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Lychee Creatividad e Innovación

Dedicaremos el contenido a temas de tecnología que incorporamos a nuestras soluciones.

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Blog de Lychee Creatividad e Innovación

Tradicionalmente, cuando te registrabas en un sitio web, tenías que llenar un formulario que en ocasiones resultaba extenso por la cantidad de datos que te solicitaban: nombre, apellidos, edad, domicilio, dirección de correo electrónico, cuentas de redes sociales, apodo, contraseña, preguntas para restablecer la contraseña, etc. Si se traslada esta petición a la interacción en dispositivos móviles se vuelve bastante engorrosa y los usuarios muchas veces terminan sin registrarse y obviamente, sin utilizar la app.

Una de las razones de la recopilación de datos, además de almacenarlos para un uso de la lógica de negocio, estrechar el contacto, o para uso futuro, es la seguridad, garantizar que los usuarios cuando ingresen a alguna plataforma sean auténticos.

La integración de credenciales federadas es una práctica actual en donde se aprovecha el supuesto de que una gran proporción del público está dada de alta con alguno de los grandes jugadores de tecnología: Google, Microsoft, Apple, Facebook, Twitter, entre otros. De ser así, se usan las credenciales de dicho proveedor para autenticar al usuario y no tener que rellenar un formulario complejo desde el móvil donde se dificulta su ingreso. Con sólo unos *taps*, el usuario podrá ingresar a la plataforma.

A continuación se muestra un diagrama básico con una app instalada en el dispositivo móvil azul, una plataforma de servidor a donde se conectará la app que contiene un servicio de autorización y otro servicio que resolverá una parte de la lógica de negocio, y finalmente el proveedor de credenciales:

![credenciales_federadas.drawio.png](https://storage.googleapis.com/lychee-ffd06.appspot.com/credenciales_federadas_drawio_735d25c902.png)

En el flujo verde del diagrama se muestra este proceso de autenticación. Previamente se han integrado los mecanismos de seguridad respectivos del proveedor, como archivos de configuraciones, llaves y APIs tanto en la app como en el servidor de la plataforma. Cabe resaltar que este acuerdo de seguridad se da en los extremos, sólo los proveedores de credenciales pueden validar y autenticar al usuario, los componentes intermedios no pueden descifrar y obtener las contraseñas y otros datos que se ingresan desde la página de ingreso. Estos mecanismos también están diseñados para evitar la suplantación, lo que en el contexto de la seguridad informática se conoce como un ataque *man-in-the-middle*.

En la ventana de ingreso de la app se selecciona un proveedor. El usuario se autenticará de acuerdo a las reglas del proveedor, es posible que le solicite su contraseña y un segundo factor, como el ingreso de un código en un esquema de reto por SMS.

Si las credenciales son correctas, el servicio de autorización podría incluso acceder a datos que el proveedor considera públicos como el nombre y la dirección de correo (depende del proveedor y sus políticas de privacidad) que pueden ser útiles para completar algunos datos en automático y que serán almacenados en la plataforma sin tener que solicitarlos de nueva cuenta al proveedor. A su vez, el servicio de autorización genera un token de acceso para que la app lo resguarde y lo utilice en peticiones de lógica de negocio posteriores hacia la plataforma.

Cuando la app requiere de la interacción de la lógica de negocio hacia la plataforma, estará enviando el token de acceso, el servicio de autorización lo valida y accede rutea hacia el servicio de la lógica de negocio.

Los tokens tienen caducidad, aquí depende del diseño de la app si lo refrescará automáticamente para conservar el ingreso o si solicitará uno nuevo para generar un nuevo token.

También depende del diseño del nivel de seguridad de la app si además de las credenciales federadas se considera integrar más factores de autenticación del usuario como pueden ser verificación biométrica o retos independientes a los del proveedor de credenciales.

Adicionalmente, las credenciales federadas pueden también integrarse en sitios web para tener una interacción homogénea de los usuarios como con la parte móvil.

En Lychee Creatividad e Innovación te podemos orientar sobre cuál es el mejor esquema de ingreso, registro y validación de usuarios para tu proyecto con credenciales federadas.

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Credenciales federadas

La intención de este artículo es dar una explicación con algo de detalle sobre los componentes que utilizamos para implementar una plataforma completa para móviles como lo es [MiCupón](https://micupon.net) como ejemplo de la capacidad de integración con la que contamos y que podemos utilizar con nuevos requerimientos de nuestros clientes.

