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miércoles, 6 de febrero de 2019

Istio, control operativo sobre la malla de servicio



Las plataformas en la nube proporcionan una gran cantidad de beneficios para las organizaciones que los utilizan. Sin embargo, no se puede negar que la adopción de la nube puede poner tensiones en los equipos de DevOps. Los desarrolladores deben utilizar los microservicios para crear arquitecturas, mientras que los operadores están administrando implementaciones híbridas y de múltiples nubes extremadamente grandes. Istio le permite conectarse, asegurar, controlar y observar servicios.

A un alto nivel, Istio ayuda a reducir la complejidad de estas implementaciones y alivia la presión sobre los equipos de desarrollo. Es una malla de servicio de código completamente abierto que se distribuye de manera transparente en las aplicaciones distribuidas existentes. También es una plataforma, incluidas las API que le permiten integrarse en cualquier plataforma de registro, telemetría o sistema de políticas. El conjunto diverso de funciones de Istio le permite ejecutar una arquitectura de microservicio distribuida de manera exitosa y eficiente, y proporciona una manera uniforme de proteger, conectar y monitorear los microservicios.

Istio aborda los desafíos a los que se enfrentan los desarrolladores y operadores a medida que las aplicaciones monolíticas pasan a una arquitectura de microservicio distribuido.

El término malla de servicio se utiliza para describir la red de microservicios que conforman dichas aplicaciones y las interacciones entre ellas. A medida que la malla de servicios crece en tamaño y complejidad, puede ser más difícil de entender y administrar. Sus requisitos pueden incluir descubrimiento, equilibrio de carga, recuperación de fallas, métricas y monitoreo. Una malla de servicios a menudo también tiene requisitos operativos más complejos, como limitación de velocidad, control de acceso y autenticación de extremo a extremo.

Istio proporciona perspectivas de comportamiento y control operativo sobre la malla de servicios en su conjunto, ofreciendo una solución completa para satisfacer los diversos requisitos de las aplicaciones de microservicio.


Dejo link: https://github.com/istio/

domingo, 3 de febrero de 2019

Kubeflow


Kubeflow es una plataforma de código abierto nativa de Kubernetes para desarrollar, organizar, implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático escalables y portátiles.

La construcción y capacitación de modelos son solo una pequeña parte de los flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML). Otras cosas que debe abordar incluyen la transformación de datos a un formato determinado y la ubicación accesible de dichos datos; limpieza de datos e ingeniería de características; analizando tus modelos entrenados; gestión de versiones de modelos; sirviendo de manera escalable a tus modelos entrenados; y evitar el sesgo de entrenamiento. Este es particularmente el caso cuando los flujos de trabajo deben ser portátiles, repetibles y tienen muchas partes móviles que deben integrarse.

Además, la mayoría de estas actividades se repiten en múltiples flujos de trabajo, quizás solo con diferentes parametrizaciones. A menudo, está ejecutando un conjunto de experimentos que deben realizarse de manera auditable y repetible. A veces, parte o la totalidad de un flujo de trabajo de ML debe ejecutarse en las instalaciones, pero en otros contextos puede ser más productivo usar servicios en la nube administrados, lo que facilita la distribución y la ampliación de los pasos del flujo de trabajo y la ejecución de varios experimentos en paralelo. También tienden a ser más económicos para cargas de trabajo "reventadas".

La construcción de cualquier sistema ML listo para la producción involucra varios componentes, a menudo mezclando proveedores. Conectar y administrar estos servicios para configuraciones incluso moderadamente sofisticadas puede introducir barreras de complejidad. A menudo, las implementaciones están tan vinculadas a los clústeres que se han implementado que estas pilas están inmóviles, lo que significa que mover un modelo de una computadora portátil a un clúster de nube altamente escalable, o de un entorno de experimentación a un contexto listo para la producción, es efectivamente imposible Sin re-arquitectura significativa. Todas estas diferencias se suman a un esfuerzo inútil y crean oportunidades para introducir errores en cada transición.

