OSLake

Digital asset

El repositorio de software & diseño de la compañía donde acceder a diferentes piezas técnica y funcionalmente validadas que han sido desarrolladas por otros compañeros para sus proyectos. Estas piezas pueden ser activadas de forma inmediata en nuevos proyectos y nuevos desarrollos.

Qué

OSLake es un solo repositorio donde todas las piezas de software y diseño que se producen pueden ser almacenadas, disponibilizadas y reutilizadas, siguiendo los estándares de calidad de la compañía.

El repositorio de OSLake algutina más que una simple colección de metadatos.

Cómo

Cada vez que alguien agrega una nueva referencia a este repositorio, ponemos a disposición de cualquier persona de la compañía la capacidad de utilizar esa pieza para crear algo aún más grande.

La filosofía de OS Lake es: «Seguro que un compañero se ha peleado ya con esto en el pasado, vamos a reutilizar su tiempo, trabajo y errores, para activar directamente su resultado sin invertir todo ese tiempo de aprendizaje»

¿Cómo funciona?

El usuario abre un chat con un asistente de IA integrado en el chat corporativo (Teams, Google chat etc) y le pregunta por el tipo de pieza que necesita. El asistente escanea todo el repositorio del OS Lake y devuelve al usuario las opciones ideales o similares que pueda usar para su proyecto, distinguiendo entre tipos de piezas, tecnologías, enfoque del proyecto etc.

Todas las piezas de puestas a disposición en el OS Lake tienen referenciada su documentación y a sus creadores dentro de la compañía, de modo que cualquier duda de uso es fácil de resolver acudiendo directamente a la fuente del desarrollo.

Además el acceso es privado para la compañía y los datos nunca se comparten públicamente. Es como tener un montón de githubs con piezas ya validadas por detrás.

¿Qué piezas se incluyen?

Recetas de YAML ya aprobadas bajo los estándares de la empresa, asegurando que todos los nuevos desarrollos se trabajan bajo la filosofía de clean-code.

Estructuras completas sobre las que comenzar a trabajar un nuevo desarrollo.

Piezas con funcionalidad específica listas para ser activadas y puestas en uso.

Por ejemplo, puedes reducir el tiempo de subida de ficheros de tu app de Angular a uno de los tres principales clouds, bajándote un componente que ya se creó en un proyecto similar y simplemente parametrizándolo, bajando el tiempo de desarrollo de esta parte en un 80%.

Como OS Lake interactua con el usuario a través de un asistente de IA, todos los modelos específicos para los que se entrene a ese asistente pueden ser puestos a disposición en el propio repositorio.

Por ejemplo, modelos de consulta de imágenes, modelos específicos de generación de documentación, de ofertas comerciales etc.

El repositorio puede contener e informar sobre el catálogo de datos de la empresa para todos los nuevos desarrollos que impliquen ciencia de datos o visualización de datos.

Un catálogo con todos los archivos editables y exportados de las piezas de diseño que se hayan generado alguna vez, assets de la identidad de la empresa, iconografía o diseños completos que puedan ser replicados y modificados para futuros diseños.

impacto

Ingredientes técnicos

casos de uso

ETLs. Reduce el 80% de todas las que hay que hacer al comienzo de un desarrollo de datalake, porque ya se ejecutan a través de un componente prediseñado y validado.

Componentes completos como storyboard. Por Ejemplo: un grafico de barras que tenga capacidad para un fx y un fy de un solo valor. Otro de barras apiladas que te deje meter de uno a cinco valores. Con tu angular le configuras la entrada, le inyectas los datos y ya lo tendrías hecho. Tablas, componentes de interfaz etc.

Validaciones. Genera una validacion agnostica al modelo en la que el foco es la parametrizacion. Se crea una vez pero se parametriza para cada uso particular mucho más rápido. Te quita todas las validaciones referenciales del proyecto actual o futuro a cambio de un pequeño tiempo de parametrizacion con un simple json.

Data quality. Se crean una primera vez las reglas de perfilado y luego simplemente se parametriza la validacion de calidad.

Tienes una function que tiene que ser serverless y necesitas que tenga mucha escalabilidad. Tienes que leer de un storage y escribir en un snowflake para llevarlo a datawarehouse. En OSLake la escritura y la lectura ya tienen el arquetipo con las librerias buenas que aguanten ese rendimiento. El desarrollador solo hace la parte funcional del proyecto específico, bajo la entrada, salida y normativa específicas de cada proyecto. Tienes todo el case sensitive puesto, todo en inglés, todo documentado, tests prevalidados etc.

¿Cómo se montaría una API en python para dar soporte? Puedes descargarte directamente la arquitectura para pre y pro sin hacer ningun desarrollo extra.

Dockerizar para microservicios. Tu haces el diseño y tienes que hacer Apis. Buscas en el OSLake piezas que te versionen un springboot dockerizado y que sea autoescalable. «Necesito un YAML que me cree esto». Te conectas a eso, lo pruebas, lo ejecutas y cambiando tres o cuatro parámetros puedes ejecutrarlo. Y ya solo te quedaría meter el software, pero has avanzado la creacion del container teniendo en cuenta las réplicas, si ibas a necesitar un volumen persistente ya lo tienes creado, si va a tener conexión con bbdd te indica en el read me donde tienes que añadir esa conexión o como hacerlo etc

fortalezas

Permite instalar una cultra de reconocimiento de mérito, que los mejores desarradores sean visibilizados y sus mejores piezas participen de las creaciones de los demás.

Calidad por defecto. Al reutilizar piezas de software validadas bajo los estándares de calidad de la compañía, se asegura el mantenimiento de estos criterios en todos los nuevos productos, sin tener que recurrir a leer documentación o procolos.

Potencia tanto al individuo como al equipo y sostiene sin esfuerzo los protocolos de producción de la empresa, permitiendo asumir más proyectos o desarrollos más complejos comenzando desde un lugar de ventaja.

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