La selección de esta arquitectura, marcos de trabajo y sus componentes permite enfocarnos en la creación de valor que es el desarrollo de software de forma ágil y mantener la plataforma en el tiempo sin fricción, optimizando costos, calidad y el tiempo de salida al mercado en la construcción de soluciones.

## Arquitectura

El siguiente diagrama muestra la arquitectura con los componentes de la plataforma:

[![arquitectura_micupon.png](https://storage.googleapis.com/lychee-ffd06.appspot.com/arquitectura_micupon_3384e644ed.png)](https://storage.googleapis.com/lychee-ffd06.appspot.com/arquitectura_micupon_3384e644ed.png)

Como se aprecia la mayor interacción en línea de la app es con la plataforma de Firebase, vamos a detallarlo un poco más.

## Flutter como plataforma de desarrollo para móviles

En primer lugar el SDK elegido para los móviles es [Flutter](https://flutter.dev/). Se trata de una suite de desarrollo completamente madura para móviles (recién están sacando compatibilidad para aplicaciones de escritorio) que permite un desarrollo ágil al unificar el esfuerzo para lanzar una app tanto para Android como iOS (las dos apps de MiCupón están disponibles en ambos sistemas operativos). Hemos utilizado plugins para las siguientes funcionalidades:

* [Mapas de Google](https://developers.google.com/maps/) y de [OpenStreetMap](https://www.openstreetmap.org).
* Escaner y generador de códigos QR.
* [Firebase](https://firebase.google.com)
  * *Authentication* para justamente, autenticar a los usuarios y autorizar los accesos al resto de recursos de Firebase. Incluye credenciales federadas con terceros como Google, AppleID y el registro e ingreso mediante el tradicional esquema de dirección de correo electrónico y contraseña.
  * *Firestore* como base de datos No-SQL.
  * *Storage* (Buckets) para subir imágenes y archivos de los comercios a la nube.
  * *Cloud Functions* como backend.
* Medio de pago con [Conekta](https://conekta.com/) para tokenizar los datos de tarjetas bancarias.
* Manejo de imágenes desde la galería del dispositivo o mediante fotos.

## Firebase como infraestructura en la nube

Utilizamos la suite Firebase de Google como infraestructura en la nube . El uso de recursos en la nube implica su pago, al evaluar los costos y las prestaciones que ofrece Firebase contra otros esquemas de nube, lo escogimos y sin duda, lo recomendamos para futuras integraciones con nuestros clientes. 

Tiene una (corta) curva de aprendizaje porque cambia el paradigma tradicional de tener servicios backend para realizar operaciones de lógica de negocio y finalmente acceder a las bases de datos. También es diferente el modelo de datos, es una lógica similar a la de las apps en el almacenamiento local, pero en la nube, donde la prioridad es el acceso ágil a los datos.

En cambio, con Firestore, si la app puede almacenar o consultar directamente los datos, lo hace sin intermediarios, lo que aumenta el desempeño de las operaciones en tiempo real y además es completamente reactivo a la actualización de los datos, lo que impacta positivamente en la interacción de los usuarios de la app . Lo mismo sucede con objetos como archivos o imágenes con Firebase Storage.

Sólo en los casos donde hay lógica de negocio en la que no interviene la app, como el envío de reportes, o donde es absolutamente necesario un backend para implementar Webhooks (Conekta requiere un Webhook en donde notifica eventos a la plataforma como que realizó un cobro o si éste falló), o donde hay credenciales que no se deben mantener en la app, entonces utilizamos Cloud Functions codificadas en NodeJS.

Son *Serverless*, por lo que no tenemos que preocupar por la administración de recursos de infraestructura, son completamente elásticas en alta demanda y sencillas de desplegar y mantener en el tiempo. Firebase provee en automático endpoints seguros para su consumo cuando se despliegan, esto es, URLs con TLS. Además cuenta con un Log centralizado por lo que es sencillo diagnosticar incidentes productivos. Todo esto encaja en la filosofía de Integración y Entregas Continuas (CI/CD) para dotar de mejoras a la plataforma con el tiempo sin fricción en los despliegues.

