Optimización de Java nativo en la nube, 2.ª edición

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El ajuste del rendimiento es una ciencia experimental, pero eso no significa que los ingenieros deban recurrir a conjeturas y folclore para hacer el trabajo. Sin embargo, ese suele ser el caso. Con este práctico libro, los tecnólogos de Java de nivel intermedio a avanzado que trabajan con plataformas complejas aprenderán a ajustar el rendimiento de las aplicaciones Java en la nube mediante un enfoque cuantitativo, verificable y repetible. En respuesta a la ubicuidad de la computación en la nube, esta edición actualizada de Optimizing Cloud Native Java aborda temas que son clave para el alto rendimiento de las aplicaciones Java en la nube. Muchos recursos sobre rendimiento tienden a centrarse en la teoría y los aspectos internos de Java virtual.

En respuesta a la ubicuidad de la computación en la nube, esta edición actualizada de Optimizing Cloud Native Java aborda temas que son clave para el alto rendimiento de las aplicaciones Java en la nube. Muchos recursos sobre rendimiento tienden a centrarse en la teoría y los aspectos internos de las máquinas virtuales Java, pero este libro analiza los aspectos técnicos de bajo nivel en el contexto de los aspectos prácticos del ajuste del rendimiento y examina una amplia gama de aspectos. Con este libro, podrás:

Aprenderás cómo los principios y la tecnología de Java hacen el mejor uso del hardware moderno, los sistemas operativos y las pilas de nube.

• Aprender cómo los principios y la tecnología de Java hacen el mejor uso del hardware moderno, los sistemas operativos y las pilas de nube.
• Examina las dificultades de medir los números de rendimiento de Java y los inconvenientes del microbenchmarking.
• Comprender cómo empaquetar, implementar, operar y depurar aplicaciones Java/JVM en entornos modernos en la nube
• Aplica enfoques de observabilidad emergentes para obtener un profundo conocimiento de las aplicaciones nativas de la nube.
• Utiliza técnicas de rendimiento del lenguaje Java, incluidas las formas concurrentes y distribuidas.