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Big DataEn el Big data ¿De qué se trata el Git Flow?

En el Big data ¿De qué se trata el Git Flow?

Git Flow es una derivación que sirve de apoyo a Git encargado del control de versiones de software. Su procedimiento se destaca por el respaldo de su información y de su historial de procesamiento.

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    ¿De qué se trata este término? Git Flow es una derivación que sirve de apoyo a Git encargado del control de versiones de software. Su procedimiento se destaca por el respaldo de su información y de su historial de procesamiento a través de repositorios (carpetas de almacenamiento). 

    Es una herramienta muy utilizada por su capacidad de mantener en su almacenamiento el código fuente (el código que da origen al software o proyecto que se esté desarrollando). Si los cambios y/o adiciones realizadas en su proceso es insatisfactorio y se produjo un error de programación. Simplemente se determina en los repositorios cuál es el inicio o el punto que se desea arreglar. Empezando nuevamente a trabajar a partir de allí, es una de las ventajas más interesantes de manejar Git. 

    ¿Qué es Git Flow?

    Git Flow se entiende como un instrumento de trabajo en el desarrollo de Git, como su traducción al español Flow (Flujo) así lo recita. Es un flujo de trabajo mediante ramificaciones de los repositorios originales del software Git.

    Estas ramificaciones permiten a los desarrolladores trabajar en paralelo comandos y códigos derivados del original, independientes, facilitando el mantenimiento, elaboración, control y ejecución de las versiones que vayan surgiendo en el proceso de desarrollo.

    Beneficios de usar Git Flow

    El trabajo según el flujo de Git Flow le permite al usuario visualizar de otra manera el desarrollo de su proyecto. Además de evidenciar más detalladamente cada proceso o versión que nacieran de su desarrollo, aquí se exponen otros beneficios de su uso:

    • La exposición en paralelo de los repositorios y su proceso, aunque pudiese parecer una metodología más lenta que lo usual. Le permite al usuario un análisis detallado y ordenado de cada una de sus versiones. Aislando cada elemento para evaluarlo y modificarlo en el momento que desee, sin estropear los demás repositorios que también se están desarrollando.
    • La dedicación que se invierte en la evaluación de cada flujo de trabajo reduce las horas que se desperdician en errores. Así como también se eliminan los errores que no se pueden visualizar en metodologías secuenciales.
    • La evaluación, el procesamiento y la presencia de las versiones son libres de sesgos y errores. Reduciendo estrés por la desconfianza de sus procesos al no ser bien supervisados.
    • Permite que varios usuarios trabajen en el mismo proyecto, encontrando diferentes puntos de vista y fortaleciendo el proyecto. Por otros tipos de conocimiento y diversidad de metodologías de desarrollo.

    Git Flow y Sus Ramas

    Git Flow se lleva a cabo a través de ramas de desarrollo, estas ramas son varias copias del trabajo original para trabajar en diferentes entornos y darles derivaciones. Sin riesgos a perder el código original, todo desarrollo de un proyecto. Necesita dos ramas perpetuas que darán paso al desarrollo de las diferentes versiones y escenarios de desarrollo. Estas ramas principales son master y develop:

    Master o Ramas Maestras

    Esta rama mantendrá las versiones del proyecto que se consideren estables y los códigos que estén en producción. A esta rama solo intervendrán los cambios o códigos que estén listos para incorporar a la producción. De igual manera, guarda el registro histórico original del proyecto.

    Develop o Ramas de Desarrollo

    Esta rama contiene las adiciones (nuevas versiones, procesamientos, etc.) que se usarán en experimentación. En donde sufren pruebas determinando si son aprobadas para integrarse a la rama master. Estas esperarán en Develop para incorporarse a la producción.

    Feature, Hot Fix, Release

    Constituyen ramas de apoyo al desarrollo, dichas ramas son las que funcionan en paralelo para que diferentes usuarios trabajen en el mismo proyecto. Su duración es corta, se eliminan después que cumplen su función o en su tiempo de ejecución siendo estas ramas, feature, Hot Fix y Release:

    Ramas Feature o de Función

    Surgen de las ramas de desarrollo, almacenan los códigos que contienen nuevas adiciones o características y se trabajan localmente (aún no se incorporan al repositorio origen). Al concluir su proceso, se integran a la rama de desarrollo y serán parte del proyecto.

    Hot Fix o Rama de Corrección 

    Provienen de la rama maestra, aísla la versión de la producción que contiene un error y que necesita ser arreglada. Al detectar, procesar y solucionar el error puede ser incorporada a la rama maestra. Este tipo de rama agrega a cada nuevo elemento una etiqueta que determina el número de versión del proyecto.

    Release o Rama de Publicación 

    Al ser considerado que el desarrollo ha integrado los suficientes elementos, el proyecto pasa a la rama de publicación. Dicha rama no permite más modificaciones excepto las funciones de Hot Fix. Además se le adicionan comandos necesarios para la publicación, esta rama permite publicar una versión del proyecto. Adicionalmente, que sea usada mientras se pueda trabajar otras versiones posteriores mientras se evalúa lo que está sucediendo con la publicada.

    Git Flow y Big Data

    Git Flow representa un mundo de escenarios seguros en el desarrollo de software y proyectos, pero, ¿En qué se relaciona con Big Data?. Este instrumento resulta bastante beneficioso para los usuarios de organizaciones que necesiten manejar enormes cantidades de información en cuanto a su procesamiento y almacenamiento. 

    Los encargados de manejar esta información no necesitan tener grandes especializaciones para manejar esta herramienta informática. Debido a que es permitido equivocarse y volver a empezar. 

    Big Data podrá ser empleado bajo un escenario de posibilidades que le permita evaluar constantemente la manera en que su software de almacenamiento se está llevando a cabo. Permite lograr comandos para almacenar datos y otros comandos para procesar la información en paralelo. Igualmente, ejecutar otras tareas que sean necesarias para que el usuario pueda entregar informes de la data evaluada. 

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