Google publica reportes de movilidad en tiempos de pandemia

Google ha publicado reportes de la variación de movilidad vinuclada con las políticas o costumbres, que muestran la variación producida en tiempos de pandemia.

Acceso al sitio: https://www.google.com/covid19/mobility/

Estos reportes de movilidad tienen como objetivo proporcionar información sobre lo que ha cambiado en respuesta a las políticas destinadas a combatir COVID-19. Los informes muestran las tendencias de movimiento a lo largo del tiempo por geografía, en diferentes categorías de lugares, como tiendas y recreación, supermercados y farmacias, parques, estaciones de tránsito, lugares de trabajo y residenciales.

Muy bueno buscar el que compete a nuestros entornos y darle una mirada.

corona-stats.online

Un API para obtener los datos de la pandemia del Coronavirus COVID-19 se puede acceder para consultas en el sitio

https://corona-status.online

Algunas de las consultas:

$ curl -s https://corona-stats.online/UY?format=json | jq
[
  {
    "country": "Uruguay",
    "province": "",
    "countryCode": "UY",
    "confirmed": 94,
    "recovered": 0,
    "deaths": 0,
    "confirmedByDay": [
      0,
      0,
      0,
      4,
      4,
      8,
      29,
      50,
      79,
      94
    ],

Y por terminal se pueden conseguir unos resultados interesantes, como muestran estas capturas:

Si deseas colaborar, el proyecto se puede forkear a partir de este repositorio

https://github.com/sagarkarira/coronavirus-tracker-cli

Gracias a este twit tuve noticia de esta iniciativa:

https://twitter.com/radhios/status/1241374172674220034

Certbot: No module named pip.__main__; ‘pip’ is a package and cannot be directly executed

De un tiempo a esta parte he tenido sistemas de certificados Let’s Encrypt que han dejado de renovar el certificado automáticamente, al ejecutar certbot-auto obtengo el siguiente mensaje de error:

/opt/eff.org/certbot/venv/bin/python: No module named pip.__main__; 'pip' is a package and cannot be directly executed
Traceback (most recent call last):
  File "/tmp/tmp.p48KR72ZCs/pipstrap.py", line 177, in <module>
    sys.exit(main())
  File "/tmp/tmp.p48KR72ZCs/pipstrap.py", line 149, in main
    pip_version = StrictVersion(check_output([python, '-m', 'pip', '--version'])
  File "/usr/lib/python2.7/subprocess.py", line 544, in check_output
    raise CalledProcessError(retcode, cmd, output=output)
subprocess.CalledProcessError: Command '['/opt/eff.org/certbot/venv/bin/python', '-m', 'pip', '--version']' returned non-zero exit status 1

Opcion 1

La solución que he encontrado es actualizar a mano certbot-auto e indicarle que corra sin tratar de actualizarse. Estos serían los comandos:

rm ./certbot-auto*
wget https://raw.githubusercontent.com/certbot/certbot/75499277be6699fd5a9b884837546391950a3ec9/certbot-auto
chmod +x ./certbot-auto
./certbot-auto --no-self-upgrade

La referencia a este procedimiento la he conseguido de este post en foro de la comunidad Let’s Encrypt.

Opcion 2

Es posible parchar certbot-auto directamente con estos cambios

pip_version = StrictVersion(check_output([python, '-m', 'pip', '--version'])

cambiar por:

pip_version = StrictVersion(check_output(['pip', '--version'])

y

command = [python, ‘-m’, ‘pip’, ‘install’, ‘–no-index’, ‘–no-deps’, ‘-U’]

cambiar por:

command = ['pip', 'install', '--no-index', '--no-deps', '-U']
exito ok

whois para nuevos TLDs

Los nuevos TLDs como guru, americanfamily, showtime y muchos otros son un desafío para el comando whois con cierta antigüedad, ya que no los pueden resolver y muestra el error:

No whois server is known for this kind of object.

La solución es configurar un archivo /etc/whois.conf con las referencias a los nuevos TLDs y los servidores whois que los resuelven.

Este gist es un archivo /etc/whois.conf pronto para pegar y tener resuelto el problema para la siguiente consulta whois que se haga con los nuevos TLDs.

