SAS VIYA: ¿¿¡¡ QUÉ ES ESTO · Deep Learning ≈ Redes Neuronales de Varias Capas Ocultas. Inteligencia Artificial: ¿Porqué renace ahora? Redes Neuronales Convolucionales, Recurrentes

Company Conf ident ia l – For Internal Use OnlyCopyright © SAS Inst itute Inc. A l l r ights reserved.

SAS VIYA: ¿¿¡¡ QUÉ ES ESTO ??!!

¿Qué nuevas funcionalidades y beneficios le brinda?¿Cómo trabaja la nueva plataforma SAS?

Sergio UassoufLíder de Práctica de

Gestión de Información e Infraestructura

AGENDA

Breve reseña de

modalidades de programación

Comentarios de inteligencia artificial

SAS Viya y su coexistencia

y transición con SAS 9.4

¡¡¡ Trivia !!!

Deme dos kilos

ANTES DEL COMIENZO PROPIAMENTE DICHO

REPASEMOS LAS MODALIDADES DE PROGRAMACION

EN SAS (Y EN CUALQUIER COSA)

Programación por Código

SAS Display Manager SAS Studio

Programación Grafica

SAS Enterprise Guide

SAS Enterprise Miner

SAS Forecast Studio

SAS Data Integration Studio

SAS Data Management Studio

Programación o Desarrollo Visual

SAS Visual Analytics / Statistics

AHORA PASEMOS A UN TEMA DE ACTUALIDAD

MUY RELACIONADO CON SAS VIYA

Company Conf ident ia l – For Internal Use OnlyCopyright © SAS Inst itute Inc. A l l r ights reserved.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL+ Machine Learning

+ Deep Learning

Disquisiciones Filosóficas y Técnicas

Sergio UassoufLíder de Práctica de

Gestión de Información e Infraestructura

El origen etimológico del

concepto de inteligencia hace

referencia a quien sabe elegir: la

inteligencia posibilita la selección

de las alternativas más

convenientes para la resolución

de un problema.

Inteligencia - Definiciones

Capacidad de generar

información nueva combinando

la que recibimos del exterior con

aquella de la que disponemos en

nuestra memoria.

Descripción de tipos de

inteligencia múltiples (por temas).

Capacidad que tenemos los seres

humanos para adaptarnos con éxito a los cambios que van

apareciendo en nuestro entorno.

Habilidad para juzgar bien, para comprender bien y para razonar

bien.

Repertorio completo de

habilidades, conocimientos,

sistemas de aprendizaje

considerados de naturaleza

intelectual.

Construcción de sistemas

que puedan ejecutar

tareas propias de seres

humanos en forma inteligente.

Construcción de sistemas

que pueden pensar y actuar como humanos.

Inteligencia ArtificialDefinición… ¿¿¿Hmmmm???

Facultad de la mente

que permite aprender,

entender, razonar, tomar

decisiones y formarse

una idea determinada

de la realidad.

Inteligencia ArtificialDefinición… ¿¿¿Hmmmm???

Capacidad para

resolver problemas.

Inteligencia Artificial: ¿Porqué renace ahora?De la biblioteca de mi juventud

Inteligencia Artificial: ¿Porqué renace ahora?De la biblioteca de mi juventud

Inteligencia Artificial: ¿Porqué renace ahora?SAS lo hace desde sus comienzos

Inteligencia Artificial: ¿Porqué renace ahora?Ley de Moore

22 cores

1,54 TB RAM

Desde los inicios de la informática un computador, ya sea personal o empresarial está compuesto de 3 componentesprincipales.

Disk

RAM

CPU CPU

Disk

RAM

CPU CPU

Disk

RAM

CPU CPU

Disk

RAM

CPU CPU

Disk

RAM

CPU CPU

Disk

RAM

CPU CPU

MEMORIA

UNIDADES DEALMACENAMIENTO

UNIDADES DEPROCESAMIENTO

Disk

RAM

CPU CPU

Disk

RAM

CPU CPU

Inteligencia Artificial: ¿Porqué renace ahora?Procesamiento Masivamente Paralelo (¿Big Data?)

