AWSGlosario de orientación prescriptiva - AWSDirectrices prescriptivas

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AWSGlosario de orientación prescriptiva

Términos de IA y ML|Condiciones de migración|Condiciones de modernización

Términos de IA y ML

Los siguientes son términos utilizados comúnmente en estrategias, guías y patrones relacionados con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) proporcionados porAWSDirectrices prescriptivas. Para sugerir entradas, utilice laProporcionar comentariosenlace al final del glosario.

clasificación binaria

Proceso que predice un resultado binario (una de las dos clases posibles). Por ejemplo, es posible que su modelo de ML tenga que predecir problemas como «¿Es spam de correo electrónico o no spam?» o «¿Este producto es un libro o un automóvil?»

clasificación

Proceso de categorización que ayuda a generar predicciones. Los modelos de ML para problemas de clasificación predicen un valor discreto. Los valores discretos siempre son distintos unos de otros. Por ejemplo, un modelo podría tener que evaluar si hay o no un automóvil en una imagen.

Preprocesamiento de datos

Para transformar datos sin procesar en un formato que su modelo de ML analiza fácilmente. El procesamiento previo de los datos puede significar eliminar determinadas columnas o filas y corregir valores faltantes, incoherentes o duplicados.

conjunto profundo

Combinar varios modelos de deep learning para la predicción. Puede utilizar conjuntos profundos para obtener una predicción más precisa o para estimar la incertidumbre en las predicciones.

aprendizaje profundo

Subcampo ML que utiliza varias capas de redes neuronales artificiales para identificar la asignación entre los datos de entrada y las variables de destino de interés.

Análisis de datos exploratorios (EDA)

El proceso de análisis de un conjunto de datos para comprender sus principales características. Recopila o agrupa datos y, a continuación, realiza investigaciones iniciales para encontrar patrones, detectar anomalías y comprobar las suposiciones. EDA se realiza calculando estadísticas resumidas y creando visualizaciones de datos.

features

Los datos de entrada que se utilizan para realizar una predicción. Por ejemplo, en un contexto de fabricación, las entidades podrían ser imágenes que se capturan periódicamente de la línea de fabricación.

importancia de la característica

Qué importancia tiene una función para las predicciones de un modelo. Esto suele expresarse como una puntuación numérica que se puede calcular mediante diversas técnicas, como explicaciones aditivas de Shapley (SHAP) y gradientes integrados. Para obtener más información, consulteInterpretabilidad del modelo de aprendizaje automático con AWS.

transformación de funciones

Optimizar los datos para el proceso de ML, incluido enriquecer datos con fuentes adicionales, escalar valores o extraer varios conjuntos de información de un único campo de datos. Esto permite que el modelo ML se beneficie de los datos. Por ejemplo, si desglosa la fecha «2021-05-27 00:15:37» en «2021», «mayo», «jue» y «15», puede ayudar al algoritmo de aprendizaje a aprender patrones matizados asociados con diferentes componentes de datos.

interpretabilidad

Característica de un modelo de aprendizaje automático que describe el grado en que un humano puede entender cómo dependen las predicciones del modelo de sus insumos. Para obtener más información, consulteInterpretabilidad del modelo de aprendizaje automático con AWS.

clasificación multiclase

Proceso que ayuda a generar predicciones para varias clases (predicción de uno de más de dos resultados). Por ejemplo, un modelo de ML podría preguntar «¿Este producto es un libro, un automóvil o un teléfono?» o «¿Qué categoría de producto es más interesante para este cliente?»

regresión

Técnica ML que predice un valor numérico. Por ejemplo, para resolver el problema de «¿A qué precio se venderá esta casa?» un modelo ML podría utilizar un modelo de regresión lineal para predecir el precio de venta de una casa basándose en hechos conocidos sobre la casa (por ejemplo, el metro cuadrado).

formación

Para proporcionar datos para que su modelo de ML pueda aprender de ellos. Los datos de entrenamiento deben contener la respuesta correcta. El algoritmo de aprendizaje encuentra patrones en los datos de entrenamiento que asignan los atributos de los datos de entrada al destino (la respuesta que desea predecir). Produce un modelo ML que captura estos patrones. A continuación, puede utilizar el modelo de ML para realizar predicciones sobre datos nuevos para los que no se conoce el destino.

