Язык запросов GraphQL, разработанный Facebook, получил возможность развиваться независимо от своих создателей. Компания объявила об основании фонда на базе Linux Foundation. Facebook разработала этот язык для внутренних нужд в 2012 году, а в 2015 открыла доступ для всех желающих под лицензией Open Source. В настоящее время этот инструмент используется на сайтах Airbnb, Atlassian, Audi, CNBC, GitHub, Major League Soccer, Netflix, Shopify, The New York Times, Twitter, Pinterest и Yelp.
Особенности GraphQL
Язык разработан как альтернатива REST — архитектурному стилю взаимодействия компонентов распределённого приложения в сети. GraphQL, по утверждению создателей, обладает большей гибкостью. Он позволяет типировать данные и работать с информацией из множественных источников. Кроме того, инструмент снижает сетевой трафик за счёт глубокой конкретизации запросов. Библиотеки интеграции GraphQL разработаны для большинства современных языков программирования.
Facebook надеется, что предоставление независимой площадки для развития позволит привлечь к совершенствованию языка и инфраструктуры больше участников. В настоящее время компания работает над формированием списка участников нового фонда и решением юридических и организационных вопросов. Управление фондом будет осуществляться по тем же принципам, что и у большинства проектов на базе Linux Foundation. Сам инструмент доступен в репозитории GitHub.
Текущие вопросы
Вопрос о проектах, которые составят основу площадки, рассмотрят после формирования совета учредителей. Пока разработчики предполагают, что это будет набор инструментов разработчика, библиотека DataLoader, базовая реализация GraphQL.js и спецификация языка.
Активное развитие языка запросов от Facebook соответствует сделанным в начале 2018 года прогнозам. Из 23 000 опрошенных JavaScript-программистов 14 000 заявили о своём желании освоить GraphQL, 2800 уже использовали, 2300 оказались незаинтересованны. Следует отметить, что количество тех, кто изучил язык и решил его не использовать оказалось в границах статистической погрешности.
Источник: