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Como escolher um processador de stream para a sua aplicação
Processadores de stream são plataformas de software que permitem aos usuários responderem mais rapidamente aos streams de dados que chegam em comparação ao processamento tradicional de dados em lotes. Neste artigo, os autores apresentam a arquitetura de referência de processadores de stream, características importantes necessárias e opcionais com base nos casos de uso específicos.
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Sistemas resilientes no mundo bancário
Resiliência significa tolerar falhas, não eliminá-las. Para construir sistemas resilientes, especialmente para sistemas críticos para bancos, é imprescindível construir sistemas que absorvam os problemas e continuem ou se recuperem.
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Analisando e prevenindo o preconceito inconsciente em Machine Learning
Este artigo é baseado na palestra de Rachel Thomas, “Analisando e Prevenindo o preconceito Inconsciente na Aprendizagem de Máquina” na QCon.ai 2018. Thomas trabalha na fast, um laboratório de pesquisa sem fins lucrativos que possui parceria com o Instituto de Dados da Universidade de São Francisco e fornece treinamento em Deep Learning para a comunidade de desenvolvedores.
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Service Mesh: Promessa ou Risco?
Os frameworks Service Mesh como o Istio e o Linkerd estão ganhando visibilidade conforme microservices são adotados. Os argumentos para adotar um service mesh são convincentes: observabilidade full-stack, segurança transparente, resiliência de sistemas, entre outros. Mas será que o service mesh é a solução certa? Este artigo vai ajudar a entender quando usar um service mesh faz sentido ou não.
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Perguntas e Respostas sobre o livro Testing in the Digital Age (Testar na Era Digital)
O livro Testing in the Digital Age (Testar na Era Digital) explica o impacto gerado em testes pelos desenvolvimentos em robótica, inteligência artificial, internet e big data.
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FPGAs superam desempenho computacional
Originalmente utilizado para desenvolvimento de novos hardwares, os FGPAs em nuvem estão tornando esta tecnologia mais acessível. As melhorias em velocidade e baixo custo, quando comparado às CPUs, indicam que novas companhias podem se beneficiar desta tecnologia. FPGAs são fundamentalmente concorrentes, tornando-se ideais para ferramentas de dados intensos e problemas de processamento paralelo.
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Big Data e Big Money: O papel dos dados no setor financeiro
Quando consideramos os 3 Vs de big data — volume, velocidade e variedade — é difícil pensar em quais setores os requisitos se encaixam tão bem quanto nas diretrizes de finanças.
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Este software é seguro?
Enquanto é raro escutar a questão "Este software é seguro?", aspectos relacionados a segurança do software estão se tornando cada vez mais importantes. A proliferação de dispositivos de IoT aumenta a área de abrangência a problemas relacionados a segurança. Conheça algumas técnicas criadas para ajudar os desenvolvedores a analisar e melhorar a segurança do software desenvolvido.
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OpenStack hoje: um panorama do maior projeto aberto de cloud computing
O OpenStack, maior projeto mundial aberto voltado a nuvem, esteve no centro das discussões na comunidade de TI este mês. Conheça mais sobre este projeto fundamental e acompanhe uma discussão com alguns dos principais líderes.
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Série de artigos: Entendendo data science
Nesta série, exploramos maneiras de compreensão de data science, incluindo o entendimento de onde sua aplicação é ou não é necessária e como torná-la um ativo para você. O conteúdo dessa série é produzido por pessoas que já viveram e resolveram muitos dos desafios da aplicação de data science.
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Big Data com Apache Spark Part 3: Spark Streaming
Este é o terceiro artigo da série Big Data com Apache Spark. Nos 2 primeiros artigos abordamos o processamento de dados estáticos. Neste artigo trataremos do processamento de dados em streaming e em tempo real. O artigo busca mostrar como podemos usar o Apache Spark para realizar análises sob informações em cenários onde os dados são gerados continuamente.
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O papel de um cientista de dados em 2016
O papel do Cientista de Dados está ganhando muita atenção ultimamente, devido ao fato das organizações começarem a utilizar Big Data e análise de dados para adquirir insights a respeito de seus dados. Este artigo apresenta uma visão sobre o papel do Cientista de Dados para o ano de 2016.