EBOOK ![[eBook] Add Security to Your Amazon EKS with NGINX](https://ecp.yusercontent.com/mail?url=https%3A%2F%2Finteract.f5.com%2Frs%2F653-SMC-783%2Fimages%2FEB%20-%20Add%20Security%20to%20Your%20Amazon%20EKS%20with%20F5%20NGINX%20-%20760x284.png&t=1672335020&ymreqid=7a46a144-bd8e-e278-1c1c-020163016100&sig=g3I6e1CM5JbAKZpBIbXI0Q--~D) | ||||||
Hi Emanuel, Keeping applications secure can be one of the most daunting—and critical—challenges for any enterprise to figure out. Attempts to breach security happen thousands of times a day. The speed at which applications are now developed comes with a challenge: how can you keep up with the need to check apps when developers outnumber security pros 500:1?
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application/problem+json & application/problem+xmlY si ingresamos emanuelpeg por ejemplo obtendremos :
Ingrese el usuario de github :
emanuelpeg
Status Code: 200
Status : 200 OK
Proto : HTTP/2.0
Time : 365.365001ms
Received At: 2022-12-28 16:25:37.481908946 -0300 -03 m=+9.137266439
Body :
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Request Trace Info:
DNSLookup : 33.874537ms
ConnTime : 165.492638ms
TCPConnTime : 48.333281ms
TLSHandshake : 83.032505ms
ServerTime : 199.757211ms
ResponseTime : 274.029µs
TotalTime : 365.365001ms
IsConnReused : false
IsConnWasIdle : false
ConnIdleTime : 0s
RequestAttempt: 1
RemoteAddr : 20.201.28.148:443
Process finished with the exit code 0
Foldable define foldRight de manera diferente a foldLeft, en términos de la mónada Eval:
def foldRight[A, B](fa: F[A], lb: Eval[B])(f: (A, Eval[B]) => Eval[B]): Eval[B]
El uso de Eval significa que el plegado siempre es seguro para la pila, incluso cuando la definición predeterminada de foldRight de la colección no lo es. Por ejemplo, la implementación predeterminada de foldRight para LazyList no es segura a nivel de pila. Cuanto más larga sea la lista perezosa, mayores serán los requisitos de pila para el pliegue. Una lista perezosa lo suficientemente grande provocará un StackOverflowError:
import cats.Eval
import cats.Foldable
def bigData = (1 to 100000).to(LazyList)
bigData.foldRight(0L)(_ + _)
// java.lang.StackOverflowError ...
El uso de Foldable nos obliga a usar operaciones seguras de pila, lo que corrige la excepción de desbordamiento:
import cats.instances.lazyList._ // for Foldable
val eval: Eval[Long] =
Foldable[LazyList].
foldRight(bigData, Eval.now(0L)) { (num, eval) =>
eval.map(_ + num)
}
eval.value
// res3: Long = 5000050000L
Foldable nos proporciona una gran cantidad de métodos útiles definidos en la parte superior de foldLeft. Muchos de estos son facsímiles de métodos familiares de la biblioteca estándar: find, exist, forall, toList, isEmpty, nonEmpty, etc.
Además de estos métodos familiares, Cats proporciona dos métodos que hacen uso de Monoids:
Por ejemplo, podemos usar combineAll para sumar sobre List[Int]:
import cats.instances.int._ // for Monoid
Foldable[List].combineAll(List(1, 2, 3))
// res8: Int = 6
Alternativamente, podemos usar foldMap para convertir cada Int en un String y concatenarlos:
import cats.instances.string._ // for Monoid
Foldable[List].foldMap(List(1, 2, 3))(_.toString)
// res9: String = "123"
Finalmente, podemos componer Foldables para admitir un recorrido profundo de secuencias anidadas:
import cats.instances.vector._ // for Monoid
val ints = List(Vector(1, 2, 3), Vector(4, 5, 6))
(Foldable[List] compose Foldable[Vector]).combineAll(ints)
// res11: Int = 21
Foldable en cats es un type class que contiene el método foldLeft y foldRight. Las instancias de Foldable definen estos dos métodos y heredan una serie de métodos derivados. Cats proporciona instancias listas para usar de Foldable para un puñado de tipos de datos de Scala: List, Vector, LazyList y Option.
Podemos invocar instancias como de costumbre usando Foldable.apply y llamar directamente a sus implementaciones de foldLeft. Aquí hay un ejemplo usando List:
import cats.Foldable
import cats.instances.list._ // for Foldable
val ints = List(1, 2, 3)
Foldable[List].foldLeft(ints, 0)(_ + _)
// res0: Int = 6
Otras secuencias como Vector y LazyList funcionan de la misma manera. Aquí hay un ejemplo usando Option, que se trata como una secuencia de cero o uno elementos:
import cats.instances.option._ // for Foldable
val maybeInt = Option(123)
Foldable[Option].foldLeft(maybeInt, 10)(_ * _)
// res1: Int = 1230
var myType = Type.GetType(string);
Y luego con el tipo podes utilizar reflexión para saber si tiene constructores, si es una clase, etc.
Dejo link : https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/api/system.type.gettype?view=net-7.0
La clase de tipo Foldable captura los métodos foldLeft y foldRight a los que estamos acostumbrados en secuencias como Lists, Vectors, y Streams. Usando Foldable, podemos escribir pliegues genéricos que funcionan con una variedad de tipos de secuencias. También podemos inventar nuevas secuencias y conectarlas a nuestro código.
Foldable nos brinda excelentes casos de uso para Monoids y la mónada Eval.
Comencemos con un resumen rápido del concepto general de plegado. Suministramos un valor acumulador y una función binaria para combinarlo con cada elemento de la secuencia:
def show[A](list: List[A]): String =
list.foldLeft("nil")((accum, item) => s"$item then $accum")
show(Nil)
// res0: String = "nil"
show(List(1, 2, 3))
// res1: String = "3 then 2 then 1 then nil"
El método foldLeft funciona recursivamente en la secuencia. Nuestra función binaria se llama repetidamente para cada elemento, y el resultado de cada llamada se convierte en el acumulador de la siguiente. Cuando llegamos al final de la secuencia, el acumulador final se convierte en nuestro resultado final.
Dependiendo de la operación que estemos realizando, el orden en el que plegamos puede ser importante. Debido a esto, hay dos variantes estándar de pliegue:
foldLeft y foldRight son equivalentes si nuestra operación binaria es asociativa.
Por ejemplo, podemos sumar List[Int] doblando en cualquier dirección, usando 0 como nuestro acumulador y la suma como nuestra operación pero no podemos hacer lo mismo con la resta :
List(1, 2, 3).foldLeft(0)(_ - _)
// res4: Int = -6
List(1, 2, 3).foldRight(0)(_ - _)
// res5: Int = 2
Uno de los requerimientos no funcionales es que se pueda agregar una serie nueva fácilmente, para cumplirlo vamos a utilizar las ventajas de go.
Empecemos desarrollo de la serie, la serie tiene como responsabilidad generarse :
func IniciarSecuencia() [4]int {
rand.Seed(time.Now().Unix())
semilla := rand.Intn(3)
switch semilla {
case 0:
return generarSecuenciaPar()
case 1:
return generarSecuenciaInpar()
default:
return generarFibonacci()
}
}
EBOOK ![[eBook] Secure, Scale, and Monitor Kubernetes with AWS and F5 NGINX](https://ecp.yusercontent.com/mail?url=https%3A%2F%2Finteract.f5.com%2Frs%2F653-SMC-783%2Fimages%2FEB%20-%20Secure%252C%20Scale%252C%20and%20Monitor%20Kubernetes%20with%20AWS%20and%20F5%20NGINX%20-%20760x284.png&t=1671127581&ymreqid=7a46a144-bd8e-e278-1cd0-6e0227013b00&sig=sCuBBGfwu4A9AUKjUvKIGA--~D) | ||||||
Hi Emanuel, In this eBook, discover how F5 NGINX, available in the AWS Marketplace, complements Amazon EKS with advanced networking and security solutions for Kubernetes that are platform agnostic, enable production-grade Kubernetes at scale, and effortlessly handle traffic spikes and security threats without compromising on performance.
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Cada clase de tipo en la jerarquía representa un conjunto particular de semántica de secuenciación, presenta un conjunto de métodos característicos y define la funcionalidad de sus supertipos en términos de ellos:
Debido a la naturaleza de las relaciones entre las type class, las relaciones de herencia son constantes en todas las instancias.
Apply define product en términos de ap y map; Monad define product, ap y map, en términos de pure y flatMap.
