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 8 подобни публикации

Търсене: #vulkan

当前筛选 #vulkan清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #8812 · 15.03.2025 г., 08:23

Какие преимущества даст переход на Vulkan для отрисовки UI в Android? 🚀Производительность: Vulkan обеспечивает более эффективную работу с GPU и CPU, сокращая оверхед и повышая FPS. Лучше работает во множество поток 🔋Энергоэффективность: Снижение нагрузки на процессор ведёт к заметной экономии заряда аккумулятора. ⛏️Контроль и гибкость: Разработчики получают больше возможностей для тонкой настройки графического рендеринга и оптимизации приложений. ✅Кроссплатформенность: Vulkan поддерживается на многих платформах, что облегчает переносимость кода и улучшает совместимость приложений. Аналогичный переход сделала Apple, когда отказалась от OpenGL ES в iOS, заменив его на API Metal, которое призвано выполнять аналогичные функции, что и Vulkan. #android#vulkan

Android Broadcast

@android_broadcast · Post #8811 · 15.03.2025 г., 06:00

‼️Vulkan станет основной технологий для рендеринга UI в Android Начиная, с Android 17 большая часть устройств перейдет на рендеринг UI с OpenGL ES на Vulkan, а поддержку OpenGL будет убрана и станет доступна через ANGLE для трансляции команд в Vulkan. #android#android17#vulkan#opengl

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15604 · 06.04.2026 г., 11:30

#java#minecraft#minecraft_mod#vulkan#vulkan_renderer VulkanMod is a Fabric mod that replaces Minecraft Java's old OpenGL renderer with a modern Vulkan 1.2 engine, cutting CPU overhead, boosting GPU performance, and adding features like Wayland support and chunk optimizations for much higher FPS and smoother gameplay. Install Fabric loader, download the .jar from Modrinth or CurseForge, and drop it in your .minecraft/mods folder to enjoy lag-free worlds and better hardware use right away—perfect for high-res packs or busy servers. https://github.com/xCollateral/VulkanMod

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14810 · 08.06.2025 г., 14:00

#rust#d3d12#gpu#hacktoberfest#metal#opengl#rust#vulkan#webgpu **wgpu** is a powerful graphics library for Rust that works on many platforms, including Windows, macOS, Linux, and the web. It supports various graphics APIs like Vulkan, Metal, and DirectX. This library is safe and portable, making it easy to create graphics and compute applications. Using **wgpu**, you can build fast and efficient graphics programs that run on different devices and browsers, which is beneficial for developers who want to create cross-platform applications. https://github.com/gfx-rs/wgpu

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14766 · 30.05.2025 г., 12:30

#cplusplus#best_practices#cpp#graphics#graphics_programming#khronos#tutorials#vulkan#vulkan_api#vulkan_samples Vulkan is a powerful tool for creating high-performance graphics and computing applications. It helps developers control the GPU better, which can lead to faster and more efficient performance compared to older systems like OpenGL. Vulkan is special because it works on many different platforms, such as Windows, Linux, and Android. This means developers can create applications that run smoothly across various devices. The Vulkan Samples provide resources and tutorials to help developers learn and optimize their applications, making it easier to create high-quality graphics and computing experiences. https://github.com/KhronosGroup/Vulkan-Samples

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14659 · 01.05.2025 г., 15:30

#cplusplus#arm#convolution#deep_learning#embedded_devices#llm#machine_learning#ml#mnn#transformer#vulkan#winograd_algorithm MNN is a lightweight and efficient deep learning framework that helps run AI models on mobile devices and other small devices. It supports many types of AI models and can handle tasks like image recognition and language processing quickly and locally on your device. This means you can use AI features without needing to send data to the cloud, which improves privacy and speed. MNN is used in many apps, including those from Alibaba, and supports various platforms like Android and iOS. It also helps reduce the size of AI models, making them faster and more efficient. https://github.com/alibaba/MNN