Para el envío del reporte diario de beneficios otorgados por los comercios, hay una tarea calendarizada tipo Cron que dispara la Cloud Function encargada de los reportes.

Todos los accesos en Firebase por parte de la app requieren de la autenticación de los usuarios, con lo que se genera un token, el cual viaja en cada petición para que se autorice el acceso al respectivo recurso. En el caso de la plataforma, el token de autorización se refresca, por lo que si no hay un cierre de sesión por parte de los usuarios, no pedirá un nuevo ingreso. Además, para minimizar la fricción de registro e ingreso, hemos integrado la funcionalidad por dirección de correo electrónico y contraseña y mediante credenciales de Google y Apple ID. En caso de un mal uso de la plataforma, podemos rastrear al usuario que presuntamente lo hiciera.

## Medio de pago y facturación electrónica automática para las suscripciones

Para el cobro de las suscripciones y su facturación respectiva, integramos la plataforma con Conekta y [Facturama](https://facturama.mx/). Fueron escogidos tanto por el costo como por la facilidad de su integración mediante APIs y SDKs para iOS, Android y NodeJS.

La app permite ingresar los datos de tarjeta bancaria, los cuales son procesados por Conekta para generar un token seguro y posteriormente gestionar la suscripción mensual de los comercios. Una vez que Conekta realiza un cargo satisfactorio, le notifica a un Webhook como Cloud Function en la plataforma, la cual genera en automático la factura electrónica con Facturama y es enviada por correo electrónico al comercio.

Con esto, reiteramos que en Lychee Creatividad e Innovación contamos con las mejores herramientas para crear incluso plataformas completas con los mejores tiempos, costos y calidad del mercado.

#### *Las marcas y logos Firebase y sus componentes, Conekta, Facturama y Apple son propiedad de las respectivas empresas Google Inc., GRUPO CONEKTAME S.A. DE C.V., EXPRESIÓN EN SOFTWARE, S.A.P.I. DE C.V y Apple Inc.

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MiCupón: Detrás de cámaras (en este caso de la implementación)

Durante los últimos días de noviembre publicamos en Play Store (Google) y en App Store (Apple) las primeras versiones productivas de las apps de la plataforma MiCupón: la verde para comercios y la roja para clientes. El objetivo es que pequeños comercios con locales físicos puedan promocionarse por medio de este canal digital, creen campañas de descuentos de fidelidad y de monedero de puntos como lo hacen los jugadores de grandes superficies, para obtener nuevos clientes mediante la ubicación de su tienda, restaurante, boutique, etc., y aumentar la frecuencia de venta con estos esquemas de descuentos y puntos.

Todo se gestiona por medio de la app verde. Los comercios descargan la app, se dan de alta con su nombre, una imagen de su local, productos o logotipo, geolocalización del local, y etiquetas que lo describen, todo para facilitar su ubicación por los clientes potenciales. Después se suscriben a un plan, cada plan varía de acuerdo a la cantidad de personas que administrarán las promociones y las que otorgarán sus beneficios. Tienen 14 días de prueba con la funcionalidad completa del plan que eligieron.

Una vez que está habilitado el comercio, puede crear las promociones que más le convenga, en la app ingresa el nombre de la campaña y su descripción, alguna imagen que la represente, monto de venta mínimo y el descuento objetivo (promedio) según el esquema.

![alta_promocion_cortes_fidelidad.jpg](https://storage.googleapis.com/lychee-ffd06.appspot.com/alta_promocion_cortes_fidelidad_50a82dad0e.jpg)

 El resultado son cuponeras digitales a las que los clientes podrán acceder cuando compren en el comercio mediante la app roja.

![cuponera_cortes_fidelidad.jpg](https://storage.googleapis.com/lychee-ffd06.appspot.com/cuponera_cortes_fidelidad_824d70f737.jpg)

En esta fase los comercios reciben un reporte diario de las ventas con descuentos del día anterior. La suscripción es con tarjeta de débito/crédito desde la app y cada vez que se recibe un cobro satisfactorio, se le envía al comercio su factura correspondiente automáticamente.

Tanto los usuarios de los comercios como clientes se autentican mediante dirección de correo/contraseña, o bien, con sus cuentas de Google o AppleID.

Todo esto con el objetivo de minimizar la fricción y que los usuarios tengan la mejor experiencia con el uso de la plataforma.