Para ilustrar esto, consideremos dos tipos de datos hipotéticos:
• Foo es una mónada. Tiene una instancia de la type class Monad que implementa pure y flatMap y hereda definiciones estándar de product, map y ap;
• Bar es un funtor aplicativo. Tiene una instancia de Applicative que implementa pure y ap y hereda definiciones estándar de product y map.
¿Qué podemos decir sobre estos dos tipos de datos sin saber más sobre su implementación?
Sabemos estrictamente más sobre Foo que sobre Bar: Monad es un subtipo de Applicative, por lo que podemos garantizar propiedades de Foo (a saber, flatMap) que no podemos garantizar con Bar. Por el contrario, sabemos que Bar puede tener una gama más amplia de comportamientos que Foo. Tiene menos leyes que obedecer (sin flatMap), por lo que puede implementar comportamientos que Foo no puede.
Esto demuestra el clásico intercambio de poder (en el sentido matemático) versus restricción. Cuantas más restricciones imponemos a un tipo de datos, más garantías tenemos sobre su comportamiento, pero menos comportamientos podemos modelar.
Las mónadas resultan ser un punto dulce en esta compensación. Son lo suficientemente flexibles para modelar una amplia gama de comportamientos y lo suficientemente restrictivos para dar garantías sólidas sobre esos comportamientos. Sin embargo, hay situaciones en las que las mónadas no son la herramienta adecuada para el trabajo. A veces queremos comida tailandesa y los burritos simplemente no satisfacen.
Mientras que las mónadas imponen una secuencia estricta en los cálculos que modelan, los aplicativos y los semigrupos no imponen tal restricción. Esto los coloca en un punto dulce diferente en la jerarquía. Podemos usarlos para representar clases de cálculos paralelos/independientes que las mónadas no pueden.
Elegimos nuestra semántica eligiendo nuestras estructuras de datos. Si elegimos una mónada, obtenemos una secuencia estricta. Si elegimos un aplicativo, perdemos la capacidad de flatMap. Esta es la compensación impuesta por las leyes de consistencia. ¡Así que elige tus tipos con cuidado!
Si bien las mónadas y los funtores son los tipos de datos de secuenciación más utilizados, los semigrupos y los aplicativos son los más generales.
Estas clases de tipos proporcionan un mecanismo genérico para combinar valores y aplicar funciones dentro de un contexto, a partir del cual podemos crear mónadas y una variedad de otros combinadores.
Semigroupal y Applicative se usan más comúnmente como un medio para combinar valores independientes, como los resultados de las reglas de validación. Cats proporciona el tipo Validated para este propósito específico, junto con la sintaxis de aplicación como una forma conveniente de expresar la combinación de reglas.
Los semigrupos no se mencionan con frecuencia en la literatura más amplia de programación funcional. Proporcionan un subconjunto de la funcionalidad de un type class relacionada llamada funtor aplicativo ("aplicativo" para abreviar).
Semigroupal y Applicative proporcionan codificaciones alternativas de la misma noción de unir contextos. Ambas codificaciones se presentan en el mismo artículo de 2008 de Conor McBride y Ross Paterson.
Cats modela applicatives usando dos type classes. El primero, cats.Apply, extiende Semigroupal y Functor y agrega un método ap que aplica un parámetro a una función dentro de un contexto. El segundo, cats.Applicative, extiende Apply y agrega el método pure. Aquí hay una definición simplificada en el código:
trait Apply[F[_]] extends Semigroupal[F] with Functor[F] {
def ap[A, B](ff: F[A => B])(fa: F[A]): F[B]
def product[A, B](fa: F[A], fb: F[B]): F[(A, B)] =
ap(map(fa)(a => (b: B) => (a, b)))(fb)
}
trait Applicative[F[_]] extends Apply[F] {
def pure[A](a: A): F[A]
}
Desglosando esto, el método ap aplica un parámetro fa a una función ff dentro de un contexto F[_]. El método product de Semigroupal se define en términos de ap y map.
No se preocupe demasiado por la implementación de product: es difícil de leer y los detalles no son particularmente importantes. El punto principal es que existe una estrecha relación entre product, ap y map que permite definir cualquiera de ellos en términos de los otros dos.
El Applicative también introduce el método pure. Este es el mismo pure que vimos en Monad. Construye una nueva instancia de aplicación a partir de un valor no encapsulado. En este sentido, Applicative está relacionado con Apply como Monoid está relacionado con Semigroup.
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