Вы думаете, что выбираете технологию потому, что она подходит требованиям? Вы можете ошибаться.

Давайте начнём с примера, который, возможно, вдохновлён реальной ситуацией. Команде необходимо подобрать брокера событий. Претендента два — Kafka и Pulsar.

Разработчик А имеет значительный опыт с Kafka в реальных ситуациях. Упоминают сложность при масштабировании Kafka и поручаются Pulsar. Разработчик B — сторонник Kafka, так как технология стала стандартом индустрии и имеет сильную поддержку в целом. Но у команды мало опыта работы с ней. Оба согласны в том, что в обозримом будущем изменений рабочей нагрузки нет и два этих решения соответствуют требованиям. Но остальные члены команды не так самоуверенны.

После проведённых на встрече часов и сравнения с сеткой технических критериев пункт за пунктом команда выбрала Kafka. Все согласились с тем, что принятие этого решения вполне обоснованно, обоснование задокументировали, и команда приступила к внедрению.

Но раскрыты ли истинные мотивы выбора?

AWS SQS играет значительную роль в современной архитектуре приложений, особенно в бессерверной среде. При работе с SQS часто можно увидеть, что сообщения не были прочитаны; причиной могут быть ошибка в вашем коде, временное ограничение ресурсов, превышение бюджета API или зависимости в сообщениях, которые должны быть обработаны. В большинстве случаев вы хотели бы знать, что это за сообщения, если они много раз терпят неудачу, а затем узнать, почему, и устранить проблемы. Именно здесь в игру вступает очередь недоставленных сообщений SQS.

… а также глубокого обучения на основе облачных вычислений и акустического моделирования

Для выращивания тканей органов из клеток в лаборатории исследователям нужен неинвазивный способ удержания клеток в одном месте. Одним из перспективных подходов является акустическое структурирование, которое предполагает использование акустической энергии для позиционирования и удержания клеток в желаемом положении по мере их развития в ткани. Применяя акустические волны к микрожидкостным устройствам, исследователи превратили ячейки микронного масштаба в простые паттерны, такие как прямые и решетки.

Мы с коллегами разработали комбинированный подход к глубокому обучению и численному моделированию, который позволяет расположить клетки в гораздо более сложные схемы нашей собственной архитектуры. Мы сэкономили недели усилий, проделав весь рабочий процесс в MATLAB и используя параллельные вычисления для ускорения таких ключевых этапов, как генерация обучающего набора данных с нашего тренажёра и обучение нейронной сети глубокого обучения.

Игры по спецификации — это поведение, удовлетворяющее буквальной спецификации цели без достижения намеченного результата. У всех нас есть опыт игры по спецификации, даже если не под этим названием. Возможно, читатели слышали миф о царе Мидасе и о золотом прикосновении, в котором царь просит, чтобы всё, к чему он прикасается, превращалось в золото, но вскоре обнаруживает, что даже еда и напитки превращаются в металл в его руках. В реальной жизни, когда учащийся получает вознаграждение за хорошую работу над домашним заданием, он может скопировать другого студента, чтобы получить правильные ответы, вместо того чтобы изучать материал — и таким образом использовать лазейку в спецификации задания.