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Entender Microsoft Azure
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Las organizaciones han estado trasladando sus recursos de TI a la nube, impulsando el desarrollo de la computación en la nube. El objetivo es encontrar maneras de aprovechar plataformas como AWS, GCP y Azure para crear soluciones alineadas con las necesidades del negocio. Por eso, cada vez hay más demanda de perfiles técnicos, como ingenieros/as cloud, con experiencia en entornos en la nube.
Refuerza tus habilidades con estos proyectos de computación en la nube y empieza tu carrera en el sector. Si estás empezando, echa un vistazo a nuestro curso Understanding Cloud Computing y lee nuestra guía sobre cómo convertirte en cloud engineer.
¿Por qué trabajar en proyectos de computación en la nube?
La nube puede parecer un ecosistema abrumador que exige experiencia directa para comprenderlo bien. La mejor forma de aprender cómo funcionan los entornos cloud es con práctica real. Por eso estos proyectos son tan importantes: te permiten adquirir experiencia y crear algo que podrás mostrar durante tu búsqueda de empleo.
Proyectos para principiantes
Estos proyectos iniciales te ayudarán a usar una plataforma cloud para tareas sencillas. Se centran en trasladar a la nube cosas que antes se hacían on‑premise, como alojar una web estática.
1. Alojamiento de un sitio web estático
Alojar una web en una plataforma cloud es un proyecto fundamental que demuestra una comprensión básica de la nube. Te ayuda a entender el papel que juega el cloud al sustituir la infraestructura de TI tradicional y te introduce en muchas de sus funcionalidades.
Recursos:
Una gran guía para seguir son los proyectos destacados para AWS en DataCamp. Si eres nuevo en AWS, plantéate hacer primero el curso de introducción a AWS para familiarizarte con la plataforma. ¡Con ambos estarás listo para tu primer proyecto en la nube!
Habilidades que aprenderás:
- Cómo usar AWS para alojamiento web
- HTML básico y diseño de sitios web
- Fundamentos de AWS
2. Aplicación serverless de email/SMS
El siguiente paso es utilizar la nube para interactuar con usuarios. Una funcionalidad muy común es contactar con clientes tras rellenar un formulario: para promociones, confirmaciones o reservas. Con la nube, podemos gestionarlo todo mediante una API. El objetivo es tener una web estática alojada en un servicio cloud que comparta la información con otros componentes y envíe el email o SMS correspondiente.
De cloudisfree: diagrama de flujo de cómo podría ser una aplicación serverless de email/SMS
Recursos:
Una excelente referencia es cloudisfree, donde te guían paso a paso en una aplicación de envío serverless. También usa Amazon AWS y será un complemento sencillo a tu proyecto anterior si ya has creado una web dinámica. Es un buen momento para afianzar tus habilidades en AWS con el curso AWS Cloud and Technology services en DataCamp.
Habilidades que aprenderás:
- AWS Lambda
- API Gateway
- AWS Step Functions
- Python para crear funciones
- HTML y JSON para interactividad web
Proyectos intermedios
Ahora que dominas las bases, es hora de subir el nivel con aplicaciones más prácticas. En estos proyectos, haremos crecer las habilidades fundamentales que ya has adquirido. Deberías ser capaz de crear aplicaciones cloud listas para producción siguiendo arquitecturas modernas.
3. Analítica de datos en la nube
Una parte cada vez mayor de la computación en la nube se dedica a la analítica de datos. A medida que aumentan los volúmenes, las organizaciones confían en soluciones cloud para responder a sus preguntas de datos. Como cloud engineer, puedes crear analítica automatizada aprovechando la plataforma. Gracias a su escalabilidad, las soluciones analíticas en la nube crecen con la demanda. En este proyecto practicarás el despliegue de extremo a extremo: desde el almacenamiento de datos hasta el análisis. Así comprenderás cómo entran los datos en la nube y se convierten en respuestas.
Recursos:
Consulta nuestra guía para empezar con Azure Synapse. Si no tienes mucha experiencia con Azure, te recomiendo primero el curso Understanding Microsoft Azure y leer algunos artículos sobre la solución cloud de Microsoft. Está ganando cuota de mercado y apunta a ser dominante en ciertos segmentos frente a AWS y GCP.
Habilidades que aprenderás:
- Fundamentos de Azure Storage
- Azure Synapse
- Analítica de datos en la nube
4. Web app de 3 capas
Es la evolución natural desde una web estática. Crearás una arquitectura web más compleja que aprovecha lo mejor de la nube. Una aplicación web de 3 capas separa la capa web, la de aplicación y la de datos. La web se centra en la interfaz de usuario, la de aplicación en el backend y la de datos en el almacenamiento. Esto permite escalar cada parte de forma independiente y aplicar medidas de seguridad específicas para cada componente.
Montar una web app de 3 capas en la nube exige entender qué productos cloud encajan mejor en cada capa y cómo conectarlos en un único servicio.
De la documentación de AWS: diagrama de una arquitectura web de tres capas
Recursos:
Asegúrate de tener claros los fundamentos cloud. Sigue esta guía para construir una aplicación web de 3 capas y dar forma a este proyecto más complejo. Si nunca has creado una web app, prueba con algo como esta aplicación web en Python con Bokeh. Intenta separar la interfaz (capa web) del procesamiento de datos (capa de aplicación).
Habilidades que aprenderás:
- Aplicaciones web en Python
- Web app de 3 capas
- Desarrollo web en la nube
Proyectos avanzados
Estos proyectos avanzados se centran en exprimir todo el potencial de la nube. El foco está en crear productos finales y demos técnicas avanzadas con servicios cloud.
5. Machine learning serverless
Uno de los grandes aportes de la nube ha sido ampliar las capacidades de machine learning de las empresas. El ML requiere mucha potencia de cálculo, lo que implicaría servidores on‑premise en cantidad. No todas las compañías tienen el espacio ni los recursos para tanta infraestructura.
Gracias a la nube, pueden ejecutar machine learning sin servidores aprovechando productos como AWS Lambda o GCS BigQuery. Crear un proyecto de ML serverless demuestra que dominas tendencias actuales y habilidades avanzadas en la nube.
Recursos:
Asegúrate de comprender bien la arquitectura cloud para data science y machine learning. Después, puedes empezar con la guía de AWS para procesamiento de imágenes serverless. Este proyecto se centra en usar Amazon Rekognition para procesado de imágenes (concretamente, reconocimiento facial). No olvides probar este tutorial sobre AWS Step Functions, muy utilizadas aquí. Si además incorporas servicios como AWS Lambda, DynamoDB y EventBridge, ¡tendrás un proyecto completo de reconocimiento de imágenes!
Habilidades que aprenderás:
- Machine learning serverless
- AWS Rekognition
- AWS Lambda
- AWS Step Functions
- AWS DynamoDB
- AWS EventBridge
6. Chatbot en la nube
Con más personas recurriendo a internet para compras o banca, la atención al cliente online es aún más crítica. Muchas empresas apuestan por chatbots de IA para reducir costes y resolver preguntas sencillas. Gracias a la escalabilidad de la nube, los clientes tienen menos esperas cuando buscan respuestas. Así se reducen tanto el número de agentes necesarios como los tiempos de espera. Con productos de despliegue sencillo como Amazon Lex, tienes muchas opciones para practicar.
Recursos:
Asegúrate de tener clara la arquitectura cloud para data science y machine learning y sus ventajas para la IA. Amazon ofrece una guía directa para empezar rápido con Amazon Lex. Para simplificar, este proyecto usa Amazon CloudFormation con una plantilla web sencilla. El despliegue debería ser muy asequible si ya completaste el proyecto de ML serverless anterior.
Habilidades que aprenderás:
- Chatbot en la nube
- IA en la nube
- Amazon Lex
Proyectos open source en la nube
Para terminar, algunos proyectos centrados en cloud open source. Te permiten construir un entorno cloud casi desde cero y de forma más personalizable. Con ellos demostrarás que comprendes a fondo cómo se construyen los sistemas en la nube: desde los servidores y la seguridad hasta la conexión con el usuario final.
7. OpenStack
OpenStack es una de las mayores plataformas cloud de código abierto. Permite crear pilas cloud totalmente a medida con su software open source. Que sea open source no significa que no sea robusto: grandes compañías como Rakuten, T‑Mobile o Target ejecutan componentes propios en OpenStack. Aprender este stack puede ser muy valioso.
Recursos:
Hay muchos recursos para aprender OpenStack. Empieza leyendo la documentación de OpenStack sobre cómo instalarlo y formarte. Busca vídeos en YouTube y guías de inicio. Es una gran ocasión para repasar el curso Cloud Computing de DataCamp y refrescar la infraestructura fundamental del cloud.
Habilidades que aprenderás:
- Construir la nube desde cero
- Proyectos cloud de código abierto
- Uso de OpenStack
8. OpenNebula
Una alternativa a OpenStack es OpenNebula. Este proyecto se centra en una arquitectura más monolítica de un solo servidor para gestionar máquinas virtuales y contenedores. Es una forma más sencilla de desplegar una nube a medida, con puesta en marcha rápida y configuración intuitiva. Si te interesa usar hipervisores y contenedores como base de tu nube, OpenNebula es una gran opción.
Recursos:
OpenNebula es algo menos popular que OpenStack, por lo que puede costar un poco más encontrar recursos. La documentación de OpenNebula es un excelente punto de partida para ponerte en marcha y aprender los fundamentos de la herramienta. Complétalo con un curso de Docker y estarás muy cerca de crear una infraestructura cloud basada en contenedores.
Habilidades que aprenderás:
- Construir una nube centrada en virtualización
- Experiencia práctica con cloud open source
- Uso de OpenNebula
- Docker
Resumen
Aquí tienes un vistazo rápido a todos los proyectos comentados y cómo pueden encajar en tu propio plan de aprendizaje.
|
Nombre |
Nivel |
Objetivos |
Herramientas |
|
Sitio web estático |
Principiante |
Introducción a la nube, web estática básica |
AWS, HTML |
|
Email serverless |
Principiante |
Notificaciones serverless desde la nube |
AWS, APIs |
|
Analítica de datos |
Intermedio |
Usar la nube para analítica de datos |
Azure Synapse |
|
Web app de 3 capas |
Intermedio |
Crear una app web cercana a producción aprovechando la escalabilidad del cloud |
Python, web apps de 3 capas |
|
Machine learning serverless |
Avanzado |
Usar funciones cloud avanzadas para ML, como reconocimiento facial |
AWS Lambda, AWS Rekognition |
|
Chatbot en la nube |
Avanzado |
Usar herramientas cloud avanzadas para casos de producción como un chatbot |
AWS Lambda, AWS Lex |
|
OpenStack |
Open source |
Usar OpenStack para crear una nube privada |
OpenStack |
|
OpenNebula |
Open source |
Usar OpenNebula para crear una nube privada centrada en virtualización |
OpenNebula |
Conclusión
Hemos visto que hay muchos proyectos con los que puedes empezar en la computación en la nube. Todos son buenas opciones para construir un porfolio sólido. Asegúrate de entender bien cada proyecto y de poder hablar de ellos con confianza para demostrar tu experiencia. Sigue ampliando tus conocimientos en los fundamentos y valora obtener certificaciones. Aquí tienes algunos recursos para empezar:
