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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #672 · 28.11

Впервые сделал крупный проект (под NDA, так что не расскажу, какой) на облачных функциях. Впечатления противоречивые. Изначально программисты арендовали компьютер в датацентре: или целиком или кусочек. На нём теоретически можно делать что угодно, но для запуска своих программ нужно было настроить операционную систему, безопасность и авторизацию, установить нужные исполнительные модули, программы для удобства деплоя, мониторинг нагрузки итд. Поэтому появились сервисы, которые это всё делают за тебя, а тебе дают буквально окно, куда можно написать свой код и запускать его удалённо на чужой машине. Конкретно я пользовался решением от Яндекса, чей протокол скопирован напрямую с Amazon Web Services. Причём, в документации не только открыто об этом говорится, но ещё и в некоторых местах перенаправляют на доки от Amazon. И SDK предлагают тоже использовать амазоновский. До санкций я бы сказал, что это не так плохо — можно использовать что-то привычное тем, кто уже работал с Amazon. Но сейчас привязка к американскому сервису выглядит скорее жирным минусом. Не знаю, есть ли у Яндекса ресурсы на какое-то серьёзное разделение. Судя по состоянию документации и платформы в целом — нет. Yandex Cloud кажется системой, которая активно развивалась несколько лет назад, а сейчас подзаброшена. Среда выполнения .NET отстаёт от актуальной на две версии (3.1 вместо 6, четвёртой версии не существует). Изначально мой проект был написан как обычное контейнеризированное приложение на .NET 6, а потом я переводил его на функции. Пришлось пройтись по всему коду и переписать несовместимые куски с C#10 на C#8, это было не слишком приятно. Документации фактически нет, а там, где есть, много путаницы. В примерах написано одно, по факту другое: например в функцию вместо объекта Request приходит просто строка, а разбирать её надо самому. Авторизацию я нашёл только на Stackoverflow. Интересно, что адекватных доков про неё не было ни у Яндекса, ни у Amazon. Функция выполняется и выгружается, поэтому ваша программа не должна рассчитывать на наличие постоянно живущего процесса. Мне пришлось вытащить из неё большой словарь, который грузится при старте, и положить уже подготовленные данные из него в Object Storage — это такое горячее файловое хранилище, там же рядом с функциями. Справедливости ради, работает это всё быстрее, чем я думал. Удалось запихнуть в функции даже сравнительно большой проект с кучей классов, создающий при запуске несколько десятков объектов и производящий загрузку из сети с декомпрессией. Другой важный плюс — бесплатная квота довольно внушительная: миллион вызовов и 10Гб*часов оперативной памяти в месяц. Для пет проекта вы сможете вообще не покупать сервер. Но если сервер у вас всё-таки есть, деплой вы уже настроили, то удобнее будет, конечно, делать как привычно. И гибкости больше. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 13 подобни публикации

Търсене: #s3

当前筛选 #s3清除筛选
DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #4067 · 18.03.2026 г., 09:42

​​Постоянно пользуюсь утилитой rclone для загрузки данных в S3 хранилище. Вспомнил, что ни разу не писал про неё отдельно. Решил исправить. Думаю, многие знают про неё, так как программа старая, удобная, популярная. Она есть под все известные ОС: Windows, macOS, Linux, FreeBSD, NetBSD, OpenBSD, Plan9, Solaris. Я использую её исключительно в консоли Linux. Она есть в базовых репозиториях, так что ставится стандартно: # apt install rclone # dnf install rclone Самую свежую версию можно поставить вот так: # curl https://rclone.org/install.sh | bash Далее рисуем простой конфиг в файле ~/.config/rclone/rclone.conf: [selectel] type = swift user = 79167_username key = uO6GdPZ97 auth = https://api.selcdn.ru/v3 tenant = 79167_username auth_version = 3 endpoint_type = public Это пример для S3 хранилища от Selectel. Все учётные данные получите в ЛК. Я давно им пользуюсь. Когда выбирал, он был самым дешёвым. Сейчас не знаю как, не сравнивал. Для объёмов до 100 Гб там цены небольшие. За этот объём заплатите рублей 300 примерно (стандартное хранилище, холодное ещё дешевле), так что не критично. Рекомендую дублировать бэкапы сайтов, магазинов в S3. У меня это всегда второе, холодное хранилище, куда уезжают полные архивы с определённой периодичностью. Бэкап директории /mnt/backup/day делается следующим образом: # /usr/bin/rclone copy /mnt/backup/day selectel:websrv-day Я обычно делаю 3 контейнера: day, week, month с настройкой хранения копий 7, 30 дней и бессрочно. Контейнер с месячными архивами чищу вручную время от времени, либо вообще не чищу. А первые два очищаются самостоятельно в соответствии со своими настройками. Следить самому за этим не надо. Если у вас это будет единственное хранилище, то очистку лучше настроить не по времени, а по количеству файлов в контейнере. Иначе если не уследите за бэкапами и они по какой-то причине не будут выполняться, через какое-то время все старые будут удалены, а новые не приедут. В S3 от Selectel данные заходят очень быстро. Скорость до Гигабита в секунду. Скачивать редко приходится, так что не знаю, какая там реальная скорость, но проблем никогда не было. Думаю тоже что-то в районе гигабита, обычно сам интернет медленнее, куда грузить будете. Можно через панель управления зайти и открыть веб доступ к какому-нибудь файлу, сделать одноразовую ссылку. Также доступ к файлам есть через личный кабинет напрямую в браузере, либо по FTP. Я для визуального контроля и загрузки файлов обычно по FTP захожу. Сайт - https://rclone.org #backup#s3