Kubeflow ayuda a abordar estas preocupaciones. Es una plataforma de código abierto nativa de Kubernetes para desarrollar, organizar, implementar y ejecutar cargas de trabajo ML escalables y portátiles. Ayuda a la reproducibilidad y la colaboración en los ciclos de vida del flujo de trabajo de ML, lo que le permite administrar la orquestación de punto a punto de las tuberías de ML, para ejecutar su flujo de trabajo en entornos híbridos o múltiples (como el intercambio entre los bloques de construcción locales y de la nube, según el contexto). ), y para ayudarlo a reutilizar bloques de construcción en diferentes flujos de trabajo. Kubeflow también proporciona soporte para visualización y colaboración en su flujo de trabajo ML.

Kubeflow Pipelines es un componente recientemente agregado de Kubeflow que puede ayudarnos a componer, implementar y administrar flujos de trabajo ML, de manera opcional, híbridos de extremo a extremo. Debido a que Pipelines es parte de Kubeflow, no hay bloqueo en la transición desde la creación de prototipos a la producción. Kubeflow Pipelines admite la experimentación rápida y confiable, con una interfaz que facilita el desarrollo en un portátil Jupyter, por lo que puede probar muchas técnicas de ML para identificar qué funciona mejor para su aplicación.

Hay muchas ventajas al construir una pila de ML sobre Kubernetes. No es necesario volver a implementar los fundamentos que se requerirían para dicho grupo, como el soporte para la replicación, las revisiones de estado y la supervisión. Kubernetes admite la capacidad de generar especificaciones declarativas sólidas y crear definiciones de recursos personalizadas adaptadas para ML. Por ejemplo, TFJob de Kubeflow es un recurso personalizado que facilita la ejecución de trabajos de capacitación distribuidos de TensorFlow en Kubernetes.

Kubernetes ofrece la escalabilidad, la portabilidad y la reproducibilidad requeridas para el soporte de flujos y experimentos de ML consistentemente ejecutados. Ayuda a crear y componer pasos de flujo de trabajo reutilizables y bloques de construcción de ML y facilita la ejecución de los mismos flujos de trabajo en diferentes clústeres a medida que pasan del prototipo a la producción o se mueven de un clúster local a la nube.

Dejo link:
https://github.com/kubeflow/kubeflow
https://www.kubeflow.org/

miércoles, 30 de enero de 2019

Eclipse GlassFish fue liberado!!


Eclipse Glassfish fue liberado!!

Según lo que tengo entendido es el primer release desde que Glassfish es de la organización Eclipse. Si bien se encuentra en incubadora, es un contenedor JEE muy confiable y estable, dado sus años de desarrollo, prueba y uso.

Espero que tome fuerza y crezca en popularidad como se lo merece.

Sin más, dejo link : https://projects.eclipse.org/projects/ee4j.glassfish/downloads?utm_content=83778533&utm_medium=social&utm_source=facebook&hss_channel=fbp-259655700571

Probando Linux deepin 15.9

Probe linux deepin y es una muy buena opción, muy elegante y facil de usar. Para los que no la conocen Deepin es una distribución de Linux basada en la arquitectura de Debian. 

Está enfocado en "proveer un sistema operativo elegante, amigable con el usuario, estable y seguro".​ El desarrollo de Deepin es liderado por la compañía China Wuhan Deepin Technology Co., Ltd., que genera ingresos mediante la venta de soporte técnico y otros servicios relacionados con Deepin.​

La verdad me sorprendió, muy intuitivo y con aplicaciones propias que la rompen. 

Sin más dejo link: https://www.deepin.org/es/

y screenshots: 












domingo, 27 de enero de 2019

AWS lanza una nueva base de datos orientada a documentos compatible con MongoDB


AWS acaba de lanzar un servicio de base de datos, denominado Amazon DocumentDB, que almacena datos semiestructurados dentro de un servicio administrado escalable y de alta disponibilidad. Mientras ofrece una API compatible con MongoDB, DocumentDB no ejecuta software de MongoDB, pero ofrece una API para compatibilidad.

