Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы.
Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой...
В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу.
Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности:
1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть.
2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить.
Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где?
#games
#GitLab
Modern CI/CD with GitLab: Productivity and Workflow Boost
Your journey to the modern CI/CD with Gitlab starts here! Learn how you can boost your productivity and workflows.
🔗Link
-----
Main channel:@repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
🦊 Настройка автоматизация проверки качества, сборки и запуск тестов Android проекта в Gitlab
CI/CD - неотъемлемая часть любого мобильного и не только проекта! Даже если вы делаете всё один, вас стоит настроить CI/CD. GitHub, Gitlac, Jenkins и множество других решений подойдут для решения задачи.
Если вы решили использовать CI/CD от Gitlab, тогда вам может пригодиться серия статей:
1️⃣Планирование, настройка Gitlab файла, публикация в Telegram сборок
2️⃣Запуск Android-тестов: Marathon Labs, Firebase Test Lab
3️⃣Автоматизация публикации версий в Play Store с помощью Gradle Play Publisher plugin и Fastlane, а также собственного Docker образа для сборки
#andorid#ci#gitlab#автоматизация
#вакансия#инженер#engineer#DataEngineer#middle#machinelearning#Python#PostgreSQL#SQL#Redis#gitlab#работа#job#удаленно
Компания: Sever X
Формат: удаленно
Занятость: полная, 5/2
💵: от 250 000 руб.
🚀Отличная возможность для опытного Data Engineer реализовать и развить как технические компетенции, так и навыки коммуникации с бизнесом, лидерские качества, навыки формирования команды. С развитием проекта предполагается создание команды под себя, сейчас необходимо возглавить текущие задачи и реализовать их.
🗝задача: поддержка и развитие Data Lake и связанных с ним проектов
📍Основные обязанности
•Интеграция с источниками данных и построение ETL-процессов
•Разработка и поддержка аналитической отчётности системами и API
•Выявление и устранение аномалий в данных
•Взаимодействие с другими членами команды
🛠Стек:
Основной язык разработки – Python 3.8
Платформа разработки – Яндекс.Облако (Managed Services + виртуальные машины)
Хранилища данных – GreenPlum 6.2, PostgreSQL 14, Redis
Оркестратор процессов – Apache Airflow 2.0
Система управления версиями – GitLab
Контейнеризация приложений – Docker + k8s
📍Обязательные требования
•Уверенное владение SQL: базовый синтаксис, транзакции, представления, хранимые процедуры
•Опыт интеграции с различными источниками данных: файловые системы (локальные/ftp/sftp), API, SQL и NoSQL базы данных
•Понимание принципа работы распределённых баз данных
•Знание Python 3: модули pandas, pyodbc (либо другие модули, имплементирующие ODBC), paramiko, requests
•Базовые навыки использования Linux
🔥Преимуществом при отборе будет:
•Опыт работы с распределёнными хранилищами данных: Hadoop (Hive/Impala), GreenPlum, ClickHouse
•Опыт разработки пайплайнов на Apache Airflow
•Навыки оптимизации процессов SQL
•Опыт реализации RestAPI
⚖️Условия работы и что мы можем предложить взамен:
•Место работы: удаленно
•Возможны различные варианты оформления
•Рассматриваются кандидаты в часовом поясе максимум +5 часов к МСК
•Обязательно наличие гражданства РФ
•Квартальные премии в размере 30% от квартального оклада
•ДМС со стоматологией
•Профессиональная и амбициозная команда
•Открытая корпоративная культура, атмосфера доверия и сотрудничества
•Драйв, высокие скорости, непосредственное влияние на результат
📲контакт: @Oskar17