Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1238 · 15.05

Сделал в компании доклад о применении ИИ в архитектуре, давайте и вам расскажу. Фокус в использовании подхода architecture as code: абсолютно все архитектурные артефакты у нас это тексты. С обычной документацией понятно, это и так некоторый набор текстовых файлов, чаще всего в макрдауне. Для них мы применяем структурный шаблон Arc42 — список из 12 пунктов, по которым нужно распределить информацию о проектируемой системе. Структурный шаблон, во-первых, хорошо известен нейронкам, и они сразу понимают, о чём речь. Во-вторых, можно кинуться в модель бизнес-требованиям и очень быстро создать некий первоначальный набросок, от которого вы дальше уже пляшете, уточняя по пунктам и исправляя ошибки ИИ. Ну и, в-третьих, готовая структура с ящиками, по которым нужно всё раскладывать, это гораздо лучше, чем свалка ADR'ок, как это нередко бывает в компаниях. Со схемами и диаграммами ещё интереснее. Берём инструменты со своими DSL-языками, такие, как Structurizr и PlantUML. Вся схема или диаграмма целиком определяется текстовым файлом. Можно применять Git со всеми его преимуществами. А для нейронок это родная среда: вы, как человек, смотрите на схему глазами, но нейронка работает с её DSL-файлом. Навскидку тут прирост эффективности даже больше, чем в программировании, потому что DSL это просто синтаксис, без смыслового наполнения, человеку его можно вообще не знать. Ты пишешь промпты, а смотришь уже на картинку, сгенерированную схему, и следующим промптом указываешь, где какие правки сделать. Нейронке при этом не приходится думать про потоки, асинхронность, типы данных, она просто правит текст как текст, поскольку у DSL нет поведения. Тут как раз наиболее видна разница между рутинной и интеллектуальной частью работы. Как именно будет выглядеть схема, продумывает архитектор. Если доверить это нейронке, даже мощной, будет полно ошибок, неоптимальностей, неучтённых нюансов среды и так далее. Но вот само по себе написание синтаксиса — имба. #dev@clockstackwheels

Hashtags

#dev

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #rds

当前筛选 #rds清除筛选

PRO_FM

@pro_f_m · Post #1621 · 02.12.2025 г., 07:03

Намери подобни Прегледай

❗️Академия радио обращается к региональным радиовещателям На XV конференции «Радио в глобальной медиаконкуренции» Президент РАР Андрей Романченко выделил ключевые задачи и успехи отрасли. Особое внимание было уделено утверждению регламента использования технологии Radio Data System (#RDS), подчеркнута важность этой работы и необходимость для региональных вещателей привести свои параметры RDS в соответствие с отраслевым стандартом. В связи с этим Академия радио обращается к региональным радиовещателям всех форм собственности (локальным станциям и сетевым филиалам) с рекомендацией до 30 декабря 2025 года использовать электронный сервис для приведения параметров RDS в соответствие с регламентом. Порядок действий: 1. Получить новый идентификационный код (PI) через «Сервис администрирования RDS» (radiords.ru). 2. Внести изменения в настройки RDS-кодера. 3. Для вновь запускаемых радиостанций процедура получения кода PI через данный сервис является обязательной. Важно для сетевых партнеров: национальные и межрегиональные сети должны использовать единый код PI на всей территории РФ. Актуальные коды можно проверить в разделе «Действующие коды PI» на том же сервисе.

Hashtags

#rds

Repositorio data science

@repo_science · Post #3078 · 18.04.2023 г., 15:54

Намери подобни Прегледай

#analysis#AWS#Databases#ETL#MongoDB#pipelines#RDS#S3#Scala#Spark#SQL ⚙️ 50 HOURS OF BIG DATA, PYSPARK, AWS, SCALA, AND SCRAPING (2022) 🌐 Inglés ⚖️17.03GB 🔗Link ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

#analysis #aws #databases #etl #mongodb #pipelines #rds #s3 #scala #spark #sql

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14851 · 22.06.2025 г., 11:30

Намери подобни Прегледай

#python#aws#aws_cli#aws_sdk#cloud#cloud_management#cloudformation#cloudwatch#dynamodb#ec2#ecs#elasticsearch#iam#kinesis#lambda#machine_learning#rds#redshift#route53#s3#serverless AWS Lambda lets you run code without managing servers, automatically scaling to handle any number of requests and charging you only for the compute time you use. It supports many programming languages and integrates well with other AWS services, making it ideal for tasks like real-time data processing, image handling, chatbots, and automating backups. This serverless approach saves you time and money by removing infrastructure management and adapting instantly to demand spikes, so your applications stay responsive and cost-efficient even as usage changes. Lambda is great for building scalable, event-driven applications quickly and easily. https://github.com/donnemartin/awesome-aws

Hashtags

#python #aws #aws_cli #aws_sdk #cloud #cloud_management #cloudformation #cloudwatch #dynamodb #ec2 #ecs #elasticsearch #iam #kinesis #lambda #machine_learning #rds #redshift #route53 #s3 #serverless