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LakeHouse Streaming en AWS con Apache Flink y Hudi (Parte 2)

octubre 4, 2023 by Bluetab

LakeHouse Streaming en AWS con Apache Flink y Hudi (Parte 2)

Introducción

Este artículo es el segundo en una serie de publicaciones que se centran en la creación de un LakeHouse con Hudi a partir de una ingesta en streaming procesada por una aplicación Flink. El primer artículo se centra en sentar una buena base para esta plataforma, donde se desplegaron unas aplicaciones Flink con KDA (Kinesis Data Analytics) para cada tipo de formato (MoR, CoW para Hudi y JSON) que escriben el resultado de este procesamiento en unos buckets.

El envío de datos que se utiliza como input se mandaba en el anterior artículo desde una máquina en local ejecutando una aplicación de Locust, lo que puede presentar problemas a la hora de escalar y querer procesar un volumen alto de eventos. Además, las aplicaciones de Kinesis Data Analytics con Flink presentan problemas de agilidad en su modo de autoescalado. Todos estos nuevos retos serán resueltos en este artículo.

También se catalogarán estas tablas en Glue, servicio que disponibiliza un catálogo de datos en AWS, para poder acceder a estos y así realizar queries de todo tipo. Como motor de queries que consumirá estos metadatos se utilizará Athena, que proporciona una experiencia escalable, ágil y serverless para poder ejecutar queries con SQL o Spark para nuestras tablas alojadas en S3.

Por otro lado, en este artículo también se han desplegado los componentes necesarios para poder monitorizar nuestras aplicaciones y extraer así conclusiones sobre la velocidad a la que se ingestan los datos y los posibles problemas a resolver para que el procesamiento tenga la latencia requerida según los requisitos que se impongan.

Finalmente se realizará una comparativa en cuanto a rendimiento y latencia de las diferentes aplicaciones de Flink que escriben datos en los formatos de Hudi y JSON para así poder ver las diferentes ventajas e inconvenientes de estos formatos.

Arquitectura

A continuación se puede ver la arquitectura a alto nivel que se desplegará:

Para un mayor entendimiento vamos a explicarla de izquierda a derecha. Como se puede observar, el cambio más reseñable con respecto al primer artículo es la inclusión de un cluster de Kubernetes para poder escalar los eventos que serán mandados como input de nuestra aplicación de streaming. De esta manera se podrá testear de manera exhaustiva el rendimiento de las aplicaciones de Flink dependiendo de su aprovisionamiento y sobre todo del tipo de formato y tabla en el que escriben al LakeHouse. Además, se ha disponibilizado un ALB (Application Load Balancer) que permite acceder a la interfaz de Locust para poder definir el número de usuarios a simular y cómo deben escalar estos con el tiempo. La URL para acceder a esta aparecerá como output al desplegar la infraestructura con Terraform.

Por otro lado se han realizado cambios reseñables en las aplicaciones KDA de Flink y el stream del que leen estas. Cada aplicación lee ahora como consumidores EFO (Enhanced Fan Out), de tal manera que cada una de ellas tiene un ancho de banda dedicado. La razón de este cambio y sus detalles serán explicados más en detalle en el apartado dedicado para Kinesis.

En cuanto a la monitorización y la extracción de métricas en NRT (Near Real Time) se han desplegado unas funciones lambdas que acceden a las tablas apoyándose en Athena gracias a haber registrado los metadatos de estas en el catálogo de Glue. Es importante resaltar que los metadatos de las tablas de Hudi son registrados en Glue por Flink pero en el caso de JSON se despliega un crawler que registra estas tablas en el catálogo. Este crawler se debe ejecutar manualmente para que esta tabla quede registrada en Glue.

Escalado

Kinesis Stream

Dado que el objetivo es someter la aplicación a una carga considerable de eventos por segundo, es necesario explicar cómo cada una de las piezas de la arquitectura pueden escalar de acuerdo al volumen de datos.

Como hemos comentado previamente, se ha optado por un Kinesis Stream On-Demand para automatizar el escalado de los shards durante las pruebas de carga. Es necesario tener en cuenta que estos streams pueden acomodar una tasa de escritura de hasta el 200% de lo especificado por el número de shards en un momento dado.

Una vez que el stream se encuentra por encima del 100%, aumentará automáticamente el número de shards en un plazo de 15 minutos. La única limitación por tanto es no superar el doble del volumen de escritura admitido en menos de dicho periodo.

Por otro lado, dado que se tendrán tres aplicaciones de Flink leyendo del mismo stream, las limitaciones a nivel de lectura serán el mayor problema. Un Kinesis Stream solo admite 5 llamadas GetRecord por shard por segundo. Dado que cada aplicación tiene que leer todo el stream (y por lo tanto, todos los shards), aumentar el número de shards no ayuda a solventar este problema.

La solución pasa por registrar cada una de las aplicaciones como un consumidor Enhanced Fan-Out. Esta funcionalidad de los Kinesis Stream provee a cada uno de estos consumidores con un límite individual de 5 llamadas GetRecord y 2MB por shard por segundo de lectura.

Esta configuración se realiza en el lado del consumidor, en nuestro caso mediante el conector de Kinesis para Flink:

'scan.stream.recordpublisher' = 'EFO',
'scan.stream.efo.registration' = 'EAGER/LAZY',
'scan.stream.efo.consumername' = '{consumer_name}'

Conviene mencionar que alternativamente, es posible aumentar la latencia de lectura de nuestras aplicaciones de Flink. Por defecto Flink realiza una lectura cada 200 ms por shard, de modo que una aplicación consume completamente la cuota de lectura de un stream. Incrementando este valor a 600ms podríamos acomodar las tres aplicaciones, a costa de una mayor latencia:

scan.shard.getrecords.intervalmillis = '600'

También se hará uso de la opción Adaptive Reads, que modifica dinámicamente el número de eventos recogidos por llamada en función del tamaño de cada record. Esto permite aprovechar los 2 MB/s por shard disponibles para cada consumidor:

'scan.shard.adaptivereads' = 'true'

En lo que respecta al escalado en KPUs (Kinesis Processing Unit) de Flink, se ha optado por no hacer uso del autoescalado, ya que cada proceso de escalado incurren en downtime para la aplicación. Debido a los diferentes requerimientos de cada una de las aplicaciones, las acciones de escalado en momentos inesperados podrían interrumpir las pruebas de carga. Además es interesante medir el rendimiento de escritura de cada una de las aplicaciones en igualdad de capacidad de computación.

Hudi

Timeline

Uno de los sistemas base sobre la que se sustenta el funcionamiento y características de Hudi es la timeline. Hudi guarda un registro temporal de todas las acciones que se han realizado sobre la tabla, así como el estado de esta acción.

Las principales acciones que componen la timeline son

Commits – escritura atómica de un conjunto de registros en la tabla en formato columnar
Delta Commit – similar al commit, representa una escritura de registros en forma de logs en una tabla Merge on Read
Compaction – compactación de las escrituras en logs (delta commits) de una tabla MoR a formato columnar
Cleans – borrado de versiones antiguas de archivos
Rollback – eliminado de los registros escritos por un commit o delta commit fallido
Savepoint – marca un conjunto de archivos como “guardados” para que no sean eliminados por el proceso de limpieza. Permite restaurar la tabla a un punto anterior en la timeline

Cualquiera de estas acciones pueden encontrarse en uno de estos tres estados

Requested – una acción ha sido planeada sin iniciar
Inflight – la acción está en proceso
Completed – denota que la acción ha sido completada

Tipos de tabla

Como se ha dejado entrever en el funcionamiento de la timeline de Hudi, existen dos tipos de escritura soportados: columnar y logs. El formato columnar (parquet) constituye la forma final de una tabla de Hudi, junto con los metadatos de la timeline. Sin embargo, es posible hacer uso de las escrituras en logs (avro) para disminuir la latencia de escritura y eventualmente compactarse a formato columnar sin entorpecer la escritura.

El uso de estos métodos de escritura dan lugar a los dos tipos de tabla que Hudi pone a nuestra disposición

Copy on Write – las escrituras se realizan exclusivamente en formato columnar, creando un nuevo fichero con los nuevos registros de la tabla. Los datos están disponibles inmediatamente pero incurre en mayor latencia de escritura
Merge on Read – hace uso de la escritura en logs. Los nuevos registros son inicialmente escritos como logs, y posteriormente serán transformados a formato columnar por el proceso de compactación. Obtenemos menor latencia de escritura a costa de latencia de lectura; los nuevos registros no estarán disponibles hasta que se realice la compactación.

Tipos de Query

Para poder aprovechar las características de cada tipo de tabla, existen tres tipos de queries que se pueden realizar sobre una tabla de Hudi

Snapshot – obtiene la última versión de la tabla. Para las tablas MoR esto implica incurrir en un proceso de compactación para obtener los últimos registros en formato log.
Read Optimized – para tablas MoR, lee sólamente los registros ya expuestos en formato columnar sin incurrir en latencia de lectura adicional.
Incremental – recoge únicamente los nuevos registros desde un cierto commit o compactación, facilitando la creación de pipelines incrementales. No está soportada por Athena

Integración con Glue Catalog

El conector de Hudi permite una integración nativa con el catálogo de Glue en AWS. Basta con añadir las dependencias de Hive en nuestra aplicación de Flink:

com.amazonaws.aws-java-sdk-glue
org.apache.hive.hive-common
org.apache.hive.hive-exec

Y especificar la configuración del catálogo en el conector de Hudi:

'hive_sync.enable' = 'true',
'hive_sync.db' = '{glue_database}',
'hive_sync.table' = '{table_name}',
'hive_sync.partition_fields' = '{partition_fields}',
'hive_sync.mode' = 'glue',
'hive_sync.use_jdbc' = 'false'

Con esta integración, la aplicación creará automáticamente las tablas en el catálogo. Como hemos mencionado anteriormente, existen distintos tipos de query para consultar una tabla de Hudi. Se crearán por tanto en el catálogo distintas tablas para soportar las diferentes consultas.

Para una tabla CoW, la tabla se consultará mediante una query Snapshot. Para MoR en cambio se pondrán a disposición dos tablas, para soportar consultas Read Optimized o Snapshot.

La principal aplicación de Glue es de soporte a las lambdas para que al ejecutar las queries mediante Athena su ejecución pueda realizarse de una forma más eficiente, rápida y segura:

Glue Catalog: almacenamiento centralizado de la información acerca de la organización, diseño y formato de los datos, utilizado por Athena para realizar directamente las consultas a S3 sin necesidad de tener que apoyarse en terceros para conseguir esta información
Automatización del Esquema: Glue rastrea y cataloga automáticamente los datos en S3, detectando y adaptando los cambios en el esquema. Esto evita posibles errores y permite la lectura de los nuevos campos en caso de que se produzcan alteraciones en los esquemas de los eventos

Configuración de Hudi

Es importante entender las configuraciones que nos ofrece Hudi para optimizar nuestra aplicación, en particular para una aplicación en Near Real Time conviene estar al tanto de las opciones disponibles. Aunque la capacidad de configuración es inmensa [1], se intentará sintetizar las que pueden ser más relevantes para una primera toma de contacto con esta tecnología.

Particionado

Apache Hudi ofrece los tipos de particionado que pueden encontrarse en otras soluciones, se detallarán las principales y se justificara la implementada:

Simple: particionado basado en un único campo, en este caso el campo escogido es ‘ticker’ ya que se ha identificado que es el que tiene una cardinalidad menor.
Particionado Compuesto: particionamiento basado en múltiples campos, podría resultar interesante escoger un campo de baja cardinalidad (ticker) y otro de cardinalidad media (fecha)
Particionado Dinámico: elección de la variable en base de los valores, puede resultar interesante cuando la cardinalidad de las variables puede sufrir variaciones y se quiera una actualización del particionamiento de una forma automática y flexible.

Índices

Apache Hudi cuenta con una múltiples tipos de indexación[2], comentaremos brevemente los más comunes:

Bloom Index – Hace uso de un bloom filter sobre la key de los eventos, adicionalmente se puede complementar con un filtrado por rango de de key. Funciona bien cuando tratamos con una tabla donde la mayoría de cambios ocurren en las particiones más recientes o para deduplicado de eventos.
Simple: indexación realizada mediante la combinación de FileID y RecordKey. Recomendado cuando las operaciones Upsert no son tan frecuentes debido a la simplicidad que este ofrece.

Ambos tipos de índices pueden ser usados en su forma global

Índice global – Imponen la unicidad de las keys en todas las particiones de la tabla, es decir, garantizan que existirá sólamente un registro con una cierta key.
Índice no global – La unicidad de la key sólo es exigida a nivel de partición. Si los datos son consistentes y una key sólo va a existir en una partición, este tipo de índices ofrecen un rendimiento mucho mayor y mejor escalado.

En este caso, se ha optado por un Bloom Index, el cual es el que se toma por defecto en caso de que no se declare expresamente:

"hoodie.index.type" = "BLOOM"

La elección de este tipo de indexación se debe a que los casos de uso que se han planteado requieren de un procesamiento de datos considerablemente alto y eficiente.

Tipos de operación

Apache Hudi ofrece varios tipos de operaciones[3] que permiten a los usuarios administrar y modificar conjuntos de datos de gran tamaño. A continuación se detallan tanto las principales operaciones realizadas en los Stress Tests como en otros escenarios:

Upsert – Es la operación por defecto, y ejecutará un insert o un update dependiendo de si el registro ya existe tras una búsqueda en el índice. Con esta operación la tabla no tendrá duplicados para su clave primaria.
Insert – Esta operación ignora la búsqueda en el índice a la hora de insertar eventos. Es la más rápida pero la tabla puede contener duplicados. Aún así es útil si se utilizan métodos auxiliares de deduplicado, o simplemente la existencia de estos es tolerable en el caso de uso.
Delete: Hudi ofrece dos métodos de borrado. Soft Delete convierte a nulos los valores del evento a excepción de la key. Hard Delete ejecuta un borrado físico del evento en la tabla.
Bulk Insert Operación similar al Insert pero optimizada para la inserción de un gran volumen de datos, a costa de sacrificar ciertas garantías en el control del tamaño de ficheros. Escala bien para cientos de TBs en caso de bootstrap inicial de una tabla de gran tamaño.

Compactación

En el caso de usar una tabla MoR es posible configurar el ritmo de compactación de logs en parquet para buscar el equilibrio entre latencia de escritura y lectura que más convenga al caso de uso. Se pueden especificar una estrategia de tiempo o número de delta commits (o ambos) que ejecutan un proceso de compactación:

compaction.delta_commits
compaction.delta_seconds
compaction.trigger.strategy

Acciones asíncronas

Ciertas acciones de la timeline como la compactación, limpieza, archivado y clustering pueden ser realizadas asíncronamente por la aplicación, o incluso ser relegadas a procesos auxiliares a la aplicación de escritura. Para el caso de Flink, puede ayudar a mejorar la latencia de escritura y evitar problemas de BackPressure en la aplicación:

compaction.async.enabled
hoodie.clean.async
hoodie.archive.async
hoodie.clustering.async.enabled

Stress Tests & Insights

Al desplegar las aplicaciones, se ha procedido a realizar distintos tests variando tanto la carga máxima de eventos como la concurrencia y el grado exponencial de crecimiento de los mismos. Esto ha sido posible gracias a la flexibilidad ofrecida por Locust al estar levantado sobre un cluster de Kubernetes, pudiendo establecer un límite máximo de concurrencia de eventos y un incremental de los mismos. En los tests se ha establecido un límite máximo de 5 a 15K usuarios simultáneos (Peak Concurrency) escalando la frecuencia de los mismos de forma lineal, desde 5 a 20 usuarios más por segundo (Spawn Rate):

Se ha procedido a monitorizar los distintos test para así sacar conclusiones del rendimiento teniendo en cuenta las características específicas de cada uno de los formatos. Las métricas en las que se han apoyado los análisis son tanto las nativas de CloudWatch Metrics (CPU & Memory Utilization, KPUs, LastCheckpoint SIze & Duration,..), como las métricas obtenidas a partir de las Lambdas que periódicamente consultan el número de eventos disponibles en los buckets y realizan cálculos del promedio de la latencia de los mismos.

