Robbbo-T/ORMONG#1 Computing and Data Science for Sustainable### Implementación de una Base de Datos Meritocrática con Optimización de Crosspulse para una Sociedad más Justa y Sostenible
- Servidores y Cloud Computing: AWS, Azure, Google Cloud para escalabilidad y flexibilidad.
- Bases de Datos: PostgreSQL y MongoDB para almacenar y gestionar datos.
- Lenguajes de Programación: Python, R para scripts de automatización y análisis de datos.
- Herramientas de DevOps: Docker, Kubernetes, Terraform para gestión de infraestructura.
- CI/CD: Jenkins, GitHub Actions para integración y despliegue continuo.
- Herramientas de Monitoreo: Prometheus, Grafana para monitoreo en tiempo real.
- Pandas: Para la manipulación y análisis de datos.
- SQLAlchemy: Para la gestión de bases de datos relacionales.
- Django ORM: Para el manejo de datos en aplicaciones web.
- PyData libraries: Para análisis avanzados y visualizaciones.
- ISO 9001: Gestión de la calidad.
- ISO 27001: Gestión de la seguridad de la información.
- GDPR: Reglamento General de Protección de Datos para la privacidad y protección de datos personales.
- SASB Standards: Sustainability Accounting Standards Board para la divulgación de información ESG.
- Global Reporting Initiative (GRI): Estándares para la sostenibilidad y responsabilidad social.
- PostgreSQL: Para bases de datos relacionales robustas y escalables.
- MongoDB: Para bases de datos NoSQL flexibles y de alto rendimiento.
Diseñar un esquema que refleje la estructura meritocrática y los estándares reconocidos.
-- Ejemplo de esquema en PostgreSQL
CREATE TABLE usuarios (
id SERIAL PRIMARY KEY,
nombre VARCHAR(100),
apellido VARCHAR(100),
email VARCHAR(100) UNIQUE,
fecha_nacimiento DATE,
genero VARCHAR(10),
pais VARCHAR(50),
rol VARCHAR(50)
);
CREATE TABLE evaluaciones (
id SERIAL PRIMARY KEY,
usuario_id INT REFERENCES usuarios(id),
fecha DATE,
puntaje INT,
comentarios TEXT
);
CREATE TABLE estandares (
id SERIAL PRIMARY KEY,
nombre VARCHAR(100),
descripcion TEXT
);
CREATE TABLE cumplimiento (
id SERIAL PRIMARY KEY,
usuario_id INT REFERENCES usuarios(id),
estandar_id INT REFERENCES estandares(id),
fecha DATE,
estado VARCHAR(20)
);
pip install sqlalchemy psycopg2
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Date, ForeignKey, Text
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
Base = declarative_base()
class Usuario(Base):
__tablename__ = 'usuarios'
id = Column(Integer, primary_key=True)
nombre = Column(String)
apellido = Column(String)
email = Column(String, unique=True)
fecha_nacimiento = Column(Date)
genero = Column(String)
pais = Column(String)
rol = Column(String)
evaluaciones = relationship('Evaluacion', back_populates='usuario')
cumplimientos = relationship('Cumplimiento', back_populates='usuario')
class Evaluacion(Base):
__tablename__ = 'evaluaciones'
id = Column(Integer, primary_key=True)
usuario_id = Column(Integer, ForeignKey('usuarios.id'))
fecha = Column(Date)
puntaje = Column(Integer)
comentarios = Column(Text)
usuario = relationship('Usuario', back_populates='evaluaciones')
class Estandar(Base):
__tablename__ = 'estandares'
id = Column(Integer, primary_key=True)
nombre = Column(String)
descripcion = Column(Text)
cumplimientos = relationship('Cumplimiento', back_populates='estandar')
class Cumplimiento(Base):
__tablename__ = 'cumplimiento'
id = Column(Integer, primary_key=True)
usuario_id = Column(Integer, ForeignKey('usuarios.id'))
estandar_id = Column(Integer, ForeignKey('estandares.id'))
fecha = Column(Date)
estado = Column(String)
usuario = relationship('Usuario', back_populates='cumplimientos')
estandar = relationship('Estandar', back_populates='cumplimientos')
# Creación de la base de datos
engine = create_engine('postgresql+psycopg2://username:password@localhost/mydatabase')
Base.metadata.create_all(engine)
# Creación de sesión
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
Crosspulse es un enfoque para optimizar y sincronizar tareas y datos a través de múltiples nodos y sistemas, asegurando consistencia y eficiencia.
import threading
from datetime import datetime
# Función para evaluar usuarios
def evaluar_usuario(usuario_id, puntaje, comentarios):
evaluacion = Evaluacion(
usuario_id=usuario_id,
fecha=datetime.now(),
puntaje=puntaje,
comentarios=comentarios
)
session.add(evaluacion)
session.commit()
print(f"Usuario {usuario_id} evaluado con éxito")
# Función para cumplimiento de estándares
def registrar_cumplimiento(usuario_id, estandar_id, estado):
cumplimiento = Cumplimiento(
usuario_id=usuario_id,
estandar_id=estandar_id,
fecha=datetime.now(),
estado=estado
)
session.add(cumplimiento)
session.commit()
print(f"Cumplimiento registrado para el usuario {usuario_id}")
# Ejecución de tareas en paralelo con threading
usuarios = [1, 2, 3, 4, 5] # Ejemplo de IDs de usuarios
estandares = [101, 102, 103] # Ejemplo de IDs de estándares
threads = []
for usuario_id in usuarios:
t1 = threading.Thread(target=evaluar_usuario, args=(usuario_id, 85, "Buen desempeño"))
t2 = threading.Thread(target=registrar_cumplimiento, args=(usuario_id, estandares[0], "Cumplido"))
threads.append(t1)
threads.append(t2)
for thread in threads:
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()
Definir un sistema de evaluación que considere múltiples factores de desempeño y cumplimiento.
# Ejemplo de evaluación meritocrática
def calcular_merito(usuario_id):
evaluaciones = session.query(Evaluacion).filter_by(usuario_id=usuario_id).all()
total_puntaje = sum([e.puntaje for e in evaluaciones])
num_evaluaciones = len(evaluaciones)
promedio_puntaje = total_puntaje / num_evaluaciones if num_evaluaciones > 0 else 0
print(f"Promedio de puntaje para el usuario {usuario_id}: {promedio_puntaje}")
return promedio_puntaje
# Uso del cálculo de méritos
for usuario_id in usuarios:
calcular_merito(usuario_id)
Utilización de herramientas de monitoreo como Prometheus y Grafana para supervisar el rendimiento.
# Configuración de Prometheus (prometheus.yml)
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'kubernetes'
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
Análisis de retroalimentación y resultados para optimizar los algoritmos y procesos de asignación.
La implementación de una base de datos meritocrática optimizada con crosspulse y basada en librerías y estándares reconocidos requiere un enfoque estructurado y bien definido. Utilizando herramientas modernas de desarrollo y análisis, es posible crear un sistema justo, transparente y eficiente que refleje principios meritocráticos y promueva una sociedad más justa y sostenible.IBM Cloud Terraform modules documentation
The IBM Cloud® Terraform modules project is a collection of curated IBM Cloud Terraform modules to help you build, update, and version complex and compliant environments that you can deploy in IBM Cloud. The goal of this project is to share useful infrastructure as code (IaC) and automation assets and support collaboration with them.
You can see the published documentation at https://terraform-ibm-modules.github.io/documentation/.
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