La caída de GitLab

Tal vez no conoces Gitlab, tal vez su caída de servicio no te afectó. Yo soy de los que tengo bastantes cosas en GitLab y su caída me llegó en un momento inoportuno; por suerte no perdí datos ni sufrí problemas irremediables.

Del problema rescato el cómo Gitlab llega a esa situación tan crítica y cómo fue el proceso de volverlo a poner online. Lo considero una experiencia invaluable para que todos los que estamos de alguna forma involucrados en mantenimiento de sistemas ya que podemos ver, en la experiencia ajena, qué enseñanza tomar para nosotros mismos.

Comparto un video de Freddy Vega titulado Consejos para DevOps en situaciones de crisis | La caída de GitLab con una explicación clara de todo el evento de Gitlab:

Y, por supuesto, que sigo teniendo mis repositorios en Gitlab y estoy más entusiasmado que nunca con su servicio y, desde esta humilde página, agradezco todo el esfuerzo y la impronta puesta en la solución.

El estilo con el que aprendemos

Muchas veces me ha pasado de tener diferencias en los procesos de aprendizaje con mis pares: algunos entienden más rapido que yo y otros son más lentos. Si pienso, recuerdo compañeros que hacían resúmenes, otros que subrayan los libros, algunos que repiten una y otra vez en voz alta, y los que con solo escuchar y leer un tema ya lo aprendían.

El profesor David Kolb analizó los estilos de aprendizaje y sintetizó cuatro estilos principales, basado en cómo solemos enfrentar los problemas, para definir cómo es que aprendemos. Así encontró que estamos en uno de estos cuatro grupos:

Adaptadores

Apenas han entendido los primeros conceptos básicos pasan a la acción y aprenden el resto con la experiencia, el ensayo y el error. No necesitan desarrollar o completar todo el proceso para ponerse manos a la obra y trabajan bien en entornos multidisciplinares resolviendo varios aspectos del problema a la vez.

Divergentes

Son capaces de trabajar varios conceptos a la vez de forma simultanea pero necesitan comprender la totalidad del proceso, la teoría subyacente, el por qué de las cosas.

Convergentes

Aprenden a través de la experiencia y la puesta en práctica de los conceptos pero prefieren un desarrollo lineal, ordenado de uno o pocos conceptos a la vez.

Asimiladores

Se centran en una sola idea por vez y están enfocados desde el punto de vista teórico, debiendo desarrollar una asimilación teórica de los conceptos para llegar a sentirse cómodos con su manejo. Es característico del entorno científico.

La Dra. Pilar Jericó creó este claro diagrama que resume los estilos de aprendizaje de Kolb y que resúmen las características del individuo en cada grupo:

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Entonces, ¿en qué estilo te encuentras?

Miro el suelo y quiero arreglar el bache que está delante mío

«No tengo ningún problema con la gente que anda caminando, contemplando las nubes, mirando las estrellas, diciendo ‘Quiero ir allí’; pero yo miro el suelo y quiero arreglar el bache que está delante mío, antes de caerme dentro»

Linus Torvalds

Instituto Linux publica la entrevista (con subtítulos al español) que Chris Anderson le realizara a Linus Torvalds en el marco de las charlas TED, de donde extrae la frase que motiva este artículo.

Premio Turing 2015

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El premio Turing 2015 que otorga la ACM (Association of Computing Machinery) ha sido concedido a Martin E Hellman y Whitfield Diffie por su aporte a la informática en la creación de la critpografía asimétrica.

El premio Turing es equivalente al Nobel en computación y se constituye en uno de los mayores reconocimientos que se puede recibir en este campo de la ciencia.

El presidente de la ACM, Alexander L. Wolf, declaró al presentar el premio: “Hoy en día el tema de la encripción de datos domina los medios, el cual se ve como un asunto de seguridad nacional, que impacta las relaciones entre los sectores gubernamentales y privados, y que atrae miles de millones de dólares en investigación y desarrollo. En 1976 Diffie y Hellman imaginaron un futuro en donde la gente podría comunicarse regularmente a través de las redes electrónicas y ser vulnerables a que sus comunicaciones fuesen alteradas o robadas. Ahora, casi 40 años después, vemos que sus predicciones fueron notablemente correctas”.

Fuentes e información adicional: