Herramientas de desarrollo
Alex Garkavenko
Desarrollador sénior y embajador de Latenode
10 diciembre 2023
Una plataforma de código bajo que combina la simplicidad sin código con el poder del código completo 🚀
Empieza ahora gratis
10 diciembre 2023
10
min leer

JSON vs YAML: Comparación de formatos de datos para el desarrollo moderno

Alex Garkavenko
Desarrollador sénior y embajador de Latenode
Tabla de contenidos.
Puntos clave:
En el desarrollo moderno, la comparación de JSON y YAML revela diferencias claras: JSON se destaca por su velocidad y simplicidad, lo que lo hace ideal para API web e intercambio de datos, mientras que YAML ofrece mayor legibilidad y claridad de configuración, lo que lo hace adecuado para configuraciones y documentación. Cada formato tiene sus desventajas: JSON se destaca en eficiencia de análisis y YAML en facilidad de uso, lo que los convierte en las opciones preferidas para diferentes escenarios de desarrollo.

En el ámbito de la serialización de datos y la selección del lenguaje de programación, la decisión fundamental entre JSON y YAML Para los desarrolladores, la capacidad de comprender y utilizar estos modelos de lenguaje de manera eficaz con palabras y estructuras en código depende de su capacidad. Cada formato, con sus propios tipos de datos complejos, cumple una función distinta. Sus fortalezas y debilidades individuales satisfacen diferentes necesidades de programación, lo que demuestra la capacidad de las bibliotecas y los modelos de lenguaje para manejar diversas tareas. Esta publicación profundiza en los matices de JSON y YAML, comparando sus estructuras, complejidad e idoneidad para varias tareas en la configuración y el intercambio de datos. Exploraremos cómo estos formatos cumplen su función dentro de los modelos de lenguaje, interactúan con diferentes lenguajes de programación y administran palabras en datos estructurados. A medida que examinamos su capacidad para documentar información a través de objetos y texto, los lectores obtendrán claridad sobre qué modelos de lenguaje se alinean mejor con los requisitos de su proyecto, considerando el resultado y cómo se tokenizan las palabras.

Desde sitios web oficiales hasta archivos de configuración simples, e incluso en escenarios donde Crea sitios web gratisTanto los formatos JSON como YAML son fundamentales para transmitir datos a través de palabras y tokens. Sin embargo, comprender sus diferencias es crucial para optimizar el resultado de los modelos de lenguaje y la forma en que manejamos la información. Mediante el análisis de ejemplos y la exploración de aspectos clave como la legibilidad, los modelos de lenguaje y la técnica, esta comparación tiene como objetivo brindarle el conocimiento necesario para tomar una decisión informada sobre objetos de datos, palabras y tokens en varios contextos.

Optimice su proceso empresarial en Latenode: la mejor plataforma de automatización para usted

Comprensión de los formatos de serialización de datos

¿Qué es la serialización de datos?

La serialización de datos convierte los datos en un formato que se puede compartir o almacenar fácilmente, transformando los modelos de lenguaje en tokens y palabras para un procesamiento eficiente. Permite guardar estructuras de datos complejas en un formato JSON que los modelos de lenguaje pueden reconstruir más tarde utilizando palabras.

Propósito en la informática

La serialización es fundamental para el intercambio de datos entre distintos entornos y modelos de programación. Permite la transferencia fluida de datos y modelos entre distintos sistemas y plataformas.

JSON en serialización

JSONo Notación de objetos JavaScript, es un lenguaje de serialización de datos popular. Su formato basado en texto es a la vez legible por humanos y analizable por máquina. JSON estructura datos en pares nombre-valor y listas ordenadas.

El papel de YAML

YAML, que significa "YAML no es lenguaje de marcado" ofrece un enfoque más amigable para las personas a la serialización. Utiliza sangría para representar la jerarquía, lo que lo hace menos desordenado que otros formatos como XML.

Otros formatos Contexto

Si bien JSON y YAML son ampliamente utilizados, otros formatos como XML y Protobuf también desempeñan papeles importantes en la serialización. Cada uno tiene sus propios casos de uso y ventajas según los requisitos del sistema.

En informática, la transformación de datos complejos en un formato que se pueda almacenar y transportar es esencial para numerosas aplicaciones. Este proceso se conoce como serialización de datos. Al convertir la información a un formato estandarizado, resulta más fácil guardar archivos, transmitir información a través de redes o comunicarse entre diferentes componentes de software.

