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 3 подобни публикации

Търсене: #virtualization

当前筛选 #virtualization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15209 · 09.10.2025 г., 14:30

#typescript#docker#docker_compose#linux#rdp#virtualization#windows WinBoat lets you run any Windows app on Linux with a smooth, native-like experience by running a full Windows system inside a Docker container using virtualization. It has an elegant interface and automates installation, so you just pick your settings and it handles the rest. You can run individual Windows apps seamlessly alongside Linux apps or access the full Windows desktop when needed. Your Linux files are easily shared with Windows, making file management simple. This helps you use Windows-only software on Linux without complicated setups, though it requires some system resources and setup steps like enabling virtualization and installing Docker. WinBoat is still in beta, so occasional bugs may occur. https://github.com/TibixDev/winboat

AppPie

@AppPie · Post #2365 · 20.03.2025 г., 04:04

#Apps Cua: 在 Apple Silicon 上创建并运行高性能 macOS 和 Linux 虚拟机 🔗GitHub Cua 是一个用于在 Apple Silicon 芯片 Mac 上创建和运行高性能 macOS 和 Linux 虚拟机的工具集,内置支持 AI 代理,使智能应用能够与虚拟机环境交互。 项目还提供了详细的文档、安装指南、演示视频以及贡献指南。此外,项目还包括辅助库,如 Core、PyLume、Computer Server 和 SOM,以及 Jupyter Notebook 示例,用于展示如何使用计算机使用界面和代理。 主要组件 • Lume:用于运行 macOS/Linux 虚拟机的 CLI 工具,基于 Apple 的 Virtualization.Framework • Computer:用于与 macOS/Linux 沙箱交互的计算机使用界面(CUI)框架 • Agent (实验性):用于在专用 macOS/Linux 沙箱中运行代理工作流的计算机使用代理(CUA)框架 开源许可证 MIT License。 #App#macOS#GitHub#OpenSource#Linux#VM#AI#AppleSilicon#Virtualization 📮 频道 @AppPie

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14711 · 15.05.2025 г., 14:00

#python#agent#ai_agent#apple#computer_use#cua#lume#macos#manus#operator#swift#virtualization#virtualization_framework The information provided doesn't directly relate to Discord bots or their benefits. However, if we consider the broader context of automation and AI tools like those mentioned in the text, these technologies can enhance user experiences by automating tasks and providing interactive features. For example, AI agents can control virtual environments, which might be useful in various applications, including gaming or educational settings. This kind of automation can save time and increase efficiency, similar to how Discord bots automate tasks and engage communities[1][2]. https://github.com/trycua/cua