Tag: Golang

Una revelación en forma de algoritmo

Gracias a un artículo de System Design Academy que me llegó esta semana, he estado reflexionando sobre algo que me parece curioso y simple a la vez: cómo ordenar datasets masivos de manera distribuida. Y sabes qué? Estos patrones son tan elegantes que se pueden aplicar a muchísimos otros problemas que enfrentamos día a día.

Como desarrollador que ha pasado de JavaScript a PHP, luego Python, y ahora está completamente inmerso en Golang, me llama la atención cómo ciertos patrones trascienden lenguajes y frameworks. La ordenación distribuida es uno de esos casos donde la arquitectura importa más que la implementación.

A Revelation in Algorithm Form

Thanks to an article from System Design Academy that came my way this week, I’ve been reflecting on something I find curious and simple at the same time: how to sort massive datasets in a distributed manner. And you know what? These patterns are so elegant that they can be applied to so many other problems we face day to day.

As a developer who has gone from JavaScript to PHP, then Python, and is now fully immersed in Golang, I’m struck by how certain patterns transcend languages and frameworks. Distributed sorting is one of those cases where architecture matters more than implementation.

Siempre me ha gustado ver y probar diferentes tecnologías, y dentro de estas, como no, lenguajes de programación.

Ejemplo de esto fue el uso intensivo que di en su momento, en Arrakis, a Rebol , un lenguaje multiplataforma interpretado, con todo lo que podías necesitar para realizar geniales scripts de limpieza de datos, en una sintaxis “extraña”, pero bella en su planteamiento.

El caso de Go fue un poco diferente, porque al igual que me ocurrió con Angular, en su momento (hace varios años) traté de darle una oportunidad, pero toda la información y ejemplos que encontraba eran bloques de código “muy pequeño”, no veía en eso (a mirada de pájaro) que estuviese terminado, parecía un lenguaje más académico/conceptual que algo para su uso real.

I’ve always liked to see and try different technologies, and within these, of course, programming languages.

An example of this was the intensive use I gave at the time, at Arrakis, to Rebol, an interpreted cross-platform language, with everything you could need to perform great data cleaning scripts, in a “strange” syntax, but beautiful in its approach.

The case of Go was a bit different, because just like what happened to me with Angular, at the time (several years ago) I tried to give it a chance, but all the information and examples I found were “very small” blocks of code, I didn’t see in that (at a bird’s eye view) that it was finished, it seemed like a more academic/conceptual language than something for real use.

The first one is the very simple, but not limited, Go interface system.

How to use interfaces in Go

The second, no less important, making it clear and showing C# vs Go code.

Statements are statements, and expressions are expressions (in Go)

As always, we’ll need some debugging:

Scheduler Tracing In Go

A project, green, but promising, for (among other things) distributed execution:

hyflow-go: A geo-replicated, main-memory, highly consistent datastore

El primero es el muy sencillo, que no limitado, sistemas de interfaces de Go.

How to use interfaces in Go

El segundo, que no menos importante, dejando bien claro y mostrando el código en C# vs Go.

Statements are statements, and expressions are expressions (in Go)

Como siempre necesitaremos algo de depuración:

Scheduler Tracing In Go

Un proyecto, verde, pero prometedor, para (entre otros) ejecución distribuida:

hyflow-go: A geo-replicated, main-memory, highly consistent datastore

Every day we hear about Big Data, IoT, Smart Data, Machine Learning, semantic data, etc. Many times out of context or simply used because they’re “trendy”.

One of the best examples is “Big Data”, where we always talk about huge amounts of information, systems, platforms, queries, but with the error, from my point of view, of taking that as information, no, no it’s not information, they’re data, raw data or processed data, information is what is extracted from that data. Many times, with the term “Big Data”, we get lost in only the part of storing huge amounts of data, replicated and in astronomical volumes. That’s not “Big Data”, that’s only talking about one part, the most mechanical one, and the one that contributes least to what we’re looking for “Information”, it’s only “data storage and management”, one leg of a much broader table.

Todos los días escuchamos hablar de Big Data, IoT, Smart Data, Machine Learning, semantic data, etc. Gran parte de las veces fuera de contexto o simplemente utilizadas porque “están de moda”.

Uno de los mejores ejemplos es “Big Data”, donde se habla siempre de ingentes cantidades de información, que si sistemas, plataformas, consultas, pero con el error, desde mi punto de vista, de tomar eso como información, no, no es información, son datos, datos en bruto o datos tratados, la información es la que se extrae de esos datos. Se pierden muchas veces, con el termino “Big Data” en sólo la parte de guardar ingentes cantidades de datos, replicados y en volumenes astronómicos. Eso no es “Big Data” eso es sólo hablar de una parte, la más mecánica, y la que menos aporta a lo que se busca “Información”, es sólo “almacenaje y gestión de datos”, una pata de una mesa mucho más amplia.