Amazon posicionó DocumentDB como un reemplazo directo que está "diseñado para ser compatible con sus aplicaciones y herramientas MongoDB existentes". AWS afirma que DocumentDB ofrece la escalabilidad, disponibilidad y rendimiento necesarios para las cargas de trabajo MongoDB de grado de producción. DocumentDB ofrece hasta 64 TB de almacenamiento que crece automáticamente (en comparación con la asignación previa) junto con su uso. Los clientes también tienen una opción de tamaños de "instancia" que se pueden ampliar hasta 488 GiB de memoria. Para disponibilidad, DocumentDB replica datos 6x en tres zonas de disponibilidad. También permite a los usuarios crear hasta quince réplicas de lectura. Y para el rendimiento, DocumentDB se ejecuta en el almacenamiento SSD y está diseñado para operaciones de lectura de baja latencia. DocumentDB incluye una serie de capacidades de gestión de bases de datos integradas.

Algunos especulan que DocumentDB se basa en AWS Aurora PostgreSQL, pero está claro que NO está ejecutando el software MongoDB. MongoDB, Inc. es una de las pocas compañías que recientemente han cambiado su licencia para disuadir a los proveedores de la nube de ofrecer partes de su software de código abierto como un servicio.

Dejo links:
https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-documentdb-with-mongodb-compatibility-fast-scalable-and-highly-available/
https://aws.amazon.com/documentdb/

sábado, 26 de enero de 2019

4 libros gratuitos de java code geeks!

Download Dev Guides!

 
jQuery is a cross-platform JavaScript library designed to simplify the client-side scripting of HTML. jQuery is the most popular JavaScript library in use today, with installation on 65% of the top 10 million highest-trafficked sites on the Web. jQuery’s syntax is designed to make it easier to navigate a document, select DOM elements, create animations, handle events, and develop Ajax applications. jQuery also provides capabilities for developers to create plug-ins on top of the JavaScript library. This enables developers to create abstractions for low-level interaction and animation, advanced effects and high-level, theme-able widgets. The modular approach to the jQuery library allows the creation of powerful dynamic web pages and web applications. 
 
 
Node.js is an exciting software platform for building scalable server-side and networking applications. Node.js applications are written in JavaScript, and can be run within the Node.js runtime on Windows, Mac OS X and Linux with no changes. Node.js applications are designed to maximize throughput and efficiency, using non-blocking I/O and asynchronous events. Node.js applications run single-threaded, although Node.js uses multiple threads for file and network events. In this book, you will get introduced to Node.js. You will learn how to install, configure and run the server and how to load various modules. Additionally, you will build a sample application from scratch and also get your hands dirty with Node.js command line programming.
 
 
Concurrency is always a challenge for developers and writing concurrent programs can be extremely hard. There is a number of things that could potentially blow up and the complexity of systems rises considerably when concurrency is introduced. However, the ability to write robust concurrent programs is a great tool in a developer’s belt and can help build sophisticated, enterprise level applications. In this course, you will dive into the magic of concurrency. You will be introduced to the fundamentals of concurrency and concurrent code and you will learn about concepts like atomicity, synchronization and thread safety. As you advance, the following lessons will deal with the tools you can leverage, such as the Fork/Join framework, the java.util.concurrent JDK package.
 
 
IntelliJ IDEA is a Java integrated development environment (IDE) for developing computer software. It is developed by JetBrains, and is available as an Apache 2 Licensed community edition, and in a proprietary commercial edition. Both can be used for commercial development. The IDE provides for integration with build/packaging tools like grunt, bower, gradle, and SBT. It supports version control systems like GIT, Mercurial, Perforce, and SVN. Databases like Microsoft SQL Server, ORACLE, PostgreSQL, and MySQL can be accessed directly from the IDE. IntelliJ supports plugins through which one can add additional functionality to the IDE. One can download and install plugins either from IntelliJ’s plugin repository website or through IDE’s inbuilt plugin search and install feature. 

domingo, 20 de enero de 2019

Que es Gradle?

Todos debemos estar al tanto de las herramientas de construcción de proyecto. Si vienen del mundo java seguro concen Maven, si vienen de Scala sbt, si vienen javascript npm, etc...

