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ORMs heróis ou vilões dentro da arquitetura de dados?
Ferramenta útil e muito produtiva para uns, um equipamento que destrói toda a saúde no banco de dados para outros: os ORMs e os mappers são ferramentas que até o momento trazem uma grande polêmica. Afinal, existe uma quebra de paradigma entre o programa e a persistência, mas como resolver? O objetivo do post é falar sobre ORMs para que, finalmente, os programadores e os DBAs vivam em paz.
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Processamento de dados em tempo real usando Redis Streams e Apache Spark Structured Streaming
Roshan Kumar, gerente sênior de produtos na Redis Labs, demonstra nesse artigo como a combinação do Apache Spark Structured Streaming, que possui recursos de consulta SQL para streaming de dados, com o Redis Streams pode promover e simplificar a escalabilidade do processamento de dados em tempo real.
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Modernização: Jakarta NoSQL foi aprovado como um projeto EE4J
Conheça mais sobre as novidades do mundo Jakarta EE e o roadmap do suporte do Jakarta EE para bancos de dados NoSQL
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Superando a substituição do REST
Novos protocolos de API como o GraphQL, o gRPC e o Apache Kafka, ganharam popularidade como alternativas para APIs HTTP inspiradas em REST. Em vez de substituir o REST, a indústria de engenharia de software deve procurar evoluir na maturidade do ecossistema REST, enquanto explora os pontos fortes tecnológicos dos novos protocolos.
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Uma introdução ao Apache Kafka, lições aprendidas em um ambiente de varejo
No mundo digital, inevitavelmente, as coisas falham, uma interface de rede pode parar, um disco pode encher ou queimar, um nó do data center pode ficar indisponível, a região do ambiente em cloud onde as suas aplicações estão hospedadas pode ficar indisponível, há inúmeros motivos para os sistemas falharem e é necessário desenvolver código, e configurar os sistemas para serem resilientes.
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Como usar a solução de código aberto Prometheus para monitorar aplicações em escala
Nesse artigo o autor discute como coletar métricas e detectar anomalias no streaming de dados usando o Prometheus, Apache Kafka e Apache Cassandra.
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Money API do Java: por que uma API para dinheiro?
A manipulação de valores monetários é frequentemente enfrentada por desenvolvedores, incluindo operações, como somatórios com semântica especializada, validação de moedas e cálculos. Com o objetivo de facilitar a manipulação desses tipos, nasceu a Money API do Java. Conheça mais sobre o contexto da criação da API e os motivos para utilizá-la.
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Painel virtual: Kubernetes e os desafios da nuvem múltipla
Na conferência Kubecon+CloudNativeCon 2018 em Seattle, com a participação de cerca de 8500 pessoas, muitos dos vários serviços Kubernetes oferecidos pelos principais provedores de nuvem foram discutidos desde a palestra de abertura até as muitas sessões técnicas.
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Processamento de Dados em "Tempo Real" com Apache Spark na Wavy: Parte 3
Grandes volumes de dados para processar? Necessidade de informação em "tempo real"? Essas são as necessidades que temos de processamento de dados na Wavy, mais de 100 milhões de transações por dia. Esse artigo mostra como utilizamos o Apache Spark para processar grandes influxos de dados de forma contínua, ao final vamos compartilhar dicas e lições aprendidas no uso dessa ferramenta.
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De volta para o futuro: desmistificando o viés cognitivo
A IA nas empresas tem nuances mais predominantes nos dados de entrada quando comparado com a IA aplicada a um consumidor ou na academia. O calcanhar de Aquiles neste domínio é o viés cognitivo. Em termos leigos, é como o Marty McFly (De volta para o futuro) viajando para o futuro, colocando as mãos no almanaque esportivo e usando-o para apostar nos jogos do presente.
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Adequando projetos para C# 8 com tipos de referência que permitem valor nulo
Este artigo é um estudo de caso para atualizar uma biblioteca de classe do C# 7 para o C# 8 com tipos de referências que permitem nulo. O projeto usado neste caso, o Tortuga Anchor, é uma coleção de estilos de classes MVVM, códigos com Reflection, e várias funções adicionais. Ele foi escolhido porque é pequeno e possui uma boa mistura de padrões idiomáticos e incomuns no C#.
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Processamento de Dados em "Tempo Real" com Apache Spark Structured Streaming: Parte 2
O Apache Spark provê uma nova API de manipulação e processamento de streams de dados chamada Structured Streaming. Foi desenvolvida para ser altamente escalável e resiliente. Nesse artigo mostro em detalhes sua forma de funcionamento e suas principais configurações por meio de um exemplo prático, efetuando o processamento e agregação contínua de arquivos de dados.