variable de destino

El valor que intenta predecir en ML supervisada. A esto también se le conoce comovariable de resultados. Por ejemplo, en un ajuste de fabricación, la variable de destino podría ser un defecto del producto.

ajuste

Para cambiar aspectos del proceso de formación para mejorar la precisión del modelo ML. Por ejemplo, puede entrenar el modelo de ML mediante la generación de un conjunto de etiquetas, la adición de etiquetas y, a continuación, la repetición de estos pasos varias veces en una configuración diferente para optimizar el modelo.

incertidumbre

Concepto que se refiere a información imprecisa, incompleta o desconocida que puede socavar la fiabilidad de los modelos ML predictivos. Existen dos tipos de incertidumbre: Incertidumbre epistémicase debe a datos limitados e incompletos, mientras queincertidumbre aleatoriaes causada por el ruido y la aleatoriedad inherentes a los datos. Para obtener más información, consulte laCuantificación de la incertidumbre en los sistemas de aprendizaje profundoguía.

Condiciones de migración

Los siguientes son términos utilizados comúnmente en las estrategias, guías y patrones relacionados con la migración proporcionados porAWSDirectrices prescriptivas. Para sugerir entradas, utilice laProporcionar comentariosenlace al final del glosario.

7 Rs

Siete estrategias de migración comunes para mover aplicaciones a la nube. Estas estrategias se basan en las 5 R que Gartner identificó en 2011 y consisten en lo siguiente:

  • Refactor/re-arquitectos: mueva una aplicación y modifique su arquitectura aprovechando al máximo las características nativas de la nube para mejorar la agilidad, el rendimiento y la escalabilidad. Normalmente, esto implica portar el sistema operativo y la base de datos. Ejemplo: Migrar su base de datos de Oracle local a Amazon Aurora PostgreSQL.

  • Replataforma (levantar y remodelar): mueva una aplicación a la nube e introduzca cierto nivel de optimización para aprovechar las capacidades de la nube. Ejemplo: Migración de la base de datos de Oracle local a Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para Oracle enAWSCloud.

  • Recompra (entrega y tienda): cambie a un producto diferente, normalmente cambiando de una licencia tradicional a un modelo SaaS. Ejemplo: Migre su sistema de gestión de relaciones con el cliente (CRM) a Salesforce.com.

  • Realojar (levantar y cambiar): mueve una aplicación a la nube sin realizar ningún cambio para aprovechar las capacidades de la nube. Ejemplo: Migración de la base de datos de Oracle local a Oracle en una instancia de EC2 enAWSCloud.

  • Reubicación (elevación y desplazamiento a nivel de hipervisor): mueva la infraestructura a la nube sin comprar hardware nuevo, reescribir aplicaciones ni modificar sus operaciones existentes. Este escenario de migración es específico de VMware Cloud onAWS, que admite compatibilidad con máquinas virtuales (VM) y portabilidad de cargas de trabajo entre su entorno local yAWS. Puede utilizar las tecnologías de VMware Cloud Foundation desde sus centros de datos locales cuando migra su infraestructura a VMware Cloud onAWS. Ejemplo: Reubicar el hipervisor que aloja la base de datos Oracle en VMware Cloud onAWS.

  • Retener (volver a visitar): mantenga las aplicaciones en su entorno de origen. Estos pueden incluir aplicaciones que requieren una refactorización importante, y desea posponer ese trabajo hasta un momento posterior, y aplicaciones heredadas que desea conservar, porque no hay justificación empresarial para migrarlas.

  • Retirar: retira o elimina aplicaciones que ya no son necesarias en el entorno de origen.

aplicación portfolio

Recopilación de información detallada sobre cada aplicación utilizada por una organización, incluido el costo de crear y mantener la aplicación y su valor empresarial. Esta información es clave parael proceso de descubrimiento y análisis de la carteray ayuda a identificar y priorizar las aplicaciones que se van a migrar, modernizar y optimizar.

operaciones de inteligencia artificial (AIOps)

Proceso de uso de técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas operativos, reducir los incidentes operativos y la intervención humana y aumentar la calidad del servicio. Para obtener más información acerca de cómo se utilizan los AIOps enAWSestrategia de migración, consulte laguía de integración de operaciones.

