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 7 подобни публикации

Търсене: #dbr

当前筛选 #dbr清除筛选

https://www.youtube.com/watch?v=ZgzpdrMUAj0 Выступление на Mеталлообрабатывающем Форуме 2023 в Крокус-Экспо "Управление производством в условиях высокой вариативности". Коротко: Существующие и широко распространенные, "зашитые" в ERP, MES и APS системы подходы строятся на возможности детального пооперационного планирования, которое в свою очередь основано на предположении о существовании нормативов на каждую операцию. В условиях многономенклатурного, единичного и мелкосерийного производства это не работает. То есть большинство малых и средних производственных предприятий не имеют адекватных инструментов для управления. Но решение есть, оно основано на подходе ТОС и называется метод "Барабан - Буфер-Канат". В докладе приводятся соответствующие кейсы, реализованные на практике нашей командой. #управление_производством#барабан_буфер_канат#ббк#dbr

Кейс-задача Посещал я как-то хорошее предприятие, заявившееся в национальный проект повышения производительности труда. До меня у них был эксперт проекта и отказал им в помощи - "мы не сможем вам помочь, у вас итак все хорошо". Из беседы выясняется, что действительно все хорошо. Выпускают они товар народного потребления, скажем так. Работают под заказ. Поток завода имеет V тип (одно сырье, много различной продукции на выходе). Ограничение потока – один из оконечных переделов, где собственно и происходит переключение с одной продукции на другую (с одного заказа на другой). Система оплаты труда - везде оклад, только на ограничении - сдельная оплата. Естественно, на последнем переделе много переналадок. Но время на переналадки максимально минимизировано (они прекрасно понимают, что это - потери). Кстати, сама переналадка происходит в автоматическом режиме. Ограничение не простаивает по причине нехватки сырья для работы - для него всегда есть определенный буфер сырья. Как считаете, есть ли у предприятия возможности для увеличения результативности? Если нет - почему, если есть - в чем они? #управление_производством #барабан_буфер_канат #ббк #dbr

(продолжение поста) Теперь необходимо синхронизировать запуск в нашу производственную цепочку сырья (материалов) с работой нашего барабана. Этот механизм (механизм запуска в производство) называется Канат. Не хватает только определиться с незавершенным производством. Сколько именно держать НЗП в потоке? Ровно столько, чтобы наш РОМ никогда не простоял и не больше. Ведь мы помним – производство на самом деле полно неопределенности, вариативности и т.д. Надо защитить РОМ от этой неопределенности. Для этого введем буфер – время от начала производства до его завершения. А как же планы работ для каждой операции? Да они на самом деле и не нужны. Есть работа перед станком – работай. Нет работы – жди, когда появится работа или пойди помоги другу. Ну а если работа есть, причем есть выбор из нескольких деталей? Тогда делай наиболее приоритетную – ту, буфер которой больше всего уже потреблен (осталось меньшая доля времени до сдачи заказа). И что в результате получается? У нас появляется гораздо более простой, а значит более выполнимый график работы для РОМ и первого ресурса в потоке и система приоритетов для остальных ресурсов. Это и есть метод Барабан – буфер – канат. Его легко реализовать и его можно использовать на любом производстве, какая бы вариабельность не была. Простота решения в результате дает надежный конечный результат, сокращение производственного цикла и рост прибыли. А зачем тогда намудрили с детальным планированием, нормами времени? Да это было просто начальное приближение. Наука тогда находилась в таком состоянии, что и это было прорывом. Но вот зачем упорствовать и использовать давно устаревшие исходные предположения в 21 веке, это вопрос. Инерция, понимаешь. Да еще и подкрепленная всякими волшебными словами: ERP, MES. APS. Завораживает. Вы все еще? Тогда мы идем … #управление_производством #барабан_буфер_канат #ббк #dbr

