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 5 подобни публикации

Търсене: #scala3

当前筛选 #scala3清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2847 · 05.08.2025 г., 12:04

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins Ищем Инженера по инфраструктуре на курс по Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Задача: Собрать Jupyter Notebook с ядром Scala, который может: • запускать код прямо из тетрадки, • обращаться к реальному Hadoop-кластеру (чтение, запись, обработка данных). Курс ведётся в формате: преподаватель идёт по тетрадке, рассказывает теорию и показывает практику на реальных данных в кластере. Формат занятости: проектная работа (один проект) Оплата: 50 000 ₽ Резюме и рекомендации можно кидать сюда: @KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2991 · 20.10.2025 г., 13:16

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем Преподавателя для уроков и проверки задач на практический курс по разработке на Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Преподавателя, которому интересно поучаствовать в качественном образовательном проекте. Что нужно делать: • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Общаться в чате и отвечать на вопросы слушателей курса. • Проверять домашние задания и давать развернутую обратную связь слушателям. Что мы ждем от кандидата: • От 3 - 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Что мы предлагаем: • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. • За проверку ДЗ и итогового проекта – до 60т.р. в зависимости от количества человек в группе. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @Kate_HR_IT _____ За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 15т.р.: при прохождении тестового 5 т.р., еще 10 т.р. после 2 месяцев хорошей работы. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2789 · 26.06.2025 г., 16:01

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем Преподавателя уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для действующих Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Преподавателя, которому интересно поучаствовать в качественном образовательном проекте. Что нужно делать: • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Общаться в чате и отвечать на вопросы слушателей курса. Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Что мы предлагаем: • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус! Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2695 · 25.04.2025 г., 07:51

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем авторов уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для продвинутых Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Авторов уроков и задач, которым интересно сделать качественный образовательный продукт, решающий задачи нашей аудитории) Мы ожидаем от вас опыт работы со Spark для решения рабочих задач от 5 лет. Что нужно делать: • Разработка материалов: лекции, семинары, ДЗ, проекты по следующим темам: - Structured Streaming - Чтение потоков данных (Kafka, сокеты), - Реализация операций: трансформация потоков, фильтрация, агрегация и использование оконных функций. - Запись обработанных данных в разные целевые хранилища (файлы, базы данных). - Оптимизации: Checkpoints. Caching. Performance tuning. • Проводить занятия, по выбранным темам. Занятия в формате онлайн вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Будет большим плюсом: Опыт в DevOps (Jenkins) и знание пакета MLib в Spark. Что мы предлагаем: • За разработку комплекта материалов к одной теме: лекция, семинар, тест, ДЗ – 30т.р.-50т.р. • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2541 · 05.02.2025 г., 07:46

#вакансии#dataengineer#Spark#Scala3#Jenkins#Senior Друзья, всем привет! Ищем авторов уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для продвинутых Data Engineer. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Авторов уроков и задач, которым интересно сделать качественный образовательный продукт, решающий задачи нашей аудитории! Мы ожидаем от вас опыт работы со Spark для решения рабочих задач от 5 лет. Кроме того, важна готовность работать в команде, быть на связи и регулярно уделять 10+ часов в неделю. Что нужно делать: • Разработка материалов: лекции, семинары, ДЗ, проекты. • Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа. • Прямо сейчас мы на стадии старта разработки курса, поэтому наиболее актуальна именно разработка материалов. Далее, примерно через 3 месяца уже проведение занятий (и далее продолжаем развивать этот курс). Что мы ждем от кандидата: • более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов; • Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn. Будет большим плюсом: Опыт в DevOps (Jenkins) и знание пакета MLib в Spark. Что мы предлагаем: • За разработку комплекта материалов к одной теме: лекция, семинар, тест, ДЗ – 30т.р.-50т.р. • Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования. • За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: t.me/KaterinkaGl