Con este programa, 100% online, desarrollarás softwares innovadores basados en arquitecturas Cloud”

En un escenario donde los sistemas tradicionales dan paso a infraestructuras digitales más flexibles, la computación en la nube se ha posicionado como una de las tecnologías más disruptivas del ámbito informático. Su adopción creciente por parte de gobiernos, empresas y organizaciones tecnológicas responde a la necesidad de manejar grandes volúmenes de datos, mejorar la escalabilidad de servicios y optimizar recursos. Este cambio ha consolidado un nuevo perfil profesional centrado en el diseño, desarrollo y mantenimiento de aplicaciones y servicios en la nube, una especialización cada vez más demandada en los entornos laborales actuales.

En este escenario, TECH lanza un revolucionario programa en Programación Cloud. El plan de estudios aborda de manera integral los conocimientos y habilidades requeridos para desenvolverse en proyectos de desarrollo en la nube. Su enfoque técnico y actualizado permite adquirir competencias aplicables en diferentes plataformas y entornos Cloud, incluyendo herramientas de automatización, virtualización, contenedores y servicios distribuidos. De este modo, los egresados destacarán por su dominio en la implementación de soluciones escalables, seguras y eficientes en entornos Cloud.

Por otro lado, la modalidad 100 % online de la titulación facilita el acceso a contenidos especializados desde cualquier lugar, sin comprometer la calidad académica. La flexibilidad horaria permite compatibilizar el estudio con otras responsabilidades, favoreciendo la continuidad del aprendizaje en contextos laborales activos. Además, el entorno digital promueve el uso de recursos interactivos, casos prácticos y actividades prácticas que replican escenarios reales del sector.  En adición, TECH emplea su disruptivo sistema Relearning, que garantiza un aprendizaje progresivo a la par que natural.

Dominarás los lenguajes de programación más utilizados para desarrollar aplicaciones eficientes y seguras en entornos en la nube”

Este Máster Título Propio en Programación Cloud contiene el programa universitario más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Programación Cloud
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras en Programación Cloud
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

El sistema Relearning te permitirá aprender con menos esfuerzo y más rendimiento, implicándote más en tu especialización como programador Cloud”

Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito de la Programación Cloud, que vierten en este programa la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un estudio inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el alumno deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Dispondrás de una profunda comprensión sobre el uso de tecnologías de virtualización, contenedores y gestión de infraestructuras como código"

Optimizarás el uso de recursos y costes en servicios Cloud mediante herramientas de monitoreo avanzadas"

El plan de estudios ahondará en cuestiones que abarcan desde la configuración de arquitecturas en servicios como Google Cloud hasta el diseño de soluciones nativas basadas en contenedores. Asimismo, se explorarán estrategias de seguridad en entornos DevOps, técnicas de programación en tiempo real y mecanismos de integración continua. Gracias a esto, los profesionales informáticos adquirirán las competencias necesarias para implementar infraestructuras altamente escalables, seguras y resilientes.

Adquirirás competencias técnicas para automatizar flujos de trabajo mediante metodologías DevOps”

Módulo 1. Programación Cloud. Servicios en Azure, Aws y Google Cloud

1.1. Cloud. Servicios y tecnologías Cloud

1.1.1. Servicios y tecnologías Cloud
1.1.2. Terminología Cloud
1.1.3. Proveedores Cloud de referencia

1.2. Cloud computing

1.2.1. Cloud computing
1.2.2. Ecosistema del Cloud computing
1.2.3. Tipología Cloud computing

1.3. Modelos de servicio en Cloud

1.3.1. IaaS. Infraestructura como servicio
1.3.2. SaaS. Software como servicio
1.3.3. PaaS. Plataforma como servicio

1.4. Tecnologías Cloud computing

1.4.1. Sistema de Virtualización
1.4.2. Service-oriented architecture (SOA)
1.4.3. Computación GRID

1.5. Arquitectura Cloud computing

1.5.1. Arquitectura Cloud computing
1.5.2. Tipologías de red en Cloud computing
1.5.3. Seguridad en Cloud computing

1.6. Public Cloud

1.6.1. Public Cloud
1.6.2. Arquitectura y costes de public Cloud
1.6.3. Public Cloud. Tipología

1.7. Private Cloud

1.7.1. Private Cloud
1.7.2. Arquitectura y costes
1.7.3. Private Cloud. Tipología

1.8. Hybrid Cloud

1.8.1. Hybrid Cloud
1.8.2. Arquitectura y costes
1.8.3. Hybrid Cloud. Tipología

1.9. Proveedores Cloud

1.9.1. Amazon web services
1.9.2. Azure
1.9.3. Google

1.10. Seguridad en Cloud

1.10.1. Seguridad en infraestructura
1.10.2. Seguridad en el sistema operativo y redes
1.10.3. Mitigación de riesgos en Cloud

Módulo 2. Programación de arquitecturas en Cloud computing

2.1. Arquitectura Cloud para una red universitaria. Selección del proveedor Cloud. Ejemplo práctico

2.1.1. Planteamiento de arquitectura Cloud para una red universitaria según proveedor Cloud
2.1.2. Componentes de arquitectura Cloud
2.1.3. Análisis de las soluciones Cloud según arquitectura propuesta

2.2. Estimación económica del proyecto de creación de una red universitaria. Financiación

2.2.1. Selección del proveedor Cloud
2.2.2. Estimación económica en base a los componentes
2.2.3. Financiación del proyecto

2.3. Estimación de recursos humanos del proyecto. Composición de un equipo de software

2.3.1. Composición del equipo de desarrollo software
2.3.2. Roles en un equipo de desarrollo. Tipología
2.3.3. Evaluación de la estimación económica del proyecto

2.4. Cronograma de ejecución y documentación del proyecto

2.4.1. Cronograma Agile del proyecto
2.4.2. Documentación para la viabilidad del proyecto
2.4.3. Documentación a aportar para la ejecución del proyecto

2.5. Implicaciones legales de un proyecto

2.5.1. Implicaciones legales de un proyecto
2.5.2. Política de protección de datos

2.5.2.1. GDPR. Reglamento general de protección de datos

2.5.3. Responsabilidad de la empresa integradora

2.6. Diseño y creación de una red blockchain en Cloud para la arquitectura propuesta

2.6.1. Blockchain – hyperledger fabric
2.6.2. Hyperledger fabric basics
2.6.3. Diseño de una red de hyperledger fabric universitaria internacional

2.7. Planteamiento de ampliación de la arquitectura propuesta

2.7.1. Creación de la arquitectura propuesta con blockchain
2.7.2. Ampliación de la arquitectura propuesta
2.7.3. Configuración de una arquitectura en alta disponibilidad

2.8. Administración de la arquitectura Cloud propuesta

2.8.1. Suma de un nuevo participante a la arquitectura propuesta inicial
2.8.2. Administración de la arquitectura Cloud
2.8.3. Gestión de la lógica del proyecto – smart contracts

2.9. Administración y gestión de los componentes específicos en la arquitectura Cloud propuesta

2.9.1. Gestión de los certificados de una red
2.9.2. Gestión de la seguridad de diversos componentes: CouchDB
2.9.3. Gestión de los nodos de la red blockchain

2.10. Modificación de una instalación básica inicial en la creación de la red blockchain

2.10.1. Suma de un nodo a la red blockchain
2.10.2. Suma de persistencia de datos extra
2.10.3. Gestión de smart contracts
2.10.4. Suma de una nueva universidad a la red existente

Módulo 3. Storage en Cloud Azure

3.1. Instalación MV en Azure

3.1.1. Comandos de creación
3.1.2. Comandos de visualización
3.1.3. Comandos de modificación

3.2. Blobs en Azure

3.2.1. Tipos de blob
3.2.2. Contenedor
3.2.3. Azcopy
3.2.4. Supresión reversible de blobs

3.3. Disco administrado y almacenamiento en Azure

3.3.1. Disco administrado
3.3.2. Seguridad
3.3.3. Almacenamiento en frío
3.3.4. Replicación

3.3.4.1. Redundancia local
3.3.4.2. Redundancia en una zona
3.3.4.3. “Georredundante”

3.4. Tablas, colas, archivos en Azure

3.4.1. Tablas
3.4.2. Colas
3.4.3. Archivos

3.5. Encriptación y seguridad en Azure

3.5.1. Storage service encryption (SSE)
3.5.2. Claves de acceso

3.5.2.1. Firma de acceso compartido
3.5.2.2. Directivas de acceso a nivel de contenedores
3.5.2.3. Firma de acceso a nivel de blob

