Enfim, Java no Google App Engine!

Esta semana foi anunciado o suporte à linguagem Java no Google App Engine. Essa era a melhoria mais pedida pelos usuários. Agora com o suporte à Java, o Google formou um exercito de desenvolvedores em potencial para o seu serviço. Eu mesmo já havia criado uma pequena aplicação em Python para experimentar o serviço. Apanhei bastante porquê estou muito acostumado à linguagens fortemente tipadas, Java. Agora pretendo abandonar o python e reescrevê-la em Java. Minha única dúvida é se vou usar Wicket ou GWT na camada de apresentação.

Outra ótima notícia é que as APIs do APP Engine serão disponibilizadas através das APIs padrão do Java. O Datastore por exemplo será disponibilizado via JPA. Também serão utilizadas as APIs Servlet, javax.cache e javax.mail. Não foi assim com a plataforma Android. Neste caso o Google não fez questão de manter compatibilidade APIs e nem de bytecode. Os contextos são diferentes, no caso do Android acho que foi ate bom, pois ele veio trazer uma nova proposta de plataforma mobile, indo bem além do JME. Este respeito às APIs padronizadas tornará o GAE mais amigável para os desenvolvedores Java, mais "Enterprise", além de facilitar o porte de muitos frameworks Java para a infraestrutura do Google.

Inicialmente, os primeiros 10.000 usuário que se cadastrarem aqui, poderão testar o serviço. Depois de um tempo de maturação o serviço deve ser liberado sem restrições.

MapReduce nas nuvens

A cada dia que passa eu fico mais surpreso com as possibilidades criadas pela inovação tecnológica. A Amazon acaba de incrementar o seu portfólio se serviços de computação nas nuvens, com lançamento do serviço Amazon Elastic MapReduce.

O MapReduce, criado pelo Google, é um modelo de programação já implementado em linguagens como Java, C++ e outras. Ele é baseado em recursos disponíveis em linguagens funcionais como o LISP. O MapReduce possibilita o processamento e a geração de massas de dados gigantescas. Esse processamento é feito, de forma transparente, em clusters de computadores comuns. O MapReduce simplificou a computação em larga-escala realizada Google. Detalhes como tolerância a falhas, balanceamento de carga são abstraídos, o que torna a programação menos maçante e sujeito a falhas.

Antes, esse tipo processamento não era acessível fora de grandes centros de pesquisa ou empresas como o Google. Porem, baseando-se nos papers liberados pelo Google, Doug Cutting criou uma implementação open-source em Java do MapReduce. O projeto chamado de Hadoop foi disponibilizado pela Apache.

A adoção do Hadoop foi muito rápida, hoje ele é utilizado por empresas como Yahoo, Facebook, Microsoft, Autodesk, IBM e etc. O Facebook utiliza o Hadoop para mapear os relacionamentos na sua rede social. O Yahoo personaliza o conteúdo exibido para 300 milhões de pessoas, baseado na análise das suas preferências. O Hadoop tem substituído soluções caseiras no o atendimento de necessidades do core business destas empresas.

Agora começam a aparecer ofertas da plataforma Hadoop para cloud computing. A pioneira foi a empresa Cloudera, formada por ex-engenheiros do Google, Yahoo, Oracle e outras. A Amazon, maior referência em cloud computing, passou a oferecer o mesmo serviço. No caso da Amazon, o serviço já nasce integrado com todo o ecossistema de serviços já disponíveis como o S3 e o EC2. Todo esse poder computacional esta disponível para empresas de todos os portes e para simples mortais como você e eu.

Passei na certificação para BFCP!

Passei na certificação para BFCP!

Acabei de ser aprovado na prova de certificação BFCP – Brainfuck Certified Programmer. Modéstia à parte, meu score foi de 100%. O certificado sai na hora.
Segundo Gartner, 89% das empresas terão adotado esta linguagem até o final de 2009. Por isso, o investimento na certificação vale muito a pena.

mais informações em http://aminet.net/package.php?package=dev/lang/brainfuck-2.lha