Был я аналитиком, трэйдером, ALM-щиком и таким подпольным программистом в Голове Казначействе Банка, писал быстрые утилитки на плюсах (БЕЗ крутоты с указателями), а также макросы в Excel, и очень любил изучать программирование на работе, когда было свободное время. Потом мы пролоббировали дать нам SQL-БД, потом целый Win-сервер со своим сиквел-сервером, потом были консольные утилитки и WPF-приложения на C#, позже после прочтения еще порции умных книжек был вэб-сайт для наших и банковских нужд на фрэймворке asp.net mvc 5, а к нему красивая морда с использованием bootstrap3, jquery, для графиков canvasjs и все это в сочетании с большими объемами данных в sql-БДх межсерверно и с разграничением прав доступа, все как у взрослых. Далее я разработал еще несколько REST-сервисов для работы с внешними и внутренними вендорами, а также почти полная автоматизация всего этого дела. Что было дальше, а дальше я попросил выделить мне отдельное подразделение внутри Казны, так как масштабы уже совсем не маленькие, никто против не был. Далее в планах переходить на CI, а некоторые сервисы переводить на nix-сервера, а еще же машинное обучение, но пока что-то IT-департамент зажал нам мощности, но это временно. Так что берегите своих подпольных программистов! Кстати, я это все сопровождаю почти один, кроме администрирования некоторых серверов, а код документирую, ну очень тщательно, конечно по-возможности пишу документацию на сложный функционал. Люблю radio-t и слушаю их с 70 выпуска :)
Спасибо за статью. Как с языка сняли, почти все тоже самое у меня в голове крутится об этих языках и техниках вокруг них, хотя опыта поменьше чем у Вас. Кажется, что это очевидные вещи должны быть для других разработчиков в пользу выбора Rust. От себя добавлю некоторые мысли для других: представьте себе серьезный военный конфликт (не глобальный, но очень серьезный), Системы должны быстро оценивать ситуацию, как можно быстрее реагировать, уметь это делать параллельно, т.е. оценивать ситуацию по разным параметрам и нельзя допустить, чтобы программа упала в самый ответственный момент, должна быть надежной, без утечек, без гонок за ресурс, и т.д. Этот большой проект нужно сделать быстро, время на тестирование минимальное, повторюсь, система должна быть очень быстрой, параллельной, надежной, ресурсы НЕ безграничны (это вам не amazon)… Какой язык выберите, уважаемые? Rust. Вопрос закрыт.
Это должен быть матёрый сисадмин со стальными яйцами, десятилетиями опыта и виртуализацией профессиональных навыков в отдельном левополушарном контейнере, куда нет доступа эмоциям
до конца не дочитал пока, но вот это огонь абстракция :)!!!
Это типа амазоновского aws, но не весь функционал. Российский аналог, там, вроде, как архитектор всего этого дела пришел из aws.amazon, поэтому ждем качества. От OpenStack они отказались, написано, вначале статьи, — свою технологию кластеризации запилили, надеемся — качественно.
1. Это скорее всего не проблема, так как под сервер и под десктоп, я думаю, планировщик можно сконфигурировать перед компиляцией ядра. А вот Winda корнем целилась в десктоп, поэтому и терминальные сессии особо не учитывали при архитектуре планировщика, потом одумались.
Вообще, согласен. Зачем заминусовали Вас не понятно. Действительно, обычный функционал на основе данных можно реализовать при помощи SQL. Вся соль ML заключается в том, что когда логики с данными уже много, т.е., например, логика зависит от поведения клиентов, и это поведение иногда меняется, то логика на SQL над этими данными устаревает быстрее, чем вы реагируете на это поведение. Далее вы переписываете логику над данными, подстраивая ее под новое поведение клиентов, возможно, для вас это будет дорого. Это то, что касается классики работы с данными, например, с использованием SQL. Если же вы используете ML для реагирования на поведение клиентов, то при изменении поведения, на самом деле во всей внутренней математике этого самого ML логика выстраивается сама на основе этих данных, и не нужно ручками ничего переписывать, мы вовремя среагировали на поведение клиентов и попали в ЦА. Поэтому если данных не очень много, и проще использовать SQL -используем. Если данных много и SQL использовать затратно, а также интересно не явное поведение клиентов — используем ML. Примерно так.
Здравствуйте. Какие технологии вы используете для приложения, какие фреймворки? Xamarin? Какие 3d библиотеки? Я далек от мобильной разработки, если не считать адаптивные веб-приложения и десктоп (вообще я больше в бэкэнде), но примерно понимаю принцип построения мобильных приложений (читал и пробовал кое-что). Интересно, с чего можно стартануть в таком же графическом оформлении… Просто, я вижу, что вы работаете с какими-то готовыми шаблонными объектами. Вы их сами с нуля разрабатывали или какой-то фреймворк кастомизировали под себя?
Если результат удачный, я перепишу получившийся алгоритм для продакшена, а этот код выкину.
Подскажите, а это на сколько трудозатратно. Я вот тоже смотрю в сторону ML, эксперементирую с Anaconda, skikit-learn. Хотел бы ввести некоторые модели и наработки в прод. Сам я также занимаюсь бэкэндом под .NET, архитектурой, БД и автоматизацией в общем. И вот задумался, как бы лучше ввести в продакшн некоторые алгоритмы из библиотеки skikit-learn…
Конф. — класс, жаль мы далеко.