3.5.3. Autenticación Azure AD

3.6. Red virtual en Azure

3.6.1. Subred y emparejamiento
3.6.2. Vnet to Vnet
3.6.3. Enlace privado
3.6.4. Alta disponibilidad

3.7. Tipos de conexiones en Azure

3.7.1. Azure application gateway
3.7.2. VPN de sitio a sitio
3.7.3. VPN punto a sitio
3.7.4. ExpressRoute

3.8. Recursos en Azure

3.8.1. Bloqueo de recursos
3.8.2. Movimiento de recursos
3.8.3. Eliminación de recursos

3.9. Backup en Azure

3.9.1. Recovery services
3.9.2. Agente Azure backup
3.9.3. Azure backup server

3.10. Desarrollo de soluciones

3.10.1. Compresión, deduplicación, replicación
3.10.2. Recovery services
3.10.3. Disaster recovery plan

Módulo 4. Entornos Cloud. Seguridad

4.1. Entornos Cloud. Seguridad

4.1.1. Entornos Cloud, seguridad

4.1.1.1 Seguridad en Cloud
4.1.1.2. Postura de seguridad

4.2. Modelo de gestión de seguridad compartida en Cloud

4.2.1. Elementos de seguridad gestionados por proveedor
4.2.2. Elementos gestionados por cliente
4.2.3. Estrategia para seguridad

4.3. Mecanismos de prevención en Cloud

4.3.1. Sistemas de gestión de autenticación
4.3.2. Sistema de gestión de autorización. Políticas de acceso
4.3.3. Sistemas de gestión de claves

4.4. Seguridad de los datos en infraestructura Cloud

4.4.1. Securización de los sistemas de almacenamiento:

4.4.1.1. Block
4.4.1.2. Object storage
4.4.1.3. Ffile systems

4.4.2. Protección de los sistemas de base de datos
4.4.3. Securización de datos en tránsito

4.5. Protección de Infraestructura Cloud

4.5.1. Diseño e implementación de red segura
4.5.2. Seguridad en recursos de computación
4.5.3. Herramientas y recursos para protección de infraestructura

4.6. Riesgos y vulnerabilidades en aplicaciones

4.6.1. Riesgos en desarrollo de aplicaciones
4.6.2. Riesgos de seguridad críticos
4.6.3. Vulnerabilidades en el desarrollo de software

4.7. Defensas en aplicaciones frente a ataques

4.7.1. Diseño en el desarrollo de aplicaciones
4.7.2. Securización a través de la verificación y testeo
4.7.3. Práctica de programación segura

4.8. Seguridad en entornos DevOps

4.8.1. Seguridad en entornos virtualizados y con containers
4.8.2. Seguridad en desarrollo y operaciones (DevSecOps)
4.8.3. Mejores prácticas en seguridad en entornos productivos con containers

4.9. Seguridad en Clouds públicos

4.9.1. AWS
4.9.2. Azure
4.9.3. Oracle Cloud

4.10. Normativa de seguridad, gobernanza y cumplimiento

4.10.1. Cumplimiento de normativas de seguridad
4.10.2. Gestión de riesgos
4.10.3. Proceso en las organizaciones

Módulo 5. Orquestación de contenedores: Kubernetes y Docker

5.1. Base de arquitecturas de aplicaciones

5.1.1. Modelos de aplicaciones actuales
5.1.2. Plataformas de ejecución de aplicaciones
5.1.3. Tecnologías de contenedores

5.2. Arquitectura de Docker

5.2.1. Arquitectura de Docker
5.2.2. Instalación arquitectura Docker
5.2.3. Comandos. Proyecto local

5.3. Arquitectura Docker. Gestión del almacenamiento

5.3.1. Manejo de imágenes y registro
5.3.2. Redes en Docker
5.3.3. Gestión del almacenamiento

5.4. Arquitectura Docker avanzado

5.4.1. Docker Compose
5.4.2. Docker en la organización
5.4.3. Ejemplo de adopción de Docker

5.5. Arquitectura Kubernetes

5.5.1. Arquitectura Kubernetes
5.5.2. Elementos de despliegue en Kubernetes
5.5.3. Distribuciones y soluciones gestionadas
5.5.4. Instalación y entorno