Número de Eventos

A la hora de analizar el número total de eventos procesados, los cuales son enviados de forma gradual, es decir, a medida que pasa el tiempo cada vez son más los eventos que se envían por segundo, se identifica una tendencia bastante similar aunque destacan JSON y Hudi MoR sobre Hudi CoW en cuanto a la rendimiento. Cabe destacar que JSON muestra un crecimiento más estable y constante en comparación con Hudi MoR y CoW y esto se debe a que estos últimos son capaces de manejar actualizaciones incrementales en los datos.

La similitud entre JSON y Hudi MoR hace que la elección se base completamente en las características del proyecto. En caso de que los datos no sean actualizados JSON puede resultar una solución más interesante debido principalmente a su simplicidad, mientras que si hay una alta frecuencia de actualización de datos históricos, Hudi MoR puede ser una mejor solución. Esto se debe tanto a la mayor eficiencia en las tareas de lectura como por la posibilidad de registrar las distintas versiones de los datos.

Latencia

Debido a la dificultad de estandarizar la lógica del cálculo de la latencia entre 3 tipos de almacenamiento distintos, se ha optado por simplificarla calculandolo como la diferencia entre la hora de creación del evento y la del procesamiento en la respectiva aplicación.

Se observa un comportamiento similar entre JSON y Hudi MoR, aunque este primero de una forma más crítica, al tener una latencia inicial muy baja pero a medida que tanto el tiempo de procesamiento como el volumen de carga aumenta, esta latencia se ve negativamente afectada.

La elección entre JSON y Hudi MoR dependerá tanto de la tolerancia de fallo que tenga la aplicación como las propias características de cada uno de los formatos, en caso de que la estructura de los datos sea estable y no cambie con frecuencia,o bien, no dependa de actualizaciones incrementales y pueda lidiar con reescrituras completas, en ese caso JSON puede que sea una mejor opción.

La elección de Hudi CoW sobre MoR puede darse cuando se necesite una alta tolerancia a errores y una alta capacidad de recuperación de eventos de escritura fallidos o corrompidos.`

Uso de CPU

Al analizar el uso de CPU, se ha identificado cierta homogeneidad entre los distintos tests aun trabajando con distintas cargas de trabajo. JSON Y Hudi MoR destacan por tener los niveles de uso de CPU más bajos, ambos por distintos motivos. JSON destaca por la simplicidad al incluir directamente los nuevos datos sin necesidad de tener que lidiar con versionado de datos, mientras que MoR no consume tanta CPU ya que por sus características, el consumo mayor de CPU se hace al realizar consultas de lectura, en las tareas de escritura únicamente identifica los cambios que serán aplicados al consultarlos.

Recordar que las métricas nativas de CloudWatch únicamente nos permiten monitorizar las aplicaciones, que corresponden a las tareas de escritura. La monitorización de las tareas de lectura corresponde a las Lambdas mencionadas anteriormente.

En este caso MoR es más beneficioso respecto a CoW, dado que el mayor consumo de CPU en MoR se produce al consultar los datos almacenados mientras que en CoW tiene lugar al actualizar los datos.

La elección entre los formatos más eficientes se deben a las necesidades del proyecto, en caso de que se requiera una mayor tolerancia al fallo, versionado de los datos y una mayor eficiencia de lectura, se optara por MoR frente a JSON, entre los dos formatos de Hudi, de nuevo, la elección dependerá de las características del proyecto, en caso de que las consultas requieran transformaciones pesadas y/o complejas se optaría por MoR, si en cambio, el proyecto requiera de una mayor integridad de datos y/o la ingesta de datos sea en batch, resultaría más interesante CoW debido a que al trabajar con esos volúmenes de datos, el contar con copias de seguridad, en caso de surgir errores, el impacto en término de costes y tiempo de recuperación es menor.

Memory Utilization

JSON de nuevo destaca por tener los valores de uso de memoria más bajos aunque para la operativa de transformaciones que se realizan son relativamente altos y más teniendo en cuenta que no tiene que lidiar con la administración de versiones o la combinación de datos. Estos valores se deben a que no tiene capacidades de compresión optimizadas ni manejo eficiente de esquemas.

Respecto a Hudi, se pueden obtener unas conclusiones similares a las del apartado de uso de CPU, MoR tiene una utilización de memoria mayor que JSON debido al procesamiento de logs delta y la administración de versiones y una menor a CoW ya que la consolidación real de los datos no ocurre durante la escritura.

Last Checkpoint Size

Destacar, nuevamente, la estabilidad de JSON frente a las aplicaciones Hudi, ya que no solo muestra en los test realizados un valor inferior a ambos, si no una estabilidad que no se consigue ni con MoR ni CoW, ya que como puede apreciarse, al monitorear el tamaño de los Checkpoints, se percibe una volatilidad considerable.

La volatilidad percibida en las aplicaciones Hudi se debe principalmente a fallos surgidos en Checkpoints lo que conlleva que el Checkpoint posterior al fallido, tenga un volumen mayor. Además de esto, la volatilidad en los tamaños de los Checkpoints puede estar relacionado con las operaciones de optimización y compactación realizadas internamente que puede conllevar la compactación del estado y que esto reduzca considerablemente el tamaño del mismo.

Desafíos en el desarrollo

Read Throughput de Kinesis y EFO

Para no sobrepasar el límite de lectura sobre el Kinesis Stream se ha optado por suscribir los consumidores como Enhanced Fan-Out. En algunas pruebas en conjunto con Autoscaling esto ha dado problemas con el conector de Kinesis de Flink siendo incapaces de cerrar conexiones a la hora de escalar el cluster.

Configuración de Hudi

La configuración de Hudi ha sido otro de los puntos de fricción durante el desarrollo. Bajo cargas elevadas los procesos de compactación y limpieza son más propensos a causar problemas de Backpressure y causar errores en la aplicación. Aunque configurar estos procesos para que ocurran de forma asíncrona puede aliviar este problema, pueden surgir conflictos y desalineación entre procesos bajo cargas elevadas. Un equilibrio entre estas configuraciones y la capacidad del cluster de la aplicación son claves para el buen funcionamiento de la aplicación.

Heterogeneidad de formato

Al hacer un análisis del rendimiento de las 3 aplicaciones, se cuenta con una dificultad adicional debido a la naturaleza de los tipos de formato, teniendo esto tanto un impacto a la hora de plantear la arquitectura como en el planteamiento de las lógicas.
El distinto comportamiento de los formatos en la ingesta, complica el desarrollo de las lógicas a la hora de calcular la latencia. MoR escribe en logs previa compactación, por lo que los datos no están disponibles inmediatamente como ocurre con CoW o JSON. Esto implica que la métrica común medible para todos los formatos es la de disponibilidad de lectura, la cual no es el principal objetivo de una tabla MoR.

Sincronización con el Glue Catalog

Una de las grandes ventajas que nos hemos encontrado con Hudi es su capacidad para sincronizarse con el catálogo de Glue, creando las tablas y manteniéndose actualizadas sin necesidad de un crawler. Esto permite una aplicación y arquitectura más limpia que para el caso de JSON, para el cual debe ejecutarse manualmente al desplegar las aplicaciones.

Conclusiones

Los resultados de los tests muestran diferencias considerables entre los formatos JSON, Hudi MoR y CoW en términos de eficiencia, capacidad de respuesta y utilización de recursos. Se procede a analizar cada uno de los aspectos más en detalle:

Eficiencia de Procesamiento: JSON y Hudi MoR destacan en la mayoría de las métricas, mostrando un desempeño óptimo en términos de Latencia, CPU & Memory Utilization. Sin embargo, el comportamiento de JSON es más estable y predecible, aunque MoR cuente con ventajas sobre JSON, como por ejemplo, en la gestión de actualizaciones incrementales.
Resiliencia y Tolerancia a Fallos: la tolerancia a fallos es un factor muy importante en la decisión sobre la elección entre Hudi y JSON. En el caso de MoR y CoW, dependerá del grado de criticidad, ya que a nivel general el rendimiento en tareas de escritura para MoR es superior.
Uso de Recursos: JSON se muestra como el más ligero, con baja utilización de CPU y memoria, debido a su simplicidad inherente. Mientras que Hudi MoR y CoW, por la naturaleza de su diseño y gestión de datos, requieren más recursos, especialmente en operaciones que involucran el manejo de versiones y la compactación de datos.

Para finalizar, resulta interesante identificar en quéque casos de uso o proyectos puede resultar más recomendable cada uno de los formatos en función de las características de los mismos y las red flags que puedan establecerse:

JSON: Recomendado para aplicaciones con estructuras de datos estables que no requieren actualizaciones incrementales y donde la simplicidad y la estabilidad son clave.
Hudi MoR: Adecuado para proyectos que requieren una gestión eficiente de actualizaciones incrementales y donde la latencia y la eficiencia en la escritura son cruciales.
Hudi CoW: Ideal para contextos donde la integridad de los datos es esencial, y se necesita una robusta recuperación de errores, especialmente en escenarios de ingestas en batch.

Referencias

[1] Configuraciones Tablas Hudi. [link]

[2] Tipos de Indexacion Hudi. [link]

[3] Tipos de Operaciones Hudi. [link]

Autores

Empecé mi carrera laboral con el desarrollo, mantenimiento y administración de bases de datos multidimensionales y Data Lakes. A partir de ahí comencé a estar interesado en plataformas de datos y arquitecturas cloud, estando certificado 3 veces en AWS y 2 con Hashicorp.

Actualmente me encuentro trabajando como un Cloud Engineer desarrollando Data Lakes y DataWarehouses con AWS para un cliente relacionado con la organización de eventos deportivos a nivel mundial.

Apasionado de los datos y las nuevas tecnologías, especializado como AWS Cloud Engineer en la optimización de DataWarehouses y procesos de ingesta y transformación de Data Lakes. Motivado por la mejora continua y automatización de la integración de servicios.

Colaborando activamente con el grupo de Práctica Cloud en investigaciones y desarrollo de blogs de tecnologías punteras e innovadoras tales como esta, fomentando así el continuo aprendizaje.

Dedicado al aprendizaje constante de nuevas tecnologías y su aplicación, disfrutando de utilizarlas en la resolución de desafíos tecnológicos. Desarrollo mi carrera como Cloud Engineer diseñando, implementando y manteniendo infraestructura en AWS.

Colaboro activamente en la Práctica Cloud, donde investigamos y experimentamos con nuevas tecnologías, buscando soluciones para los retos que enfrentan nuestros clientes.

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Este año desde Bluetab hemos ido al Google Cloud Next, la conferencia anual organizada por Google Cloud, uno de nuestros partners de referencia además de uno de los principales proveedores Cloud del mundo. Este evento está orientado para dar a conocer todos sus nuevos anuncios de productos así como casos de usos de éxito que se han realizado con distintos clientes sobre su plataforma.

En esta ocasión, hemos viajado hasta San Francisco para ver todas las últimas novedades que nos presenta Google, así como tener la oportunidad de debatir sobre distintas áreas como la inteligencia artificial, aprendizaje automático, análisis de datos y otros temas relacionados con los servicios de Google Cloud con los principales ingenieros que los desarrollan.

Tal y como viene siendo costumbre este año los anuncios más importantes han venido relacionados con la Generative AI, esta revolución tecnológica que nos ha abierto un mundo de posibilidades y avances. Comenzando por la parte clásica, a medida que seguimos generando más datos y explorando sistemas cada vez más complejos con datos que tienen un mayor grado de actualización para garantizar que las recomendaciones y los resultados sean reflejos precisos del mundo en evolución que nos rodea, debemos disponer de una capacidad de cómputo escalable que proporciona una gran conectividad. Orquestar las cargas de trabajo actuales a gran escala siempre ha requerido un esfuerzo manual para gestionar los fallos. Sin embargo, hoy somos capaces de simplificar los esfuerzos que conlleva la gestión de estas cargas de trabajo, sobre todo las destinadas a IA con la integración de las TPU en la nube en GKE, el servicio Kubernetes más escalable y líder del sector en la actualidad.

Este ha sido uno de los anuncios más importantes del Next’23, ya que ahora los clientes pueden mejorar la productividad del desarrollo de IA aprovechando GKE para gestionar la orquestación de cargas de trabajo de IA a gran escala en las nuevas Cloud TPU v5e, así como en Cloud TPU v4. Esta nueva generación tiene hasta 2,5 veces más rendimiento en comparación con Cloud TPU v4, pero lo realmente importante es la nueva tecnología Multi Slicing que permite realizar entrenamientos distribuidos más allá de los límites físicos de una TPU, escalando a cientos de pods con estos dispositivos.

Igualmente, merece la pena destacar la mejor en las instancias de cómputo para las cargas de trabajo no relacionadas con la IA, pero que tienen igual o mayor importancia para nuestros, para ello Google presente su nueva familia de VMs basadas respectivamente en procesadores de AMD (C3D) o ARM (C3A) que se suman a las instancias A3 donde disfrutaremos de las nuevos GPUs de Nvidia: las H100. Todo aderezado con las nuevas reservas, ahora en versión preliminar, que son una nueva función de Compute Engine que permite reservar capacidad para una fecha futura.

Aunque estas nuevas ventajas abren las posibilidades a un nuevo mundo en la nube, la realidad sigue siendo que trabajar con Large Language Models es complicado, no solo se necesita losl últimos avances en hardware, sino también el tiempo a invertir para obtener un resultado de calidad. Google se ha puesto las pilas para solventar esta problemática, y ofrecer a nuestros clientes el nuevo concepto de “Model Garden” que Microsoft anunció en su conferencia anual Build y que también AWS está trabajando para incorporar en Amazon JumpStart. Esta nueva capacidad permite elegir con qué Modelo Fundacional queremos trabajar en un click, solo necesitamos entender qué tipo de Prompt Engineering estamos trabajando para comenzar a construir nuestras soluciones de Information Retrieval con Vertex AI Search and Conversation. Pero Google Cloud no se queda en el “Model Garden” donde podremos encontrar los últimos LLM como son: Llama 2 y Code Llama de Meta, Falcon LLM del Technology Innovation Institute y Claude 2 de Anthropic, sino que también podremos personalizarlo con las características más relevantes que nosotros creamos conveniente para el caso de uso que estamos trabajando, lo cual nos permite generar un flujo de trabajo de tipo Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), aumentando la confianza en nuestras aplicaciones conversacionales y de búsqueda mediante la IA generativa.

Con los nuevos productos de Vertex AI, la base de datos original de la organización se convierte en la pieza fundamental para que la IA generativa se capaz de buscar la información que es relevante para la persona que le está preguntado acerca de una cuestión de negocio, y para que la experiencia sea más sencilla posible se presentaron las nuevas extensiones Vertex AI permiten a los modelos realizar acciones y recuperar información específica en tiempo real y actuar en nombre de los usuarios a través de Google y aplicaciones de terceros como Datastax, MongoDB y Redis, sin olvidar los nuevos conectores que ayudan a ingerir datos de otras aplicaciones empresariales como Salesforce, Confluence y JIRA.

Finalmente, se ha presentado la evolución del Vertex AI Feature Store para su uso tiempo real mediante la búsqueda vectorial y semántica con BigQuery, que mejora su integración de machine learning mediante BigQuery ML, e incorpora la facilidad de uso de notebooks con Colab para crear nuevos modelos a medidas pero con todas las funciones de seguridad y cumplimiento de normativas que una organización require. Es decir, un nuevo mundo de posibilidades para integrar la Generative AI con tu negocio.

Y es a nivel empresarial donde más destaca su anuncio más esperado, la presentación global de Duet AI dentro de Google Workspaces y Google Cloud Services. Aún tendremos que esperar algunos días para que se vayan actualizando todos los servicios con nueva capacidad de IA generativa que nos permitirá realizar una búsqueda avanzado entre todos los documentos que almacenemos en Google Drive para encontrar aquellos que son realmente interesantes par la tarea que estamos haciendo, o ser capaces de escribir actas de forma automática mediante Chat y preguntar por el propio contenido de la reunión, así como crear nuevos presentaciones en base a breves pero concisas descripciones, ahora tiempo de tener que empezar de cero sin una buena base. Duet AI proporciona un asistente de IA generativa entrenada específicamente, por ejemplo, en la documentación de GKE para ayudar a los equipos de la plataforma a reducir el tiempo que tardan en aprender y gestionar Kubernetes, no solo a la hora de desplegar una nueva aplicación, sino también a la hora de encontrar los bugs y depurar su origen, o incluso registrar nuestros findings de seguridad para identificar las fallas que puedan existir en nuestras aplicaciones. Con Duet AI, se podría incluso llevar a plantear una migración de código legacy, o documentar aquellas partes del código que se quedan huérfanas de forma automática. Además, este anuncio no solo se queda ahí ya que Duet permitirá a usuarios sin conocimientos realizar consultas para monitorizar sus aplicaciones con lenguaje natural, evitando así el uso de otros lenguajes más complejos como Promql.

Por la parte más tradicional de data también hemos tenido distintos anuncios como el nuevo producto que se ha lanzado de BigQuery, BigQuery Studio que nos ofrece un espacio único para el trabajo de ingeniería de datos facilitando que todos los profesionales aceleren los datos hacia los flujos de trabajo de IA . Podríamos destacar entre sus características más importantes que es un espacio de trabajo unificado usando SQL y notebooks en el cual se permite el uso múltiples lenguajes de programación (SQL, Python, Spark, Javascript y lenguaje natural), además ofrece control de versiones e historial de revisiones centralizado y un asistente de código y chat impulsado por IA que nos permitirá mejorar la productividad. Otra parte importante que hay que señalar en BigQuery Studio es que permite realizar de forma sencilla y automática el profiling, la calidad y el linaje para todos los assets de datos coordinado con herramientas como dataplex.

Además en esta edición, se han presentado nuevas funcionalidades para poder llevar BigLake a una plataforma lakehouse gestionada. Entre las nuevas características encontramos la integración con formatos de datos abiertos (Apache Iceberg, Delta y Hudi) permitiendo un control de acceso detallado y rendimiento de forma integrada. Otra de las novedades que se ha incluido BigLake son las tablas gestionadas que usan formato abierto Apache Iceberg y permiten uso de streaming sobre ellas con alto rendimiento así como todas las ventajas que ofrece Apache Iceberg. Con el servicio de BigLake se puede afrontar los nuevos retos que plantean arquitecturas orientadas al Data Mesh de una forma mucho más sencilla y dando la posibilidad de compartir nuestros set de datos dentro de toda la organización.

También en la parte de contenedores y orquestación ha habido algunos puntos importantes, con anuncios en sus productos estrellas y diferenciales en el mercado como es GKE y Cloud Run. Desde hace unos años Google está apostando cada vez más a soluciones de orquestación de contenedores totalmente administradas, ya lo vimos con autopilot en 2021 y Cloud Run y ahora además está queriendo hacer más sencillo el uso de Kubernetes integrándose con Duet para realizar recomendaciones y configuraciones de aplicaciones y servicios con lenguaje natural.

Todas las novedades las podemos resumir en el siguiente post

https://cloud.google.com/blog/topics/google-cloud-next/next-2023-wrap-up

Conclusiones

El Next’23 nos ha permitido charlar con los profesionales de Google y compartir ideas y conocimientos con los distintos partner que han asistido al evento lo que nos permite debatir nuevas visiones y confirmar que desde Bluetab estamos realizando los pasos correctos. Como siempre, las sesiones son de gran utilidad y abarcan las nuevas características y funcionalidades que podemos esperar en los próximos meses para Kubernetes.
Después de volver de Next’23 reafirmamos que Google sigue siendo una de las mejores soluciones en el mercado de la analítica avanzada con uno de los anuncios más importantes del Next, Duet. Google es uno de los primeros proveedores cloud que han integrado la parte de Generative AI en su plataforma y esto es gracias a Duet que es una asistente que te ayudará a enfrentarte con los distintos retos que puedan surgir en Google Cloud.
Pero no todo va a ser inteligencia artificial, uno de los puntos que más hay que trabajar y más importantes para una organización es la parte de FinOps, muchas veces el gran olvidado. En este Next hemos visto distintas soluciones aportadas por clientes para una optimización de costes y distintas estrategias para el gobierno y el control de estos. Aún así todas las soluciones pasan por realizar distintos desarrollos exportando los datos de la facturación a Bigquery y creando Dashboard en Looker, una solución de momento que no es totalmente administrada. En este apartado hay mucho trabajo por hacer para que la parte de FinOps sea mucho más proactiva y podamos hacer recomendaciones en tiempo real a los desarrolladores para disminuir el gasto en la organización.

Ha sido un placer vivir esta experiencia con todos los desarrolladores e ingenieros de Google y con el resto de compañeros. Además solo nos queda agradecer al equipo de partners de Google España por su dedicación y seguro que nos vemos en la próxima edición. Hasta entonces, sigamos explorando nuevas ideas y tecnologías.

¡Nos vemos en Las Vegas!»

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De documentos en papel a datos digitales con Fastcapture y Generative AI

junio 7, 2023 by Bluetab

De documentos en papel a datos digitales con Fastcapture y Generative AI

Resumen

Los avances en Generative AI y en los grandes modelos de lenguaje, LLMs por sus siglas en inglés (Large Language Models), permiten transferir el pre-entrenamiento de estos modelos en una tarea simple, como predecir las palabras que faltan en una frase a tareas más complejas, como procesar documentos en papel para extraer sus datos de forma automática. Esta transferencia del entrenamiento funciona tan bien que es posible plantear desarrollar casos de uso que cierren el gap entre la digitalización y las actividades que requieren documentos en papel.

Hemos desarrollado un proyecto para modernizar la tecnología de AI de Fastcapture, nuestro IDP (Intelligent Document Processing), con Generative AI y LLMs. Hemos conectado Fastcapture con Hugging Face, un hub de la comunidad Open Source de AI. Los resultados que hemos obtenido están muy por encima de un F1 score de 0.9.

Introducción

Estamos viviendo una era de disrupciones. Esta situación está produciendo un momento de constantes avances tecnológicos. Me voy a fijar en 2 de ellos, la digitalización y el desarrollo de aplicaciones con inteligencia artificial (AI).

La pandemia COVID-19 ha sido terrible. Ahora bien, una de sus consecuencias ha sido la aceleración de la digitalización. El crecimiento de usuarios digitales ha sido de 2 dígitos en la gran mayoría de las empresas. Sin embargo, muchas actividades en las empresas siguen requiriendo documentos en papel. Un informe del US Bureau of Labor Statistics indica que las compañías americanas se gastaron $5,3Bn en cargar manualmente los documentos durante el año 2021.

Los avances en AI, y en particular los avances en Generative AI y en los grandes modelos de lenguaje han alcanzado un momento que, a parte de la aparición de aplicaciones sorprendentes como ChatGPT, permite el desarrollo de casos de uso de tratamiento de textos e imágenes con unos niveles de precisión muy elevados >0.9.

Juntando estas piezas, hoy es realmente posible plantear automatizar el procesamiento de documentos en papel a escala para convertirlos en datos digitales listos para ser consumidos y analizados en cualquier otra actividad de la empresa.

El problema

Muchas actividades en las empresas siguen requiriendo documentos en papel. Facturas, contratos, informes. Estos documentos contienen datos relevantes y disponer de una versión digital es clave para la digitalización de las empresas.

Una forma de convertir los documentos en papel en datos digitales es mediante cargas manuales. También se pueden convertir en datos digitales utilizando aplicaciones del tipo de un IDP. Un IDP consiste en un grupo de pipelines con pasos para procesar los documentos y convertirlos en datos digitales. El primer paso es la conversión del documento en texto con un modelo OCR (Optical Character Recognition).

A continuación vienen los pasos para tratar el texto. Los pasos de tratamiento del texto pueden utilizar modelos de AI. Típicamente estos modelos de AI están basados en una arquitectura RNN (Recurrent Neural Network). Los modelos RNN tratan la secuencia de palabras en orden, una a una. Estos modelos se enfrentan a 2 dificultades a la hora de realizar su tarea. La primera es su capacidad de tratamiento del contexto. Según se van alejando las palabras y las frases, el modelo empieza a perder su capacidad para relacionarlas. La segunda es la dificultad que tienen para escalar y, por lo tanto, para ser entrenados en grandes volúmenes de textos. Estas 2 dificultades suponen un techo para la precisión del IDP y por lo tanto para su capacidad de automatizar la conversión de documentos en papel en datos digitales.

La solución propuesta

Los LLM se basan en la arquitectura de los Transformers. Esta arquitectura propuesta en el paper “Attention is all you need” Vaswani et al. 2017 fué totalmente revolucionaria. Trata la secuencia a través del mecanismo de atención mediante matrices. El mecanismo de atención permite realizar un mejor procesamiento del contexto.

Todas las palabras se encuentran a la misma distancia entre sí medida en número de operaciones matemáticas. Y permite escalar el entrenamiento de forma horizontal. Los modelos basados en esta arquitectura se pueden entrenar con cantidades de textos muy grandes.

En el paper “Improving Language Understanding by Generative Pre-Training” Radford et al. 2018 proponen un nuevo framework de 2 fases para entrenar los LLMs. Un pre-entrenamiento no supervisado sobre un objetivo sencillo, predecir la siguiente palabra de un texto, y con grandes volúmenes de textos. Y un fine-tune para adaptar el modelo a resolver una tarea NLP concreta como extraer datos relevantes de un documento, y con pocos ejemplos.

Esta combinación es ideal para transferir el pre-entrenamiento de un modelo con grandes cantidades de textos a tareas para las que se disponen de pocos ejemplos.

Nuestra aproximación consiste en utilizar LLMs pre-entrenados disponibles en la comunidad Open Source y realizar un fine-tune para convertir los documentos en papel en datos digitales.

Hemos conectado nuestro IDP Fastcapture con el hub de Hugging Face donde residen LLMs pre-entrenados Open Source para acceder a ellos y generar versiones especializadas mediante un fine-tune en nuestro hub privado sin enviar los datos al hub público.

Cómo incorporar los LLMs en un IDP

La estrategia que hemos seguido para incorporar los LLMs en nuestro IDP Fastcapture se ha basado en 3 pilares, aprender a través de I+D, apoyarnos en la comunidad Open Source de AI y construir sobre lo que ya teníamos.

Estos han sido los pasos clave del proyecto:

La selección del LLM pre-entrenado
El diseño del contexto del Transformer
Utilizar entornos multi-GPU para realizar el fine-tune y el servicing

La selección del LLM pre-entrenado

La comunidad Open Source de AI da acceso a LLMs pre-entrenados con un nivel de calidad enterprise-grade. Nuestro caso de uso requiere un modelo tipo encoder con capacidades multi idioma. De esta manera un único modelo será capaz de extraer datos relevantes de documentos del mismo tipo con diferente idioma.

Nos decantamos por el modelo pre-entrenado XLM-R propuesto en el paper “Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale” Conneau et al. 2020. El modelo XLM-R ha sido pre-entrenado en 2.5TB de textos con 100 idiomas. Hemos utilizado las siguientes tallas:

Modelo	Número de parámetros
XLM-RLarge	550M
XLM-RXL	3.5B

Diseño del contexto del Transformer

Diseñar cómo usar el contexto del LLM es un factor importante a la hora de conseguir niveles de performance de 0.9.

Los documentos están organizados en páginas y frases. Lo que queremos es que el LLM analice frase a frase en búsqueda de datos relevantes. Los tipos de documentos que manejamos son más bien telegráficos, con poco texto. Esto suele ser una tónica habitual al tratar documentos en papel en el mundo empresarial.

Para dar una mejor oportunidad al LLM de hacer su tarea ubicamos la frase de interés a la derecha del contexto y completamos el contexto por la izquierda con las frases predecesoras que quepan.

El siguiente esquema muestra el diseño al que nos referimos.

Fine-tune y servicing en un entorno multi-GPU

Realizar un fine-tune de un LLM requiere utilizar GPU’s (Graphics Processing Units). El modelo XLM-RLarge puede entrenarse sin utilizar un framework que optimice el uso de la memoria o que distribuya el modelo entre diferentes GPUs.

Sin embargo la versión XLM-RXL es tan grande que al realizar el algoritmo de gradient descent no cabe y requiere utilizar frameworks de optimización y/o que distribuyan el modelo en el entorno multi-GPU.

El proyecto lo hemos realizado en una máquina virtual con 4 GPUs NVIDIA a10g, y hemos utilizado el framework propuesto en el paper “ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models” Rajbhandari et al. 2020. ZeRO optimiza el uso de la memoria para almacenar el estado del modelo a la hora de entrenar y permite distribuir los gradientes y los parámetros entre las GPUs.

Utilizar entornos multi-GPU y frameworks de optimización como ZeRO, a parte de poder escalar el proceso de fine-tuning, permite gestionar los recursos computacionales que requieren modelos extra grandes.

Resultados

En el proyecto hemos utilizado 2 juegos de datos, uno de factura y otro de informes económicos.

El impacto de la talla en el performance depende del caso de uso

Las siguientes gráficas muestran el F1 score de las 2 tallas, L y XL, en cada uno de los juegos de datos.

Estas gráficas ayudan a visualizar la diferencia de performance entre las tallas L y XL en los 2 juegos de datos y poder decidir qué modelo utilizar en el IDP. En el caso de las facturas la talla XL obtiene un score medio 8 puntos básicos mejor que la talla L, mientras que en el caso de los informes económicos la diferencia del score medio es de 1 punto básico.

Al elegir el tamaño de modelo adecuado para cada caso de uso hay que considerar varios factores como el performance del modelo, los recursos de computación y el trade-off entre precisión y complejidad. En algunos casos, un modelo más pequeño puede proporcionar resultados suficientemente precisos con menores requisitos de computación y menor complejidad de mantenimiento.