http://www.google.com/url?sa=i&rct=j&q=cpu&source=images&cd=&cad=rja&docid=28-jt_is-0V6kM&tbnid=V5zRQUaJBwvGXM:&ved=0CAUQjRw&url=http://openclipart.org/detail/100267&ei=0-A9UdSzFOaE2gXK04GIBw&bvm=bv.43287494,d.dmQ&psig=AFQjCNF1twRzqfNWtJF4m53hVaFBGtVOUw&ust=1363096097698882
































Inteligencia Artificial: ¿Porqué renace ahora?Tecnicas Principales

REGRESIONESARBOLES DE

DECISION

REDES

NEURONALES

Inteligencia Artificial: ¿Porqué renace ahora?Machine Learning ≈ Redes Neuronales

Inteligencia Artificial: ¿Porqué renace ahora?Deep Learning ≈ Redes Neuronales de Varias Capas Ocultas

Inteligencia Artificial: ¿Porqué renace ahora?Redes Neuronales Convolucionales, Recurrentes y Otras

CAS In-Memory EngineConjunto de Acciones

NOVIEMBRE 2017 Optimization Econometrics Visual Text Analytics Visual Forecasting Visual Image Processing Visual Pipeline

NOVIEMBRE 2017 Bayesian Network Classifier Association Rule Mining K-Nearest Neighbors Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Networks

AHORA SI PASEMOS

AL TEMA QUE NOS OCUPA

Company Confidential - For Internal Use Only

Copyright © 2012, SAS Insti tute Inc. Al l r ights reserved.

RECORDEMOS QUE HACEMOS

PROCESO INTEGRAL DE ANALITICA DE NEGOCIOSSAS

• Integración

• Calidad

PREPARACION DE DATOS

• Reglas

• Modelos

ANALITICA DE NEGOCIOS • Interpretación de

Resultados

• Diversas Modalidades

REPORTING



RECORDEMOS QUE HACEMOSSAS

HERRAMIENTAS

SOLUCIONES

SAS Base / Stat

SAS Data Integration

SAS VisualAnalytics/Statistics

SAS Anti-Money Laundering

SAS Marketing Automation

SAS Credit Scoring Banking


9.4 / 13.2

4.9

7.3

14.1

7.1

6.5

5.4

M1

M2



TODO BASADO EN LA PLATAFORMA SASSAS

HERRAMIENTAS

SOLUCIONES

SAS Base / Stat

SAS Data Integration

SAS VisualAnalytics/Statistics

SAS Anti-Money Laundering

SAS Marketing Automation

SAS Credit Scoring Banking


9.4 / 13.2

4.9

7.3

14.1

7.1

6.5

5.4

SASIntelligence

Platform

9.4 M4



ARQUITECTURA MULTI-VENDOR

REQUERIMIENTOS DEL MERCADOSAS 9

MVS Windows

AIXHP-UX

Solaris

SunOS Linux

Tru64

IRIXOS/2



ARQUITECTURA MULTI-VENDOR

¿COMO LO HICIMOS?SAS 9

Hadoop Cluster

Data Data

Threaded Kernel

(TK)

Embedded

Process

LASR

Server

Hadoop Cluster

Data Data

Threaded Kernel

(TK)

Embedded

Process

LASR

Server

Hadoop Cluster

Data Data

Threaded Kernel

(TK)

Embedded

Process

LASR

Server

Hadoop Cluster

Data Data

Threaded Kernel

(TK)

Embedded

Process

LASR

Server

SERVERSCLIENTES

MID-TIER

WEB APPLS



NUEVOS REQUERIMIENTOS DEL MERCADOSAS

On-premise, cloud privada, cloud pública. Dinámicamente extensible (y reducible).

Con monitoreo detallado de utilización de recursos (para poder

implementar su comercialización en modalidades cloud).

Auto-servicio de funcionalidad. Alta facilidad de instalación.

Motor analítico… In-memory (pero no sólo in-memory).

De muy alta disponibilidad.

Con algoritmos analíticos complejos,

De ejecución no distribuidada o masivamente paralela (Big Data).

Interfaz unificada para todas las herramientas y soluciones.

Funcionalidad utilizable desde lenguajes open-source.



ENTONCES... ¿QUÉ ES LO NUEVO?SAS

PLATAFORMA SAS

TOTALMENTE NUEVA

HERRAMIENTAS SAS

TOTALMENTE

RENOVADAS

SOLUCIONES SAS

TOTALMENTE

RENOVADAS

QUE TENDRÁ UNA COEXISTENCIA LARGA

Y FUERTEMENTE INTEGRADA CON SAS 9.4

CON LA QUE

DESARROLLAMOS



ENTONCES... ¿QUÉ ES LO NUEVO?SAS

SAS 10

Que es cool pronunciarlo sas vaiæ

Que no se pronuncia sas visha

Y lo diremos sas vaia

Que viene de sas via

SAS 9

REST APIs públicas

y documentadas

Soporte nativo de

Python/Java/Lua/R

Facilidad de

instalaciónAutoservicio de

funcionalidad

Algoritmos

innovadores

Interfaz única para

todas las aplicaciones

Impl. del ciclo

de vida analítico

Escalabilidad

simple y elástica

Arquitectura

muy flexible

Nueva Plataforma: Beneficios

Para

llel &

Ser

ial,

Pub

/ S

ub

, W

eb S

ervi

ces,

MQ

s

Source-basedEngines

Microservices

UAA

QueryGen

Folders

CAS Mgmt

Data Source Mgmt

AnalyticsGUIs

etc.…

BIGUIs

EnvMgr

ModelMgmt

Log

Audit

UAAUAA

Data Mgmt GUIs

In-Memory Engine

In-Cloud

In-Database

In-Hadoop

In-Stream

Solutions

APIs

Infrastructures

Platforms

Analytics

Data ManagementFraud and Security Intelligence

Business VisualizationRisk Management

!

Customer Intelligence

Cloud Analytics Services (CAS)

Nueva Plataforma¿Cómo está compuesta? ¿Cómo trabaja?

Para

llel &

Ser

ial,

Pub

/ S

ub

, W

eb S

ervi

ces,

MQ

s

Source-basedEngines

Microservices

UAA

QueryGen

Folders

CAS Mgmt

Data Source Mgmt

AnalyticsGUIs

etc.…

BIGUIs

EnvMgr

ModelMgmt

Log

Audit

UAAUAA

Data Mgmt GUIs

In-Memory Engine

In-Cloud

In-Database

In-Hadoop

In-Stream

Solutions

APIs

Infrastructures

Platforms

Analytics



!



Cloud Analytics Services (CAS): In-Memory Engine


Para

llel &

Ser

ial,

Pub

/ S

ub

, W

eb S

ervi

ces,

MQ

s

Source-basedEngines

Microservices

UAA

QueryGen

Folders

CAS Mgmt

Data Source Mgmt

AnalyticsGUIs

etc.…

BIGUIs

EnvMgr

ModelMgmt

Log

Audit

UAAUAA

Data Mgmt GUIs

In-Memory Engine

In-Cloud

In-Database

In-Hadoop

In-Stream

Solutions

APIs

Infrastructures

Platforms

Analytics



!



Cloud Analytics Services(CAS): Microservicios

MONOLÍTICA MICROSERVICIOS

MONOLITICA MICROSERVICIOS

Arquitectura de Microservicios

200+ microservicios

Cada servicio ejecuta una única

función de infraestructura o de

aplicación.

