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Apache Hive se utiliza para procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y sencilla. ¡Aprende todo sobre esta poderosa plataforma en esta guía!
Apache Kafka es una poderosa plataforma de transmisión de datos que se puede usar para crear aplicaciones escalables y tolerantes a fallas. En esta guía, ¡aprenderás todo al respecto!
Elegir la base de datos correcta para usar implica una comparación entre las opciones disponibles para determinar qué base de datos satisface mejor las necesidades de una empresa. Así es como MongoDB se compara cara a cara con CouchDB en términos de características.
Elegir el marco PHP perfecto puede ser desalentador. Pero no se preocupe, tenemos la comparación perfecta entre CodeIgniter y Laravel y características para ayudarlo a tomar decisiones informadas.
Una de las formas más rápidas y sencillas de configurar una aplicación con alta disponibilidad y mejorar el rendimiento es implementar el equilibrador de carga (LB).
El uso de aplicaciones está aumentando a medida que avanzamos con la tecnología, cubriendo casi todas las industrias verticales, desde banca y educación hasta negocios y atención médica.
Linux es un sistema operativo para administradores de sistemas, programadores y codificadores. Todo eso ha cambiado ahora con las distribuciones para principiantes.
Vim es un editor de texto basado en terminal flexible, eficiente y de código abierto. Vim significa "Vi mejorado", lo que significa que es una versión renovada del editor de texto Vi.
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¿Necesita un marco para el desarrollo de aplicaciones de escritorio? Si es así, Electron.js es probablemente la mejor opción disponible. Obtenga más información sobre esta arquitectura y sus características.
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El monitoreo es esencial para las empresas para garantizar que el sistema necesario esté en funcionamiento. Supervisar diferentes aspectos de la configuración de su infraestructura de TI puede causar muchos berrinches si no se realiza correctamente con las herramientas adecuadas.
Prometheus es un sistema de monitoreo de código abierto basado en métricas. Recopila datos de servicios y hosts mediante el envío de solicitudes HTTP en puntos finales de métricas. Luego, almacena los resultados en una base de datos de series de tiempo y los pone a disposición para análisis y alertas.
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