La importancia de diseñar el contexto al trabajar con LLMs

El diseño del contexto es clave para cualquier caso de uso con LLMs. La siguiente gráfica muestra el resultado de un fine-tune del modelo XLM-RLarge sin utilizar el contexto con diseño de ventana. El F1 score medio es 3 puntos básicos inferior sin utilizar el diseño de contexto con ventana.

Referencias

Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. 2017. Attention is all you need. arXiv:1706.03762

Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans, Ilya Sutskever. Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. 2018.

Alexis Conneau, Kartikay Khandelwal, Naman Goyal, Vishrav Chaudhary, Guillaume Wenzek, Francisco Guzman, Edouard Grave, Myle Ott, Luke Zettlemoyer, Veselin Stoyanov. Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. 2020. arXiv:1911.02116v2.

Samyam Rajbhandari∗ , Jeff Rasley∗ , Olatunji Ruwase, Yuxiong He. ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models. 2020. arXiv:1910.02054v3

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Starburst: Construyendo un futuro basado en datos.

mayo 25, 2023 by Bluetab

Starburst: Construyendo un futuro basado en datos.

Introducción

En este nuevo artículo vamos a hablar de uno de nuestros partners: Starburst[1]. Starburst es la versión empresarial de Trino[2] realizando nuevas integraciones, mejoras de rendimiento, una capa de seguridad y restando complejidad a la gestión con una interfaz de usuario muy fácil de usar y que te permite realizar distintas configuraciones.

Para los que no conocéis Trino, es un motor de consulta SQL distribuido open-source creado en 2012 por Facebook bajo el nombre Presto. Está diseñado para consultar grandes conjuntos de datos distribuidos en una o más fuentes de datos heterogéneas. Esto significa que podemos consultar datos que residen en diferentes sistemas de almacenamiento como HDFS, AWS S3, Google Cloud Storage o Azure Blob Storage. Trino también tiene la capacidad de federar diferentes fuentes de datos como MySQL, PostgreSQL, Cassandra, Kafka.

Con las nuevas necesidades que van saliendo de arquitecturas orientadas al Data Mesh[3], plataformas analíticas como Starburst son cada vez más importantes y nos permiten centralizar y federar distintas fuentes de datos para así tener solo un punto de entrada a nuestra información. Con esta mentalidad, podemos hacer que nuestros usuarios accedan a la plataforma de Starburst con distintos roles y distinta granularidad de acceso para que puedan consultar los distintos dominios que poseen las empresas. Además Starburst no solo se queda en la consulta de datos, sino que nos permite conectarnos con herramientas analíticas como puedes ser DBT[4] o Jupyter Notebook[5] o herramientas de reporting como Power BI[6] para sacarle más rendimiento a todos nuestros datos. Pero Starburst no solo se queda en eso, sino que nos puede ayudar en la migraciones de datos hacia el Cloud, ya que fácilmente podemos conectarnos a las fuentes de datos y sacar toda la información para volcarlas en cualquier almacenamiento del Cloud.

Como podéis observar, Starburst es capaz de analizar todos sus datos, dentro y alrededor de tu Data Lake, y se conecta a todo un ecosistema de herramientas. Por eso vamos a realizar una serie de artículos para tratar los puntos más relevantes como son el despliegue y configuración de la plataforma, integración con otras herramientas y gobierno y administración de usuarios. En este primer artículo, nos vamos a centrar en el despliegue de Starburst en Kubernetes, así como la configuración que se tiene que realizar para conectar con los distintos componentes de GCP. Además hemos añadido una capa de monitorización con Prometheus[7] y Grafana[8], donde hemos publicado un dashboard con distintas métricas importantes por si cualquier compañía quiere centralizar las métricas en Grafana. Para todo ello, nos vamos a apoyar de un repositorio que hemos creado con el levantamiento de la infraestructura y la instalación de Starburst.

¿Qué necesitas para entender este artículo?

Algunos conceptos sobre Terraform[9].
Algunos conceptos de Kubernetes.
Algunos conceptos de Helm.
Algunos conceptos de Prometheus.
Algunos conceptos de Grafana.
Un cuenta en GCP.
Una licencia de Starburst

Arquitectura

Como se puede observar en el diagrama, estos son los componentes que se van a desplegar para la configuración de Starburst. Como pieza central del despliegue, utilizaremos Google Kubernetes Engine. Este es el servicio administrado de orquestación de contenedores de Google. Utilizaremos Kubernetes ya que nos facilitará la gestión de Starburst y aprovecharemos las ventajas del autoscaling de Kubernetes para ampliar el número de workers de Starburst y escalar en más nodos para poder así tener más recursos de computación si tenemos algún pico de trabajo o de usuarios.

Como configuración inicial de nuestro cluster de GKE, comenzaremos con un único nodepool para facilitar el despliegue. Un nodepool es una agrupación de nodos dentro de un cluster con la misma configuración y especificaciones de tipo de máquina. En nuestro caso, nuestro nodepool se llamará `default-node-pool` y el tipo de instancia utilizada será `e2-standard-16`, que es la recomendada por Starburst, ya que el tipo de carga de trabajo necesita nodos con bastante memoria. Además de la instalación de Starburst, también desplegaremos en el cluster tanto Prometheus como Grafana.

Como hemos explicado anteriormente, Starburst está basado en Trino, que es un motor de consulta distribuido. Los principales componentes de Trino son el Coordinator y los Workers. El Coordinator de Trino es el componente responsable de analizar las sentencias, planificar las consultas y gestionar los nodos Workers de Trino. El Coordinator realiza un seguimiento de la actividad de cada Worker y orquesta la ejecución de una consulta. Los Workers son el componente responsable de ejecutar tareas y procesar datos. Los nodos Workers obtienen datos de los conectores e intercambian datos intermedios entre sí. El Coordinator es responsable de obtener los resultados de los Workers y devolver los resultados finales al cliente.

Como componentes transversales de nuestra arquitectura, también desplegaremos una red con una subnet para realizar el despliegue de nuestro cluster de GKE, así como un bucket en Cloud Storage para realizar pruebas de escritura de datos desde Starburst.

Además, como componente fuera de la arquitectura, tendremos jmeter[10], la herramienta con la que realizaremos pruebas de performance para probar la elasticidad de Starburst y poder probar el autoescalado de nuestro cluster.

Despliegue de la infraestructura

Una vez explicada la arquitectura vamos a proceder a realizar el despliegue de todos los componentes. Para ello, nos vamos a ayudar de Terraform como herramienta de IaC. Como partes importantes de este despliegue, tendremos la parte más de infraestructura tradicional que son las VPC, el cluster de GKE y la parte de Cloud Storage como hemos hablado antes, además de los componentes que desplegamos en Kubernetes de una forma totalmente automatizada que son Grafana y Prometheus.

Vamos a empezar con la explicación de la infraestructura más clásica. Para este despliegue haremos uso de dos módulos que están subidos al github:

Módulo de GKE[11].
Módulo de VPC[12].

Estos dos módulos están invocados en el `main.tf` del repositorio y hacen uso del provider de Google para el despliegue:


```tf
provider "google" {
  project = var.project_id
  region  = var.region
}

provider "google-beta" {
  project = var.project_id
  region  = var.region
}


module "network" {
  source = "git@github.com:lucasberlang/gcp-network.git?ref=v1.0.0"

  project_id         = var.project_id
  description        = var.description
  enable_nat_gateway = true
  offset             = 1

  intra_subnets = [
    {
      subnet_name           = "private-subnet01"
      subnet_ip_cidr        = "10.0.0.0/24"
      subnet_private_access = false
      subnet_region         = var.region
    }
  ]

  secondary_ranges = {
    private-subnet01 = [
      {
        range_name    = "private-subnet01-01"
        ip_cidr_range = var.ip_range_pods
      },
      {
        range_name    = "private-subnet01-02"
        ip_cidr_range = var.ip_range_services
      },
    ]
  }

  labels = var.labels
}

resource "google_storage_bucket" "gcs_starburst" {
  name          = var.name
  location      = "EU"
  force_destroy = var.force_destroy
}

module "gke-starburst" {
  source = "git@github.com:lucasberlang/gcp-gke.git?ref=v1.1.0"

  project_id              = var.project_id
  name                    = "starburst"
  regional                = true
  region                  = var.region
  network                 = module.network.network_name
  subnetwork              = "go-euw1-bt-stb-private-subnet01-dev"
  ip_range_pods           = "private-subnet01-01"
  ip_range_services       = "private-subnet01-02"
  enable_private_endpoint = false
  enable_private_nodes    = false
  master_ipv4_cidr_block  = "172.16.0.0/28"
  workload_identity       = false
  kubernetes_version      = var.kubernetes_version
  
  gce_persistent_disk_csi_driver = true

  master_authorized_networks = [
    {
      cidr_block   = module.network.intra_subnet_ips.0
      display_name = "VPC"
    },
    {
      cidr_block   = "0.0.0.0/0"
      display_name = "shell"
    }
  ]

  cluster_autoscaling = {
    enabled             = true,
    autoscaling_profile = "BALANCED",
    max_cpu_cores       = 300,
    max_memory_gb       = 940,
    min_cpu_cores       = 24,
    min_memory_gb       = 90,
  }


  node_pools = [
    {
      name         = "default-node-pool"
      machine_type = "e2-standard-16"
      auto_repair  = false
      auto_upgrade = false
    },
  ]
  
  node_labels = {
    "starburstpool" = "default-node-pool"
  }

  istio     = var.istio
  dns_cache = var.dns_cache
  labels    = var.labels
}
```

Lo único importante a tener en cuenta, es que vamos a desplegar una red con una única subred y que el cluster de GKE está habilitado con el autoescalado para poder incrementar el número de nodos cuando haya una carga de trabajo. Asimismo, es importante tener en cuenta que se ha añadido una etiqueta a todos los nodos que es `»starburstpool» = «default-node-pool»` para aislar el propio despliegue de Starburst del que más tarde haremos uso. Aparte de estos componentes también desplegamos una Cloud Storage para luego configurar el conector de Hive.

Por otra parte, como hemos comentado, también haremos el despliegue de Grafana y Prometheus. Para ello haremos uso del provider de Helm y de Kubernetes de Terraform.

El despliegue de estos componentes lo tenemos en el archivo `helm.tf`:

```tf
resource "kubernetes_namespace" "prometheus" {
  metadata {
    name = "prometheus"
  }
}

resource "kubernetes_namespace" "grafana" {
  metadata {
    name = "grafana"
  }
}

resource "helm_release" "grafana" {
  chart      = "grafana"
  name       = "grafana"
  namespace  = kubernetes_namespace.grafana.metadata.0.name
  repository = "https://grafana.github.io/helm-charts"

  values = [
    file("templates/grafana.yaml")
  ]
}

resource "kubernetes_secret" "grafana-secrets" {
  metadata {
    name      = "grafana-credentials"
    namespace = kubernetes_namespace.grafana.metadata.0.name
  }
  data = {
    adminUser     = "admin"
    adminPassword = "admin"
  }
}

resource "helm_release" "prometheus" {
  chart      = "prometheus"
  name       = "prometheus"
  namespace  = kubernetes_namespace.prometheus.metadata.0.name
  repository = "https://prometheus-community.github.io/helm-charts"

  values = [
    file("templates/prometheus.yaml")
  ]
}
```

Hay varias cosas que tenemos que tener en cuenta, estas son las configuraciones que hemos añadido en los values de cada chart.

Primero vamos con los valores de Prometheus que hemos configurado. Hemos añadido una configuración extra para que recoja las métricas de Starburst una vez que se levante. Esto lo hemos hecho en la siguiente parte de la configuración:

```yaml
extraScrapeConfigs: |
  - job_name: starburst-monitor
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: 
        - 'prometheus-coordinator-starburst-enterprise.default.svc.cluster.local:8081'
        - 'prometheus-worker-starburst-enterprise.default.svc.cluster.local:8081'
    metrics_path: /metrics
    scheme: http
```

Lo único a tener en cuenta son los targets que hemos añadido, que básicamente son los servicios tanto del Coordinator como de los Workers de Starburst para que recoja todas las métricas.

En la parte de Grafana hemos añadido tanto la configuración de Prometheus, como un dashboard que hemos creado custom para Starburst.

La configuración que hemos añadida es la siguiente:

```yaml
datasources:
 datasources.yaml:
   apiVersion: 1
   datasources:
   - name: Prometheus
     type: prometheus
     url: http://prometheus-server.prometheus.svc.cluster.local
     isDefault: true


dashboards:
  default:
    Starburst-cluster:
      gnetId: 18767
      revision: 1
      datasource: Prometheus
```

En la carpeta infra del repositorio de Github, podrás encontrar todo el código necesario para realizar dicho despliegue.

Instalación y configuración de Starburst

Una vez que tengamos toda la infraestructura levantada, vamos a proceder a desplegar Starburst en nuestro cluster de GKE. Para ello, vamos a desplegar estos componentes:

Postgres Database on Kubernetes
Hive Metastore Service
Starburst Enterprise

El servicio de Hive Mestastore es necesario para configurar el conector de Hive para así poder acceder o escribir a los datos que se guardan en Google Cloud Storage. Como backend de nuestro servicio de Metastore, vamos a desplegar un base de datos PostgreSQL, para así poder guardar toda la información de la metadata en esta base de datos. Además tendremos que configurar el servicio de Hive para pasarle las credenciales de Google Cloud y que tenga permisos para poder leer y escribir de GCS. Por lo tanto, vamos a proceder primero a declarar algunas variables de entorno que necesitaremos para descargar los charts del repositorio privado de Starburst y algunas variables de configuración más que necesitaremos para realizar el despliegue.

Esta serían las variables que vamos a necesitar en nuestro despliegue:

```bash
export admin_usr=     # Choose an admin user name you will use to login to Starburst & Ranger. Do NOT use 'admin'
export admin_pwd=     # Choose an admin password you will use to login to Starburst & Ranger. MUST be a minimum of 8 characters and contain at least one uppercase, lowercase and numeric value.

export registry_pwd= #Credentials harbor registry
export registry_usr= #Credentials harbor registry
export starburst_license=starburstdata.license #License Starburst
# Zone where the cluster will be deployed. e.g. us-east4-b
export zone="europe-west1"
# Google Cloud Project ID where the cluster is being deployed
export google_cloud_project=
# Google Service account name. The service account is used to access services like GCS and BigQuery, so you should ensure that it has the relevant permissions for these
# Give your cluster a name
export cluster_name=

# These next values are automatically set based on your input values
# We'll automatically get the domain for the zone you are selecting. Comment this out if you don't need DNS
#export google_cloud_dns_zone_name=$(gcloud dns managed-zones describe ${google_cloud_dns_zone:?Zone not set} --project ${google_cloud_project_dns:?Project ID not set} | grep dnsName | awk '{ print $2 }' | sed 's/.$//g')

# This is the public URL to access Starburst
export starburst_url=${cluster_name:?Cluster Name not set}-starburst.${google_cloud_dns_zone_name}
# This is the public URL to access Ranger
export ranger_url=${cluster_name:?Cluster Name not set}-ranger.${google_cloud_dns_zone_name}

# Insights DB details
# These are the defaults if you choose to deploy your postgresDB to the K8s cluster
# You can adjust these to connect to an external DB, but be advised that the nodes in the K8s cluster must have access to the URL
export database_connection_url=jdbc:postgresql://postgresql:5432/insights
export database_username=
export database_password=

# Data Products. Leave the password unset as below, if you are connecting directly to the coordinator on port 8080
export data_products_enabled=true
export data_products_jdbc_url=jdbc:trino://coordinator:8080
export data_products_username=${admin_usr}
export data_products_password=

# Starburst Access Control
export starburst_access_control_enabled=true
export starburst_access_control_authorized_users=${admin_usr}

# These last remaining values are static
export xtra_args_hive="--set objectStorage.gs.cloudKeyFileSecret=service-account-key"
export xtra_args_starburst="--values starburst.catalog.yaml"
export xtra_args_ranger=""
```

Una vez definidas nuestras variables de entorno procederemos a crearnos un secreto de Kubernetes para configurar las credenciales con las que Hive se va a conectar a GCS.

```bash
kubectl create secret generic service-account-key --from-file key.json
```

Para ello, como paso previo, nos hemos creado una service account con permisos en Cloud Storage y en Bigquery y nos hemos descargado las credenciales de esa service account. También como paso previo, añadiremos los repositorio de Helm con el siguiente comando:

```bash
helm repo add --username ${registry_usr} --password ${registry_pwd} starburstdata https://harbor.starburstdata.net/chartrepo/starburstdata
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
```

Una vez que tenemos la configuración previa hecha, vamos a proceder a desplegar el servicio de PostgreSQL primero, y posteriormente, el Hive Metastore. Para ello haremos uso de Helm. Para el despliegue de PostgreSQL usaremos el siguiente comando:

```bash
helm upgrade postgres bitnami/postgresql --install --values postgres.yaml \
    --version 12.1.6 \
    --set primary.nodeSelector.starburstpool=default-node-pool \
    --set readReplicas.nodeSelector.starburstpool=default-node-pool
```

Hay varios factores a tener en cuenta en el comando anterior. El primero es que el despliegue de PostgreSQL lo haremos en los nodos que tengan el tag `starburstpool=default-node-pool`, que es nuestro worker pool por defecto. Usaremos la versión 12.1.6 de PostgreSQL y la configuración que hemos añadido en postgres es la siguiente:

```yaml
fullnameOverride: postgresql

global:
  postgresql:
    auth:
      database: postgres
      username: postgres
      postgresPassword: ****
  storageClass: "standard"
primary:
  initdb:
    scripts:
      init.sql: |
        create database hive;
        create database ranger;
        create database insights;
        create database datacache;

service:
  type: ClusterIP
```

Esta información se encuentra en el archivo `postgres.yaml` y nos configurará el usuario y contraseña de PostgreSQL, y nos creará 4 bases de datos que usa internamente Starburst como backend. En nuestro caso, como podéis observar, hemos configurado el servicio de backend en el mismo cluster que la configuración de Starburst, pero esto se puede configurar fuera del cluster de Kubernetes para entornos productivos. Básicamente podríamos tener un servicio gestionado como es Cloud Sql para así evitar problemas en producción.

Ahora vamos a proceder con el despliegue del servicio de Hive Metastore, esto lo haremos con el siguiente comando:

```bash
helm upgrade hive starburstdata/starburst-hive --install --values hive.yaml \
    --set registryCredentials.username=${registry_usr:?Value not set} \
    --set registryCredentials.password=${registry_pwd:?Value not set} \
    --set nodeSelector.starburstpool=default-node-pool  \
    --set objectStorage.gs.cloudKeyFileSecret=service-account-key
```

Aquí tenemos que tener en cuenta varias cosas importantes, la primera es que como en el servicio de PostgreSQL el despliegue se va a realizar en los nodos con el tag `starburstpool=default-node-pool`. El segundo punto importante es que hemos realizado la configuración de las credenciales de Google para que funcione el conector de hive, esto lo hemos realizado con el siguiente comando:

`--set objectStorage.gs.cloudKeyFileSecret=service-account-key`

Con esta acción, montamos el fichero de credenciales como un archivo en el despliegue de Hive para que tenga visibilidad en las credenciales. Los valores extras que hemos añadido a la configuración de hive se encuentran en el archivo `hive.yaml` y son los siguientes:

```yaml
database:
  external:
    driver: org.postgresql.Driver
    jdbcUrl: jdbc:postgresql://postgresql:5432/hive
    user: #user postgres
    password: #password postgres
  type: external

expose:
  type: clusterIp

image:
  repository: harbor.starburstdata.net/starburstdata/hive

registryCredentials:
  enabled: true
  registry: harbor.starburstdata.net/starburstdata
```

Una vez que tenemos desplegado tanto el servicio de Postgres como el de Hive Metastore, podemos proceder a desplegar Starburst. Primero necesitaremos realizar una serie de pasos previos. El primero será crearnos un secreto de Kubernetes con la licencia de Starburst, el segundo será crearnos un secreto con las variables de entornos que hemos definido antes, esto lo haremos con un pequeño script para quitar complejidad y que nos coja las variables que ya hemos definido.

Con el siguiente comando procederemos a realizar los pasos anteriores:

```bash
kubectl create secret generic starburst --from-file ${starburst_license}
chmod 755 load_secrets.sh && . ./load_secrets.sh
kubectl apply -f secrets.yaml
```

Una vez que tenemos las configuraciones previas vamos a proceder a desplegar Starburst con el siguiente comando:

```bash
helm upgrade starburst-enterprise starburstdata/starburst-enterprise --install --values starburst.yaml \
    --set sharedSecret="$(openssl rand 64 | base64)" \
    --set coordinator.resources.requests.memory=$(echo $(( $(kubectl get nodes --selector='starburstpool=default-node-pool' -o jsonpath='{.items[0].status.allocatable.memory}' | awk -F "Ki" '{ print $1 }')*10/100 ))Ki) \
    --set coordinator.resources.requests.cpu=$(echo $(( $(kubectl get nodes --selector='starburstpool=default-node-pool' -o jsonpath='{.items[0].status.allocatable.cpu}' | awk -F "m" '{ print $1 }')*10/100 ))m) \
    --set coordinator.resources.limits.memory=$(echo $(( $(kubectl get nodes --selector='starburstpool=default-node-pool' -o jsonpath='{.items[0].status.allocatable.memory}' | awk -F "Ki" '{ print $1 }')*10/100 ))Ki) \
    --set coordinator.resources.limits.cpu=$(echo $(( $(kubectl get nodes --selector='starburstpool=default-node-pool' -o jsonpath='{.items[0].status.allocatable.cpu}' | awk -F "m" '{ print $1 }')*10/100 ))m) \
    --set worker.resources.requests.memory=$(echo $(( $(kubectl get nodes --selector='starburstpool=default-node-pool' -o jsonpath='{.items[0].status.allocatable.memory}' | awk -F "Ki" '{ print $1 }') - 10500000 ))Ki) \
    --set worker.resources.requests.cpu=$(echo $(( $(kubectl get nodes --selector='starburstpool=default-node-pool' -o jsonpath='{.items[0].status.allocatable.cpu}' | awk -F "m" '{ print $1 }') - 3500 ))m) \
    --set worker.resources.limits.memory=$(echo $(( $(kubectl get nodes --selector='starburstpool=default-node-pool' -o jsonpath='{.items[0].status.allocatable.memory}' | awk -F "Ki" '{ print $1 }') - 10500000 ))Ki) \
    --set worker.resources.limits.cpu=$(echo $(( $(kubectl get nodes --selector='starburstpool=default-node-pool' -o jsonpath='{.items[0].status.allocatable.cpu}' | awk -F "m" '{ print $1 }') - 3500 ))m) \
    --set coordinator.nodeSelector.starburstpool=default-node-pool 
```

Aquí como podéis observar, hay varias cosas a tener en cuenta. La primera es que todos los componentes de Starburst que se despliegan lo hacen en los nodos con el tag `starburstpool=default-node-pool`. Esto simplemente lo hemos hecho para quitar complejidad a la demo. En entornos productivos, una buena práctica sería tener un nodepool para el Coordinator y otro nodepool para los Workers de Starburst.

Otra cosa a tener en cuenta es la configuración de la memoria y cpu que se hace tanto en los Workers como en el Coordinator. Como buenas prácticas, Starburst recomienda que haya un pod worker por cada nodo que se despliega en nuestro cluster de Kubernetes. Para ello lo que hemos hecho es ajustar la memoria y cpu de nuestros pods al tamaño de máquina que tenemos. Por último están los valores de configuración que hemos utilizado en el despliegue de Starburst, estos se pueden encontrar en el archivo `starburst.yaml` y son los siguientes:

```yaml
catalogs:
  hive: |
    connector.name=hive
    hive.security=starburst
    hive.metastore.uri=thrift://hive:9083
    hive.gcs.json-key-file-path=/gcs-keyfile/key.json
    hive.gcs.use-access-token=false
  postgres: |
    connector.name=postgresql
    connection-url=jdbc:postgresql://postgresql:5432/insights
    connection-user=******
    connection-password=******
  bigquery: |
      connector.name=bigquery
      bigquery.project-id=******
      bigquery.credentials-file=/gcs-keyfile/key.json
prometheus:
  enabled: true
  agent:
    version: "0.16.1"
    port: 8081
    config: "/etc/starburst/telemetry/prometheus.yaml"
  rules:
    - pattern: trino.execution<name=QueryManager><>(running_queries|queued_queries)
      name: $1
      attrNameSnakeCase: true
      type: GAUGE
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>FailedQueries\.TotalCount'
      name: 'starburst_failed_queries'
      type: COUNTER
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>(running_queries)'
      name: 'starburst_running_queries'
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>StartedQueries\.FiveMinute\.Count'
      name: 'starburst_started_queries'
    - pattern: 'trino.execution<name=SqlTaskManager><>InputPositions\.FiveMinute\.Count'
      name: 'starburst_input_rows'
    - pattern: 'trino.execution<name=SqlTaskManager><>InputDataSize\.FiveMinute\.Count'
      name: 'starburst_input_data_bytes'
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>UserErrorFailures\.FiveMinute\.Count'
      name: 'starburst_failed_queries_user'
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>ExecutionTime\.FiveMinutes\.P50'
      name: 'starburst_latency_p50'
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>WallInputBytesRate\.FiveMinutes\.P90'
      name: 'starburst_latency_p90'
    - pattern: 'trino.failuredetector<name=HeartbeatFailureDetector><>ActiveCount'
      name: 'starburst_active_node'
    - pattern: 'trino.memory<type=ClusterMemoryPool, name=general><>FreeDistributedBytes'
      name: 'starburst_free_memory_pool'
    - pattern: 'trino.memory<name=ClusterMemoryManager><>QueriesKilledDueToOutOfMemory'
      name: 'starburst_queries_killed_due_to_out_of_memory'
    - pattern: 'java.lang<type=Memory><HeapMemoryUsage>committed'
      name: 'starburst_heap_size_usage'
    - pattern: 'java.lang<type=Threading><>ThreadCount'
      name: 'starburst_thread_count'
coordinator:
  envFrom:
  - secretRef:
      name: environment-vars
  additionalProperties: |
    starburst.data-product.enabled=${ENV:data_products_enabled}
    data-product.starburst-jdbc-url=${ENV:data_products_jdbc_url}
    data-product.starburst-user=${ENV:data_products_username}
    data-product.starburst-password=
    query.max-memory=1PB
    starburst.access-control.enabled=${ENV:starburst_access_control_enabled}
    starburst.access-control.authorized-users=${ENV:starburst_access_control_authorized_users}
  etcFiles:
    properties:
      config.properties: |
        coordinator=true
        node-scheduler.include-coordinator=false
        http-server.http.port=8080
        discovery-server.enabled=true
        discovery.uri=http://localhost:8080
        usage-metrics.cluster-usage-resource.enabled=true
        http-server.authentication.allow-insecure-over-http=true
        web-ui.enabled=true
        http-server.process-forwarded=true
        insights.persistence-enabled=true
        insights.metrics-persistence-enabled=true
        insights.jdbc.url=${ENV:database_connection_url}
        insights.jdbc.user=${ENV:database_username}
        insights.jdbc.password=${ENV:database_password}
      password-authenticator.properties: |
        password-authenticator.name=file
  nodeSelector:
    starburstpool: default-node-pool
  resources:
    limits:
      cpu: 2
      memory: 12Gi
    requests:
      cpu: 2
      memory: 12Gi

expose:
  type: clusterIp
  ingress:
    serviceName: starburst
    servicePort: 8080
    host: 
    path: "/"
    pathType: Prefix
    tls:
      enabled: true
      secretName: tls-secret-starburst
    annotations:
      kubernetes.io/ingress.class: nginx
      cert-manager.io/cluster-issuer: letsencrypt

registryCredentials:
  enabled: true
  password: ******
  registry: harbor.starburstdata.net/starburstdata
  username: ******

starburstPlatformLicense: starburst

userDatabase:
  enabled: true
  users:
  - password: ******
    username: ******

worker:
  envFrom:
  - secretRef:
      name: environment-vars
  autoscaling:
    enabled: true
    maxReplicas: 10
    minReplicas: 3
    targetCPUUtilizationPercentage: 40
  deploymentTerminationGracePeriodSeconds: 30
  nodeSelector:
    starburstpool: default-node-pool
  resources:
    limits:
      cpu: 8
      memory: 40Gi
    requests:
      cpu: 8
      memory: 40Gi
  starburstWorkerShutdownGracePeriodSeconds: 120
  tolerations:
    - key: "kubernetes.azure.com/scalesetpriority"
      operator: "Exists"
      effect: "NoSchedule"

additionalVolumes:
  - path: /gcs-keyfile/key.json
    subPath: key.json
    volume:
      configMap:
        name: "sa-key"
```

En esta configuración hay varios valores a tener en cuenta, como son catalogs, prometheus, worker y additionalVolumes.