Cada servicio ejecuta en su

propio contenedor ultraliviano

Cada servicio puede ser

actualizado sin afectar a los

demás servicios

Cada servicio escala en forma

independiente

Los servicios se comunican via

interfaz REST

Arquitectura de Microservicios

MONOLITICA MICROSERVICIOS

1 A3S Clusters microservice

2 A3S Projects microservice

3 Advanced Analtyics Properties

microservice

4 Advanced Analytics Components

microservice

5 Advanced Analytics Flows microservice

6 Annotations microservice

7 Application Registry microservice

8 Audit microservice

9 Authorization microservice

10 Backup microservice

11 CAS Access Management microservice

12 CAS Data Importer microservice

13 CAS Formats microservice

14 CAS License Service microservice

15 CAS Management microservice

16 CAS Row Sets microservice

17 CAS proxy microservice

18 Categorization microservice

19 Collections microservice

20 Comments microservice

21 Common Analytics Platform

microservice

22 Configuration microservice

23 Credentials microservice

24 Cross domain proxy microservice

25 Data Mining Models microservice

26 Data Mining Provider microservice

27 Data Mining Results microservice

28 Data Profile microservice

29 Data Quality Microservice microservice

30 Data Sources microservice

31 Data Tables microservice

32 Data preparation plans microservice

33 Data profiling job execution provider

microservice

34 Decision microservice

35 Device Management microservice

36 Directives microservice

37 Exploration microservice

38 Federation Data microservice

39 Files microservice

40 Flow Steps microservice

41 Folders microservice

42 Forecasting Data Definition

microservice microservice

43 Forecasting Filters microservice

44 Forecasting Gateway microservice

45 Forecasting Overrides microservice

46 Forecasts microservice microservice

47 Generation microservice

48 Grid microservice

49 Hive provider microservice

50 Home microservice

51 Html commons microservice

52 Identities microservice

53 Importvaspk microservice

54 Job Definitions microservice

55 Job Execution microservice

56 Job Flow Execution microservice

57 JobFlow Scheduling microservice

58 Launcher microservice

59 Links microservice

60 Logon microservice

61 Mail microservice

62 Maps microservice

63 Micro Analytic microservice

64 Model Management Execution

microservice

65 Model Management Jobs microservice

66 Model Management Monitoring

microservice

67 Model Management Publish

microservice

Arquitectura de MicroserviciosNómina a Julio de 2017

68 Model Management Reports

microservice

69 Model Manager microservice

70 Monitoring Service microservice

71 Parsing microservice

72 Planning microservice

73 Preferences microservice

74 Projects microservice

75 Quality Knowledge Base Management

microservice

76 REST execution provider microservice

77 Recipe microservice

78 Recipe execution provider microservice

79 Recommendations microservice

80 Reference Data microservice

microservice

81 Relationships microservice

82 Report Alerts Subscription and

Evaluation microservice

83 Report Data microservice

84 Report Distribution microservice

85 Report Images microservice

86 Report Mail microservice

87 Report Packages microservice

88 Report Renderer microservice

89 Report Tracking microservice

90 Report Transforms microservice

91 Reports microservice

92 Row Sets microservice

93 Rule Set microservice

94 SAS Compute microservice

95 Scheduling microservice

96 Score Execution microservice

97 Scoring Definitions microservice

98 Search microservice

99 Search Index microservice

100 Sentiment Analysis microservice

101 Table Score microservice

102 Tags microservice

103 Template microservice

104 Tenant microservice microservice

105 Themes microservice

106 Topics microservice

107 Transfer microservice

108 Transformation microservice

109 Types microservice

110 VI Alert microservice

111 VI Analyze and Index (AI) microservice

112 VI Core microservice

113 VI Datahub microservice

114 VI Entity microservice

115 VI Entity Resolution microservice

116 VI Feature microservice

117 VI Network Analytics microservice

118 VI Search and Discovery (SAND)

microservice

119 VI Transport microservice

120 VI Web App Microservice microservice

121 Web Data Access microservice

122 Workflow microservice

123 Workflow Definition microservice

124 Workflow History microservice

125 ml service microservice

126 Contact

Arquitectura de MicroserviciosNómina a Julio de 2017

Para

llel &

Ser

ial,

Pub

/ S

ub

, W

eb S

ervi

ces,

MQ

s

Source-basedEngines

Microservices

UAA

QueryGen

Folders

CAS Mgmt

Data Source Mgmt

AnalyticsGUIs

etc.…

BIGUIs

EnvMgr

ModelMgmt

Log

Audit

UAAUAA

Data Mgmt GUIs

In-Memory Engine

In-Cloud

In-Database

In-Hadoop

In-Stream

Solutions

APIs

Infrastructures

Platforms

Analytics



!



CAS In-Memory Engine + CAS Microservicios

Aprovechamiento Integralde las Facilidades del Cloud

MVS

Windows

AIXHP-UX

Solaris

SunOS Linux

Tru64

IRIXOS/2 GoogleCloudPlatform

Instalable con herramientas estándar (Automatizable).

Instalable en diferentes entornos de ejecución: BareOS, Máquinas Virtuales,

Docker, Cloud Foundry (Multicloud).

Escalable desde un servidor a cluster multinodo (Escalable sin interrupción).

Tracking de uso de recursos que posibilita nuevos modalidades comerciales.