Gradle es una herramienta de automatización de compilación de proyectos de tecnología java, es de código abierto centrado en la flexibilidad y el rendimiento. Los scripts de compilación de Gradle se escriben utilizando un DSL Groovy o Kotlin. Lea sobre las características de Gradle para aprender lo que es posible con Gradle.

Altamente personalizable: Gradle se modela de una manera que es personalizable y extensible de la manera más fundamental.

Rápido: Gradle completa las tareas rápidamente, reutilizando los resultados de ejecuciones anteriores, procesando solo las entradas que han cambiado y ejecutando tareas en paralelo.

Potente: Gradle es la herramienta de compilación oficial para Android y es compatible con muchos lenguajes y tecnologías populares.

Porque tendria que usar Gradle en vez de Maven algunas razones son: flexibilidad, rendimiento, experiencia de usuario y administración de dependencias. En cuanto a la performance


Aunque los IDE son importantes, un gran número de usuarios prefieren ejecutar operaciones de compilación a través de una interfaz de línea de comandos. Gradle proporciona un CLI moderno que tiene características de detección como "tareas de gradle", así como un mejor registro y finalización de la línea de comandos.

Finalmente, Gradle proporciona una interfaz de usuario basada en la web interactiva para depurar y optimizar construcciones: análisis de compilación. También se pueden alojar en las instalaciones para permitir a una organización recopilar el historial de compilación y hacer análisis de tendencias, comparar compilaciones para depurar o optimizar el tiempo de compilación.

Que esperas para aprender y usar Gladle?

Dejo link: https://gradle.org

jueves, 17 de enero de 2019

Propiedades y campos en Kotlin parte 2

Los campos no pueden ser declarados directamente en las clases de Kotlin. Sin embargo, cuando una
propiedad necesita un campo de respaldo, Kotlin lo proporciona automáticamente. Se puede hacer referencia a este campo de respaldo en los accesores utilizando el identificador de campo:


var counter = 0 // Nota: el inicializador asigna el campo de respaldo directamente
    valor ajustado) {
        if (valor> = 0) campo = valor
    }

El identificador de campo solo se puede utilizar en los accesores de la propiedad.

Se generará un campo de respaldo para una propiedad si utiliza la implementación predeterminada de al menos uno de los accesores, o si un descriptor de acceso personalizado lo hace referencia a través del identificador de campo.

Por ejemplo, en el siguiente caso no habrá ningún campo de respaldo:


val isEmpia: booleano
    get () = this.size == 0


Si desea hacer algo que no se ajuste a este esquema de "campo de respaldo implícito", siempre puede recurrir a una propiedad de respaldo:


private var _table: Map<String, Int>? = null
public val table: Map<String, Int>
    get() {
        if (_table == null) {
            _table = HashMap() // Type parameters are inferred
        }
        return _table ?: throw AssertionError("Set to null by another thread")
    }

En todos los aspectos, esto es lo mismo que en Java, ya que el acceso a las propiedades privadas con captadores y configuradores predeterminados está optimizado para que no se introduzca la sobrecarga de llamadas a funciones.

Las propiedades cuyo valor se conoce en tiempo de compilación se pueden marcar como constantes de tiempo de compilación utilizando el modificador const. Tales propiedades deben cumplir los siguientes requisitos:


  • Nivel superior, o miembro de una declaración de objeto o un objeto complementario.
  • Inicializado con un valor de tipo String o un tipo primitivo
  • Sin adjetivo personalizado


Tales propiedades pueden ser utilizadas en anotaciones:


const val SUBSYSTEM_DEPRECATED: String = "This subsystem is deprecated"
@Deprecated(SUBSYSTEM_DEPRECATED) fun foo() { ... }


Normalmente, las propiedades declaradas con un tipo no nulo deben inicializarse en el constructor. Sin embargo, bastante a menudo esto no es conveniente. Por ejemplo, las propiedades pueden inicializarse a través de la inyección de dependencia, o en el método de configuración de una prueba de unidad. En este caso, no puede proporcionar un inicializador que no sea nulo en el constructor, pero aún así desea evitar las comprobaciones nulas al hacer referencia a la propiedad dentro del cuerpo de una clase.

