apache

No, no es que estemos probando cosas, lo que pasa es que hablaremos de pruebas en el desarrollo de software, también conocido como "Testing". Reflexionaremos acerca de si es bueno hacer test cuando se desarrolla, qué tipos de test existen, y si vale la pena desplegar un sistema de testeo muy profundo. Los sistemas de testeo que hemos citado:http://junit.org/junit5/https://karma-runner.github.io/1.0/index.htmlhttps://jasmine.github.io/http://www.seleniumhq.org/http://nightwatchjs.org/http://jmeter.apache.org/https://gatling.io/ (https://akka.io/)https://www.blazemeter.comEn la sección de recomendaciones hemos citado:Vídeo de la fauna de developers:Canal de desarrollo Fun Fun Function: https://www.youtube.com/channel/UCO1cgjhGzsSYb1rsB4bFe4Q/Editor Compass de MongoDB: https://www.mongodb.com/products/compassEditor online https://stackblitz.com/En la sección de oyentes hemos citado los siguientes elementos:Canción basada en el discurso de Apollo Hester: https://www.youtube.com/watch?v=_OZM5YoqtEkServicio de stream de audio con ruido de fondo de cafetería: https://coffitivity.com/También inauguramos canal de Slack. Todos/as l@s que quieran entrar y empezar a opinar sobre desarrollo podéis entrar al hub https://join.slack.com/t/programaresunamierda/shared_invite/enQtMjk0NzE3NzUwMjc5LTRkNzkxZDc4NTBlNzZhM2Q3ZjMyZjRhZDVhNjNkYjJhZmM2NmJkZWIwN2E1YTg2MDQzYTcwMmY3ZjNkMmQ5MzMTod @s l@s que tengáis comentarios o sugerencias para el podcast podéis enviarnos un correo a programaresunamierda@gmail.com o dejarnos un comentario en Twitter: @progesunam .No olvidéis de suscribiros a nuestro podcast en ivoox o itunes, o si lo preferís agregad el RSS a vuestra app de podcast preferida. En cualquier caso siempre agradeceremos reviews del podcast en cualquiera de las plataformas.La música elegida para la entrada y salida del podcast son del grupo "Dilo". En concreto las canciones son "War Inside" y "Sick of reality"

Session presented at Big Data Spain 2017 Conference 16th Nov 2017 Kinépolis Madrid https://www.bigdataspain.org/2017/talk/tuning-java-driver-for-apache-cassandra

Session presented at Big Data Spain 2017 Conference 17th Nov 2017 Kinépolis Madrid https://www.bigdataspain.org/2017/talk/apache-spark-vs-rest-of-the-world-problems-and-solutions

Session presented at Big Data Spain 2017 Conference 17th Nov 2017 Kinépolis Madrid https://www.bigdataspain.org/2017/talk/apache-mxnet-distributed-training-explained-in-depth

Session presented at Big Data Spain 2017 Conference 17th Nov 2017 Kinépolis Madrid https://www.bigdataspain.org/2017/talk/apache-samza-jake-maes

For many use cases such as fraud detection or reacting on sensor data the response times of traditional batch processing are simply to slow. In order to be able to react to such events close to real-time, we need to go beyond the classical batch processing and utilize stream processing systems such as Apache Spark Streaming, Apache Flink, or Apache Storm. But these systems are not sufficient by itself. One common example for such fast data pipelines is the SMACK stack using Apache Spark, Mesos, Kafka, Akka, Cassandra, Kafka

El tema de hoy seguro que no deja a nadie indiferente Serverless, olvida los problemas del backend y céntrate en la UX. Un buen comienzo puedes encontrarlo en este artículo: ServerlessDurante el episodio hablamos de PaaS (Jelastic), IaaS, SaaS,... de paquetes de desarrollo (Serverless.com) y las tecnologías cloud orientadas a esta tecnología:Cloud PúblicosAWS LambdaGoogle Cloud FunctionsAzure FunctionsIBM BluemixCloud PrivadosIron FunctionsOpenStack PicassoFissionApache OpenWhiskOpenFaaSY para los que quieran empezar ya en su equipo local a programar como locos sus propias funciones ready to FaaS, aquí os dejamos los ejemplos de Iron Functions para empezar Iron Functions Examples, y la guía para empezar a trabajar con Iron FunctionsTodos los que tengáis comentarios o sugerencias para el podcast podéis enviarnos un correo a programaresunamierda@gmail.com o dejarnos un comentario en Twitter: @progesunam .No olvidéis de suscribiros a nuestro podcast en iVoox o iTunes, o si lo preferís agregad el RSS a vuestra app de podcast preferida. En cualquier caso siempre agradeceremos reviews del podcast en cualquiera de las plataformas.

El tema de hoy seguro que no deja a nadie indiferente Serverless, olvida los problemas del backend y céntrate en la UX. Un buen comienzo puedes encontrarlo en este artículo: ServerlessDurante el episodio hablamos de PaaS (Jelastic), IaaS, SaaS,... de paquetes de desarrollo (Serverless.com) y las tecnologías cloud orientadas a esta tecnología:Cloud PúblicosAWS LambdaGoogle Cloud FunctionsAzure FunctionsIBM BluemixCloud PrivadosIron FunctionsOpenStack PicassoFissionApache OpenWhiskOpenFaaSY para los que quieran empezar ya en su equipo local a programar como locos sus propias funciones ready to FaaS, aquí os dejamos los ejemplos de Iron Functions para empezar Iron Functions Examples, y la guía para empezar a trabajar con Iron FunctionsTodos los que tengáis comentarios o sugerencias para el podcast podéis enviarnos un correo a programaresunamierda@gmail.com o dejarnos un comentario en Twitter: @progesunam .No olvidéis de suscribiros a nuestro podcast en iVoox o iTunes, o si lo preferís agregad el RSS a vuestra app de podcast preferida. En cualquier caso siempre agradeceremos reviews del podcast en cualquiera de las plataformas.

Pub-Sub / Publish-Subscribe"In software architecture, publish–subscribe is a messaging pattern where senders of messages, called publishers, do not program the messages to be sent directly to specific receivers, called subscribers, but instead categorize published messages into classes without knowledge of which subscribers, if any, there may be. Similarly, subscribers express interest in one or more classes and only receive messages that are of interest, without kn...

Pub-Sub / Publish-Subscribe"In software architecture, publish–subscribe is a messaging pattern where senders of messages, called publishers, do not program the messages to be sent directly to specific receivers, called subscribers, but instead categorize published messages into classes without knowledge of which subscribers, if any, there may be. Similarly, subscribers express interest in one or more classes and only receive messages that are of interest, without kn...