Las interfaces de programación de aplicaciones facilitan la comunicación entre software: ya sean apps, plataformas de internet o sistemas operativos. Son una ventana abierta que permite a una herramienta utilizar ciertos servicios de otra, pero ¿en qué se basan y cómo funcionan?

Jira Software, Basecamp 3, Trello y Assembla son cuatro de las herramientas de gestión de proyectos más conocidas del mercado. Con ellas, los miembros de un equipo DevOps pueden hacer listas de tareas, adjuntar archivos, hacer comentarios y programar alertas. 

La plataforma de alojamiento de repositorios se ha convertido, por sus características, en la herramienta predilecta de los creadores de APIs y, en general, del mundo desarrollador.

La llamada brecha ‘app-data’ se produce cuando transcurre un tiempo excesivo entre la solicitud de un usuario a una aplicación y la carga de la información para responderle.

Los programadores de Perl y también JavaScript conocen perfectamente las ventajas del uso de expresiones regulares para la detección de elementos concretos dentro de una cadena de texto. Es la herramienta habitual para encontrar patrones en esas cadenas. 

Python y R son los dos lenguajes más usados para la ciencia de datos: minería y visualización de información compleja. R es un lenguaje potente; Python es versátil y con una curva de aprendizaje corta. Pero no todo son buenas críticas de los programadores. 

Almacenar nuestros datos en la nube nos genera confianza, porque pensamos que es la forma más segura de guardarlos. Pero está demostrado que, aunque no suele hacerlo, la nube falla provocando que perdamos nuestros datos para siempre.

Las ventajas que aportan los modelos “aaS” los han convertido en un atractivo para muchas empresas online. Su flexibilidad los convierte en servicios muy codiciados por muchas y diferentes compañías. 

Linux continúa su expansión en el ecosistema de código abierto con Fedora 24. Es un sistema operativo estable cuyo objetivo es liderar el avance del software libre.

La plataforma de computación distribuida de código abierto incluye algunas mejoras interesantes para su comunidad: se convierte en una herramienta 10 veces más rápida que Spark 16. y dispondrá de una API unificada para el desarrollo de aplicaciones todoterreno: con datos en tiempo real, pero también trabajo por lotes y consultas interactivas.