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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #884 · 5.10

Роскосмос пару дней назад опубликовал отчёт о том, почему упала "Луна-25". Там конечно канцелярит, но можно примерно понять, что двигатель коррекции получил неверные данные от акселерометра: из-за возможного попадания в один массив данных команд с различными приоритетами их исполнения прибором Это очень похоже на программную ошибку, а это моя сфера, и я решил над ситуацией поразмыслить. Хейтеры сразу стали строчить комментарии в стиле "Ололо, наняли каких-то идиотов, которые простейшие тесты не провели". Тут обычно справедливо вспоминают аварию с европейской ракетой Ариан-5 в 1996 году. Там буквально из-за пары строчек кода в результате неправильного приведения числовых типов ракета за 7 млрд баксов развалилась на куски в воздухе. Бывает. Что касается Роскосмоса, при всей его сомнительной репутации, объяснение "Дураки не провели тесты" звучит лично для меня неправдоподобно. На мой личный взгляд возможны два варианта: 1. Если в описании ошибки слово "приоритет" обозначает какой-то признак внутри объекта команды, значит, на входе в приёмный модуль эти команды не были отфильтрованы. Выглядит как грубая ошибка, целый логический блок упущен. Вряд ли этот блок вообще не написан, скорее всего он не выполнился. Такое бывает, если в тестовой среде есть какое-то условие, которого нет в рабочей, и именно это условие отвечает за выполнение участка кода. Сталкивался с таким миллион раз. Самое дикое из последнего: код парсит эксель-таблицу с числами. Разработчик написал, запустил проверил, прогнал тесты, всё ок. Отправляем в прод — все числа будто бы рандомно меняются на другие. Запускаем снова — у всех разработчиков функционирует нормально, а в проде на сервере нет. Таблица одна и та же. Можете подумать, почему так. Ответ: у разработчиков стоит русская локаль и десятичный разделитесь это запятая, а на проде в докере точка. При парсинге на проде запятая уже интерпретируется как разделитель тысячных разрядов. 2. Куда вероятнее, что слово "приоритет" в описании ошибки обозначает время, а, значит, список команд просто не был отсортирован, и в обработчик уже после актуальных значений попали какие-нибудь начальные нулевые данные, сбившие логику. По косвенному описанию проблемы очень похоже именно на это. Значит, на тестах всегда порядок возникновения команд соответствовал порядку их прихода, а в реальности перестал соответствовать. Вообще, работать с железом очень сложно. Какую-нибудь схемку заглючило от холода, она задержала ответ от датчика на миллисекунду, и всё. Никто не знал, что такая проблема возможна, пока она не возникла. Мне рассказывали о таком случае: юзер логинится на сайт и иногда логин проходит, а иногда нет. Логин и пароль те же самые. Просто в случайные моменты времени ему возвращают токен авторизации, а в другие моменты времени ошибку 403. Никакой закономерности нет вообще. Нет зависимости от времени суток и даты. Сервер точно работает стабильно и не падает все 100% времени. Почему так может быть? Ответ: у сервиса авторизации два инстанса, перед которыми балансировщик нагрузки. В одном инстансе данные для авторизации есть, в другом нет. Балансировщик при примерно одинаковой нагрузке включает просто случайный выбор между ними. В общем, программисты иногда допускают такие косяки, что какая-то мелочь может привести к серьёзной аварии. Это я вам говорю как программист, который пишет для атомных станций :) #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #datasolutionsarchitect

当前筛选 #datasolutionsarchitect清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2689 · 22.04.2025 г., 09:31

#DataSolutionsArchitect#AISolutionsArchitect#MLops#ml Компания JTI (Japan Tobacco International) находится в поиске Архитектора информационных решений Формат работы: гибрид, Москва Сити, полная занятость Чем Вы будете заниматься: - Разрабатывать и внедрять архитектуру Data и AI и обеспечивать создание инфраструктуры. - ⁠Обеспечивать надлежащее управление и поддержку любого компонента в экосистеме; - Обеспечивать производительность ML-моделей (обновление данных, запуск моделей, получение и передача результатов любым получателям); - Обеспечивать интеграцию и доступность данных для любых проектов Data и ML - ⁠Источники данных -> DWH - ⁠DWH -> ML-проекты - ⁠Результаты ML-модели -> DWH - Обеспечивать хорошую производительность любой опубликованной ML-модели; - Внедрять DevOps, MLOps, DataOps в рамках соответствующих инициатив; - Обеспечивать техническое управление в соответствии с глобальными политиками и процедурами. Мы ожидаем от Вас: - 6+ лет опыта работы в области ИТ с фокусом на разработку и развитие платформ данных, ML, AI; - Опыт ведения проектов по внедрению платформ данных с фокусом на крупные компоненты хранения данных, расположенные в облачной и локальной инфраструктуре; - Опыт ведения проектов генеративного ИИ/традиционных решений ML и обладание знаниями сетевой/облачной архитектуры; - Опыт работы с такими языками программирования, как Python или Javascript; - Знание принципов DevOps и MLOps; - Владение уверенным уровнем английского языка. Контакты для отклика и отправки резюме: [email protected], @KaterinaJTI