El objetivo principal de utilizar la herramienta de machine learning que nos ofrece el stack de elastic, es aprovechar al máximo el valor de la información que indexamos. Hasta ahora podíamos obtener visualizaciones con búsquedas en tiempo real o realizar agregaciones de datos, pero ahora con machine learning podemos afrontar un comportamiento más particular y tener visualizaciones más específicas, utilizando técnicas de aprendizaje.

Acrónimo de REmote DIctionary Server, REDIS es un motor de base de datos en memoria de código abierto, que ofrece tiempos de respuesta inferiores a un milisegundo (tanto en lectura como en escritura), cosa que nos permite pensar que sea una buena solución para dar servicio a aplicaciones en tiempo real.

En este post vamos a mostrar cómo desplegar una pequeña aplicación web (dos microservicios con una base de datos) sobre la plataforma Openshift 3, basada en Docker y Kubernetes.

El objetivo de esta entrada es dar unas nociones básicas de cómo podemos usar Kubernetes para desplegar una pequeña aplicación basada en microservicios.

El día a día de la mayoría de desarrolladores backend está protagonizado por el uso y consumo de APIs. A medida que avanzamos hacia nuevas tecnologías, patrones o arquitecturas, se hace más necesario aprender a crear APIs que faciliten su uso y comprensión por parte de terceros.