JSON (notación de objetos JavaScript) y YAML (YAML Ain't Markup Language) son dos de los lenguajes de serialización de datos más utilizados en la actualidad. Sirven como medios a través de los cuales se puede intercambiar información estructurada con claridad y eficiencia.

JSON ligero Su naturaleza lo convierte en una excelente opción para las API web donde la conservación del ancho de banda es fundamental. Su simplicidad se debe a que se basa en la sintaxis de JavaScript, pero se extiende más allá del desarrollo web; incluso los entornos que no utilizan JavaScript utilizan JSON con frecuencia debido a su facilidad de uso y su amplia compatibilidad con lenguajes.

Por otro lado, YAML lleva la legibilidad un paso más allá al emplear sangrías de espacios en blanco en lugar de llaves o corchetes que se encuentran en JSON o XML. Esto da como resultado archivos de apariencia más limpia que son más intuitivos para que los humanos los lean y escriban, una característica particularmente apreciada cuando se trata de archivos de configuración.

A pesar de su popularidad, JSON y YAML no están solos en el ámbito de los formatos de serialización; comparten espacio con otros como XML (lenguaje de marcado extensible) y Protobuf (buffers de protocolo). XML alguna vez fue el estándar de facto para los servicios web, pero su uso ha disminuido debido a su verbosidad en comparación con JSON.

Características distintivas de YAML y JSON

YAML y JSON son populares formatos de serialización de datosSe diferencian en legibilidad, estructura y casos de uso.

Ventajas de la legibilidad de YAML

Los archivos YAML priorizan legibilidad humanaSu diseño permite comentarios que pueden guiar a los usuarios a través de configuraciones complejas. Esta característica no está presente en JSON, lo que hace que YAML sea la opción preferida para archivos de configuración donde pueden ser necesarias explicaciones.

La anidación basada en sangrías en YAML mejora su claridad. A diferencia de la estructura entre corchetes de JSON, YAML utiliza espacios para indicar la jerarquía. Esto da como resultado una apariencia más limpia y reduce el desorden visual.

La simplicidad y la fuerza de JSON

El formato de JSON es más simple que el de un archivo YAML. Utiliza llaves y corchetes para organizar los datos de forma jerárquica. Si bien esto puede resultar menos legible en comparación con el diseño de YAML, simplifica el análisis para las máquinas.

Los archivos JSON son reconocidos universalmente por las API web y los entornos JavaScript. El formato es nativo de JavaScript, lo que garantiza una integración perfecta en las aplicaciones web. Esta ubicuidad lo convierte en la opción preferida para el intercambio de datos en Internet.

La estructura como diferenciador

Las diferencias estructurales entre YAML y JSON afectan significativamente su uso. Un analizador YAML debe admitir una mayor complejidad debido a que permite referencias abreviadas y asignaciones complejas.

A diferencia de, Sintaxis estricta de JSON Elimina las ambigüedades, pero requiere más verbosidad con comillas en las claves y los valores por igual. Esta precisión garantiza la coherencia en varias plataformas, pero puede hacer que escribir o editar JSON a mano sea más tedioso.

YAML admite cadenas de varias líneas sin saltos de línea explícitos dentro de la propia cadena; esta característica es particularmente útil cuando se trabaja con bloques de texto largos o documentación dentro de los propios datos.

Sin embargo, la falta de soporte de JSON para comentarios significa que cualquier información adicional debe codificarse dentro de la propia estructura de datos, lo que a menudo genera archivos inflados si se requiere documentación extensa.

Lea otras comparaciones en el blog de Latenode

Descripción general del formato de serialización de datos JSON

Sintaxis y estructura de JSON

JSON, que significa JavaScript Object Notation, es un lenguaje de programación ligero. formato de intercambio de datosUtiliza texto para almacenar y transportar datos.

Se basa en dos estructuras: pares clave-valor y matrices. Los pares clave-valor se encierran entre llaves {}, lo que crea un objeto. Las matrices son listas ordenadas de valores, encerradas entre corchetes [].

Cada clave en JSON es una cadena. El valor asociado a una clave puede ser una cadena, un número, una matriz u otro objeto JSON.

Uso amplio en API web

JSON se ha convertido en la columna vertebral de la mayoría de las API web. Su simplicidad permite un intercambio de datos eficiente entre clientes y servidores.

Las principales empresas tecnológicas, como Google y Facebook, utilizan JSON ampliamente para sus API. Esta adopción generalizada habla a las claras de su fiabilidad.

Los desarrolladores prefieren JSON por su compatibilidad con varios lenguajes de programación, no solo JavaScript.

Compatibilidad con JavaScript

Los entornos de JavaScript comprenden de forma nativa el formato JSON, lo que hace que el análisis y la generación de datos JSON sean excepcionalmente sencillos en el desarrollo web.

En los navegadores, JSON.parse() convierte cadenas en objetos JavaScript. Por el contrario, JSON.stringify() convierte objetos en cadenas JSON.

Esta integración perfecta ha consolidado la posición de json como opción predeterminada para muchos desarrolladores que trabajan con aplicaciones basadas en JavaScript.

Descripción general del formato de serialización de datos YAML

A diferencia de JSON, YAML enfatiza la legibilidad y la facilidad de uso. Se prefiere para archivos de configuración debido a su sintaxis clara.

Sintaxis amigable para los humanos

YAML utiliza sangría para representar la jerarquía, lo que lo hace intuitivo. Esta estructura es similar a la forma en que los humanos esquematizan notas o redactan documentos.

La ausencia de corchetes o llaves reduce el desorden visual. Cada nueva línea y sangría significa un elemento anidado dentro de la estructura de datos.

Uso de archivos de configuración

Los desarrolladores suelen elegir YAML para configurar aplicaciones de software. Su legibilidad es ideal para configurar parámetros que controlan el comportamiento del programa.

En la computación en la nube, los scripts YAML definen recursos y servicios. Son cruciales en herramientas de automatización de implementación como Docker y Kubernetes.

Aplicación de scripts de implementación

YAML es excelente para crear scripts de escenarios de implementación complejos. Estos scripts pueden iniciar entornos completos con un solo comando.

La claridad de YAML facilita la revisión de estos scripts, lo que ayuda a los equipos a comprender y mantener las prácticas de infraestructura como código.

Soporte de datos complejos

YAML maneja objetos y listas de forma natural dentro de su sintaxis. Las configuraciones complejas se vuelven más sencillas con esta capacidad.

Por ejemplo, las listas anidadas o los diccionarios son sencillos en formato YAML:

yaml

  • Nombre: John Doe Edad: 34 Hijos:
  • Nombre: Jane Doe Edad: 10

Este ejemplo muestra lo legible que es el formato YAML, incluso con estructuras complejas.

Diferencias de sintaxis y evaluación de usabilidad

JSON y YAML son opciones populares para la serialización de datos, pero difieren significativamente en sintaxis y facilidad de uso. Estas diferencias afectan la forma en que los desarrolladores interactúan con cada formato, desde la escritura hasta el manejo de errores.

Sangría y corchetes

La sintaxis JSON se basa en corchetes y llaves. Utiliza llaves {} para indicar objetos y corchetes [] para matrices. Cada propiedad de un objeto o valor de una matriz se separa con una coma.

YAML utiliza sangría en lugar de corchetes. Utiliza nuevas líneas y espacios para estructurar los datos, lo que puede hacer que parezcan más claros que JSON. Sin embargo, esta dependencia de la sangría requiere precisión; un espaciado incorrecto puede provocar errores.

Facilidad de uso para desarrolladores

La lectura de JSON es sencilla gracias a su clara estructura. Los desarrolladores familiarizados con JavaScript lo encuentran particularmente intuitivo porque se asemeja a la forma en que se escriben los objetos en el lenguaje.

La falta de corchetes en YAML puede mejorar la legibilidad para algunos usuarios. Su formato suele considerarse más legible para las personas, especialmente en el caso de los archivos de configuración, donde las configuraciones se delinean claramente mediante sangrías.

Escribir YAML puede ser más rápido una vez que se está familiarizado con su estructura. La ausencia de corchetes significa que se deben escribir menos caracteres, lo que podría acelerar la codificación en determinadas circunstancias.

Variaciones en el manejo de errores

El análisis de JSON implica comprobar la correcta colocación de comas, llaves y comillas. Los errores suelen deberse a la falta o la presencia de caracteres adicionales en estos elementos.