Interfaz Única paratodas las Herramientas y Soluciones

Para

llel &

Ser

ial,

Pub

/ S

ub

, W

eb S

ervi

ces,

MQ

s

Source-basedEngines

Microservices

UAA

QueryGen

Folders

CAS Mgmt

Data Source Mgmt

AnalyticsGUIs

etc.…

BIGUIs

EnvMgr

ModelMgmt

Log

Audit

UAAUAA

Data Mgmt GUIs

In-Memory Engine

In-Cloud

In-Database

In-Hadoop

In-Stream

Solutions

APIs

Infrastructures

Platforms

Analytics



!



Modalidades de Desarrollo

Offering de Productos en SAS Viya 3.2

Interfaces

SAS Studio

SAS Visual Analytics

DesarrolloVisual

Programaciónpor Código

Asistida

SAS Visual Analytics 8.1

SAS Visual Statistics 8.1

SAS VisualData Mining and

Machine Learning 8.1

CAS actions, PROCS related to VA capabilities

Visual Analytics (VA) Interface

CAS actions, PROCS related to VS capabilities

Visual Statistics (VS) add-on to VA Interface

CAS actions, PROCS related to VDMML

capabilities

Visual Data Mining and Machine Learning

(VDMML) add-on to VA Interface

a. b. c.

SAS Studio: Interfaz por Código Asistido

SAS Studio: Interfaz por Código Asistido

SAS VIYA 3.3 NOVIEMBRE 2017 Optimization Econometrics Visual Text Analytics Visual Forecasting Visual Image Processing Visual Pipeline SAS VIYA 3.3 NOVIEMBRE 2017

Bayesian Network Classifier Association Rule Mining K-Nearest Neighbors Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Networks


NOVIEMBRE 2017 Optimization Econometrics Visual Text Analytics Visual Forecasting Visual Image Processing Visual Pipeline

NOVIEMBRE 2017 Bayesian Network Classifier Association Rule Mining K-Nearest Neighbors Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Networks

Programación en SAS, Java, Python, Lua y R

In [1]: import swat In [2]: conn = swat.CAS(host, port, userid, password)In [3]: out = conn.serverstatus()

In [10]: conn.help(actionset='simple'); In [11]: tbl = conn.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/‘

....: 'sassoftware/sas-viya-programming/master/data/cars.csv')

....: In [12]: out = conn.summary(table=tbl) In [14]: out = tbl.summary() In [16]: summ = out.SummaryIn [17]: summ = summ.set_index('Column') In [18]: summ.loc['Cylinders', 'Max']

SAS Wrapper for Analytics Transfer (SWAT)

Utilizando el format nativo de Python (o Java

o Lua)R en próximo release

Special SAS Python package

Mismo formato que dataframes

pandas.read_csv

Accediendo al Poder Analítico de SASdesde Programa Python en forma Nativa

Interfaz Única paraTodas las Herramientas y Soluciones

APPEND – Append Data Sets

CONTENTS – Show Data Set Contents

COPY – Copy Data Sets

DATASETS – Copy, Delete, List and

Append Data Sets

DELETE – Delete Data Sets

EXPORT – Export Data Sets

FORMAT – Format Variables

HTTP – Issue HTTP Requests

IMPORT – Import Data Sets

JAVAINFO – JAVA Environment

Diagnostic Information

OPTIONS – List SAS System Options

PRINT – Print Data Sets

PRINTTO – Print Data Set to Location

PWENCODE – Encode Passwords

SORT – Sort Data Set

SQL – SQL Commands

STATISTICAL GRAPHICS

PROCEDURES – Group of Graphical

Procedures to Visualize Data

TRANSPOSE – Transpose Data Set

SAS Visual Analytics

ASSESS – Assess Supervised Models

BINNING – Variable Binning

CARDINALITY – Variable Cardinality

Analysis

GENSELECT – Generalized Linear

Models

KCLUS – K-means and K-modes

Clustering

LOGSELECT – Logistic Regression

Models

NLMOD – Nonlinear Regression Models

PARTITION – Sampling and Partitioning

PCA – Principal Component Analysis

REGSELECT – Ordinary Least Squares

Models

TREESPLIT – Decision Tree Models

VARIMPUTE – Missing Value

Imputation

VARREDUCE – Variable Selection

SAS Visual Statistics

FACTMAC – Factorization Machine

Models

FOREST – Random Forest Models

GRADBOOST – Gradient Boosting

Models

NNET – Neural Network Models

SVMACHINE – Support Vector Machine

Models

TEXTMINE – Text Mining

TMSCORE – Scoring ofText

Documents

SAS Visual Data Mining and Machine Learning

Cloud Analytics ServiceESP

Python/Java/Lua/R

SAS Studio

VA/VS/VDMML

CAS In-Memory Engine Único Servidor Analítico paraTodas las Herramientas y Soluciones