Отжившие установки в управлении производством Что лежит в основе большинства современных программных продуктов для управления производством? Очень простые допущения. 1. Производственный цикл может быть разделен на простые операции. 2. Длительность операций можно стандартизировать и ввести соответствующие нормы. 3. На основе введенных норм можно составить детальные планы, оптимизирующие использование оборудования. 4. Оборудование и человеческий труд необходимо использовать эффективно. Простой оборудования и людей – это потери. Допущения эти настолько просты и очевидны, что никому не приходит поставить их под сомнение. Тем более программисту, которому необходимо разработать программный продукт. Более того, эти допущения подтверждены «научным подходом» Фредерика Тейлора. Это он в начале 20 века, обнаружив на промышленных предприятиях бардак, решил применить свой научный подход. То есть разделить производственный цикл на операции, найти способы оптимизации этих операций и ввести соответствующие нормативы для каждого рабочего, выполняющего свою собственную простую операцию. Гениально? Конечно. Для массового производства однотипных изделий. Прошло больше века. Конечно, массовые производства существуют и там открытие Тейлора вполне себе работает. Но в то же самое время существует большое количество предприятий, в которых: 1. На одних же и тех же станках производится большое количество изделий, имеющих различные операции обработки и различную их последовательность. 2. Многие изделия (если не все) производятся мелкосерийно. 3. Спрос на различные изделия очень изменчив и прогнозируется очень слабо. Держать запасы готовой продукции – очень неразумно. 4. Поддерживать такое огромное количество нормативов накладно и бессмысленно. Все равно не удастся стандартизировать все операции, для всех операторов. К тому же люди все – таки разные! В таких условиях детальные планы теряют всякий смысл, поскольку их необходимо будет постоянно пересчитывать. Работать по таким детальным планам – мучение. Кроме того, предположение об эффективном использовании ресурсов на поверку оказывается просто ошибочным. Стремление к эффективности приводит к увеличению партий ( а иногда это невозможно), к увеличению производственного цикла (у всех должен быть запас работы), к увеличению производственного цикла и к неудовлетворению клиента. Но оказывается, все это зря. Эффективность на самом деле – ложная цель. Нам нужна не эффективность, а скорость потока. Именно увеличение скорости потока ведет к увеличению генерации денег. Чем больше в единицу времени мы производим готовой продукции, тем больше мы зарабатываем. А раз мы больше зарабатываем, значит наши затраты становятся более оправданными. То есть мы становимся более эффективными, уходя от стремления к эффективности. Контринтуитивный результат. Итак, что же делать? Решение предложено Голдраттом: давайте не будем составлять детальные планы для каждой операции. Все равно они сорвутся. Давайте не будем ставить целью эффективное использование всех ресурсов. Давайте внимательно посмотрим на наш поток и выделим в потоке наиболее загруженный ресурс. А он всегда есть – ресурс с ограниченной мощностью (РОМ) или ограничение потока. Весь наш поток не сможет выпускать в единицу времени больше изделий, чем проходит через ограничение. Так давайте составим график работы именно РОМ и обеспечим, чтобы именно этот ресурс и был максимально использован (назовем такой график барабаном). Другие ресурсы в потоке имеют излишние мощности по отношению к РОМ. И они могут и даже должны некоторое время простаивать! Их нельзя загружать больше, чем РОМ. Мы не должны их эффективно использовать, это вредно! #управление_производством #барабан_буфер_канат #ббк #dbr

Crypto Media

@crypto_medias · Post #1503 · 06.02.2025 г., 18:24

🔓VCs Are Ready To Sell: These Unlocks Could Crash Prices Tomorrow, VC investors in #JTO will have $12M unlocked, which may impact the price. Major VC unlocks of #ID, #SAGA, #PRCL, and #DBR tokens in March and April could also influence market prices. 📌 Share and Join 🌕@Crypto_Medias

Crypto Headlines

@market_headlines · Post #28383 · 13.04.2026 г., 20:05

#анлок 🔓ТОП разблокировок токенов с 13 по 20 апреля! Cliff Unlocks: ▫️#CONX - $15,95m ▫️#ARB - $10,65m ▫️#DBR - $9,08m ▫️#YZY - $6,36m Linear Unlocks: ▫️#RAIN - $75,67m ▫️#SOL - $38,22m ▫️#CC - $28,06m ▫️#TRUMP - $17,72m ▫️#WLD - $10,78m ▫️#DOGE - $8,66m P.S. Cliff Unlocks – разблокировка крупной порции токенов единовременно в конкретную дату. Linear Unlocks – постепенная разблокировка токенов в течение определенного периода (обычно каждый день или каждую неделю по части). Crypto Headlines

Data | CryptoAttack 🎅🏼

@cryptoarsenal · Post #62693 · 11.04.2026 г., 20:57

📆 🍒Основные события предстоящей недели Понедельник 13 апреля: 🔁#STRKОбновление Starknet 🔁#TRB Обновление Tellor ⌚️#BLEND Токенсейл BLEND ✏️#INK Ink запустит систему поинтов 👍#NOX NONOS выпустит 0xNOX 😎#UMBRA Umbra начнет тестирование приватных ончейн-переводов 🇺🇸 Existing Home Sales (Mar) - 17:00 мск Вторник 14 апреля: 🔓 Разлоки: Pieverse (#PIEVERSE) - 1,50% (7,73 млн $) 🔁#GNO Обновление Gnosis 👍#AGI Delysium запустит Lucy Skills Marketplace 🇷🇺 Начало Blockchain Forum 2026 в Москве 🇺🇸 PPI (MoM) (Mar) - 15:30 мск Среда 15 апреля: 🔁#ATOMОбновление Cosmos Hub 👍#DBT TGE DBT ⌚️#USDP Дедлайн Parallel USDp для миграции MIMO в PRL 🇷🇺 Завершение Blockchain Forum 2026 в Москве 🇺🇸 Crude Oil Inventories - 17:30 мск Четверг 16 апреля: 🔓 Разлоки: Arbitrum (#ARB) - 0,94% (10,80 млн $) - STBL (#STBL) - 4,17% (15,41 млн $) 🔁#XLM Обновление Stellar 🎮#TLM Alien Worlds запустит открытую альфа-версию Alien Legends Academy 🇺🇸#RENDER Начало RenderCon 2026 в Лос-Анджелесе 🇺🇸 Philadelphia Fed Manufacturing Index (Apr) - 15:30 мск - Initial Jobless Claims - 15:30 мск Пятница 17 апреля: 🔓 Разлоки: DeBridge (#DBR) - 6,34% (9,47 млн $) - Aster (#ASTER) - 0,98% (52,46 млн $) 🍿#REAL Real Token объявит о стратегическом сотрудничестве 🇺🇸#RENDER Завершение RenderCon 2026 в Лос-Анджелесе Суббота 18 апреля: 👍#BGB Bitget запустит платформу IPO Prime Воскресенье 19 апреля: 🔓 Разлоки: Yooldo (#ESPORTS) - 3,32% (19,01 млн $) #Calendar#CAreportCAbot