Para manejar este caso, puede marcar la propiedad con el modificador lateinit:


public class MyTest {
    lateinit var subject: TestSubject

    @SetUp fun setup() {
        subject = TestSubject()
    }

    @Test fun test() {
        subject.method()  // dereference directly
    }
}

El modificador se puede usar en las propiedades var declaradas dentro del cuerpo de una clase (no en el constructor principal, y solo cuando la propiedad no tiene un captador o definidor personalizado) y, desde Kotlin 1.2, para propiedades de nivel superior y variables locales . El tipo de propiedad o variable no debe ser nulo y no debe ser un tipo primitivo.

El acceso a una propiedad de inicio tardío antes de que se haya inicializado genera una excepción especial que identifica claramente la propiedad a la que se accede y el hecho de que no se ha inicializado.


Para verificar si ya se ha inicializado una var de lateinit, use .isInitialized en la referencia a esa propiedad:

if (foo::bar.isInitialized) {
    println(foo.bar)
}

Esta verificación solo está disponible para las propiedades que son accesibles léxicamente, es decir, declaradas en el mismo tipo o en uno de los tipos externos, o en el nivel superior en el mismo archivo.

Propiedades y campos en Kotlin

Las clases en Kotlin pueden tener propiedades. Se pueden declarar como mutables, usando la palabra clave var o de solo lectura usando la palabra clave val.

class Address {
    var name: String = ...
    var street: String = ...
    var city: String = ...
    var state: String? = ...
    var zip: String = ...
}

Para usar una propiedad, simplemente nos referimos a ella por su nombre, como si fuera un campo en Java:

fun copyAddress(address: Address): Address {
    val result = Address() // there's no 'new' keyword in Kotlin
    result.name = address.name // accessors are called
    result.street = address.street
    // ...
    return result
}

La sintaxis completa para declarar una propiedad es

var <propertyName>[: <PropertyType>] [= <property_initializer>]
    [<getter>]
    [<setter>]

El inicializador, getter y setter son opcionales. El tipo de propiedad es opcional si se puede inferir del inicializador (o del tipo de devolución del captador, como se muestra a continuación).

Ejemplos:

var allByDefault: Int? // error: explicit initializer required, default getter and setter implied
var initialized = 1 // has type Int, default getter and setter

La sintaxis completa de una declaración de propiedad de solo lectura difiere de la mutable en dos formas: comienza con val en lugar de var y no permite un definidor:

val simple: Int? // has type Int, default getter, must be initialized in constructor
val inferredType = 1 // has type Int and a default getter

Podemos definir accesores personalizados para una propiedad. Si definimos un captador personalizado, se llamará cada vez que accedamos a la propiedad (esto nos permite implementar una propiedad computada). Aquí hay un ejemplo de un captador personalizado:

val isEmpty: Boolean
    get() = this.size == 0

Si definimos un configurador personalizado, se llamará cada vez que asignemos un valor a la propiedad. Un setter personalizado se ve así:

var stringRepresentation: String
    get() = this.toString()
    set(value) {
        setDataFromString(value) // parses the string and assigns values to other properties
    }

Por convención, el nombre del parámetro de establecimiento es valor, pero puede elegir un nombre diferente si lo prefiere.

Desde Kotlin 1.1, puede omitir el tipo de propiedad si se puede deducir del captador:

val isEmpty get() = this.size == 0  // has type Boolean

Si necesita cambiar la visibilidad de un elemento de acceso o anotarlo, pero no necesita cambiar la implementación predeterminada, puede definir el elemento de acceso sin definir su cuerpo:

var setterVisibility: String = "abc"
    private set // the setter is private and has the default implementation

var setterWithAnnotation: Any? = null
    @Inject set // annotate the setter with Inject

Seguiremos en otro post, por lo pronto dejo link:
https://kotlinlang.org/docs/reference/properties.html

martes, 15 de enero de 2019

NoSQL Performance Benchmark 2018


Me llego esta mail de la gente de Couchbase :

Si está pensando en cambiar a una base de datos NoSQL, es importante pensar con anticipación. Una opción popular como MongoDB ™ podría funcionar ahora para sus aplicaciones NoSQL a pequeña escala. Pero cuando llega el momento de escalar, las cosas pueden complicarse muy rápidamente.

Lee el NoSQL Performance Benchmark 2018 de Altoros para descubrir cómo Couchbase:

  • Supera constantemente a MongoDB ™ y DataStax
  • Maneja fácilmente diferentes configuraciones y cargas de trabajo masivas
  • Ofrece una agilidad, flexibilidad y rendimiento inigualables en cualquier escala
  • Obtendrá un análisis en profundidad del rendimiento de Couchbase, MongoDB ™ y DataStax en 3 configuraciones de clúster diferentes y 4 cargas de trabajo diferentes utilizando el Yahoo Cloud Serving Benchmark.


Dejo link: https://resources.couchbase.com/c/altoros-nosql-performance-benchmark?x=N-I_ik&mkt_tok=eyJpIjoiTVROalpqQTBNRFV3WVdVdyIsInQiOiJRbWxoWGdEMUd3M1dCVW5EeVhTXC9ZbkkwMmRnb2xXWnNLd3g4cjVCM3JIbktVK0JScENpU2pXWVJONmNqRVBzWFVtbHh3YkRsNHZPOXgrNzd2NUZjWThtRHUxamVGK3ArU0d2SjdvMTdDSG54NHQ1YUhTVTNXeU94TlwvNmY4SlpXIn0%3D

domingo, 13 de enero de 2019

Ubuntu Budgie


Quiero contarles que por X motivo tuve que formatear mi pc y para probar decidí instalar Ubuntu Budgie en vez de mi querido Mint. Solo para salir de la zona de confort y no fue una buena idea. Me gusto Budgie pero claramente le falta ese algo que tiene mint. Es ágil, es practico pero estuve tiempo en configurarlo para que me quede medianamente bien, en cambio mint es justo lo que el usuario necesita. Salvo estas cosas que son "de gustos" Budgie esta bien.

Pero mi otro problema fue Ubuntu 18.10, con el cual tuve muchos problemas:

  • Lo instale y tiraba un error todo el tiempo haciendo que el disco se llene rápidamente. 
  • No funciono samba. 
  • Se cuelga o congela cada tanto, no se si sera un problema de drivers o que. 


En fin, mi conclusión es que le falta unos minutos de horno o horas. No esta 100% listo, pero voy a ser tester y lo voy a seguir usando. Si me canso creo que voy a elegir otra distro.

Cual me aconsejan?

miércoles, 9 de enero de 2019

Más eBooks de java code geeks

 
Cascading Style Sheets (CSS) is a style sheet language used for describing the look and formatting of a document written in a markup language. Although most often used to change the style of web pages and user interfaces written in HTML and XHTML, the language can be applied to any kind of XML document, including plain XML, SVG and XUL. Along with HTML and JavaScript, CSS is a cornerstone technology used by most websites to create visually engaging webpages, user interfaces for web applications, and user interfaces for many mobile applications. CSS is designed primarily to enable the separation of document content from document presentation, including elements such as the layout, colors, and fonts. This separation can improve content accessibility, provide more flexibility and control in the specification of presentation characteristics, enable multiple HTML pages to share formatting by specifying the relevant CSS in a separate .css file, and reduce complexity and repetition in the structural content, such as semantically insignificant tables that were widely used to format pages before consistent CSS rendering was available in all major browsers. CSS makes it possible to separate presentation instructions from the HTML content in a separate file or style section of the HTML file. 
 
