TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #654 · 16.11

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

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #opentelemetry

当前筛选 #opentelemetry清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15055 · 13.08.2025 г., 12:00

#go#open_telemetry#opentelemetry The OpenTelemetry Collector Contrib is a collection of extra components that extend the core OpenTelemetry Collector, helping you collect, process, and export telemetry data like traces, metrics, and logs from your applications. It supports many features such as filtering sensitive data, batching, retries, and custom processing, which improve security, reliability, and performance of your observability pipeline. You can build custom distributions using these components to fit your needs. This helps you monitor complex systems more easily, reduce costs, and maintain flexibility by supporting many data formats and backends without changing your application code. It is maintained by a community of experts ensuring quality and support. https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14948 · 11.07.2025 г., 12:30

#go#logging#metrics#opentelemetry#tracing OpenTelemetry-Go is a tool for Go applications that helps you track how your software performs by collecting data like traces and metrics, then sending this information to monitoring platforms so you can see what’s happening inside your app in real time[2][3][4]. It works on many operating systems and Go versions, and you can use it by adding a few lines of code to your app and setting up an exporter. This makes it much easier to find and fix problems, understand how your app is running, and keep everything reliable and fast[2][3][4]. https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-go

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14859 · 24.06.2025 г., 11:30

#typescript#cli#clustering#concurrency#dependency_injection#effect#error_handling#javascript#observability#opentelemetry#platform#schema#typescript#workflows Effect is a powerful TypeScript framework that helps you build reliable and complex applications by managing side effects like logging, network calls, and database operations in a safe and organized way. It uses a core `Effect` type to describe workflows that are lazy, composable, and type-safe, allowing you to handle errors and dependencies explicitly. The framework is modular, with many packages for AI, CLI tools, distributed computing, SQL databases, and more, making it flexible for various needs. Using Effect improves code quality, concurrency handling, and maintainability, helping you write robust TypeScript apps efficiently[1][2][4][5]. https://github.com/Effect-TS/effect

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14691 · 10.05.2025 г., 00:00

#csharp#architecture#aspnetcore#clean_architecture#cqrs#ddd#dotnet#dotnetcore#event_driven_architecture#event_sourcing#kubernetes#masstransit#messaging#microservice#microservices#oauth2#opentelemetry#software_architecture#software_design#software_engineering#vertical_slice_architecture Migrating from a monolithic architecture to a cloud-native microservices architecture offers several benefits. It improves scalability, allowing different parts of the application to grow independently. This approach also enhances reliability by isolating faults, so if one service fails, others continue to work. Additionally, microservices enable faster deployment and updates, as each service can be developed and deployed separately. This flexibility allows teams to use the best technology for each service, making development more efficient and agile[2][3][5]. https://github.com/meysamhadeli/monolith-to-cloud-architecture