Panel Discussion 'El Futuro de GraphQL del Lado del Servidor'


1. Introducción de los Invitados del Panel de GraphQL
Déjame presentar a los distinguidos invitados de GraphL, Apollo, Stellate y Graphbase. Son expertos en GraphQL y sus tendencias futuras. GraphQL ha visto un crecimiento impresionante desde 2015, abordando diversas necesidades y casos extremos. La comunidad está trabajando activamente en avanzar GraphQL con nuevas características y mejoras, fomentando la colaboración en beneficio de todos los usuarios.
Déjame presentar a esos distinguidos invitados, comenzando con Benji de GraphL. GraphL es un proyecto de código abierto financiado por la comunidad y Benji es el principal mantenedor. Le encanta hacer GraphQL, realmente le encanta hacer GraphQL y ayudar a la comunidad. Estoy realmente emocionado de tener a Benji aquí. Tenemos a Danielle Mann de Apollo. Ella es directora senior de ingeniería en Apollo. Danielle ha estado trabajando en hacer que GraphQL sea más fácil y más agradable de usar durante los últimos seis años y medio. Es increíble tener a alguien con tanta experiencia aquí.
Y Tim Shuchanik de Stellate. Él es el cofundador y CEO de Stellate. Tim fue el primer empleado en el primer backend de GraphQL como servicio, GraphQL, que todos recordamos hace seis años y medio y ahora está trabajando en hacer que sea fácil ejecutar APIs de GraphQL en producción en Stellate. Y Fredrik Georg de Graphbase. Él es el fundador y CEO de Graphbase. Ellos hacen, es súper fácil desplegar backends de GraphQL sin servidor. Así que gracias a todos por unirse a mí y por este panel. Sabes, este panel tiene un título muy grande, ¿Cuál es el futuro de GraphQL? Y creo que todos nosotros probablemente tenemos muchas perspectivas diferentes de todas las muchas áreas diferentes de las que las personas aquí son parte.
Así que tal vez podamos comenzar con Benji. Solo en términos muy, digamos, generales. ¿Cómo ves las tendencias actuales en GraphQL? ¿Dónde comenzamos y dónde estamos hoy y algunas de las cosas emocionantes que estás viendo por ahí? Gracias, Yuri. GraphQL, creo, ha crecido de manera bastante impresionante. Ha despegado desde su lanzamiento en 2015. Y es realmente interesante ver a la gente. Creo que el GraphQL base abordó muchos de los problemas de las personas, y ahora estamos comenzando a ver los casos extremos de esos donde ciertos patrones no están completamente cubiertos, y luego estamos buscando lidiar con esos. Así que en mi trabajo con el grupo de trabajo, hemos estado recibiendo las solicitudes y las ideas de varias personas sobre cómo avanzar GraphQL, cómo hacerlo servir a todas estas diferentes necesidades. Y creo que Lee habló antes sobre el nuevo flujo de deferencia, que es una de las cosas emocionantes que se están añadiendo a GraphQL actualmente, lo cual es genial.
Pero también hay un gran número de otras propuestas que se están trabajando como formas de avanzar GraphQL. Y algunas de ellas pueden nunca ver la versión final real en las especificaciones. Algunas de ellas pueden generar mejores ideas que resuelvan los problemas de mejores maneras. Pero lo que me encanta ver es a la gente realmente involucrándose y trabajando juntos para encontrar estas soluciones a estos problemas comunes. Y en lugar de pensar, ¿cómo puedo resolver esto para mi único negocio? Pensar, ¿cómo puedo resolver esto para todos los que usan GraphQL? Para que esta marea creciente pueda elevar todos los barcos, por así decirlo.
2. Discusión sobre Tendencias de GraphQL y Historias de Usuarios
Discutiendo tendencias de GraphQL y historias de usuarios en Apollo. Evolución de un uso básico a uno sofisticado de GraphQL. Enfatizando el impacto de defer en el rendimiento de las consultas y la simplicidad de la aplicación.
Sí, y veo... También estoy realmente interesado en la perspectiva de Daniel porque sé que en Apollo, básicamente probablemente piensan tanto en las historias de usuarios y cuántos tipos diferentes de empresas están usando GraphQL, tanto en el front-end como consumidores y en el back-end. ¿Cómo abordas esta pregunta?
