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QDigest #9 - SQLite, SGBD, DuckDB, Big Data, JVM, JS, home office, QConSP19, Agile

Chegamos na nona edição com cerca de mil pessoas compartilhando do interesse em desenvolvimento de software de qualidade no Brasil e estamos muito felizes com isso. Mas queremos continuar crescendo e expandir a QDigest para falar com mais pessoas, de mais comunidades e lugares diferentes. Para isso, adoraríamos receber sua sugestão de nomes que você gostaria de ver aqui – o espaço estão sempre abertos.

Para dicas, sugestões, feedbacks, ou se houver interesse em patrocinar a QDigest, basta você enviar um e-mail para newsletter@qdigest.com.br.

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InfoQ

Lançamos um especial de home office, dado o atual momento e a necessidade de ficarmos em casa. Sempre há um olhar interessante sobre o tema que vale a pena compartilhar.

Selecionamos também algumas das palestras mais vistas do QConSP de 2019 no nosso canal do YouTube:

Edward Ribeiro | Engenheiro de Software na Interlegis - Senado (Twitter | LinkedIn)

  • SQLite é um SGBD relacional projetado para ser embutido em outras aplicações. Ele tem sido utilizado nos últimos 18 anos por inúmeros sistemas tais como browsers, firewalls, celulares, etc. O DuckDB é um banco de dados bem mais recente -- desenvolvido pelo grupo de Arquitetura de Bancos de Dados do CWI (Holanda) -- que a segue a mesma filosofia de ser utilizado de forma embutida, isto é, por uma única aplicação, mas ao contrário do SQLite, que é direcionado para cargas de trabalho transacionais (OLTP), o DuckDB destina-se a ser um banco de dados embutido otimizado para executar cargas de trabalho analíticas (OLAP) em conjuntos de dados locais. Este BD conecta-se nativamente com Python e R.
  • Vespa é uma plataforma de código fonte aberto de alta performance para armazenamento, indexação, busca, classificação, e organização de grandes conjuntos de dados (big data). Vespa é indicado para a construção de máquinas de busca, sistemas de recomendação e personalização, computação e visualização de grandes quantidades de dados, entre outros.
  • Nesta incrível página de Aleksey Shipilëv, engenheiro de JVM/Performance na Red Hat, são reunidos um rico repositório de informações de mais baixo nível sobre objetos Java, tais como espaço de armazenamento, layout dos objetos em memória, sincronização de objetos, dentre outros. Leitura altamente recomendada para aqueles que trabalham para extrair o máximo de desempenho da JVM.
  • Jake Wharton escreveu dois posts super interessantes sobre como podemos reconquistar um pouco da propriedade sobre nossos dados pessoais, que voluntariamente cedemos a Google através do uso de seus serviços, tais como GMail, Google Photos, etc. e

Victor Hugo Germano | CEO da Lambda 3 (Twitter | LinkedIn)

  • Necropolítica algorítmica: uma realidade em tempos de COVID. Sasha Costanza-Chock apresenta de forma super detalhada a maneira como nossa atuação em sistemas de impacto social podem ampliar as desigualdades já inerentes em nossa sociedade. Na crença de que a tecnologia consegue ser "imparcial", "pura" e "generalista", terminamos por ampliar o abismo social, ainda mais no momento terrível atual. Cada vez mais esse tema se torna imprescindível para qualquer profissional de tecnologia: qual o impacto do código que escrevemos?
  • Especialistas de longa data no mercado de desenvolvimento discutem sobre o último relatório State of JS. Uma oportunidade de ouvir um episódio do podcast da Lambda3 sobre o tema.
  • Qual o principal fator que prediz maior aptidão para aprender a desenvolver software? Um estudo publicado recentemente aponta para a capacidade linguística como grande indicador para a capacidade de programar.
  • David Tanzer finalizou uma primeira etapa de seu novo livro "Agile engineering book".

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