Oh My GHaaD: Git Hosting as a Database

En esta masterclass, discutimos los méritos de la arquitectura sin servidor y cómo se puede aplicar al espacio de la IA. Exploraremos opciones para construir aplicaciones RAG sin servidor para un enfoque más lambda-esque a la IA. A continuación, nos pondremos manos a la obra y construiremos una aplicación CRUD de muestra que te permite almacenar información y consultarla utilizando un LLM con Workers AI, Vectorize, D1 y Cloudflare Workers.

Este masterclass te enseña los conceptos básicos del desarrollo de aplicaciones serverless con TypeScript. Comenzaremos con una función Lambda simple, configuraremos el proyecto y la infraestructura como código (AWS CDK) y aprenderemos cómo organizar, probar y depurar una aplicación serverless más compleja.
Tabla de contenidos:        - Cómo configurar un proyecto serverless con TypeScript y CDK        - Cómo escribir una función Lambda testeable con arquitectura hexagonal        - Cómo conectar una función a una tabla DynamoDB        - Cómo crear una API serverless        - Cómo depurar y probar una función serverless        - Cómo organizar y hacer crecer una aplicación serverless


Materiales mencionados en el masterclass:
https://excalidraw.com/#room=57b84e0df9bdb7ea5675,HYgVepLIpfxrK4EQNclQ9w
Blog de DynamoDB de Alex DeBrie: https://www.dynamodbguide.com/
Excelente libro para DynamoDB: https://www.dynamodbbook.com/
https://slobodan.me/workshops/nodecongress/prerequisites.html

Introducción a serverlessAntecedentes: Docker, Contenedores y KubernetesActividad: Construir una aplicación con Docker y desplegarla en un proveedor de nubeAnálisis: ¿Qué es bueno/malo de este enfoque?Por qué se necesita/mejora ServerlessActividad: Construir la misma aplicación con serverlessAnálisis: ¿Qué es bueno/malo de este enfoque?

¡Bienvenido a Fauna! Este masterclass ayuda a los desarrolladores de GraphQL a construir aplicaciones de alto rendimiento con Fauna que se escalan a cualquier tamaño de base de usuarios. Comienzas con lo básico, utilizando solo el playground de GraphQL en el panel de Fauna, luego construyes una aplicación completa de pila completa con Next.js, agregando funcionalidad a medida que avanzas.

En la primera sección, Comenzando con Fauna, aprendes cómo Fauna crea automáticamente consultas, mutaciones y otros recursos basados en tu esquema de GraphQL. Aprendes cómo realizar tareas comunes con GraphQL, cómo usar el lenguaje de consulta de Fauna (FQL) para realizar tareas más avanzadas.

En la segunda sección, Construyendo con Fauna, aprendes cómo Fauna crea automáticamente consultas, mutaciones y otros recursos basados en tu esquema de GraphQL. Aprendes cómo realizar tareas comunes con GraphQL, cómo usar el lenguaje de consulta de Fauna (FQL) para realizar tareas más avanzadas.

Este masterclass discute los desafíos que enfrentan las empresas al escalar la capa de datos para admitir implementaciones multi-región y entornos sin servidor. Las funciones de borde sin servidor y la orquestación de contenedores livianos permiten que las aplicaciones y la lógica empresarial se implementen fácilmente a nivel mundial, dejando a menudo la base de datos como el cuello de botella de latencia y escalabilidad.
Únase a nosotros para comprender cómo PolyScale.ai resuelve estos desafíos de escalabilidad, almacenando en caché de manera inteligente los datos de la base de datos en el borde, sin sacrificar la transaccionalidad o la consistencia. Aprenda a implementar, observar consultas y realizar pruebas de latencia global con funciones de borde utilizando PolyScale.
Tabla de contenidos        - Introducción a PolyScale.ai        - Gravedad de los datos empresariales        - Por qué es difícil escalar los datos        - Opciones para escalar la capa de datos        - Observabilidad de la base de datos        - Gestión de caché con IA        - Aprenda a utilizar PolyScale.ai

En este masterclass, construiremos un entorno de pruebas para una aplicación preconstruida, luego escribiremos y automatizaremos pruebas de extremo a extremo para nuestra aplicación serverless. Y en el último paso, demostraremos lo fácil que es entender la causa raíz de una prueba errónea utilizando pruebas distribuidas y cómo depurarla en nuestro pipeline de CI/CD con Thundra Foresight.

Tabla de contenidos:
- Cómo configurar y probar tu infraestructura en la nube
- Cómo escribir y automatizar pruebas de extremo a extremo para tus cargas de trabajo serverless
- Cómo depurar, rastrear y solucionar problemas de fallas en las pruebas con Thundra Foresight en tus pipelines de CI/CD