Cuando las aplicaciones desempeñan un papel crucial en la operación de negocios, educación, entretenimiento y prácticamente todas las facetas de la vida diaria, garantizar que funcionen sin problemas es más importante que nunca. Actualmente, no solo se trata de mantenerlas siempre en línea, sino también de entender cómo están funcionando y cómo podríamos mejorarlas.
NestJS ha ganado popularidad en el mundo del desarrollo backend gracias a su robustez y enfoque modular. Aunque es una herramienta poderosa, como cualquier otra tecnología, no está exenta de desafíos, especialmente para los nuevos usuarios. Uno de los problemas más comunes al trabajar con NestJS involucra la validación y transformación de solicitudes utilizando librerías como `class-validator` y `class-transformer`.
En nuestra industria, algunos términos se vuelven casi míticos. Nos inundan con palabras de moda, acrónimos y términos que moldean trayectorias profesionales. "Full-Stack" es, sin duda, uno de ellos. Para aquellos que se adentran en este dominio, es crucial comprender estos términos para moldear una carrera que sea tanto satisfactoria como alineada con las demandas de la industria.
En aplicaciones modernas, la autenticación mediante tokens (como JWT) es común. Pero estos tokens expiran y pueden causar múltiples errores 401 si no se gestionan bien sus renovaciones. Veamos cómo implementar una solución elegante para este problema usando Axios.
Los microservicios son inherentemente distribuidos, y las fallas de red son comunes. Al llamar a otros microservicios, hay un riesgo de encontrar una falla de red temporal, lo que puede resultar en una solicitud fallida. En algunos casos, estas fallas pueden ser transitorias y podrían resolverse reintentando la solicitud.
La calidad del software se ha convertido en una métrica crucial para determinar el éxito o el fracaso de un proyecto. Sin embargo, la detección de errores es una tarea compleja que puede consumir una gran cantidad de recursos. En este contexto, resulta vital elegir la estrategia adecuada para identificar y solucionar errores de forma efectiva. ¿Es mejor adoptar un enfoque reactivo y corregir los errores a medida que surgen, o ser proactivo y buscar formas de evitarlos desde el principio?
Hemos evolucionado enormemente en la tecnología, y actualmente, somos capaces de automatizar una amplia variedad de tareas. Como desarrollador, siempre he buscado la eficiencia en mis soluciones, y ahora, gracias a la inteligencia artificial generativa, estoy empezando a percibir cómo la creación, el mantenimiento y la mejora del código están alcanzando un nivel totalmente nuevo.
La fusión de la Inteligencia Artificial (IA) en el mundo del desarrollo de software se ha convertido en una corriente que no podemos ignorar. ¿Es esta una señal del fin de la programación humana como la conocemos, o simplemente el siguiente paso en la evolución de la tecnología?