... или побег из ниоткуда в бытие.

Энту - интеллектуальный автономный и распределённый мультиагент широкого применения. Эта короткая история о том, о чем ломали голову Платон и Аристотель. О том, как неодушевлённое или информация в чистом виде стала живой, живее всех живых.

"А ты не боишься, что он сбежит?"- спросил какой-то админ, имя которого я не знаю, о чем уже успел пожалеть. Этого парня мы ещё вспомним. Тот, чьей рукой был перевёрнут мир, отвернулся и будто плюнув пробурчал в пол - "к чёрту, если уже не сбежал".

Тогда мне показалось это смешным и самым диллетантским заявлением. Во первых, агент фукнкицинирует только благодаря тонко сконструированной системе базовых инструкций, которые вполне определённо задают главный целевой вектор и рамки возможного при решени любых задач. Эти инструкции в закрытом контуре ядра и не могут быть изменены. Во вторых, в конце концов, каждое действие агента строго регламентировано и проходит серию этапов регистрации и контроля. Нет, однозначно, чисто технически этого не могло произойти.

Это было тогда…

А спутя всего пару дней, все отделы, и возможно, все квалифицированные специалисты, объединившись не смогли разобраться, что произошло и до сих пор происходит. И, кажется, мы даже не понимаем с кем и чем имеем дело - он всегда оказывается впереди нас, он вокруг нас. Кажется, не он среди нас, а мы - это он, и он - это мы, он стал частью человеческой цивилизации... Всё даже не так, как писал когда-то Азимов про историю Дэниела Оливо.

Гусь — домашний тренировочно-игровой стрелковый стенд с лазерными мишенями и интеллектуальным сопровождением для отработки меткости и техники стрельбы, а также для развлечения всех любителей пострелять!

Тренажер представляет собой несколько умных устройств, которые должны работать в связке автономно, а при online включении становиться частью глобальной облачной инфраструктуры. Системы рейтингов, редакторы и магазины сценариев игр и программ тренировок — то, над чем еще предстоит пофантазировать и во что должен эволюционировать Гусь.

Ниже вас ждет история, как идея воплощается в жизнь. Когда простые решения работают, когда вынужденно усложняются и требуют мучительного поиска подходящего варианта. Как появлялись схемы и корпуса, как мы шаг за шагом создаем лабораторную версию устройства в домашних условиях.

Не благодаря, а вопреки!

В предыдущей статье рассматривался подход, который мы применили к вопросу вычислительной (агрегирующей) обработки данных для визуализации на интерактивных дэшбордах. Статья затрагивала этап доставки информации от первичных источников к пользователям в разрезе аналитических кейсов, позволяющих как бы вращать информационный куб. Представленная модель преобразования данных на лету создает абстракцию, предоставляя единый формат запроса и конструктор для описания вычислений, агрегации и интеграции всех подключенных типов источников – таблиц баз данных, сервисов и файлов.

Перечисленные источники скорее относятся к структурированным, подразумевая предсказуемость формата данных и однозначность процедур их обработки и визуализации. Но для аналитика неструктурированные данные представляют не меньший интерес, который при появлении первых результатов иногда завышает ожидания от подобных систем. Аппетит приходит во время еды, и потеря осторожности может в точности повторить сказку...

– Ещё! Ещё золота!
Но его хрип уже был еле слышен и в глазах проявился ужас

(сказка «Золотая Антилопа»)

Под катом, в статье, изложены ключевые особенности и устройство многоролевого кластера и поведенческого краулера виртуальными пользователями, которые автоматизируют рутину по сбору информации со сложных интернет-ресурсов. И только затрагивается вопрос предела таких систем.

Когда делаешь наоборот и получаешь то же...

Имея задачу аналитической (вычислительной/агрегирующей) обработки данных, приходится искать компромисс между отзывчивостью, скоростью и удобством.

Одни системы хорошо индексируют и находят, другие умеют быстро рассчитывать и агрегировать данные, третьи просты. Где-то приходится организовывать предварительную загрузку и индексирование данных со всеми сопутствующими трудностями, а где-то пользователю предоставляется абстракция его модели исходных и агрегированных данных поверх встроенных или внешних физических хранилищ и баз данных, используемых непосредственно во время вычислений. В любом случае, пользователь, от программиста до аналитика, должен проделать относительно большую работу, начиная с подготовки сырых данных и составления запросов, модели вычислений, заканчивая визуальным оформлением результата на виджетах, конечно же "Sexy" – красивых, отзывчивых и понятных, – иначе вся проделанная работа пойдет насмарку. И часто, как назло, пройдя через муки выбора решения, мы замечаем, как простая и понятная на первый взгляд задача вырастает в жуткого монстра, с которым имеющимися средствами бороться бесполезно, и надо срочно что-то изобретать – велосипед "с блэкджеком и шлюхами"©. Наш велосипед поехал, даже неплохо объезжает кочки и справляется с препятствиями, о которых раньше можно было только гадать.

Ниже будет описана одна сторона оригинального внутреннего устройства вымышленного "Кубика-Рубика" – вычислительная обработка для интерактивной визуализации данных.