SAS Viya – Demos para Todos los Tipos de Usuarios

Coexistencia SAS Viya y SAS 9

SAS® 9

Desde SAS Viya accedemos a los datos de SAS 9 y viceversa

Desde SAS Viya publicamos modelos en SAS 9

Desde SAS Viya ejecutamos código en SAS 9 y viceversa

Setiembre 2017 SAS 9.4 M5: Ejecución transparente de SAS PROCs e interfases de programación gráfica en SAS Viya

Comunicando SAS Viya y SAS 9

Data Code DataModel ModelModelCodeData

SAS VIYA ES LANUEVA PLATAFORMA SAS

VISUAL ANALYTICS 8.1VISUAL STATISTICS 8.1

DMML 8.1VISUAL INVESTIGATOR 10.2

CON LA QUE DESARROLLAMOSNUEVAS Y FUTURASHERRAMIENTAS SAS

NUEVAS Y FUTURASSOLUCIONES SAS

Resumiendo...

SAS Genetics SAS IML SAS Marketing Automation SAS Marketing Optimization SAS Model Manager SAS OR SAS OpRisk VaR SAS QC SAS Real Time Decision Manager SAS Risk Dimensions SAS Risk Management for Banking SAS Text Miner SAS Visual Scenario Designer

SAS Business Rules Manager

SAS Credit Scoring for Banking SAS Cost and Profitability Management SAS Credit Risk Management for Banking SAS Customer Link Analytics SAS Data Integration

SAS Data Quality SAS Master Data Management SAS Data Governance SAS EGRC SAS Enterprise Case Management

SAS Event Stream Processing SAS Forecast Server

QUE TENDRÁ UNA LARGA COEXISTENCIACON LA PLATAFORMA ACTUAL SAS 9.4

SAS VIYA ES LANUEVA PLATAFORMA SAS

Resumiendo...AZUL INDICA DISPONIBILIDAD EN SAS VIYA 3.3 NOVIEMBRE 2017

SAS 9.4 M5 Ejecución transparente de programas SAS y de proyectos de SAS de

Enterprise Guide y SAS Enterprise Miner con SAS Viya.

SAS Viya 3.3 (Arquitectura) SAS Viya on Windows.

Failover de CAS Controller.

Acceso nativo a Hive desde VA / VS / VDMML.

SAS Viya 3.3 (Aplicaciones) SAS Visual Forecasting.

SAS Visual Optimization.

SAS Visual Image Processing.

SAS Visual Pipeline.

SAS 9.4 M5: Q3 2017 (Setiembre)SAS Viya 3.3: Q4 2017 (Noviembre)

SAS Business Rules Manager.

SAS Event Stream Processing.

SAS Data Preparation.

SAS Data Quality.

Copyright © SAS Inst itute Inc. A l l r ights reserved.

SAS VIYA ES...

ANALÍTICA CREADA PARA SU IMPLEMENTACIÓN

EN EQUIPOS DEL CLIENTE O EN LA NUBE

ANALÍTICA ESCALABLE DESDE UN SERVIDOR A

MILES DE SERVIDORES EN LA MISMA PLATAFORMA

ANALÍTICA ACCESIBLE POR CUALQUIER TIPO DE USUARIO

DESDE CUALQUIER MODALIDAD DE DESARROLLO Y

LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN

ANALÍTICA SOBRE DATOS ESTACIONADOS

O EN TIEMPO REAL

Copyright © SAS Inst itute Inc. A l l r ights reserved.

QUEDAMOS A SU DISPOSICIONPARA BRINDARLE

EXPLICACION O DEMO EN SU EMPRESA

PRUEBA DE CONCEPTO

PLANIFICACION DE COEXISTENCIA Y MIGRACION

IMPLEMENTACION EN CONDICIONES PROMOCIONALES