¿Fue 2017 el año en que todos los productos se comercializaron como cognitivos, con aprendizaje automático o artificialmente inteligentes? Sí. Y en muchos casos el aprendizaje automático realmente mejoró la funcionalidad de los productos, a veces de manera sorprendente.
Los revisores no otorgaron ningún premio por incorporar Inteligencia Artificial (AI por sus siglas en inglés), pero eligieron las herramientas más destacadas para construir y entrenar modelos. Estos incluyen los marcos de aprendizaje profundo TensorFlow y PyTorch, el paquete automatizado de creación de modelos H2O.ai Driverless AI y la sólida caja de herramientas de aprendizaje automático Scikit-learn.
La porción de MLlib de Apache Spark también encaja en este grupo, al igual que el lenguaje de programación R (con más de 25 años), del que los críticos dicen: "No importa cuál sea el problema de aprendizaje automático, es probable que haya una solución en CPAN , el repositorio completo para el código R y con toda probabilidad fue escrito por un experto en el tema".
2017 también fue el año en el que se podía elegir una base de datos sin grandes compromisos. ¿Necesita SQL, distribución geográfica, escalabilidad horizontal y una gran consistencia? Tanto Google Cloud Spanner como CockroachDB tienen todo eso. ¿Necesita una base de datos NoSQL distribuida con una selección de API y modelos de consistencia? Ese sería el Azure Cosmos DB de Microsoft.
¿Está sirviendo datos de múltiples puntos finales? Probablemente desee utilizar GraphQL para consultarlos y puede usar Apollo Server como un controlador si su cliente es una aplicación Node.js. Tomando una vista de datos más orientada a gráficos, una consulta GraphQL se parece a una estructura JSON con los datos omitidos.
En cuanto a los servidores de base de datos de gráficos, considere Neo4j, que ofrece clústeres altamente disponibles, transacciones ACID y consistencia causal. ¿Está buscando una base de datos SQL basada en GPU en memoria, que pueda actualizar pantallas geoespaciales de miles de millones de ubicaciones en milisegundos? MapD es lo que necesitas.
Dos prometedores lenguajes de programación hicieron el corte, por dominios completamente diferentes. Kotlin parece una versión optimizada de Java orientado a objetos, pero también es un lenguaje de programación funcional completo y lo que es más importante, elimina el peligro de referencias nulas al puntero y facilita el manejo de valores nulos. Rust, por otro lado, ofrece seguridad de la memoria en una alternativa a C y C ++ que está diseñada para la programación a nivel de sistemas y bare-metal.
Hablando de seguridad, también saludamos a dos productos de seguridad: uno para facilitar a los desarrolladores la creación de aplicaciones seguras y el otro para extender las defensas de seguridad a los entornos de aplicaciones modernos. Las alertas de seguridad de GitHub le notifican cuando GitHub detecta una vulnerabilidad en una de las dependencias de su proyecto GitHub, sugiriendo soluciones conocidas de la comunidad GitHub. Signal Sciences protege contra las amenazas a sus API y aplicaciones web basadas en la nube o en contenedores.
Si comenzó a implementar contenedores Docker, tarde o temprano querrá orquestarlos y administrarlos. Para eso, lo más probable es que desee Kubernetes, ya sea solo o como un servicio en las nubes de AWS, Azure o Google. Honeycomb va más allá de la supervisión y el registro para dar a conocer su sistema distribuido.
Recientemente, los marcos de referencia más ortodoxos como Angular y React, han dominado la discusión de las aplicaciones web de JavaScript. Sin embargo, hay un marco más simple que está ganando espacio mental: Vue.js. Vue.js sigue construyendo un Modelo de Objetos Documental (DOM por sus siglas en inglés) virtual, pero no le hace aprender la sintaxis no estándar o instalar una cadena de herramientas especializadas solo para implementar un sitio.
La relación de Microsoft con Linux ha sido problemática a lo largo de los años, por decir lo menos. Por ejemplo, en 2001 Steve Ballmer llamó a Linux un "cáncer". La necesidad de Linux en la nube de Azure cambió todo eso, y el Subsistema de Windows para Linux le permite ejecutar un shell real o de Suse Bash en Windows 10, lo que permite usted puede instalar y ejecutar aplicaciones binarias legítimas de Linux desde los repositorios estándar, incluida la línea de comandos de Azure Bash.
Como se puede observar, el Código Abierto está más que presente en todo lo que en este 2018, ya se oferta o está disponible "as is" en los depósitos de recursos para programación y nube más populares.
Usted puede aprovechar todos, algunos o solo uno de las tecnologías y herramientas aquí mencionados. Pero no cabe duda de que esto es la punta de un inmenso y maravilloso "iceberg" virtuoso.
¿Qué tecnologías ya está usando en su ambiente de Tecnologías de la Información?