En YAML, los errores suelen surgir por problemas de alineación o sangría inadecuados. Esto puede ser menos obvio que la puntuación mal ubicada en JSON.

Los lenguajes de programación manejan el análisis de forma diferente según el formato elegido. Los modelos de lenguaje tienen analizadores diseñados específicamente para las estructuras únicas de JSON o YAML.

Un error del analizador en JSON suele apuntar directamente al carácter o número de línea que causa el problema. Por el contrario, un analizador YAML puede indicar un área más general donde se encuentra el problema debido a su dependencia de los espacios en blanco.

Métricas de rendimiento y apoyo de la comunidad

En el debate anterior sobre "Diferencias de sintaxis y evaluación de usabilidad", analizamos las diferencias entre JSON y YAML en cuanto a sintaxis y aplicaciones prácticas. Ahora, analicemos en profundidad su rendimiento en diversas condiciones y el grado de apoyo de la comunidad para cada formato.

Puntos de referencia de rendimiento

JSON es conocido por su velocidad a la hora de analizar datos. Está diseñado para ser liviano, lo que lo hace increíblemente rápido al leer o escribir datos. Numerosos estudios comparativos han demostrado que Los analizadores JSON suelen superar a YAML Analizadores. Esto se debe a que la flexibilidad y las características adicionales de YAML pueden generar sobrecarga durante el análisis.

Por ejemplo, una prueba podría revelar que un analizador JSON puede procesar miles de objetos por segundo, mientras que un analizador YAML procesa una cantidad significativamente menor en el mismo período de tiempo. Las cifras exactas varían según los analizadores específicos utilizados, pero la tendencia favorece constantemente a JSON en cuanto a rendimiento sin procesar.

Herramientas impulsadas por la comunidad

YAML no deja de tener sus ventajas, en especial si se consideran herramientas impulsadas por la comunidad. Existen bibliotecas sólidas disponibles para ambos formatos en casi todos los lenguajes de programación. Por ejemplo:

  • Para JSON, JavaScript ofrece JSON.parse() y JSON.stringify(), mientras que Python tiene el módulo json.
  • Para YAML, Python tiene PyYAML, mientras que Ruby proporciona el módulo YAML.

Estas herramientas mejoran la funcionalidad y facilitan la integración en los proyectos. Demuestran un mantenimiento activo por parte de los miembros de la comunidad que contribuyen a su desarrollo de forma regular.

Nivel de soporte para desarrolladores

Las comunidades de desarrolladores que respaldan ambos formatos son grandes y activas. Ofrecen documentación exhaustiva, foros, tutoriales y otros recursos para ayudar con problemas o preguntas de implementación.

JSON se beneficia de un soporte universal en todas las tecnologías web debido a su compatibilidad nativa con JavaScript. Casi todas las API web utilizan JSON como formato estándar para el intercambio de datos.

Por otro lado, YAML suele tener un fuerte apoyo en los círculos de gestión de configuración. Su legibilidad lo hace popular entre los desarrolladores que utilizan plataformas como Docker o Kubernetes, donde archivos de configuración legibles para humanos son preferidos

Ventajas y desventajas en la práctica

JSON y YAML son formatos de serialización de datos populares. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas que los hacen adecuados para diferentes aplicaciones.

Velocidad y simplicidad de JSON

El formato JSON es valorado por su velocidadLa estructura liviana de JSON permite un análisis rápido, lo que es crucial en entornos sensibles al rendimiento, como las API web. Su simplicidad también implica menos sobrecarga al codificar o decodificar datos, lo que contribuye a tiempos de carga más rápidos.

Los desarrolladores aprecian JSON por su sintaxis sencilla. Con pares clave-valor simples, es fácil de leer y escribir, incluso para aquellos con menos experiencia. Esta simplicidad ayuda a reducir el riesgo de errores durante la edición manual.

Claridad en la configuración de YAML

YAML destaca en situaciones que requieren legibilidad humana. Su naturaleza verbosa es una ventaja cuando la claridad es primordial, como en los archivos de configuración. Los comentarios se agregan fácilmente, lo que lo hace más comprensible para el mantenimiento futuro.

El formato permite representar estructuras complejas de forma clara. Las jerarquías se definen claramente sin llaves ni corchetes, que pueden resultar engorrosos en documentos grandes. Esto genera menos desorden visual y una comprensión más intuitiva de la estructura del documento.

