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Git Flow ¿De qué se trata?

Generalmente, los proyectos de Big Data requieren del trabajo de distintos desarrolladores entre ellos el Git Flow, debido a la compleja magnitud de los proyectos.

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    Git Flow ¿De qué se trata? Generalmente, los proyectos de Big Data requieren del trabajo de distintos desarrolladores entre ellos el Git Flow, debido a la compleja magnitud de los proyectos. Además, la constante edición de los archivos que lo conforman. Es por ello que dentro del control de versiones de Git, encontramos recursos como Git Flow. Que facilita las etapas de fusión y organización en los flujos de trabajo.

    Esta herramienta habilita la posibilidad de llevar a cabo y de manera organizada, así como, múltiples tareas sobre los archivos. De manera que el proyecto se desarrolle simultáneamente en distintas áreas. Además, al pertenecer al repositorio del control de versiones Git, permite que se realicen las correcciones pertinentes y en cualquier momento sobre los archivos en desarrollo.

    El flujo de trabajo de Git Flow optimiza el trabajo en equipo dentro del Big Data, pues organiza y facilita el trabajo de los desarrolladores sobre las copias o clones del directorio de archivos.

    Importancia de Git Flow en Big Data

    El Git flow le da fluidez a las etapas del control de versiones, organizando de una mejor manera el desarrollo de proyectos en Big Data. Este recurso permite, entre otras cosas, los siguientes beneficios dentro del desarrollo de proyectos:

    • Incrementa la rapidez del desarrollo y por lo tanto reduce el tiempo de entrega de los códigos o proyectos, para que sean puestos a prueba en el momento oportuno.
    • Gracias a las opciones de automatización de tareas, permite disminuir considerablemente los posibles errores humanos. Los cuales surgen al trabajar con grandes magnitudes de información.
    • El flujo de trabajo descarta la interferencia entre las funcionalidades, cuando deben entregarse los códigos al área de producción.

    Ramas de Git Flow

    El Git flow se compone esencialmente de ramas de trabajo que organizan la funcionalidad del control de versiones, gracias a la división de fases o etapas. Las ramas más importantes de esta extensión es Develop y Master. Donde van a parar todas las actividades de los desarrolladores, para componer finalmente las bases del proyecto en desarrollo.

    Adicionalmente, estas ramas son las únicas que perduran en el tiempo, debido a que las demás solo son habilitadas de forma temporal. Para luego ser eliminadas una vez que cumplan su función.

    Develop

    La rama de desarrollo presenta las características que deberán implementarse en las versiones capacitadas para ir a al área de producción. En otras palabras, en esta rama se depositan los códigos desarrollados, módulos y sus correcciones correspondientes. Una vez que los archivos se encuentran en esta rama, no deben ser modificados directamente. Si no implementar ramas externas para su configuración.

    Master

    En esta rama se resguardan las versiones del proyecto que se encuentran casi completas, estables y pueden pasar a producción. Dentro del Máster se incluyen los códigos que se encuentran en producción. Sin embargo, igual que en el Develop, no deben ser editados directamente. Debido a que otros elementos se encargan de la corrección de los bug y errores que puedan presentar dichos códigos.

    Elementos de Git Flow

    Las extensiones que facilita Git flow trabajan con tres elementos fundamentales, que deben manejar los involucrados en el Big Data.

    • El primero de ellos es el Feature, que representa un duplicado del contenido que se encuentra en la rama Develop. Donde es posible realizar cambios y ediciones pertinentes para generar distintas funcionalidades y optimizar los archivos de manera segura. Una vez que estos trabajos de edición son realizados, es posible migrar las versiones al Develop.
    • Esto supone dos ventajas muy importantes, pues al trabajar con base en una copia del repositorio. Deben evitarse distintos problemas de interferencia de códigos y errores, generando a su vez mayor estabilidad.
    • El hotfix representa otro de los elementos principales y consiste en una copia del contenido del Máster. El cual permite hacer correcciones de bug sobre los códigos para optimizar el funcionamiento del proyecto en desarrollo. Estas correcciones deben agregarse eventualmente tanto al Master como al Develop. Para que las personas que trabajen con sus contenidos, puedan disponer de los códigos sin el bug.
    • Finalmente, es necesario contar con un elemento que represente la copia del Develop listo para la producción y es de lo que se encarga el release. Este elemento se genera una vez que se fusionan todas las correcciones y ediciones de los archivos. Al estar completo pasa a un entorno de pruebas donde se someten a revisiones y ensayos.

    En este entorno es posible detectar bug sobre algunos códigos que pueden ser corregidos. Posteriormente, el release se fusiona tanto con el Develop como el Máster para pasar finalmente a la producción.

    Herramienta de Git flow

    Aunque ejecutar el comando de los elementos o ramas mencionados anteriormente parece una tarea complicada. Git flow también ofrece recursos en línea que se encargan de llevar a cabo las fases necesarias para manejar dichas ramas. Esta herramienta además, se encuentra disponible para diversos sistemas operativos y viene incluido con un manual práctico.

    De esta manera, a través de unos sencillos pasos, se puede iniciar esta metodología dentro del repositorio de Git. Donde se configuran algunas características de las ramas y se establecen las pautas para gestionar automáticamente los features, hotfixes y releases. Como verás, son muchos los aspectos que deben estudiarse para llevar a cabo proyectos exitosos dentro del Big Data.

    Para lo que hace falta invertir constantemente en las formaciones académicas adecuadas. Comprendiendo todo lo relacionado con los software de control de versiones y muchas herramientas más. No lo pienses mucho y comienza ya alguno de los programas de estudio disponibles, como es el caso de una Maestría en Big Data Analytics.

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