\n\n<\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c163786 elementor-position-left elementor-vertical-align-middle elementor-widget elementor-widget-image-box\" data-id=\"c163786\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image-box.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-image-box-wrapper\"><figure class=\"elementor-image-box-img\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/albertojaenrevuelta\/\" target=\"_blank\" tabindex=\"-1\"><img decoding=\"async\" width=\"150\" height=\"150\" data-src=\"https:\/\/bluetab.mx\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/1607606292897-150x150.jpg\" class=\"attachment-thumbnail size-thumbnail wp-image-12765 lazyload\" alt=\"\" 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ajaen4\n<\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-e6097d2 elementor-section-full_width elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"e6097d2\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a66a650\" data-id=\"a66a650\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38e61b8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"38e61b8\" data-element_type=\"widget\" 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Dato: Una mirada en la realidad y el futuro\" tabindex=\"-1\" >\n\t\t\tLEER M\u00c1S\t\t<\/a>\n\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<article class=\"elementor-post elementor-grid-item post-9928 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail category-blog-es category-tendencias entry\" role=\"listitem\">\n\t\t\t\t<a class=\"elementor-post__thumbnail__link\" href=\"https:\/\/bluetab.co.uk\/es\/del-negocio-fisico-a-la-explosion-del-on-line\/\" tabindex=\"-1\" >\n\t\t\t<div class=\"elementor-post__thumbnail\"><img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"139\" data-src=\"https:\/\/bluetab.co.uk\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/off-on-300x139.png\" class=\"attachment-medium size-medium wp-image-9939 lazyload\" alt=\"\" data-srcset=\"https:\/\/bluetab.co.uk\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/off-on-300x139.png 300w, https:\/\/bluetab.co.uk\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/off-on-768x356.png 768w, https:\/\/bluetab.co.uk\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/off-on.png 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M\u00c1S\t\t<\/a>\n\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e82f0bf elementor-posts--align-left elementor-grid-1 elementor-hidden-desktop elementor-hidden-tablet elementor-grid-tablet-2 elementor-grid-mobile-1 elementor-posts--thumbnail-top elementor-widget elementor-widget-posts\" data-id=\"e82f0bf\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;classic_row_gap&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:32,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;classic_columns&quot;:&quot;1&quot;,&quot;classic_columns_tablet&quot;:&quot;2&quot;,&quot;classic_columns_mobile&quot;:&quot;1&quot;,&quot;classic_row_gap_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;classic_row_gap_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]}}\" 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