Расскажите, пожалуйста, в чем преимущества использования kotlin-специализированной библиотеки dokker перед более популярной jvm библиотекой testcontainers? При использовании последней, на мой взгляд, и так декларируется необходимая для тестов информация максимально простым способом.
Опять таки, подумайте насчёт того, чтобы купить убитый кайт за 5-10к рублей и дошить его. Какой-нибудь бандит 10 летней давности имеет характеристики очень близкие к современным кайтам.
Ещё популярное направление - крафтить гидрофойлы. Можно относительно просто реализовать весьма дорогую штуку, а также его можно использовать с кайтом в неветровых местах и кататься на порядок чаще.
Я разрабатываю BI систему, знаю что они сейчас в топе трендов. Просто конкретно olap спецификации запросов к БД утратили актуальность. Сейчас агрегационые запросы для аналитики выглядят так - ставится какая-нибудь столбовая БД типа cassandra, click house, druid и просто пишутся запросы group by. Провайдер БД представляет различные агрегационые операторы, начиная от расчета квантилей до исполнения касстомного скрипта.
Думаю вы приносите много пользы вашим проектам. На моём опыте, обычно в команде есть продавец, продающий продукт и новые фичи заказчику, и аналитики, которые выполняют роль внутренних системных аналитиков, и на которых ещё навешивают роль тестировщиков для экономии издержек передачи информации. При этом получается, что продавец далёк от системных проблем, а аналитики упускают ценность для заказчика и выдумывают много лишнего функционала, без предварительного понимания реальных проблем. Таким образом вроде бы, очевидно, что не хватает звена бизнес аналитика, но в реальности наблюдал такие проблемы во многих компаниях.
Расскажите, пожалуйста, в чем преимущества использования kotlin-специализированной библиотеки dokker перед более популярной jvm библиотекой testcontainers? При использовании последней, на мой взгляд, и так декларируется необходимая для тестов информация максимально простым способом.
Опять таки, подумайте насчёт того, чтобы купить убитый кайт за 5-10к рублей и дошить его. Какой-нибудь бандит 10 летней давности имеет характеристики очень близкие к современным кайтам.
Ещё популярное направление - крафтить гидрофойлы. Можно относительно просто реализовать весьма дорогую штуку, а также его можно использовать с кайтом в неветровых местах и кататься на порядок чаще.
Я разрабатываю BI систему, знаю что они сейчас в топе трендов. Просто конкретно olap спецификации запросов к БД утратили актуальность. Сейчас агрегационые запросы для аналитики выглядят так - ставится какая-нибудь столбовая БД типа cassandra, click house, druid и просто пишутся запросы group by. Провайдер БД представляет различные агрегационые операторы, начиная от расчета квантилей до исполнения касстомного скрипта.
Думаю вы приносите много пользы вашим проектам. На моём опыте, обычно в команде есть продавец, продающий продукт и новые фичи заказчику, и аналитики, которые выполняют роль внутренних системных аналитиков, и на которых ещё навешивают роль тестировщиков для экономии издержек передачи информации. При этом получается, что продавец далёк от системных проблем, а аналитики упускают ценность для заказчика и выдумывают много лишнего функционала, без предварительного понимания реальных проблем. Таким образом вроде бы, очевидно, что не хватает звена бизнес аналитика, но в реальности наблюдал такие проблемы во многих компаниях.