Hashtags

探索号

@seeker_rc · Post #19788 · 06.05.2026 г., 10:25

[免费开源][2.2M]做了一个 macOS 原生的 Cloudflare R2 / S3 桌面客户端: R2Desk 主要是自用,网页端太逆天了,没想到 ai 直接 6 个对话给我完成了 ———————— 小工具:R2Desk ,一个 macOS 原生的 S3 兼容对象存储客户端,主要是为了更方便地管理 Cloudflare R2 里的文件。 Swift 原生、很小、很轻 项目地址: <https://github.com/macaitools/r2-client-lite> 下载地址: <https://github.com/macaitools/r2-client-lite/releases/latest> 几张截图: 目前主要功能有: ⦁ 支持 Cloudflare R2 ... via V2EX 分享创造 标签: #macOS#S3#R2 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。

Hashtags

Repositorio data science

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

#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 -----

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2147 · 11.06.2024 г., 07:41

#вакансия#de#fintech#remote Привет! Мы в поиске Data Engineer (middle+) Компания: Vsemirsoft Проект: банковский проект (входит в ТОП-50 банков РФ). Стек проекта: - #Hadoop, #GreenPlum, #S3; - #Airflow, #Spark, #Kafka, #Debezium; - #ClickHouse, #Superset Часовой пояс: Москва (UTC+03:00, Europe/Moscow) Формат работы: удаленный Зп: 285 тыс. руб. 📌Ключевые компетенции: - АБС - ЦФТ - DWH 📌 Требования: - ОПЫТ РАБОТЫ ОТ 3х ЛЕТ; - опыт работы с хранилищами данных и с отчетностью в АБС Банка; - понимание жизненного цикла разработки программного обеспечения 📌 Как преимущество: - понимание процессов формирования обязательной отчетности (ЦБ) 📌 Задачи в рамках проекта: - анализ новых требований от заказчиков по задачам обязательной отчетности (ЦБ); - реализация изменений и тестирование на стороне DWH; - взаимодействие с внутренними заказчиками, системными аналитиками-экспертами других подразделений; - написание технических задач для развития детального и витринного уровней DWH; - анализ и контроль качества загрузки данных в DWH; - описание логической и физической модели DWH и сопровождение документации в части хранилища данных По всем вопросам обращаться:@odu_v_an

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14917 · 05.07.2025 г., 13:00

#rust#bigdata#cloud_native#distributed_systems#filesystem#minio#object_storage#oss#rust#s3 RustFS is a fast and safe distributed object storage system built with Rust, offering high performance and scalability for large data needs like AI and big data. It is compatible with S3, easy to use, and open source under the business-friendly Apache 2.0 license. Compared to others like MinIO, RustFS provides better memory safety, no risky data logging, and supports local cloud providers. You can quickly install it via a script or Docker, manage storage through a simple web console, and benefit from a strong community and detailed documentation. This makes RustFS a reliable, cost-effective choice for secure, scalable storage. https://github.com/rustfs/rustfs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14648 · 30.04.2025 г., 12:30

#java#ai#apache_kafka#aws#azure#cloud#cloud_first#cloud_native#ebs#gcp#kafka#llm#messaging#minio#s3#serverless#spot#streaming AutoMQ provides a cloud-native alternative to Apache Kafka that runs on S3 storage, cutting costs by up to 90% while enabling instant scaling and eliminating cross-zone traffic fees. It offers high reliability, serverless operation, and full Kafka compatibility, making it easier and cheaper to manage large-scale data streaming without sacrificing performance or features. https://github.com/AutoMQ/automq

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14822 · 12.06.2025 г., 00:00

#typescript#anki#chatgpt#deepseek#electron#evernote#knowledge_base#local_first#markdown#note_taking#notes_app#notion#obsidian#ocr#ollama#openai#pdf#s3#self_hosted#webdav SiYuan is a privacy-first personal knowledge management tool. It allows you to organize your thoughts and notes in a secure way, even offline. You can use features like block-level references, Markdown editing, and mathematical formulas. It also supports AI tools and has apps for Android, iOS, and HarmonyOS. SiYuan is open source and free for most features, making it a great choice for managing your personal knowledge securely. https://github.com/siyuan-note/siyuan

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15246 · 24.10.2025 г., 13:30

#go#blob_storage#cloud_drive#distributed_file_system#distributed_storage#distributed_systems#erasure_coding#fuse#hadoop_hdfs#hdfs#kubernetes#object_storage#posix#replication#s3#s3_storage#seaweedfs#tiered_file_system SeaweedFS is a fast, simple, and highly scalable distributed file system designed to store billions of files and serve them quickly, especially small files. It uses a master server to manage volumes on volume servers, which handle file data and metadata, enabling very fast file access with minimal disk reads. It supports features like replication, erasure coding, cloud integration for elastic storage, and compatibility with many metadata stores and APIs including Amazon S3. This means you get efficient, cost-effective storage with fast access, easy scaling, and flexible deployment options for large-scale file storage needs. https://github.com/seaweedfs/seaweedfs

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #512 · 12.07.2023 г., 04:02

【S3 更新總覽】 道具 GP 變更為團體賽、增加車輛類型區分、增加「無輪胎」系列車輛、搶旗賽新道具「地雷」登場和更多 👇 🎯 詳細更新內容:https://kinf.cc/pGn4O ▶️ 追蹤 Google 新聞:https://kinf.cc/gn ▶️ 立即加入 Discord:https://kinf.cc/dc #跑跑卡丁車#KartRider#跑跑飄移#KartDrift#S3#CatchMeIfYouCan#更新內容#季票#GP#道具#團體#世界#冰河#新賽道#夏威夷#威尼斯#舊金山#邁阿密#英雄#等級#挑戰#新角色#無限加速器戰#搶旗賽#地雷#快速聊天#表情符號#商城#優化

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща