Enable javascript in your browser for better experience. Need to know to enable it? Go here.
La información en esta página no se encuentra completamente disponible en tu idioma de preferencia. Muy pronto esperamos tenerla completamente disponible en otros idiomas. Para obtener información en tu idioma de preferencia, por favor descarga el PDF aquí.
Última actualización : Nov 30, 2017
NO EN LA EDICIÓN ACTUAL
Este blip no está en la edición actual del Radar. Si ha aparecido en una de las últimas ediciones, es probable que siga siendo relevante. Si es más antiguo, es posible que ya no sea relevante y que nuestra valoración sea diferente hoy en día. Desgraciadamente, no tenemos el ancho de banda necesario para revisar continuamente los anuncios de ediciones anteriores del Radar. Entender más
Nov 2017
Probar ? Vale la pena intentarlo. Es importante entender cómo construir esta habilidad. Las empresas deberían implementar esta tecnología en un proyecto que pueda manejar el riesgo.

Avro is a framework for data serialization. By storing schema along with the message content, it encourages schema evolution. Producers can edit field names, add new fields or delete existing fields and Avro guarantees that the clients continue to consume the messages. Having a schema allows data to be written without overhead which results in compact data encoding and faster data processing. Although the exchange of structure-less messages between producer and consumer is flexible, we've seen teams facing issues with incompatible unprocessed messages in the queue during deployments. We've used Avro in a number of projects and would recommend using it over just sending unstructured messages.

Mar 2017
Probar ? Vale la pena intentarlo. Es importante entender cómo construir esta habilidad. Las empresas deberían implementar esta tecnología en un proyecto que pueda manejar el riesgo.

Avro is a framework for data serialization. By storing schema along with the message content, it encourages schema evolution. Producers can edit field names, add new fields or delete existing fields and Avro guarantees that the clients continue to consume the messages. Having a schema allows data to be written without overhead which results in compact data encoding and faster data processing. Although the exchange of structure-less messages between producer and consumer is flexible, we've seen teams facing issues with incompatible unprocessed messages in the queue during deployments. We've used Avro in a number of projects and would recommend using it over just sending unstructured messages.

Publicado : Mar 29, 2017
Radar

Descargar Radar Tecnológico Volumen 26

 

English | Español | Português | 中文

Radar

Mantente informada sobre Tecnología

 

Suscríbete ahora

Visita nuestro archivo para leer los volúmenes anteriores