Vamos a empezar explicando la parte de catalogs. Para los que no lo sepan, un catálogo en Starburst es la configuración que permite acceder a unas fuentes de datos determinadas. Cada clúster de Starburst puede tener configurados múltiples catálogos y, por tanto, permitir el acceso a diversas fuentes de datos. En nuestro caso hemos definido el catálogo de Hive, PostgreSQL y Bigquery para poder acceder a dichas fuentes de datos:

```yaml
catalogs:
  hive: |
    connector.name=hive
    hive.security=starburst
    hive.metastore.uri=thrift://hive:9083
    hive.gcs.json-key-file-path=/gcs-keyfile/key.json
    hive.gcs.use-access-token=false
  postgres: |
    connector.name=postgresql
    connection-url=jdbc:postgresql://postgresql:5432/insights
    connection-user=******
    connection-password=******
  bigquery: |
      connector.name=bigquery
      bigquery.project-id=******
      bigquery.credentials-file=/gcs-keyfile/key.json
```

La segunda configuración a tener en cuenta es la de Prometheus, esto lo realizamos para exponer ciertas métricas a Prometheus y poder sacar información relevante en un dashboard de Grafana. Para ello tenemos la siguiente configuración:

```yaml
prometheus:
  enabled: true
  agent:
    version: "0.16.1"
    port: 8081
    config: "/etc/starburst/telemetry/prometheus.yaml"
  rules:
    - pattern: trino.execution<name=QueryManager><>(running_queries|queued_queries)
      name: $1
      attrNameSnakeCase: true
      type: GAUGE
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>FailedQueries\.TotalCount'
      name: 'starburst_failed_queries'
      type: COUNTER
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>(running_queries)'
      name: 'starburst_running_queries'
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>StartedQueries\.FiveMinute\.Count'
      name: 'starburst_started_queries'
    - pattern: 'trino.execution<name=SqlTaskManager><>InputPositions\.FiveMinute\.Count'
      name: 'starburst_input_rows'
    - pattern: 'trino.execution<name=SqlTaskManager><>InputDataSize\.FiveMinute\.Count'
      name: 'starburst_input_data_bytes'
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>UserErrorFailures\.FiveMinute\.Count'
      name: 'starburst_failed_queries_user'
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>ExecutionTime\.FiveMinutes\.P50'
      name: 'starburst_latency_p50'
    - pattern: 'trino.execution<name=QueryManager><>WallInputBytesRate\.FiveMinutes\.P90'
      name: 'starburst_latency_p90'
    - pattern: 'trino.failuredetector<name=HeartbeatFailureDetector><>ActiveCount'
      name: 'starburst_active_node'
    - pattern: 'trino.memory<type=ClusterMemoryPool, name=general><>FreeDistributedBytes'
      name: 'starburst_free_memory_pool'
    - pattern: 'trino.memory<name=ClusterMemoryManager><>QueriesKilledDueToOutOfMemory'
      name: 'starburst_queries_killed_due_to_out_of_memory'
    - pattern: 'java.lang<type=Memory><HeapMemoryUsage>committed'
      name: 'starburst_heap_size_usage'
    - pattern: 'java.lang<type=Threading><>ThreadCount'
      name: 'starburst_thread_count'
```

En la configuración de los workers, vamos a activar el autoescalado de estos pods. Para ello vamos a realizar una configuración para que haya un mínimo de 3 pods workers que se traducirán en 3 nodos en nuestro cluster de GKE y un máximo de 10 pods. Para el autoescalado vamos a usar la métrica de consumo de CPU.

Los valores son los siguientes:

```yaml
worker:
  envFrom:
  - secretRef:
      name: environment-vars
  autoscaling:
    enabled: true
    maxReplicas: 10
    minReplicas: 3
    targetCPUUtilizationPercentage: 40
```

Por último, añadiremos un volumen adicional a nuestro despliegue para poder montar las credenciales de Google cloud tanto en el coordinator como en los workers.

Esto lo haremos de la siguiente forma:

```yaml
additionalVolumes:
  - path: /gcs-keyfile/key.json
    subPath: key.json
    volume:
      configMap:
        name: "sa-key"
```

Con todos estos pasos, tendríamos nuestro cluster de Starburst ya operativo.

Consultas en GCP y autoescalado de Starburst

Una vez realizado el levantamiento del cluster de Starburst, vamos a realizar algunas consultas para probar su rendimiento y funcionamiento. Para ello vamos a realizar consultas de lectura en el esquema de TPCH[13] y después vamos a escribir la salida de estas consultas en el bucket de Google que hemos creado en los pasos de despliegue.

Las consultas que vamos a ejecutar se encuentran en la carpeta de queries en los archivos `tpch.sql` y `gcs_storage.sql`.

Para lanzar las consultas será tan sencillo como irnos al apartado de consultas de la interfaz web y ejecutar las primeras consultas del archivo `tpch.sql`:

```sql
 CREATE SCHEMA hive.logistic WITH (location = 'gs://starburst-bluetab-test/logistic');

CREATE VIEW "hive"."logistic"."shipping_priority" SECURITY DEFINER AS
SELECT
  l.orderkey
, SUM((l.extendedprice * (1 - l.discount))) revenue
, o.orderdate
, o.shippriority
FROM
  tpch.tiny.customer c
, tpch.tiny.orders o
, tpch.tiny.lineitem l
WHERE ((c.mktsegment = 'BUILDING') AND (c.custkey = o.custkey) AND (l.orderkey = o.orderkey))
GROUP BY l.orderkey, o.orderdate, o.shippriority
ORDER BY revenue DESC, o.orderdate ASC;


CREATE VIEW "hive"."logistic"."minimum_cost_supplier" SECURITY DEFINER AS
SELECT
  s.acctbal
, s.name SupplierName
, n.name Nation
, p.partkey
, p.mfgr
, s.address
, s.phone
, s.comment
FROM
  tpch.tiny.part p
, tpch.tiny.supplier s
, tpch.tiny.partsupp ps
, tpch.tiny.nation n
, tpch.tiny.region r
WHERE ((p.partkey = ps.partkey) AND (s.suppkey = ps.suppkey) AND (p.size = 15) AND (p.type LIKE '%BRASS') AND (s.nationkey = n.nationkey) AND (n.regionkey = r.regionkey) AND (r.name = 'EUROPE') AND (ps.supplycost = (SELECT MIN(ps.supplycost)
FROM
  tpch.tiny.partsupp ps
, tpch.tiny.supplier s
, tpch.tiny.nation n
, tpch.tiny.region r
WHERE ((p.partkey = ps.partkey) AND (s.suppkey = ps.suppkey) AND (s.nationkey = n.nationkey) AND (n.regionkey = r.regionkey) AND (r.name = 'EUROPE'))
)))
ORDER BY s.acctbal DESC, n.name ASC, s.name ASC, p.partkey ASC;



select
  cst.name as CustomerName,
  cst.address,
  cst.phone,
  cst.nationkey,
  cst.acctbal as BookedOrders,
  cst.mktsegment,
  nat.name as Nation,
  reg.name as Region
from tpch.sf1.customer as cst
join tpch.sf1.nation as nat on nat.nationkey = cst.nationkey
join tpch.sf1.region as reg on reg.regionkey = nat.regionkey
where reg.regionkey = 1;

select
  nat.name as Nation,
  avg(cst.acctbal) as average_booking
from tpch.sf100.customer as cst
join tpch.sf100.nation as nat on nat.nationkey = cst.nationkey
join tpch.sf100.region as reg on reg.regionkey = nat.regionkey
where reg.regionkey = 1
group by nat.name;
```

En estas pruebas crearemos una serie de vistas y haremos unos selects con varios cruces sobre las tablas de customer(15000000 rows), nation(25 rows) y region(5 rows) del esquema sf100 para comprobar que todo funciona correctamente y ver que tenemos nuestra plataforma operativa. Una vez comprobado que todo es correcto, probaremos a escribir algunos resultados en el bucket que hemos creado.

Para ello lanzaremos las consultas que se encuentran en el archivo `gcs_storage.sql`:

{"type":"elementor","siteurl":"https://bluetab.net/es/wp-json/","elements":[{"id":"1a82503","elType":"widget","isInner":false,"isLocked":false,"settings":{"code_language":"python","code_block":"```sql\n CREATE SCHEMA hive.logistic WITH (location = 'gs://starburst-bluetab-test/logistic');\n\nCREATE VIEW \"hive\".\"logistic\".\"shipping_priority\" SECURITY DEFINER AS\nSELECT\n  l.orderkey\n, SUM((l.extendedprice * (1 - l.discount))) revenue\n, o.orderdate\n, o.shippriority\nFROM\n  tpch.tiny.customer c\n, tpch.tiny.orders o\n, tpch.tiny.lineitem l\nWHERE ((c.mktsegment = 'BUILDING') AND (c.custkey = o.custkey) AND (l.orderkey = o.orderkey))\nGROUP BY l.orderkey, o.orderdate, o.shippriority\nORDER BY revenue DESC, o.orderdate ASC;\n\n\nCREATE VIEW \"hive\".\"logistic\".\"minimum_cost_supplier\" SECURITY DEFINER AS\nSELECT\n  s.acctbal\n, s.name SupplierName\n, n.name Nation\n, p.partkey\n, p.mfgr\n, s.address\n, s.phone\n, s.comment\nFROM\n  tpch.tiny.part p\n, tpch.tiny.supplier s\n, tpch.tiny.partsupp ps\n, tpch.tiny.nation n\n, tpch.tiny.region r\nWHERE ((p.partkey = ps.partkey) AND (s.suppkey = ps.suppkey) AND (p.size = 15) AND (p.type LIKE '%BRASS') AND (s.nationkey = n.nationkey) AND (n.regionkey = r.regionkey) AND (r.name = 'EUROPE') AND (ps.supplycost = (SELECT MIN(ps.supplycost)\nFROM\n  tpch.tiny.partsupp ps\n, tpch.tiny.supplier s\n, tpch.tiny.nation n\n, tpch.tiny.region r\nWHERE ((p.partkey = ps.partkey) AND (s.suppkey = ps.suppkey) AND (s.nationkey = n.nationkey) AND (n.regionkey = r.regionkey) AND (r.name = 'EUROPE'))\n)))\nORDER BY s.acctbal DESC, n.name ASC, s.name ASC, p.partkey ASC;\n\n\n\nselect\n  cst.name as CustomerName,\n  cst.address,\n  cst.phone,\n  cst.nationkey,\n  cst.acctbal as BookedOrders,\n  cst.mktsegment,\n  nat.name as Nation,\n  reg.name as Region\nfrom tpch.sf1.customer as cst\njoin tpch.sf1.nation as nat on nat.nationkey = cst.nationkey\njoin tpch.sf1.region as reg on reg.regionkey = nat.regionkey\nwhere reg.regionkey = 1;\n\nselect\n  nat.name as Nation,\n  avg(cst.acctbal) as average_booking\nfrom tpch.sf100.customer as cst\njoin tpch.sf100.nation as nat on nat.nationkey = cst.nationkey\njoin tpch.sf100.region as reg on reg.regionkey = nat.regionkey\nwhere reg.regionkey = 1\ngroup by 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'gs://starburst-bluetab-test/logistic');\n\nCREATE VIEW &quot;hive&quot;.&quot;logistic&quot;.&quot;shipping_priority&quot; SECURITY DEFINER AS\nSELECT\n  l.orderkey\n, SUM((l.extendedprice * (1 - l.discount))) revenue\n, o.orderdate\n, o.shippriority\nFROM\n  tpch.tiny.customer c\n, tpch.tiny.orders o\n, tpch.tiny.lineitem l\nWHERE ((c.mktsegment = 'BUILDING') AND (c.custkey = o.custkey) AND (l.orderkey = o.orderkey))\nGROUP BY l.orderkey, o.orderdate, o.shippriority\nORDER BY revenue DESC, o.orderdate ASC;\n\n\nCREATE VIEW &quot;hive&quot;.&quot;logistic&quot;.&quot;minimum_cost_supplier&quot; SECURITY DEFINER AS\nSELECT\n  s.acctbal\n, s.name SupplierName\n, n.name Nation\n, p.partkey\n, p.mfgr\n, s.address\n, s.phone\n, s.comment\nFROM\n  tpch.tiny.part p\n, tpch.tiny.supplier s\n, tpch.tiny.partsupp ps\n, tpch.tiny.nation n\n, tpch.tiny.region r\nWHERE ((p.partkey = ps.partkey) AND (s.suppkey = ps.suppkey) AND (p.size = 15) AND (p.type LIKE '%BRASS') AND (s.nationkey = 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reg on reg.regionkey = nat.regionkey\nwhere reg.regionkey = 1\ngroup by nat.name;\n```\n </code></pre><script>\nif (!document.getElementById('syntaxed-prism')) {\n\tvar my_awesome_script = document.createElement('script');\n\tmy_awesome_script.setAttribute('src','https://bluetab.net/wp-content/plugins/syntax-highlighter-for-elementor/assets/prism2.js');\n\tmy_awesome_script.setAttribute('id','syntaxed-prism');\n\tdocument.body.appendChild(my_awesome_script);\n} else {\n\twindow.Prism && Prism.highlightAll();\n}\n</script>\t\t</div>\n\t\t"}]}

En esta prueba lo más relevante es que vamos a escribir los datos de la tablas customer(15000000 rows), orders(150000000 rows), supplier(1000000 rows), nation(25 rows) y region(5 rows) en nuestro bucket de GCS.

Como comentamos anteriormente, Starburst no solo es una herramienta que te permite lanzar consultas para analizar datos, sino que también te puede ayudar en las migraciones de datos de tu compañía, volcando la información de tu base de datos a tu plataforma de la nube. Una cosa muy importante a tener en cuenta es que Starburst te permite trabajar con distintos tipos de fichero, pudiendo escribir tus tablas finales en ORC, Parquet o formatos como Delta o Hudi dándote una libertad muy amplia en las migraciones al cloud.

Como última prueba para ver que todo está funcionando correctamente, vamos a lanzar una consulta para federar distintos datos de diversas fuentes. En nuestro caso, federaremos datos de la anterior tabla que hemos creado en Google Cloud Storage llamada customer con una tabla llamada nation, que nos crearemos en el PostgreSQL que hemos configurado en nuestro despliegue, y la tabla region que está en el esquema tcph. Esta consulta la podemos encontrar en el archivo `federate.sql`:

create schema postgres.logistic;
create table postgres.logistic.nation as select * from tpch.sf1.nation;

select
  cst.name as CustomerName,
  cst.address,
  cst.phone,
  cst.nationkey,
  cst.acctbal as BookedOrders,
  cst.mktsegment,
  nat.name as Nation,
  reg.name as Region
from hive.datalake.customer as cst
join postgres.logistic.nation as nat on nat.nationkey = cst.nationkey
join tpch.sf1.region as reg on reg.regionkey = nat.regionkey
where reg.regionkey = 1;

Este tipo de consultas es uno de los puntos fuertes que tiene Starburst, poder federar consultas que se encuentren en distintos silos de información sin la necesidad de migrar los datos y pudiendo atacar a distintos Cloud o a información que se tenga en el onpremise.

Una vez que hemos probado que tanto las consultas como la escritura en GCS funcionan correctamente, vamos a realizar unos test de performance para simular usuarios en paralelo y ver como autoescala nuestra plataforma. Vamos a configurar JMeter para estas pruebas. Para ello hemos tenido que configurar el conector jdbc de trino para que mande consultas a nuestro cluster.