Sí, creo que a medida que han pasado los últimos seis años y medio, realmente hemos visto a GraphQL pasar de ser una tecnología muy temprana que necesitaba solo muchas herramientas básicas para ayudarte a usarla en general, a que ahora estamos entrando en una fase de mayoría temprana donde mucha gente está buscando cosas más sofisticadas de GraphQL y comenzando a construir sobre GraphQL para hacer cosas como defer o para hacer cosas como consultas en vivo, que es algo de lo que hablamos en Apollo.
Así que estoy realmente, quiero decir, incluso solo por el caso de uso de defer, estoy realmente emocionado por cómo estamos comenzando a poder implementarlo porque con defer, no solo hace que tus consultas de GraphQL sean más eficientes. Quiero decir, bueno, sí lo hace, pero no se trata solo de hacer que tus consultas sean más eficientes. De hecho, una vez que has trasladado ese tipo de consideración de cómo se cargarán los datos en fragmentos de vuelta a la capa de consulta de GraphQL y fuera de tu capa de renderizado de React, puedes hacer que tus aplicaciones de React sean mucho más simples. Vas a arquitectar componentes de una manera diferente porque ya no vas a necesitar dividir las páginas del front-end componente por componente solo porque necesitas cargar datos progresivamente.
QnA
Check out more articles and videos
We constantly think of articles and videos that might spark Git people interest / skill us up or help building a stellar career
Workshops on related topic
Tabla de contenidos:
- Inicio e introducción a Svelte
- Inicializar el proyecto frontend
- Recorrido por el proyecto esqueleto de SvelteKit
- Configurar el proyecto backend
- Consultar datos con GraphQL
- Recuperación de datos en el frontend con GraphQL
- Estilización
- Directivas de Svelte
- Enrutamiento en SvelteKit
- Endpoints en SvelteKit
- Despliegue en Netlify
- Navegación
- Mutaciones en GraphCMS
- Envío de mutaciones GraphQL a través de SvelteKit
- Preguntas y respuestas
Índice de contenidosParte 1 - Hora 1 a. Modelado de Datos de Bases de Datos Relacionales b. Comparando Bases de Datos Relacionales y NoSQL c. GraphQL con la Base de Datos en menteParte 2 - Hora 2 a. Diseño de Modelos de Datos Relacionales b. Relación, Construcción de Tablas Multijoin c. Complejidades de Consulta de Modelado de Datos Relacionales y GraphQL
Prerrequisitos a. Herramienta de modelado de datos. El formador utilizará dbdiagram b. Postgres, aunque no es necesario instalar esto localmente, ya que estaré utilizando una imagen de Dicker de Postgres, de Docker Hub para todos los ejemplos c. Hasura
En esta masterclass aprenderás cómo desarrollar APIs con Fastify y desplegarlas en la Platformatic Cloud.
En esta masterclass aprenderás cómo construir un subgraph que indexa datos de blockchain de NFT desde el contrato inteligente de Foundation. Desplegaremos la API y aprenderemos cómo realizar consultas para recuperar datos utilizando varios tipos de patrones de acceso a datos, implementando filtros y ordenamiento.
Al final de la masterclass, deberías entender cómo construir y desplegar APIs eficientes en The Graph para indexar datos de cualquier contrato inteligente desplegado en Ethereum.
Tabla de contenidos:
1 - El infame problema "N+1": Jonathan Baker - Vamos a hablar sobre qué es, por qué es un problema y cómo Shopify lo maneja a gran escala en varios APIs de GraphQL.
2 - Contextualizando APIs de GraphQL: Alex Ackerman - Cómo y por qué decidimos usar directivas. Compartiré qué son las directivas, qué directivas están disponibles de forma predeterminada y cómo crear directivas personalizadas.
3 - Consultas de GraphQL más rápidas para clientes móviles: Theo Ben Hassen - A medida que tu aplicación móvil crece, también lo harán tus consultas de GraphQL. En esta charla, repasaré diversas estrategias para hacer que tus consultas sean más rápidas y efectivas.
4 - Construyendo el producto del futuro hoy: Greg MacWilliam - Cómo Shopify adopta las características futuras en el código actual.
5 - Gestión efectiva de APIs grandes: Rebecca Friedman - Tenemos miles de desarrolladores en Shopify. Veamos cómo estamos asegurando la calidad y consistencia de nuestras APIs de GraphQL con tantos colaboradores.




























Comments