5.6. Arquitecturas Kubernetes: Desarrollo con Kubernetes

5.6.1. Herramientas para el desarrollo en K8s
5.6.2. Modo Imperativo vs. declarativo
5.6.3. Despliegue y exposición de aplicaciones

5.7. Kubernetes en entornos empresariales

5.7.1. Persistencia de datos
5.7.2. Alta disponibilidad, escalado y red
5.7.3. Seguridad en Kubernetes
5.7.4. Gestión y monitorización de Kubernetes

5.8. Distribuciones de K8s

5.8.1. Comparativa de entornos de despliegue
5.8.2. Despliegue en GKE, AKS, EKS o OKE
5.8.3. Despliegue on premise

5.9. Rancher y openshift

5.9.1. Rancher
5.9.2. Openshift
5.9.3. Openshift: configuración y despliegue de aplicaciones

5.10. Arquitecturas Kubernetes y containers. Actualizaciones

5.10.1. Open Application Model
5.10.2. Herramientas para gestión de despliegue en entornos Kubernetes
5.10.3. Referencias a otros proyectos y tendencias

Módulo 6. Programación de aplicaciones Cloud nativas

6.1. Tecnologías Cloud native

6.1.1. Tecnologías Cloud native
6.1.2. Cloud native computing foundation
6.1.3. Herramientas para desarrollo cloud native

6.2. Arquitectura de aplicaciones Cloud native

6.2.1. Diseño de aplicaciones Cloud native
6.2.2. Componentes de arquitectura Cloud Native
6.2.3. Modernización de aplicaciones legacy

6.3. Containerization

6.3.1. Desarrollo con orientación a Containers
6.3.2. Desarrollo con Microservicios
6.3.3. Herramientas para el trabajo en equipo

6.4. DevOps y la integración y despliegues continuos

6.4.1. Integración y despliegues continuos: CI/CD
6.4.2. Ecosistema de herramientas para CI/CD
6.4.3. Creación de un entorno de CI/CD

6.5. Observabilidad y análisis de la plataforma

6.5.1. Observabilidad de aplicaciones Cloud native
6.5.2. Herramientas para monitorización, Logging y trazabilidad
6.5.3. Puesta en marcha de un entorno de observabilidad y análisis

6.6. Gestión de datos en aplicaciones Cloud native

6.6.1. Base de datos en Cloud native
6.6.2. Patrones en la gestión de datos
6.6.3. Tecnologías para implementar los patrones en gestión de datos

6.7. Comunicaciones en las aplicaciones Cloud native

6.7.1. Comunicaciones síncronas y asíncronas
6.7.2. Tecnologías para patrones de comunicaciones síncronos
6.7.3. Tecnologías para patrones de comunicaciones asíncronos

6.8. Resiliencia, seguridad y rendimiento en las aplicaciones Cloud native

6.8.1. Resiliencia de las aplicaciones
6.8.2. Desarrollo seguro en aplicaciones Cloud Native
6.8.3. Rendimiento y escalabilidad de las aplicaciones

6.9. Serverless

6.9.1. Serverless en Cloud native
6.9.2. Plataformas de serverless
6.9.3. Casos de uso para desarrollo serverless

6.10. Plataformas de despliegue

6.10.1. Entornos para desarrollos Cloud native
6.10.2. Plataformas de orquestación. Comparativa
6.10.3. Automatización de infraestructura

Módulo 7. Programación Cloud.  Data governance

7.1. Gestión de datos

7.1.1. Gestión de datos
7.1.2. Ética en el manejo de datos

7.2. Data governance

7.2.1. Clasificación. Control de acceso
7.2.2. Regulación sobre el Tratamiento de datos
7.2.3. Data governance. Valor

7.3. Gobierno de datos. Herramientas

7.3.1. Linaje
7.3.2. Metadatos
7.3.3. Catálogo de datos. Business glossary

7.4. Usuarios y procesos en el gobierno de datos

7.4.1. Usuarios

7.4.1.1. Roles y responsabilidades

7.4.2. Procesos

7.4.2.1. Enriquecimiento de datos

7.5. Ciclo de vida de los datos en la empresa

7.5.1. Creación de los datos
7.5.2. Procesamiento de datos
7.5.3. Almacenamiento de datos
7.5.4. Uso de los datos
7.5.5. Destrucción de los datos