 
AngularJS (commonly referred to as “Angular”) is an open-source web application framework maintained by Google and by a community of individual developers and corporations to address many of the challenges encountered in developing single-page applications. It aims to simplify both the development and the testing of such applications by providing a framework for clientside model-view-controller (MVC) and model-view-viewmodel (MVVM) architectures, along with components commonly used in rich Internet applications. The AngularJS library works by first reading the HTML page, which has embedded into it additional custom tag attributes. Angular interprets those attributes as directives to bind input or output parts of the page to a model that is represented by standard JavaScript variables. The values of those JavaScript variables can be manually set within the code, or retrieved from static or dynamic JSON resources. In this ebook, we provide a compilation of AngularJS based examples that will help you kick-start your own web projects. We cover a wide range of topics, from Single Page Apps and Routing, to Data Binding and JSON Fetching. With our straightforward tutorials, you will be able to get your own projects up and running in minimum time.
 
 
Java Servlets is a Java based web technology. Java Servlet technology provides Web developers with a simple, consistent mechanism for extending the functionality of a Web server and for accessing existing business systems. A servlet can almost be thought of as an applet that runs on the server side-without a face. Java servlets make many Web applications possible. Java Servlets comprise a fundamental part of the Java Enterprise Edition (Java EE). Please note that Java Servlets have to be executed inside a Servlet compatible “Servlet Container” (e.g. web server) in order to work. This tutorial works as a comprehensive, kick-start guide for your Java Servlet based code.
 
 
A design pattern is a general reusable solution to a commonly occurring problem within a given context in software design. A design pattern is not a finished design that can be transformed directly into source or machine code. It is a description or template for how to solve a problem that can be used in many different situations. Patterns are formalized best practices that the programmer can use to solve common problems when designing an application or system. In this book you will delve into a vast number of Design Patterns and see how those are implemented and utilized in Java. You will understand the reasons why patterns are so important and learn when and how to apply each one of them.

domingo, 6 de enero de 2019

Que es la Arquitectura hexagonal?


La arquitectura hexagonal es un estilo que habla sobre la organización en capas de una manera que aísla su lógica central de elementos externos.

La capa central es la de lógica del negocio, y los elementos externos son como puntos de integración, por ejemplo, DBs, APIs externas, UIs, y otros. Divide el software en las partes internas y externas. Las partes internas contienen la lógica empresarial principal y la capa de dominio. La parte exterior consta de IU, base de datos, mensajería y otras cosas. Las partes internas y externas se comunican entre sí mediante puertos y adaptadores.

Para resumir, la arquitectura hexagonal es un enfoque utilizado para dividir la aplicación en partes internas y externas. Están conectados a través de puertos (expuestos por el interior) y adaptadores (implementados por el exterior). Por lo tanto, al aplicar este enfoque, el código de caso de uso central permanece intacto y puede servir para múltiples canales, soportando diferentes protocolos. También ayuda a hacer la aplicación fácil de probar. Tampoco esta bien implementar todas las funcionalidades de esta manera deberíamos ser selectivos.

Si me permiten una opinion, no veo mayor innovación en esto, es un nombre bonito para un estilo arquitectónico que venimos utilizando hace tiempo.

Nuevos cursos de MongoDB University

Me llego el siguiente mail promocionando cursos de mongodb y la noticia de nuevos cursos:

MongoDB

Hi Pablo,
Kick off 2019 right by taking one of our free online courses offered through MongoDB University.
We created these classes specifically to help you build new skills in the areas that matter most to employers:
Make 2019 the year you separate yourself from the competition. Let MongoDB University help you get there.
Regards,
Kirby from MongoDB University

sábado, 5 de enero de 2019

Las 10 mejores distros livianas para este año 2019


Leí este post y me resulto muy interesante hacer un post sobre distros linux livianas, no solo porque cuando desarrollamos necesitamos mucho hardware y una ditro liviana puede ser de gran ayuda, sino tambien porque esta buenisimo empezar con una distro liviana y básica y a medida que se va utilizando poder agregarle cosas. Terminas teniendo un sistema super personalizado y eficiente.

  1. Bodhi Linux
  2. Puppy Linux
  3. Linux Lite
  4. Ubuntu MATE
  5. Lubuntu
  6. Arch Linux + Lightweight Desktop environment
  7. LXLE
  8. Peppermint OS
  9. antiX
  10. Manjaro Linux Xfce Edition


Dejo link: https://maslinux.es/las-10-mejores-distros-livianas-para-este-ano-2019/