Esperamos que sea del agrado del público y que los comercios logren un mayor acercamiento con sus clientes con MiCupón.

[App para comercios (App Store)](https://apps.apple.com/us/app/micup%C3%B3n-comercios/id1594393617)

[App para comercios (Play Store)](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.micupon.merchant)

[App para clientes (App Store)](https://apps.apple.com/us/app/micup%C3%B3n-clientes/id1594081882)

[App para clientes (Play Store)](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.micupon.customer)

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Lanzamiento de la plataforma MiCupón

Actualmente, los beneficios de implementar servicios de Inteligencia Artificial están al alcance de cualquier empresa, no sólo de las que destinan un gran presupuesto a la investigación como Tesla con sus automóviles de piloto autónomo.
La convergencia de los servicios en la nube con su reducción de cosos en infraestructura, más la intensa actividad de la comunidad para alcanzar a la industria de software en poco tiempo los resultados de investigación y la apertura de proyectos de las grandes corporaciones (Google con TensorFlow, Facebook con PyTorch, Nvidia con CUDA, etc.) están montando una revolución tecnológica muy explosiva, en el sentido de que prácticamente no hay un campo en el que no se haya implementado un algoritmo de aprendizaje automático.

Ya sea para mejorar predicciones del clima, de desastres, financieros, fallas estructurales, recomendaciones sobre preferencias, reconocimiento biométrico, pilotaje autónomo, diagnóstico médico, controles de calidad, detección de fraudes y anomalías, chatbots, traductores, análisis de sentimientos en texto, reconocimiento de voz, videojuegos con dificultad adaptable, aplicaciones de reclutamiento de recursos humanos, entre muchos otros que ya son ejemplos clásicos, hasta la transferencia de arte para crear nuevas obras (una actividad que hasta hace poco tiempo considerábamos como exclusiva de los humanos) son sólo la punta del iceberg del potencial que apenas estamos explotando de la IA.

En Lychee Creatividad e Innovación nos encontramos en la capacidad de implementar proyectos de Aprendizaje Automático para alcance empresarial. Muchas de las tareas repetitivas hechas por personas pueden suplirse por sistemas de Aprendizaje Automático con menores costos.

Nuestro flujo de trabajo a grandes rasgos se muestra en la siguiente imagen:

![ML_pipeline.png](https://storage.googleapis.com/lychee-ffd06.appspot.com/ML_pipeline_316ffb0850.png)

Veamos primero la ruta de color naranja:

Para un aprendizaje supervisado se requiere de un gran conjunto de datos etiquetados, esto es, datos digitales de interés de nuestro proyecto recolectados y con algún significado para las personas. Por ejemplo, en un sistema de control de calidad visual, pueden haber miles de fotografías con muestras de productos aceptables y muestras de productos rechazados por grietas, mal acabado, color no homogéneo, malformado, etc. Es probable que personas se encarguen de ese etiquetado de datos, aunque hay herramientas para que, a partir de un grupo de datos, se generen más de forma sintética.

Después, estos datos usualmente son pre-procesados para que las computadoras y los algoritmos de aprendizaje los trabajen de forma óptima. En ocasiones los modelos de aprendizaje trabajan con algún formato de datos o dimensiones preestablecido para que el entrenamiento con los datos recolectados y sus etiquetas sea óptimo. Es posible que en lugar de tener días trabajando a Unidades Gráficas de Procesamiento (GPU), se reduzca a horas y esto tiene también un impacto significativo en el costo del proyecto.

El entrenamiento del sistema mediante algún algoritmo de aprendizaje es la parte medular. El objetivo del entrenamiento es generar un conjunto de parámetros que modelará el sistema a partir de los datos de entrenamiento con la referencia de las etiquetas para que dicho sistema pueda predecir qué etiqueta le corresponde a nuevos datos. La idea es que una computadora emule en cierto sentido cómo las personas aprendemos, por ejemplo, que los objetos tienen cierta forma, color, y que se llaman de tal forma. Nuestro aprendizaje es iterativo y evolutivo, necesitamos en ocasiones de varias experiencias y al principio, de equivocarnos para aprender correctamente. Con las computadoras es similar, se necesitan de muchos datos para generar esas iteraciones de experiencias para que puedan llegar a clasificar o predecir cada vez mejor los resultados.