7.6. Calidad del dato

7.6.1. La calidad en el gobierno del dato
7.6.2. Calidad del dato en analítica
7.6.3. Técnicas de calidad del dato

7.7. Gobierno del dato en tránsito

7.7.1. Gobierno del dato en tránsito

7.7.1.1. Linaje

7.7.2. La cuarta dimensión

7.8. Protección de datos

7.8.1. Niveles de acceso
7.8.2. Clasificación
7.8.3. Compliance. Normativa

7.9. Monitorización y medida del bobierno del dato

7.9.1. Monitorización y medida del gobierno del dato
7.9.2. Monitorización del linaje
7.9.3. Monitorización de la calidad del dato

7.10. Herramientas para el gobierno del dato

7.10.1. Talend
7.10.2. Collibra
7.10.3. Informática

Módulo 8. Programación Cloud en tiempo real. Streaming

8.1. Procesamiento y estructuración de la información en streaming

8.1.1. Proceso de recolección, estructuración, procesado, análisis e interpretación de los datos
8.1.2. Técnicas de procesamiento de datos en streaming
8.1.3. Procesamiento en streaming
8.1.4. Casos de uso del procesamiento en streaming

8.2. Estadística para la comprensión del flujo del dato streaming

8.2.1. Estadística descriptiva
8.2.2. Cálculo de probabilidades
8.2.3. Inferencia

8.3. Programación con Python

8.3.1. Tipología, condicionales, funciones y bucles
8.3.2. Numpy, Matplotlib, DataFrames, ficheros CSV y formatos JSON
8.3.3. Secuencias: listas, bucles, ficheros y diccionarios
8.3.4. Mutabilidad, excepciones y funciones de orden superior

8.4. Programación con R

8.4.1. Programación con R
8.4.2. Vectores y factores
8.4.3. Matrices y arrays
8.4.4. Listas y data frame
8.4.5. Funciones

8.5. Base de datos SQL para el procesamiento de datos en streaming

8.5.1. Base de datos SQL
8.5.2. Modelo entidad - relación
8.5.3. Modelo relacional
8.5.4. SQL

8.6. Base de datos NO SQL para el procesamiento de datos en streaming

8.6.1. Base de datos NO SQL
8.6.2. MongoDB
8.6.3. Arquitectura MongoDB
8.6.4. Operaciones CRUD
8.6.5. Find, proyecciones, indexes aggregation y cursores
8.6.6. Modelo de datos

8.7. Minería de datos y modelización predictiva

8.7.1. Análisis multivariante
8.7.2. Técnicas de reducción de la dimensión
8.7.3. Análisis clúster
8.7.4. Series

8.8. Maching learning para procesamiento de datos en streaming

8.8.1. Maching learning y modelización predictiva avanzada
8.8.2. Redes neuronales
8.8.3. Deep learning
8.8.4. Bagging y random forest
8.8.5. Gradient bosting
8.8.6. SVM
8.8.7. Métodos de ensamblado

8.9. Tecnologías en el procesamiento de datos en streaming

8.9.1. Spark streaming
8.9.2. Kafka streams
8.9.3. Flink streaming

8.10. Apache spark streaming

8.10.1. Apache spark streaming
8.10.2. Componentes de spark
8.10.3. Arquitectura de spark
8.10.4. RDD
8.10.5. SPARK SQL
8.10.6. Jobs, stages y task

Módulo 9. Integración Cloud con servicios web. Tecnologías y protocolos

9.1. Estándares y protocolos de la web

9.1.1. Web y web 2.0
9.1.2. Arquitectura cliente-servidor
9.1.3. Protocolos y estándares de comunicación

9.2. Servicios web

9.2.1. Los servicios web
9.2.2. Capas y mecanismos de comunicación
9.2.3. Arquitecturas de servicios

9.3. Arquitecturas orientadas a servicios

9.3.1. Service oriented architecture (SOA)
9.3.2. Diseño de servicios web
9.3.3. SOAP y REST

9.4. SOAP. Service oriented arquitecture

9.4.1. Estructura y paso de mensajes
9.4.2. Web service description language (WSDL)
9.4.3. Implementación de clientes y servidores SOAP

9.5. Arquitecturas REST

9.5.1. Las arquitecturas REST y servicios web RESTful
9.5.2. Verbos HTTP: semántica y propósitos
9.5.3. Swagger
9.5.4. Implementación de clientes y servidores REST

9.6. Arquitecturas basadas en microservicios

9.6.1. Planteamiento monolítico de arquitectura. Uso de microservicios
9.6.2. Las Arquitecturas basadas en microservicios
9.6.3. Flujos de comunicación con el uso de microservicios

9.7. Invocación de APIs desde el lado cliente

9.7.1. Tipologías de clientes web
9.7.2. Herramientas de desarrollo para el tratamiento de servicios Web
9.7.3. Recursos de origen cruzado (CORS)

9.8. Seguridad en la invocación a APIs

9.8.1. Seguridad en los servicios web
9.8.2. Autenticación y autorización
9.8.3. Métodos de autenticación en base al grado de seguridad

9.9. Integración de aplicaciones con proveedores Cloud

9.9.1. Proveedores de Cloud computing
9.9.2. Servicios de las plataformas
9.9.3. Servicios orientados a la implementación/consumo de servicios web

9.10. Implementación de bots y asistentes

9.10.1. Uso de bots
9.10.2. Uso del servicio web en bots
9.10.3. Implementación de chatbots y asistentes web

Módulo 10. Programación Cloud. Gestión de proyectos y verificación del producto

10.1. Metodologías cascada

10.1.1. Clasificación de metodologías
10.1.2. Modelo en cascada. Waterfall
10.1.3. Strong and weakness
10.1.4. Comparativa de modelos. Waterfall vs. agile

10.2. Metodología agile

10.2.1. Metodología agile
10.2.2. El manifiesto agile
10.2.3. Uso de agile

10.3. Metodología Scrum

10.3.1. Metodología Scrum

10.3.1.1. Uso de Scrum

10.3.2. Eventos de Scrum
10.3.3. Artefactos de Scrum
10.3.4. Guía de Scrum

10.4. Agile inception desk

10.4.1. Agile inception desk
10.4.2. Fases en inception desk

10.5. Técnica Impact Mapping

10.5.1. Impact mapping
10.5.2. Uso de impact mappig
10.5.3. Estructura impact mapping

10.6. Historias de usuario

10.6.1. Historias de usuario
10.6.2. Redacción de historias de usuario
10.6.3. Jerarquía de historias de usuario
10.6.4. Use story mapping

10.7. Test Qa manual

10.7.1. Testing manual
10.7.2. Validación y verificación. Diferencias
10.7.3. Pruebas manuales. Tipología
10.7.4. UAT. User acceptance testing
10.7.5. UAT y pruebas Alfa & beta
10.7.6. Calidad del software

10.8. Pruebas automáticas

10.8.1. Pruebas automáticas
10.8.2. Pruebas manuales vs. automáticas
10.8.3. El impacto del test automático
10.8.4. El resultado de aplicar automatización
10.8.5. La rueda de la calidad

10.9. Pruebas funcionales y no funcionales

10.9.1. Pruebas funcionales y no funcionales
10.9.2. Pruebas funcionales

10.9.2.1. Pruebas unitarias
10.9.2.2. Pruebas de integración
10.9.2.3. Pruebas de regresión
10.9.2.4. Pruebas de smoke test
10.9.2.5. Pruebas de mono
10.9.2.6. Pruebas de sanidad

10.9.3. Pruebas no funcionales

10.9.3.1. Pruebas de carga
10.9.3.2. Pruebas de rendimiento
10.9.3.3. Pruebas de seguridad
10.9.3.4. Pruebas de configuración
10.9.3.5. Pruebas de estrés

10.10. Métodos y herramientas de verificación

10.10.1. Mapa de calor
10.10.2. Eye tracking
10.10.3. Mapas de scroll
10.10.4. Mapas de movimiento
10.10.5. Mapas de confeti
10.10.6. Test A/B
10.10.7. Método blue & green deployment
10.10.8. Método canary release
10.10.9. Selección de las herramientas
10.10.10. Herramientas analíticas

Explora el potencial de las estrategias multicloud y su aplicación en proyectos de gran escala, optimizando costos, recursos y niveles de servicio”