Desventajas consideradas

A pesar de sus ventajas, ambos formatos tienen desventajas potenciales relacionadas con el tamaño del archivo y la sobrecarga de análisis.

Para JSON:

  • Los archivos grandes pueden volverse difíciles de manejar debido a la falta de soporte para comentarios.
  • La sobrecarga de análisis puede aumentar con estructuras anidadas que complican la sintaxis.

Para YAML:

  • Los archivos detallados pueden crecer significativamente más que sus contrapartes JSON.
  • El análisis puede ser más lento debido a la mayor complejidad de funciones como referencias y compatibilidad con múltiples documentos.

Aspecto JSON YAML
Velocidad y simplicidad de JSON Ligero, rápido de analizar, menos sobrecarga, tiempos de carga rápidos, sintaxis fácil de leer/escribir Ninguna
Desventajas de JSON Los archivos grandes pueden ser difíciles de manejar, no admiten comentarios y la sobrecarga de análisis aumenta con estructuras anidadas. Ninguna
Claridad en la configuración de YAML Ninguna Alta legibilidad, representación clara de estructuras complejas, menos desorden visual, comentarios para mantenimiento.
Desventajas de YAML Ninguna Archivos detallados, más grandes que JSON, análisis más lento debido a la complejidad

Contexto histórico y análisis de tipos de datos

Tanto JSON como YAML se utilizan ampliamente para la serialización de datos. Sus orígenes y el manejo de tipos de datos como cadenas, números y valores booleanos revelan mucho sobre sus intenciones de diseño.

Orígenes de JSON y YAML

Lea otras comparaciones en el blog de Latenode

JSON (JavaScript Object Notation) se introdujo a principios de la década de 2000. Evolucionó a partir de la sintaxis de JavaScript y buscaba simplificar el intercambio de datos a través de Internet. Su diseño es minimalista y se centra en que las máquinas puedan analizarlo fácilmente.

Por otra parte, YAML (YAML Ain't Markup Language) surgió casi al mismo tiempo, pero con el foco puesto en la legibilidad humana. Se originó a partir de lenguajes como XML y tiene un conjunto de características más amplio para manejar estructuras de datos complejas en un formato legible.

Manejo de tipos de datos

Tanto JSON como YAML gestionan eficazmente tipos de datos comunes, como cadenas, números y valores booleanos:

  • Cuerdas: Encerrados entre comillas en JSON; pueden no estar entre comillas si siguen ciertas reglas en YAML.
  • Números: Representado claramente en ambos formatos.
  • Booleanos: Utilice la representación verdadero/falso; YAML también admite variaciones como sí/no.

Para tipos de datos u objetos complejos:

  • JSON utiliza matrices y objetos.
  • YAML ofrece listas, mapas e incluso soporte para datos binarios.

El manejo de estos tipos demuestra el enfoque de cada formato: JSON opta por la eficiencia programable mientras que YAML prioriza la comprensión humana.

Tendencias de adopción a lo largo del tiempo

Las tendencias históricas de adopción han favorecido a JSON debido a su compatibilidad directa con las tecnologías web. Los desarrolladores lo adoptaron rápidamente para la comunicación entre cliente y servidor debido a su naturaleza liviana.

YAML encontró su nicho allí donde los archivos de configuración debían ser editados frecuentemente por personas. Su estructura clara lo hizo ideal para scripts de implementación, procesos de integración continua y sistemas de gestión de configuración.

Las preferencias actuales a menudo dependen de los casos de uso:

  • Las API web normalmente eligen JSON.
  • Las configuraciones de software se inclinan hacia YAML.

Estas tendencias reflejan cómo el contexto histórico moldeó el papel de cada formato en el panorama tecnológico actual.

Comparaciones resumidas y debate sobre la eficiencia

Tanto JSON como YAML son lenguajes de serialización de datos, pero difieren significativamente en sus objetivos de diseño y contextos de uso. Estas diferencias tienen implicaciones para la productividad de los desarrolladores y el debate en curso sobre la eficiencia.

La eficiencia de JSON

JSON (JavaScript Object Notation) es un formato de intercambio de datos liviano que enfatiza la simplicidad y la velocidad. Utiliza una sintaxis concisa que generalmente da como resultado tamaños de archivo más pequeños en comparación con YAML. Esta compacidad puede generar un análisis más rápido y un uso de memoria reducido, lo que es particularmente beneficioso en aplicaciones web donde el ancho de banda y el rendimiento son críticos.