AWSMarco de adopción de la nube (AWSCAF)

Un marco de directrices y mejores prácticas deAWSpara ayudar a las organizaciones a desarrollar un plan eficiente y eficaz para trasladarse correctamente a la nube.AWS CAF organiza orientación en seis áreas de enfoque denominadas perspectivas: negocios, personas, gobierno, plataforma, seguridad y operaciones. Las perspectivas de negocio, personal y gobernanza se centran en las habilidades y los procesos empresariales; las perspectivas de plataforma, seguridad y operaciones se centran en las habilidades y los procesos técnicos. Por ejemplo, la perspectiva de las personas se dirige a las partes interesadas que manejan recursos humanos (RRHH), funciones de dotación de personal y gestión de personas. Para esta perspectiva,AWSCAF proporciona orientación para el desarrollo de personas, la formación y las comunicaciones para ayudar a preparar a la organización para una adopción exitosa de la nube. Para obtener más información, consulte laAWSSitio web de CAFy laAWSDocumento técnico de CAF.

AWSlanding zone

Una landing zone es una cuenta multicuenta bien diseñadaAWSentorno escalable y seguro. Este es un punto de partida desde el que sus organizaciones pueden lanzar e implementar rápidamente cargas de trabajo y aplicaciones con confianza en su entorno de seguridad e infraestructura. Para obtener más información acerca de las zonas de aterrizaje, consulteConfiguración de una cuenta múltiple segura y escalableAWSentorno.

AWSMarco de calificación de la carga de trabajo (AWSWQF)

Herramienta que evalúa las cargas de trabajo de migración de bases de datos, recomienda estrategias de migración y proporciona estimaciones de trabajo.AWS WQF se incluye enAWS Schema Conversion Tool(AWS SCT). Analiza esquemas de base de datos y objetos de código, código de aplicación, dependencias y características de rendimiento, y proporciona informes de evaluación.

planificación de la continuidad del negocio (BCP)

Un plan que aborda el impacto potencial de un evento disruptivo, como una migración a gran escala, en las operaciones y permite a una empresa reanudar las operaciones rápidamente.

Cloud Center of Excellence (CCoE)

Un equipo multidisciplinario que impulsa los esfuerzos de adopción de la nube en toda la organización, incluido el desarrollo de mejores prácticas de nube, la movilización de recursos, el establecimiento de plazos de migración y la dirección de la organización a través de transformaciones a gran escala. Para obtener más información, consulte laPublicaciones de CCoEen elAWSBlog de estrategia empresarial en la nube.

etapas de adopción en la nube

Las cuatro fases por las que suelen pasar las organizaciones cuando migran alAWSCloud:

  • Proyecto: ejecución de algunos proyectos relacionados con la nube con fines de prueba de concepto y aprendizaje

  • Fundación: realizar inversiones fundamentales para escalar la adopción de la nube (por ejemplo, crear una landing zone, definir un CCoE, establecer un modelo de operaciones)

  • Migración: migración de aplicaciones individuales

  • Reinvención: optimización de productos y servicios e innovación en la nube

Estas etapas fueron definidas por Stephen Orban en la entrada del blogEl viaje hacia la nube primero y las etapas de adopciónen elAWSBlog de estrategia empresarial en la nube. Para obtener más información sobre cómo se relacionan con laAWSestrategia de migración, consulte laguía de preparación para la migración.

base de datos de administración de configuración (CMDB)

Base de datos que contiene información sobre los productos, configuraciones e interdependencias de hardware y software de una empresa. Normalmente se utilizan datos de un CMDB en la etapa de detección y análisis de cartera de migración.

epopeya

En metodologías ágiles, categorías funcionales que ayudan a organizar y priorizar su trabajo. Epics proporciona una descripción de alto nivel de los requisitos y las tareas de implementación. Por ejemplo,AWSLas épicas de seguridad de CAF incluyen administración de identidades y accesos, controles de detectives, seguridad de infraestructura, protección de datos y respuesta a incidentes. Para obtener más información acerca de las épicas, en laAWSestrategia de migración, consulte laGuía de implementación de programas.

migración de bases de datos heterogénea

Migración de la base de datos de origen a una base de datos de destino que utiliza otro motor de base de datos (por ejemplo, Oracle a Amazon Aurora). La migración heterogénea suele formar parte de un esfuerzo de reestructuración y convertir el esquema puede ser una tarea compleja.AWSproporcionaAWS SCTque ayuda con las conversiones de esquemas.

migración de bases de datos homogénea

Migración de la base de datos de origen a una base de datos de destino que comparte el mismo motor de base de datos (por ejemplo, Microsoft SQL Server a Amazon RDS for SQL Server). La migración homogénea suele formar parte de un esfuerzo de realojamiento o replataforma. Puede utilizar utilidades de base de datos nativas para migrar el esquema.

aplicación inactiva

Aplicación que tiene un uso medio de CPU y memoria entre el 5 y el 20 por ciento durante un período de 90 días. En un proyecto de migración, es común retirar estas aplicaciones o retenerlas en las instalaciones.

