Brokers de mensajería open source
Clase 14 de 36 • Curso de Celery 4
Contenido del curso
- 7

¿Cómo funciona un bot?
10:49 - 8

Cómo funciona el API de Slack para programación de bots (y parecidos y diferencias con otros APIs)
09:27 - 9

¿Cómo crear un bot reactivo?
15:54 - 10

Reto: posibles aplicaciones de bots de Slack, buscar ejemplos y entender cómo se llevarían a cabo
02:16 - 11

Reto: modificar el bot básico y crear alguno que responda a a algún tipo de petición o muestre algo
02:39
- 12

¿Qué es un broker de mensajería y cuándo debe usarse?
04:44 - 13
Conceptos: mecanismos de publicación/suscripción. Canales. Intercambiadores
02:27 - 14

Brokers de mensajería open source
06:03 - 15

Python con RabbitMQ uso básico de la terminal
14:12 - 16

Comparación de diferentes brokers de mensajería para trabajar con Celery
06:07 - 17

Reto: Crear una pequeña aplicación cliente-servidor que use RabbitMQ desde Python
03:09
- 18

Creando un entorno de desarrollo para Celery
08:12 - 19

Instalación y creación de un programa básico pub/sub
15:13 - 20

Cómo usar Celery para programar un robot de Slack: diseño y comienzo de la implementación
11:41 - 21

Monitorización de tareas
15:33 - 22

Solucionando problemas
09:51 - 23

Reto: implementación y despliegue básico de un bot de Slack
04:19
Características comunes:
- Protocolos de mensajerías usados.
- Soporte de estándares de mensajería, cómo se envían, reciben y procesan los mensajes.
- Licencias libres.
- API REST, a parte de usarlos con una librería puedes trabajar con ellos con un simple API.
- Soporte Activo.
RabbitMQ: Cola de tareas distribuida y robusta.
ActiveMQ/Apollo: Cola de mensajes de altas prestaciones con soporte de JMS.
RocketMQ: Message-oriented middleware con MQTT y JMS
Apache Kafka: Sistema orientado a procesamiento de streams en tiempo real.
NATS: Sistema de mensajería distribuido.
RabbitMQ: Es el más popular y el que tiene más soporte de bibliotecas. Es relativamente simple de instalar y mantener, tiene una buena comunidad para soportarlo.