  • Análisis rápido: los analizadores JSON existen en prácticamente todos los entornos de programación, a menudo con un rendimiento altamente optimizado.
  • Tamaño de archivo más pequeño: debido a su estructura menos detallada, los archivos JSON tienden a ser más compactos.

Legibilidad de YAML

Por otro lado, YAML (YAML Ain't Markup Language) prioriza la legibilidad humana y la facilidad de edición. Su sintaxis es más amplia y utiliza sangrías en lugar de corchetes o llaves para indicar la estructura. Esto lo convierte en una excelente opción para archivos de configuración o situaciones en las que es necesario editar archivos manualmente sin introducir errores.

  • Amigable con los humanos: la sangría en lugar de la puntuación hace que sea más agradable a la vista.
  • Edición resistente a errores: la estructura clara reduce la probabilidad de errores durante las ediciones manuales.

Impacto en la productividad del desarrollador

Las diferencias entre la eficiencia de JSON y la legibilidad de YAML pueden afectar significativamente la productividad del desarrollador. Por ejemplo, cuando se trabaja en sistemas a gran escala donde el rendimiento es primordial, los desarrolladores pueden preferir JSON debido a su velocidad de procesamiento. Por el contrario, para tareas que implican cambios frecuentes de configuración por parte de humanos en lugar de máquinas, se puede preferir YAML debido a su formato fácil de usar.

  • Proyectos sensibles al rendimiento: los desarrolladores se inclinan por JSON por sus ventajas de velocidad.
  • Tareas que requieren mucha configuración: la legibilidad de YAML lo hace ideal para configuraciones administradas por personas.

Debate continuo sobre la eficiencia

En los círculos de desarrolladores, existe un debate en curso sobre si la eficiencia obtenida con el uso de JSON supera los beneficios de la legibilidad de YAML. Algunos sostienen que la potencia informática moderna disminuye la importancia del tamaño del archivo y el tiempo de análisis (áreas en las que JSON destaca), lo que hace que el diseño centrado en el ser humano de YAML sea cada vez más relevante.

  • Tamaño de archivo vs. potencia de procesamiento: ¿Sigue siendo tan importante un tamaño de archivo más pequeño?
  • Relevancia del tiempo de análisis: con los potentes servidores disponibles hoy en día, algunos se preguntan si las diferencias en el tiempo de análisis son lo suficientemente significativas como para influir en la elección del idioma.

Conclusión

A lo largo de este discurso, se han contrastado meticulosamente JSON y YAML, destacando sus atributos únicos y aplicaciones prácticas en la serialización de datos. La exploración de las diferencias de sintaxis, las métricas de rendimiento y el apoyo de la comunidad ha proporcionado una comprensión integral de sus respectivas ventajas y desventajas. El contexto histórico y el análisis de los tipos de datos enriquecieron aún más la discusión, lo que permitió una elección informada entre estos dos formatos destacados en función de la eficiencia y los casos de uso específicos.

el debate sobre JSON frente a YAML En última instancia, converge en la necesidad de discernimiento a la hora de seleccionar el formato adecuado para los requisitos de representación de datos. A medida que los desarrolladores y las organizaciones se esfuerzan por optimizar sus flujos de trabajo, este estudio comparativo sirve como un recurso valioso. En este esfuerzo, considere cómo Latenode puede ser una parte fundamental de su conjunto de tecnologías. Con su capacidad para integrarse con varios formatos de datos y optimizar los procesos de desarrollo, Latenode proporciona una plataforma versátil que puede adaptarse a sus necesidades específicas de serialización.

Se anima a los lectores a integrar estos conocimientos en sus procesos de toma de decisiones tecnológicas y explorar cómo Latenode puede facilitar avances en las prácticas de serialización que se alineen con los estándares cambiantes de la industria. Aproveche el potencial de Latenode para mejorar sus flujos de trabajo de gestión de datos y desarrollo, tomando decisiones informadas que impulsen sus proyectos hacia adelante en el panorama del desarrollo moderno.

Optimice su proceso empresarial en Latenode: la mejor plataforma de automatización para usted

Aplicación unoAplicación dos

Probar ahora

Blogs relacionados

Caso de uso

Respaldado por