Biblioteca de información de TI (ITIL)

Un conjunto de prácticas recomendadas para prestar servicios de TI y alinear estos servicios con los requisitos empresariales. ITIL proporciona la base de ITSM.

Administración de servicios de TI (ITSM)

Actividades asociadas al diseño, implementación, administración y soporte de servicios de TI para una organización. Para obtener más información sobre cómo integrar las operaciones en la nube con las herramientas de ITSM, consulte laguía de integración de operaciones.

migración grande

Migración de 300 o más servidores.

Migration Acceleration Program (MAP)

UnAWSque proporciona asistencia, formación y servicios de consultoría para ayudar a las organizaciones a crear una base operativa sólida para trasladarse a la nube y para ayudar a compensar el costo inicial de las migraciones. MAP incluye una metodología de migración para ejecutar migraciones heredadas de forma metódica y un conjunto de herramientas para automatizar y acelerar los escenarios de migración comunes.

Evaluación de la cartera de migración (MPA)

Una herramienta en línea que proporciona información para validar el caso de negocio para migrar alAWSCloud. MPA proporciona una evaluación detallada de la cartera (tamaño correcto del servidor, precios, comparaciones de TCO, análisis de costes de migración), así como planificación de la migración (análisis de datos de aplicaciones y recopilación de datos, agrupación de aplicaciones, priorización de migración y planificación de olas). LaHerramienta MPA(requiere inicio de sesión) está disponible de forma gratuita para todosAWSconsultores y consultores asociados de APN.

Evaluación de la preparación para la migración (MRA)

El proceso de obtener información sobre el estado de preparación para la nube de una organización, identificar fortalezas y debilidades y crear un plan de acción para cerrar las lagunas identificadas, utilizando elAWSCAFÉS. Para obtener más información, consulte laguía de preparación para la migración. MRA es la primera fase delEstrategia de migración de AWS.

migración a escala

El proceso de trasladar la mayor parte de la cartera de aplicaciones a la nube en oleadas, con más aplicaciones movidas a un ritmo más rápido en cada oleada. En esta fase se utilizan las mejores prácticas y lecciones aprendidas de las fases anteriores para implementar unmigración Factoryde equipos, herramientas y procesos para agilizar la migración de cargas de trabajo mediante la automatización y la entrega ágil. Esta es la tercera fase de laAWSestrategia de migración.

migración Factory

Equipos multifuncionales que agilizan la migración de cargas de trabajo mediante enfoques automatizados y ágiles. Los equipos de fábrica de migración suelen incluir operaciones, analistas empresariales y propietarios, ingenieros de migración, desarrolladores yDevOpsprofesionales que trabajan en sprints. Entre el 20 y el 50 por ciento de una cartera de aplicaciones empresariales se compone de patrones repetidos que se pueden optimizar mediante un enfoque de fábrica. Para obtener más información, consulte ladiscusión de fábricas de migracióny laCloudEndureMigration Factory guideen este conjunto de contenido.

metadatos de migración

Información sobre la aplicación y el servidor necesarios para completar la migración. Cada patrón de migración requiere un conjunto diferente de metadatos de migración. Algunos ejemplos de metadatos de migración incluyen la subred de destino, el grupo de seguridad yAWSaccount.

patrón de migración

Tarea de migración repetible que detalla la estrategia de migración, el destino de migración y la aplicación o servicio de migración utilizados. Ejemplo: Realojar la migración a Amazon EC2 conAWSServicio de migración de aplicaciones de.

estrategia de migración

El enfoque utilizado para migrar una carga de trabajo alAWSCloud. Para obtener más información, consulte la7 Rsentrada en este glosario y consulteMovilice a su organización para acelerar las migraciones a gran escala.

acuerdo de nivel operativo (OLA)

Un acuerdo que aclara lo que los grupos de TI funcionales prometen entregarse entre sí, para respaldar un acuerdo de nivel de servicio (SLA).

integración de operaciones (OI)

El proceso de modernización de las operaciones en la nube, que implica la planificación de la preparación, la automatización y la integración. Para obtener más información, consulte laguía de integración de operaciones.

gestión de cambios organizacionales (OCM)

Un marco para gestionar transformaciones empresariales importantes y disruptivas desde la perspectiva de las personas, la cultura y el liderazgo. OCM ayuda a las organizaciones a prepararse para nuevos sistemas y estrategias y hacer la transición a ellos, acelerando la adopción de cambios, abordando problemas de transición e impulsando cambios culturales y organizativos. En el navegadorAWSestrategia de migración, este marco se denominaaceleración de personas, debido a la velocidad de cambio requerida en los proyectos de adopción de la nube. Para obtener más información, consulte laguía OCM.

libro de jugadas

Conjunto de pasos predefinidos que capturan el trabajo asociado a las migraciones, como la entrega de funciones de operaciones principales en la nube. Un libro de jugadas puede adoptar la forma de scripts, runbooks automatizados o un resumen de los procesos o pasos necesarios para operar su entorno modernizado.

evaluación de carteras

Proceso de detección, análisis y priorización de la cartera de aplicaciones para planificar la migración. Para obtener más información, consulteEvaluación de la preparación para la migración.

matriz responsable, responsable, consultada, informada (RACI)

Matriz que define y asigna roles y responsabilidades en un proyecto. Por ejemplo, puede crear un RACI para definir la propiedad del control de seguridad o para identificar roles y responsabilidades de tareas específicas de un proyecto de migración.

manual de procedimientos

Un conjunto de procedimientos manuales o automatizados necesarios para realizar una tarea específica. Por lo general, se crean para agilizar operaciones o procedimientos repetitivos con altas tasas de error.

acuerdo de nivel de servicio (SLA)

Un acuerdo que aclara lo que un equipo de TI promete ofrecer a sus clientes, como el tiempo de actividad y el rendimiento del servicio.

lista de tareas

Herramienta que se utiliza para realizar un seguimiento del progreso a través de un runbook. Una lista de tareas contiene una descripción general del runbook y una lista de tareas generales que deben completarse. Para cada tarea general, incluye la cantidad estimada de tiempo requerida, el propietario y el progreso.

flujo de trabajo

Grupos funcionales de un proyecto de migración que son responsables de un conjunto específico de tareas. Cada flujo de trabajo es independiente pero admite los demás flujos de trabajo del proyecto. Por ejemplo, el flujo de trabajo de la cartera es responsable de priorizar las aplicaciones, planificar oleadas y recopilar metadatos de migración. El flujo de trabajo de cartera entrega estos activos al flujo de trabajo de migración, que luego migra los servidores y las aplicaciones.

aplicación zombie

Aplicación que tiene un uso medio de CPU y memoria por debajo del 5 por ciento. En un proyecto de migración, es común retirar estas aplicaciones.

Condiciones de modernización

Los siguientes son términos utilizados comúnmente en las estrategias, guías y patrones relacionados con la modernización proporcionados porAWSDirectrices prescriptivas. Para sugerir entradas, utilice laProporcionar comentariosenlace al final del glosario.

capacidad empresarial

Qué hace una empresa para generar valor (por ejemplo, ventas, servicio al cliente o marketing). Las arquitecturas de microservicios y las decisiones de desarrollo pueden ser impulsadas por las capacidades empresariales. Para obtener más información, consulte laOrganizado en torno a capacidades empresarialesSección sobre de laEjecución de microservicios en contenedores enAWSdocumento técnico.

diseño basado en dominios

Un enfoque para desarrollar un sistema de software complejo mediante la conexión de sus componentes a dominios en evolución o objetivos empresariales principales a los que sirve cada componente. Este concepto fue introducido por Eric Evans en su libro,Diseño controlado por dominio: Abordar la complejidad en el corazón del software(Boston: Addison-Wesley Professional, 2003). Para obtener más información acerca de cómo puede utilizar el diseño basado en el dominio con el patrón de higo del estrangulador, consulteModernización de los servicios web de Microsoft ASP.NET (ASMX) heredados de forma incremental mediante el uso de contenedores y Amazon API Gateway.

microservicio

Un servicio pequeño e independiente que se comunica a través de API bien definidas y que suele pertenecer a equipos pequeños e independientes. Por ejemplo, un sistema de seguros podría incluir microservicios que se asignan a las capacidades empresariales, como ventas o marketing, o subdominios, como compras, reclamaciones o análisis. Las ventajas de los microservicios incluyen agilidad, escalado flexible, fácil implementación, código reutilizable y resiliencia. Para obtener más información, consulteIntegración de microservicios medianteAWSservicios sin servidor.