Actualmente existen tan solo para una tarea varios algoritmos de aprendizaje. La relación entre la investigación y la industria en Aprendizaje Automático es muy estrecha y está potenciada por las grandes compañías de software para tener disponibles algoritmos más potentes para una gran cantidad de dominios del conocimiento. Muchos de estos algoritmos son públicos y en relativamente corto tiempo están disponibles en marcos de desarrollo con lo que se tienen cada vez productos más sofisticados. Para un solo proyecto de Aprendizaje Automático se pueden probar varios algoritmos acorde a su dominio y comparar cuál tiene el mejor desempeño con un conjunto de datos de prueba.

Una vez que se cuentan con los parámetros del modelo con el mejor rendimiento, se despliega ya sea en la nube para hacer clasificaciones o predicciones en línea, o bien, en dispositivos móviles o en un sitio web para realizar las clasificaciones/predicciones en sitio.

En la ruta verde del diagrama, el modelo puede ser consumido por una o varias aplicaciones que deberán tratar los datos de forma similar a la ruta naranja, e ingresar los datos pre-procesados a dicho modelo para la predicción o clasificación en tiempo real o por lotes.

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Inteligencia Artificial

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Las aplicaciones móviles y web necesitan un lugar para alojar las fotos que los usuarios suben, comunicarse con alguien más mediante una aplicación de chat, almacenar información fuera de los dispositivos para que puedan ser utilizados con el tiempo, generar y descargar documentos. Actualmente es bajo el porcentaje de apps que no necesitan de una conexión a internet para acceder a sus recursos por lo que es necesario ese espacio.

En Lychee Creatividad e Innovación ocupamos los beneficios de la nube por los bajos costos que implican, su alto rendimiento para estar operando prácticamente todo el tiempo y ser robusto y tolerante a fallas, además de ser elástica si hay un pico en la demanda de operaciones. Nos permite enfocarnos en la creación de valor, que es el software.

## Una breve historia de la nube
Hace varios años, sólo las grandes empresas se podían dar el lujo de adquirir centros de datos (propio o por renta) con hardware costoso y personal de sistemas con especialistas en administración de servidores, de redes, de bases de datos, etc., que hacía bastante complejo el lanzar al mercado un nuevo producto o servicio. Si se requería construir un nuevo producto, se necesitaban nuevos servidores, bases de datos, redes y gestionar a los especialistas para que colocaran todo el rompecabezas en su lugar. Si había una falla en alguno de los componentes, las soluciones que compartían el componente se caían, y todo el equipo de sistemas caía en pánico.

Las máquinas virtuales salieron para resolver algunos problemas. Compartían la misma infraestructura (servidores monstruosos con cantidades enormes de recursos de almacenamiento y procesamiento) pero dividían el Sistema Operativo en cada máquina virtual, lo que facilitaba la puesta en marcha de un nuevo servidor (virtual) y si éste fallaba en su software no afectaba al resto de máquinas virtuales.


###### 3 máquinas virtuales compartiendo los recursos de un servidor

Grandes empresas de tecnología como Amazon, Google, Microsoft, Oracle, llevaron más allá la idea de las máquinas virtuales y fueron dando forma a la nube. Instalaron clusters inmensos de recursos con disponibilidad a través de internet en un modelo que se conoce como Infraestructura como Servicio (IaaS, Infraestructure as a Service), en donde sus clientes pueden acceder a máquinas virtuales con las características de procesamiento y almacenamiento que su software requiera sin requerir al centro de datos. Esto llevó a una reducción de costos y de complejidad en la gestión de recursos porque ya no se necesitaba tantos especialistas para administrar la infraestructura.

Luego llegó el concepto de contenedor. El contenedor embebe una versión reducida de un sistema operativo más alguna funcionalidad (como un motor de base de datos) y sus dependencias de software. El beneficio es que una solución de software pueda quedar dividida en varios componentes y de nueva cuenta entra el famoso “divide y vencerás”, si un componente falla, te enfocas en arreglar únicamente esa parte. Pero más allá de las fallas, entraron orquestadores de contenedores que son capaces de replicar los contenedores cuando hay una alta demanda y de reducir las instancias cuando la demanda baja. Esto hace que las soluciones en la nube sean elásticas y de alto desempeño.


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