Vamos a simular 20 usuarios en paralelo, y cada uno lanzará una secuencia de 5 consultas. Esto significa que habrá 20 consultas en paralelo al mismo tiempo, simulando un escenario real, ya que generalmente no se lanzarán consultas de todos los usuarios en el mismo momento. Las consultas que vamos a ejecutar son las siguiente:

```sql
select
  cst.name as CustomerName,
  cst.address,
  cst.phone,
  cst.nationkey,
  cst.acctbal as BookedOrders,
  cst.mktsegment,
  nat.name as Nation,
  reg.name as Region
from tpch.sf1.customer as cst
join tpch.sf1.nation as nat on nat.nationkey = cst.nationkey
join tpch.sf1.region as reg on reg.regionkey = nat.regionkey
where reg.regionkey = 1;

SELECT
  s.acctbal
, s.name SupplierName
, n.name Nation
, p.partkey
, p.mfgr
, s.address
, s.phone
, s.comment
FROM
  tpch.tiny.part p
, tpch.tiny.supplier s
, tpch.tiny.partsupp ps
, tpch.tiny.nation n
, tpch.tiny.region r
WHERE ((p.partkey = ps.partkey) AND (s.suppkey = ps.suppkey) AND (p.size = 15) AND (p.type LIKE '%BRASS') AND (s.nationkey = n.nationkey) AND (n.regionkey = r.regionkey) AND (r.name = 'EUROPE') AND (ps.supplycost = (SELECT MIN(ps.supplycost)
FROM
  tpch.tiny.partsupp ps
, tpch.tiny.supplier s
, tpch.tiny.nation n
, tpch.tiny.region r
WHERE ((p.partkey = ps.partkey) AND (s.suppkey = ps.suppkey) AND (s.nationkey = n.nationkey) AND (n.regionkey = r.regionkey) AND (r.name = 'EUROPE'))
)))
ORDER BY s.acctbal DESC, n.name ASC, s.name ASC, p.partkey ASC;

SELECT
count(*)
FROM
  tpch.sf1.customer c
, tpch.sf1.orders o
, tpch.sf1.lineitem l
WHERE ((c.mktsegment = 'BUILDING') AND (c.custkey = o.custkey) AND (l.orderkey = o.orderkey))
GROUP BY l.orderkey, o.orderdate, o.shippriority
ORDER BY o.orderdate ASC;
```

Si nos fijamos, en nuestro cluster de Kubernetes podemos ver que se están levantando más workers de Starburst por el momento de alta demanda en nuestra simulación:

Esto es una de las características más cómodas e importantes que nos da Starburst, ya que hace que nuestra plataforma de analítica de datos sea 100% elástica y podamos ir adaptándonos a los picos de demanda que tengamos.

Métricas

Por último, Starburst nos proporciona una interfaz donde visualizar ciertas métricas del consumo de nuestro cluster, como puede ser la memoria, la cpu o las consultas realizadas en tiempo real en nuestro cluster.

Además de estas métricas, hemos añadido también a nuestra configuración el despliegue de Prometheus y Grafana para integrarnos con las herramientas más comunes dentro de cualquier organización. Las métricas que hemos añadido a Grafana son consumo de memoria de nuestro cluster de Starburst, consultas realizadas por los usuarios, consultas con errores, memoria total de nuestro cluster de Kubernetes y Workers activos. Una vez integradas dichas métricas, el dashboard que tendríamos sería el siguiente:

Una vez integrado con Grafana, podríamos crearnos alertas de envío de mensajes por si hay algún problema en nuestro cluster de Starburst, y así tener todo el flujo de operaciones cubierto para evitarnos dolores de cabeza si hubiera algún tipo de incidencia o indisponibilidad.

El dashboard está publicado en Grafana[14] para que cualquier persona pueda hacer uso de él.

Conclusiones

Desde hace ya unos años, las grandes corporaciones se enfrentan a un desafío común cuando intentan compartir y analizar información entre departamentos ya que cada departamento almacena y gestiona sus datos de manera aislada. Estos silos dificultan el acceso y la integración de datos, lo que impide una visión completa y unificada de la información empresarial. La falta de interoperabilidad entre los silos de datos obstaculiza la toma de decisiones informada, ralentiza los procesos analíticos y limita la capacidad de las organizaciones para obtener una ventaja competitiva. Si tu organización se encuentra en una situación similar, Starburst es tu herramienta.

Starburst te facilita el acceso y análisis a todos estos silos de información y da la capacidad de federar datos de diversas fuentes y ubicaciones, ya sea datos en el Cloud o en tu datacenter onpremise. Permite realizar consultas en tiempo real sin necesidad de mover o transformar los datos previamente. Esto agiliza el proceso analítico y brinda a las organizaciones una visión 360 de sus datos. Además, no solo te ayuda a la hora de consultar datos de distintas fuentes, sino que también te puede ayudar en tus migraciones al Cloud, ya que te permite consultar cualquier origen y volcar dicha información en un almacenamiento como S3 o GCS en formato de ficheros abierto, como puede ser Parquet.

Una de las principales ventajas de Starburst, es que te permite desplegar la infraestructura en Kubernetes para aprovechar así todo su potencial. Kubernetes te da la capacidad de adaptarse dinámicamente a la carga de trabajo. Con esta función, los clústeres de Starburst pueden aumentar o disminuir automáticamente el número de Workers según la demanda. Esto permite optimizar el uso de recursos y garantizar un rendimiento óptimo, ya que los pods adicionales se crean cuando la carga aumenta y se eliminan cuando disminuye. Esto dentro de cualquier organización es un punto muy importante, ya que mejora la eficiencia operativa al minimizar el tiempo de inactividad y los costos innecesarios, al tiempo que asegura una disponibilidad constante y una respuesta ágil a los picos de trabajo. Además, una cosa a tener en cuenta es que puedes realizar la instalación de Starburst tanto en cualquiera de los Cloud, como en onpremise.

Además, también te permite tener un roleado y gobierno de los usuarios dentro de tu plataforma, dando una granularidad a nivel de acceso a los datos a cada usuario, permitiéndote crear roles para ciertos esquemas, tablas o hasta columnas y filas dentro de una tabla.

Los que trabajamos con datos sabemos de la dificultad de trabajar con multitud de fuentes de datos, entornos diversos, herramientas de todo tipo, etc. Uno de los puntos más diferenciales de Starburst es tener la capacidad de consultar los datos desde su almacenamiento, eliminando duplicidad de información, pudiendo así tener una mejor eficiencia en cuanto al storage, y facilitando también el gobierno de estos datos.

En conclusión, Starburst es una herramienta a tener en cuenta si quieres llevar a tu organización al siguiente nivel en el mundo de los datos, o si te estás planteando una estrategia de datos con una visión y una filosofía más orientada al data mesh.

Referencias

[1] Qué es Starburst.[link]

[2] Qué es Trino. [link]

[3] Principios del Data Mesh. [link]

[4] Introducción a DBT. [link]

[5] Introducción a Jupyter Notebook. [link]

[6] Introducción a Power BI. [link]

[7] Qué es Prometheus.. [link]

[8] Qué es Grafana. [link]

[9] Qué es Terraform. [link]

[10] Qué es Jmeter.[link]

[11] Módulo de GKE.[link]

[12] Módulo de VPC.[link]

[13] Qué es TPCH.[link]

[14] Dashboard Grafana.[link]

[15] Repositorio de Github con el despliegue.[link]

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CDKTF: Otro paso en el viaje del DevOps, introducción y beneficios.

Introducción

En este artículo vamos a hablar de CDKTF y de cómo utilizar todas sus ventajas para desplegar infraestructura de forma programática y reutilizable en GCP. También veremos cómo integrar CDKTF con tus módulos de terraform[1] para desplegar infraestructura más reutilizable bajo la supervisión de tu organización.

CDKTF abre un mundo de posibilidades para llevar a nuestra organización al siguiente nivel de automatización, además de facilitar el despliegue de la infraestructura a las personas más cercanas a la parte de desarrollo. En este artículo daremos algunas indicaciones de cuando es una buena opción utilizar CDKTF y cuando seguir utilizando terraform a través de HCL, ya que no en todos los casos de usos el CDKTF nos aportará un valor añadido.

¿Qué necesitas para entender este artículo?

Algunos conceptos sobre Terraform[2].
Instalar el CDKTF [3].
Algunos conceptos sobre python.
Necesitas una cuenta gratuita en GCP.

Todo el código utilizado en este artículo está en el repositorio[4] de Github.

¿Es CDKTF la solución milagrosa para los despliegues en nuestra organización? Veámoslo.

¿Que es el CDKTF?

CDKTF, también llamado Cloud Development Kit for Terraform, permite definir y aprovisionar infraestructura de forma programática. En este artículo utilizaremos python para desplegar algunos recursos en GCP. El punto fuerte de CDKTF es que no necesitas aprender HashiCorp Configuration Language (HCL), sólo necesitas saber Python que es más flexible que HCL porque te permite crear más integraciones con herramientas de tu organización y con otras APIs. Incluso puedes crear algunas clases específicas en Python para hacer tu código más reutilizable.

Primeros pasos con CDKTF

Una vez explicado CDKTF, procederemos a crear nuestro primer proyecto. Para ello desplegaremos un cloud storage y un topic de pubsub en GCP, utilizaremos recursos terraform por simplicidad. Comenzaremos explicando varios comandos del CDKTF:

cdktf init –template=python

Este comando crea un nuevo proyecto CDK para Terraform usando una plantilla. Esto es muy útil cuando se quiere empezar a utilizar un nuevo proveedor, en nuestro caso el proveedor de Google.

Una vez ejecutado este comando veremos la siguiente plantilla:

Los ficheros más importantes son `main.py` y `cdktf.json`. Hablemos de ellos.

En el fichero `main.py` es donde se declara toda la infraestructura que vamos a desplegar con su lógica. Haremos uso del proveedor de Google para definir nuestros recursos, `cloud storage` y `pubsub topic`. Luego para definir e importar el proveedor de google y la librería de almacenamiento y pubsub importaremos los siguientes módulos en python:

```python
from imports.google.provider import GoogleProvider
from imports.google.storage_bucket import StorageBucket
from imports.google.pubsub_topic import PubsubTopic
```

Estos proveedores se definen en el archivo `cdktf.json`, este archivo es donde puedes proporcionar los ajustes de configuración personalizados para tu aplicación y definir los proveedores y módulos que deseas utilizar. Cuando inicializamos la plantilla con el comando `cdktf init –template=python`, la plantilla genera un archivo `cdktf.json` básico en tu directorio raíz que puedes personalizar para tu aplicación.

Este archivo tiene la siguiente información:

```json
{
  "language": "python",
  "app": "pipenv run python main.py",
  "projectId": "da305019-c0fc-4e47-b4ad-1a705cdd8811",
  "sendCrashReports": "false",
  "terraformProviders": ["google@~> 4.0"],
  "terraformModules": [],
  "codeMakerOutput": "imports",
  "context": {
    "excludeStackIdFromLogicalIds": "true",
    "allowSepCharsInLogicalIds": "true"
  }
}
```

En la línea terraformProviders hemos definido el proveedor de google que contiene todos los recursos que necesitamos. En la sección Integración con tus propios módulos aprenderemos a configurar este fichero para utilizar tus propios módulos terraform.

Una vez configurados los proveedores ya podemos definir nuestros recursos con Python:

```python
class MyStack(TerraformStack):
    def __init__(self, scope: Construct, id: str):
        super().__init__(scope, id)

        GoogleProvider(self, "google", region="europe-west4",project="xxxxx")
        length = 5
        suffix = ''.join((random.choice(string.ascii_lowercase) for x in range(length)))
        bucket = StorageBucket(self, "gcs", name = "cdktf-test-1234-bt-"+ str(suffix), location = "EU", force_destroy = True)
        topic = PubsubTopic(self, "topic" ,name = "cdktf-topic", labels={"tool":"cdktf"})
        TerraformOutput(self,"bucket_self_link",value=bucket.self_link)
        TerraformOutput(self,"topic-id",value=topic.id)

app = App()
MyStack(app, "first_steps")

app.synth()
```

Estas líneas de código despliegan un cloud storage y un topic como hemos dicho previamente, también hemos creado un `string` aleatorio en python para añadir al cloud storage como sufijo. Para ello hemos añadido dos librerías más: `string` y `random`. Además, hemos añadido a nuestro script algunas salidas para ver alguna información importante sobre nuestro despliegue como `topic_id` o `bucket_self_link`.

El resultado final de nuestros primeros scripts con CDKTF es el siguiente:

```python
from constructs import Construct
from cdktf import App, TerraformStack, TerraformOutput
from imports.google.provider import GoogleProvider
from imports.google.storage_bucket import StorageBucket
from imports.google.pubsub_topic import PubsubTopic
import random
import string

class MyStack(TerraformStack):
    def __init__(self, scope: Construct, id: str):
        super().__init__(scope, id)

        GoogleProvider(self, "google", region="europe-west4",project="xxxxx")
        length = 5
        suffix = ''.join((random.choice(string.ascii_lowercase) for x in range(length)))
        bucket = StorageBucket(self, "gcs", name = "cdktf-test-1234-bt-"+ str(suffix), location = "EU", force_destroy = True)
        topic = PubsubTopic(self, "topic" ,name = "cdktf-topic", labels={"tool":"cdktf"})
        TerraformOutput(self,"bucket_self_link",value=bucket.self_link)
        TerraformOutput(self,"topic-id",value=topic.id)

app = App()
MyStack(app, "first_steps")

app.synth()
```

Ahora podemos desplegar nuestra infraestructura, para ello necesitamos ejecutar algunos comandos con CDKTF. En primer lugar, tenemos que descargar los proveedores y módulos para una aplicación y generar las construcciones CDK para ellos. Para ello utilizamos `cdktf get`. Utiliza el archivo de configuración `cdktf.json` para leer la lista de proveedores. Este comando sólo genera los bindings de los proveedores que faltan, por lo que es muy rápido si nada ha cambiado.

```bash
cdktf get
```

Esta es la salida del comando:

Usamos el flag –force para recrear todos los bindings. Con el proveedor descargado procederemos al despliegue ejecutando el comando `cdktf deploy`:

```bash
cdktf deploy
```

Esta es la salida del comando:

Con todos estos pasos hemos procedido a desplegar nuestra primera aplicación con el CDKTF. Algo bastante sencillo y con código muy reutilizable. Ahora vamos a proceder a la destrucción de la infraestructura para no incurrir en ningún coste. Utilizaremos el comando `cdktf destroy`.

Integraciones con tus propios módulos

Perfecto, una vez comprobado cómo funciona el CDKTF vamos a integrarlo con los módulos terraform que se desarrollan en nuestra empresa. Esto nos permitiría hacer el código mucho más reutilizable permitiendo que todo lo que se despliegue en el CDKTF se despliegue con los patrones que hemos definido en los módulos. Para esta prueba ejecutaremos la misma creación (gcs y topic) pero esta vez haciendo uso de los módulos previamente desarrollados que podéis encontrar en el siguiente repositorio.

Cloud Storage[5]
Pubsub[6]

Estos módulos han sido desarrollados con HCL y tienen ciertas nomenclaturas y lógica para facilitar al máximo el despliegue al resto de desarrolladores de mi organización.

Así que procedamos a crear otra plantilla con el comando `cdktf init –template=python` pero esta vez para usar nuestros propios módulos.

Una vez ejecutado tenemos la misma plantilla que en el apartado anterior. Ahora vamos a proceder a modificar el `cdktf.json` para añadir los módulos que vamos a utilizar y dos proveedores, google y google-beta, que son necesarios para el uso de estos módulos.

Este es el fichero `cdktf.json`:

```json
{
  "language": "python",
  "app": "pipenv run python main.py",
  "projectId": "f02a016f-d673-4390-86db-65348eadfb3f",
  "sendCrashReports": "false",
  "terraformProviders": ["google@~> 4.0", "google-beta@~> 4.0"],
  "terraformModules": [
    {
      "name": "gcp_pubsub",
      "source": "git::https://github.com/lucasberlang/gcp-pubsub.git?ref=v1.2.0"
    },
    {
      "name": "gcp_cloud_storage",
      "source": "git::https://github.com/lucasberlang/gcp-cloud-storage.git?ref=v1.2.0"
    }
  ],
  "codeMakerOutput": "imports",
  "context": {
    "excludeStackIdFromLogicalIds": "true",
    "allowSepCharsInLogicalIds": "true"
  }
}
```

Hemos añadido la línea terraform Modules donde indicamos el nombre del módulo y la fuente, en este caso nuestro repositorio de github. También hemos añadido la línea terraform providers como en el apartado anterior.

Una vez añadidos los proveedores y los módulos terraform vamos a instanciarlos en nuestro main, para ello solo tenemos que añadirlos como librerías y luego invocarlos con los parámetros que estén definidos en nuestro módulo. Puedes ir al readme del módulo que está subido en github para ver que parámetros son obligatorios y cuales son opcionales, también puedes ver salidas de esos módulos.

El código quedaría de la siguiente manera:

```python
#!/usr/bin/env python
from constructs import Construct
from cdktf import App, TerraformStack, TerraformOutput
from imports.google.provider import GoogleProvider
from imports.google_beta.provider import GoogleBetaProvider
from imports.gcp_pubsub import GcpPubsub
from imports.gcp_cloud_storage import GcpCloudStorage
import random
import string

class MyStack(TerraformStack):
    def __init__(self, scope: Construct, ns: str):
        super().__init__(scope, ns)
        GoogleProvider(self, "google", region="europe-west4")
        GoogleBetaProvider(self, "google-beta", region="europe-west4")
        length = 5
        suffix = ''.join((random.choice(string.ascii_lowercase) for x in range(length)))
        tags = {"provider" : "go",
                "region" : "euw4",
                "enterprise" : "bt",
                "account" : "poc",
                "system" : "ts",
                "environment" : "poc",
                "cmdb_name" : "",
                "security_exposure_level" : "mz",
                "status" : "",
                "on_service" : "yes"}

        topic = GcpPubsub(self,"topic",
          name = "cdktf-topic",
          project_id = "xxxxxxx",
          offset = 1,
          tags = tags)
          
        bucket = GcpCloudStorage(self,"bucket",
          name = "cdktf-test-1234-bt-" + suffix,
          project_id = "xxxxxxx",
          offset = 1,
          location = "europe-west4",
          force_destroy = True,
          tags = tags)
        
        TerraformOutput(self,"topic_id",value=topic.id_output)
        TerraformOutput(self,"bucket_self_link",value=bucket.bucket_output)

app = App()
MyStack(app, "cdktf_modules")

app.synth()
```

Para invocar nuestros módulos que hemos añadido previamente en el archivo `cdktf.json`, sólo tenemos que añadir este código:

```python
from imports.gcp_pubsub import GcpPubsub
from imports.gcp_cloud_storage import GcpCloudStorage
```

El resto del código es la invocación de nuestros módulos con una serie de parámetros para inicializarlos, como región, nombre, etc. También hemos añadido las salidas para tener algo de información sobre la creación de los recursos en GCP. Ahora, vamos a proceder al despliegue de los recursos para comprobar el correcto funcionamiento de CDKTF.

```bash
cdktf get --force
cdktf deploy
```

Una vez desplegada, comprobaremos nuestra infraestructura en GCP y procederemos a borrar toda con el comando `cdktf destroy`.

Evoluciones que puedes añadir a tu empresa

Gracias al CDKTF podemos crear nuevos automatismos mucho más nativos que con el HCL tradicional ya que podemos integrarnos con todo tipo de backend en nuestro propio desarrollo. Esto abre todo un nuevo mundo de posibilidades en el despliegue automático de infraestructuras.

Por ejemplo, si en tu empresa siempre te piden el mismo tipo de infraestructura desde los equipos de desarrollo, como una base de datos, un cluster kubernetes y luego los componentes de seguridad y comunicaciones asociados al caso de uso, ¿por qué no automatizar este proceso y no crear proyectos terraform a la carta?.

Podemos evolucionar nuestra plataforma de automatización creando un portal web que invoque a nuestro microservicio hecho con el CDKTF que hará las validaciones oportunas y luego procederá al despliegue. Esto también se podría hacer con terraform pero no de una forma tan nativa como con el CDKTF ya que ahora usando python (u otro lenguaje, Typescript, Go etc…) podemos crear flujos de trabajo mucho más complejos llamando a otros backends y haciendo todo tipo de integraciones con nuestras herramientas corporativas. Podríamos generar una plataforma de despliegue para automatizar todos nuestros despliegues genéricos que nos solicitan desde otros equipos como aplicaciones, analítica de datos, reporting, etc. Podríamos crear la siguiente arquitectura para resolver este problema:

Conclusiones

Después de haber trabajado varios años con terraform creo que el CDKTF es su evolución natural, aunque todavía está en una fase prematura. No cuenta con una comunidad tan grande como la que terraform tiene con HCL, lo que hace difícil iniciarse con esta herramienta. Depurar el código suele ser complicado y no tan fácil como con HCL. Los tutoriales oficiales no son muy completos por lo que muchas veces tendrás que encontrar tu propio camino para resolver algunos problemas derivados del uso de CDKTF. También creo que el CDKTF está en un punto de madurez como lo estaba terraform hace años en la versión inferior a la 0.11.0, es decir, funciona bien aunque todavía le queda mucho camino por recorrer.

Creo que si tu empresa ya utiliza terraform (HCL) de forma madura, cambiar el modelo a CDKTF no va a suponer grandes beneficios. El único beneficio de usar CDKTF es en un caso de uso como el mencionado en la sección anterior, donde puedes mezclar el uso de tus módulos ya desarrollados con HCL y CDKTF para llevar la automatización de cierta infraestructura a un nivel superior.

Por otro lado, CDKTF es una herramienta que podría recomendar si conoces python (u otros lenguajes) y no quieres aprender un lenguaje específico como HCL. CDKTF puede ser una buena herramienta si tu empresa no está en un punto de madurez avanzado con terraform o cualquier herramienta de IaC. El CDKTF te permite desarrollar de una forma más sencilla tu infraestructura como código, las integraciones con otras herramientas dentro de tu organización serán mucho más sencillas ya que podrás utilizar tu lenguaje de programación favorito para realizarlas. Puede crear clases y módulos reutilizables de forma sencilla, creando una comunidad de desarrollo CDKTF dentro de su propia empresa y permitiendo a los desarrolladores estar más apegados a la infraestructura, lo que siempre es un reto. También la parte de pruebas de tu código CDKTF será mucho más fácil y nativa haciendo uso de pytest u otros frameworks [7]. Probar con terraform (HCL) es más tedioso y ya tienes que usar frameworks como terratest para integrarlos en tu código.

En general creo que CDKTF es una buena herramienta y es la evolución natural de Terraform. Si queremos llevar nuestra automatización a otro nivel e integrarla con portales web o herramientas organizativas, CDKTF es la herramienta que necesitamos. También abre un mundo de posibilidades para los equipos de desarrollo, ya que podrán desplegar cualquier tipo de infraestructura utilizando un lenguaje de programación. Habrá que ver cómo evoluciona para ver cómo encaja en nuestras organizaciones y si alcanza el punto de madurez que ha alcanzado Terraform.

Referencias

[1] Ques es terraform.[link]

[2] Módulos de Terraform. [link]

[3] Guía de instalación del CDKTF. [link]

[4] Repositorio de CKDTF GitHub. [link]

[5] Repositorio de Cloud storage GitHub. [link]

[6] Repositorio de Pubsub GitHub. [link]

[7] Frameworks de testing.. [link]

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¿Qué es Elixir?

Elixir es un lenguaje de programación funcional de alto nivel, diseñado para crear aplicaciones escalables y distribuidas en sistemas concurrentes. Fue creado por el programador brasileño José Valim en 2012 y se basa en la plataforma de Erlang/OTP (BEAM), aprovechando su eficiencia y escalabilidad.

Elixir se enfoca en la programación funcional, lo que significa que se centra en la evaluación de expresiones y la creación de funciones en lugar de seguir un flujo de control de programa. Esto hace que Elixir sea altamente expresivo, fácil de leer y de escribir, lo que lo hace adecuado para proyectos complejos y distribuidos.

En este artículo os traemos un resumen de las charlas que hemos seleccionado y que además enlazamos para que podáis tener acceso a ellas. ¡Ya os adelantamos que para los fanáticos de este lenguaje son una auténtica maravilla!

Elixir 1.15, tipado teórico y ML con Livebooks

En la apertura del evento, el mismísimo creador de Elixir Jose Valim, abordó principalmente tres áreas de interés:

* Tipado teórico

* Mejora de la experiencia de desarrollo y aprendizaje del lenguaje

* Machine Learning con Elixir

A continuación dio paso a los principales cambios de la nueva versión 1.15 de Elixir, destacando la mejora en los tiempos de compilación y la integración con Erlang/OTP 26, para luego proseguir a un asunto muy candente en la comunidad: el tipado teórico en Elixir. La investigación de un sistema de tipado que fuera coherente con la filosofía del lenguaje ha sido la tesis del Doctorando Guillaume Duboc, mentorada por Giuseppe Castagna y por José Valim. Los próximos pasos para 2023 son empezar a implementar el sistema.

El principal tema de la Keynote ha sido las mejoras en las herramientas de desarrollador, cómo por ejemplo:

`dbg/2` – imprimir en detalle los pipes y crear breakpoint de debug en `iex`.
`Mix.install\2` – instalar dependencias en tiempo de ejecución.
`mix format` – mejoras en los plugins de las IDEs que permiten por ejemplo formatear código `HEEx` embebido.
`Compilation tracers` – nuevas formas de analizar la compilación que permiten aprender en profundidad que se está haciendo «under the hood».
`Code.Fragment` – permite analizar código incompleto (no compilable) para una mejor experiencia en las IDEs.

Cómo gran novedad cabe destacar el gran avance de `Livebook` una herramienta que se asemeja a los notebooks de Jupyter. Livebook es una aplicación donde se puede documentar y ejecutar código de forma interactiva, pero tiene una gran integración con las peculiaridades de Elixir y es una gran herramienta para enseñar las abstracciones del lenguaje y los procesos. Como dato, se han integrado en esta herramienta formas de visualización de los procesos concurrentes de Elixir, algo muy útil para comprender cómo funcionan las tareas asíncronas.

Y por último, cómo no podía faltar, destacar los últimos avances en las herramientas para Machine Learning que se están desarrollando y que se explican en las siguientes charlas que compartimos:

Por valor de interés, podríamos mencionar todas las charlas. Sin embargo, para no extendernos en este artículo, queremos referenciar un par de charlas que sobresalieron y finalmente la esperada keynote de cierre de Chris McCord, el creador del framework Phoenix.

Ejecuta modelos de Hugging Face con Livebook

Jonatan Klosko es un joven muy activo en la comunidad de Elixir y ha sido uno de los creadores de Livebook y Bumblebee. Una herramienta que está cogiendo mucha tracción. En primera instancia parece una copia de los «Jupyter Notebooks» inicialmente creados para python pero que actualmente permite utilizar Kernels de varios lenguajes de programación. Sin embargo, cómo comentó José Valim contestando a una pregunta después de su keynote, tiene diferencias elementales que la hacen a medida para Elixir, cómo por ejemplo la completa inmutabilidad del estado.

Jonatan ha entrado al detalle sobre los últimos avances utilizando las SmartCells de IA y luego ha enseñado *under the hood*, cómo se utilizan los modelos de Hugging Face para acceder a una infinidad de modelos gratuitos pre-entrenados y sacar provecho de esa tecnología de punta con el mínimo esfuerzo.

Ha sido curiosa la experiencia que ha compartido de que una de las partes más difíciles del proyecto ha sido hacer ingeniería inversa para interpretar los archivos `pickle` de `python`, que es el formato binario utilizado para almacenar la información sobre cada modelo, cómo la forma de los parámetros de entrada y salida.

Con todo ese trabajo hecho, en pocos minutos es posible abrir un Livebook y ejecutar, por ejemplo, un modelo de lenguaje natural que complete máscaras en una frase o hasta ejecutar el modelo de `stable diffusion` para generar imágenes a partir de frases.

Recreando un meme con tecnología de punta

Seguramente si has visto la serie «Sillicon Valley» te suene el nombre de esta charla ya que «Not Hotdog» es una app cuyo éxito subió exponencialmente tras aparecer en la sitcom.

Evadne Wu es una ingeniera de software con experiencia en el desarrollo de aplicaciones móviles y web.

Wu expuso el desarrollo de la aplicación utilizando un modelo de aprendizaje automático pre-entrenado para identificar si una imagen contiene un hotdog o no. Demostró cómo se puede utilizar Elixir y algunas bibliotecas de procesamiento de imágenes para implementar un sistema de clasificación basado en aprendizaje automático.

También enseñó todo el pipeline de captura de vídeo y extracción de frames con WebRTC y Membrane. En la presentación original que había preparado, utilizaba `YOLOv5` para la clasificación de imágenes, pero con los recientes avances de ‘Bumblebee Vision’ se percató que lo podía hacer completamente en Elixir con menos líneas de código, dando cómo resultado una mejor respuesta en el análisis en tiempo real junto con LiveView.

Un repaso de la trayectoria y futuro de LiveView

Chris McCord es el creador de, probablemente el más utilizado framework de Elixir, Phoenix.

En su charla, Chris empezó contando la historia y las motivaciones detrás de LiveView, una tecnología para construir aplicaciones web interactivas en tiempo real utilizando Elixir y Phoenix. La idea surgió cómo una solución para mejorar la experiencia del usuario y reducir la complejidad de las aplicaciones web, que requerían mucho código JavaScript y APIs para lograr una interfaz de usuario rica. LiveView toma el template del usuario y envía HTML por WebSocket a través de Phoenix Channels, lo que permite manejar el estado y las actualizaciones del usuario en tiempo real, utilizando una optimización única llamada ‘live_eex’.

Además, Live View utiliza «lifecycle hooks» para componer diferentes eventos, y HEEx es el nuevo motor de plantillas que se utiliza para resolver los problemas que surgieron con el anterior motor de plantillas llamado «LEEx». HEEx resuelve estos problemas al proporcionar bloques de construcción más pequeños y una sintaxis más limpia y clara.

También se menciona la implementación de streams, una manera de optimizar las colecciones en el servidor para actualizar la información en el cliente sin necesidad de guardarla en memoria, lo que permite actualizaciones y eliminaciones de elementos en la interfaz de manera más dinámica y flexible. Además, explican cómo los streams ayudan a limitar el número de elementos a renderizar en la interfaz, lo que mejora el rendimiento del navegador.

En resumen, LiveView es una tecnología que permite construir aplicaciones web interactivas en tiempo real utilizando Elixir y Phoenix, que utiliza WebSocket para enviar HTML y manejar el estado y las actualizaciones del usuario. Además, HEEx y slots son una forma de crear interfaces de usuario modularizadas y streams optimiza las colecciones para actualizar la información en el cliente sin necesidad de guardarla en memoria, mejorando significativamente el rendimiento de las aplicaciones en vivo y permitiendo el desarrollo de características más avanzadas en LiveView.

En conclusión

La ElixirConf del 2023 ha sido un evento impresionante y gratificante para todos los asistentes. Hemos tenido la oportunidad de aprender de algunos de los mejores profesionales en la industria y compartir conocimientos y experiencias con otros miembros de la comunidad de Elixir.

Nos fuimos de la ElixirConf llenos de inspiración y entusiasmo por el futuro de Elixir y estamos ansiosos por aplicar todo lo que hemos aprendido en nuestros proyectos.

Desde aquí, queremos agradecer a Bluetab por facilitarnos asistir a este evento.

Para más información puedes visitar la web [ElixirConfEU 2023 Lisbon]

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