Arquitectura de microservicios

Un enfoque para crear una aplicación con componentes independientes que ejecutan cada proceso de aplicación como microservicio. Estos microservicios se comunican a través de una interfaz bien definida mediante API ligeras. Cada microservicio de esta arquitectura se puede actualizar, implementar y escalar para satisfacer la demanda de funciones específicas de una aplicación. Para obtener más información, consulteImplementación de microservicios enAWS.

modernización

Transformar una aplicación obsoleta (heredada o monolítica) y su infraestructura en un sistema ágil, elástico y de alta disponibilidad en la nube para reducir costes, aumentar la eficiencia y aprovechar las innovaciones. Para obtener más información, consulteEstrategia para modernizar las aplicaciones en elAWSNube.

Evaluación de la preparación para la modernización

Una evaluación que ayuda a determinar la preparación para la modernización de las aplicaciones de una organización; identifica los beneficios, los riesgos y las dependencias; y determina qué tan bien la organización puede soportar el estado futuro de esas aplicaciones. El resultado de la evaluación es un plan de la arquitectura objetivo, una hoja de ruta que detalla las fases de desarrollo y los hitos del proceso de modernización, y un plan de acción para abordar las lagunas identificadas. Para obtener más información, consulteEvaluación de la preparación para la modernización de las aplicaciones en elAWSNube.

aplicaciones monolíticas (monolitos)

Aplicaciones que se ejecutan como un único servicio con procesos estrechamente acoplados. Las aplicaciones monolíticas tienen varios inconvenientes. Si una característica de aplicación experimenta un aumento de la demanda, se debe escalar toda la arquitectura. Agregar o mejorar las características de una aplicación monolítica también se vuelve más complejo cuando crece la base de código. Para solucionar estos problemas, puede utilizar una arquitectura de microservicios. Para obtener más información, consulteDescomposición de monolitos en microservicios.

persistencia poliglota

Elegir independientemente la tecnología de almacenamiento de datos de un microservicio basada en patrones de acceso a datos y otros requisitos. Si sus microservicios tienen la misma tecnología de almacenamiento de datos, pueden enfrentar desafíos de implementación o experimentar un rendimiento deficiente. Los microservicios se implementan más fácilmente y logran un mejor rendimiento y escalabilidad si utilizan el data store que mejor se adapta a sus requisitos. Para obtener más información, consulteHabilitación de la persistencia de datos en microservicios.

Modelo de split-and-seed

Un patrón para escalar y acelerar los proyectos de modernización. A medida que se definen las nuevas funciones y versiones de productos, el equipo principal se divide para crear nuevos equipos de productos. Esto ayuda a escalar las capacidades y los servicios de su organización, mejora la productividad de los desarrolladores y respalda la innovación rápida. Para obtener más información, consulteEnfoque por etapas para modernizar las aplicaciones en elAWSNube.

estrangulador higo patrón

Un enfoque para modernizar los sistemas monolíticos mediante la reescritura y la sustitución gradual de la funcionalidad del sistema hasta que se pueda retirar el sistema heredado. Este patrón utiliza la analogía de una vid higuera que se convierte en un árbol establecido y finalmente supera y reemplaza a su hospedador. El patrón erapresentado por Martin Fowlercomo forma de gestionar el riesgo al reescribir sistemas monolíticos. Para ver un ejemplo de cómo aplicar este patrón, consulteModernización de los servicios web de Microsoft ASP.NET (ASMX) heredados de forma incremental mediante el uso de contenedores y Amazon API Gateway.

equipo de dos pizzas

Un pequeñoDevOpsequipo que puedes alimentar con dos pizzas. El tamaño de un equipo de dos pizzas garantiza la mejor oportunidad posible de colaboración en el desarrollo de software. Para obtener más información, consulte laEquipo de dos pizzasSección sobre de laIntroducción aDevOpsenAWSdocumento técnico.