Welcome to my personal place for love, peace and happiness❣️

Данные в будущем

https://medium.com/@ashokgr/data-in-the-future-54e7ed1a6874

Caution: Непреднамеренный заголовок-кликбейт...
Отказ от ответственности: Любое сходство с существующими сценариями/решениями чисто случайно (т.е. преднамеренно, случайно), и этот контент следует читать с ложкой сахара, я имею в виду соли... Прекратите читать, когда не понимаете, и свяжитесь со мной, я постараюсь объяснить, если смогу.

Фото Drew Beamer на Unsplash

Я вернулся после короткого перерыва. Кажется, отпуск (?) был полезным, и я избавился от большей части цинизма, который я нес в своей серии рассказов. Этот контент наполнен фактами с добавлением сарказма (не мой лучший, но вы можете винить в этом мой отпуск).
Введение
Вы когда-нибудь слышали о Гипотезе Гайи? Айзек Азимов предложил свою собственную версию, описывая планету Гайя в своей серии “Фонд”. Я считаю Азимова своим гуру в области современных вычислений. Почему? Потому что он писал о планете, где существует коллективное сознание и память, где последняя информация распределяется среди умов говорящих поселенцев, а более старая информация распределяется среди животных, деревьев/растений, даже воды и камней. Вы можете задать любой вопрос говорящему поселенцу, и он отправит вопрос соответствующим умам и соберет необходимую информацию для ответа. Звучит знакомо? Это Тиринг данных и распределенные вычисления!!! Написано еще в 1980-х годах!!! (Я прочитал эту серию в 2000-х годах.) Разве это не круто? Э? Э? Э? Если вам не кажется, вы можете заняться любовью самим к себе... подождите, Роберт Ладлум написал это в своем романе. В любом случае, вернемся к Азимову.
Примечание: Мне следовало бы прочитать серию “Фонд” снова перед тем, как написать этот контент... надеюсь, что я смогу вспомнить достаточно.
Будущее
Гари Селдон наблюдал за кампусом своего любимого университета Стрилинга через окно своего космического транспорта, на котором он собирался приземлиться. Он только что вернулся после посещения всех 19 поселенческих планет, которые были частью его любимого проекта за последние 30 лет. Он хотел, чтобы эти космические транспорты были быстрее, хотя он путешествовал всего лишь <1 миллисекунду на Warp 10. Такова была его нетерпеливость.
Паря по коридорам университета к своему офису, Гари злился на себя, размышляя, как могли быть такими неточными его расчеты Психоистории?
30 лет назад он выбрал несколько отдаленных планет для проведения своего эксперимента по управлению и процветанию. Его подход был очень прост:
Выбрать благородного министра для руководства делами планеты.
Создать Ресурсный обзорный комитет, который будет оценивать любую новую потребность и план, тщательно рассматривая каждое предложение по добыче и использованию ресурсов планеты.
Очень простые/четкие правила для управления деятельностью министра и комитета обзора.
Единственная цель – процветание граждан планеты путем использования ее ресурсов.
Во время своего последнего визита он заметил, что все вышло из-под контроля, и исполнение плана было в разрухе. Он хотел узнать, что пошло не так с его расчетами Психоистории, которые никогда не ошибались.
Ситуация
15 лет назад Гари посетил все 19 планет и предсказал, что на каждой из них будут свои доли дураков/тупиц и даже предателей. Но он никогда не ожидал, что на планетах будут непросы (должен ли я торговать этим?), то есть граждане с отрицательным прогрессивным взглядом, которые могут свергнуть целые планеты (не регрессивные люди, но прогрессивные во всех неправильных направлениях... О боже, только что я описал пробужденных?). Дураки, предатели и непросы были под влиянием коррумпированных поставщиков открытых технологий, которые продали им змеиное масло (данные – новое змеиное масло?). Это привело к следующему на каждой планете:
Неуправляемая добыча ресурсов планеты и их хранение в огромных океанах ресурсов.
Игнорирование Комитета обзора, а параллельно к нему начал работать тень-параллельный Ресурсный комитет, управляемый беспомощными людьми на основе надежд и ожиданий славы.
Планета тратила в 5–10 раз больше денег, чем требовалось для вероятной будущей готовности, которая так и не реализовалась.
И недавно те же технологические поставщики вернулись с новым змеиным маслом о том, как использовать добываемые ресурсы с новым подходом, который был просто стандартизацией/формализацией дерьмового подхода, уже принятого ранее.
В общем, высокие расходы с нулевой/минимальной ценностью.
Гари должен был докопаться до сути этого!!!

Анализ
Гари держал в руке Прайм Радиант, чтобы проверить, что пошло не так с его расчетами 30 лет назад. Черт побери! Анализ путешествия во времени был возможен только в течение 30 дней по умолчанию (максимум, который, в каком-то смысле, был бы дороже, чем мозги Гари). Гари подумал, давайте пересчитаем расчет, в конце концов, у его Прайм Радиант было 2²⁴ наносерверов с неограниченным объемом ОЗУ. Для этого анализа требовалось стакан 200-летнего виски с планеты Скатч, красивой страны с удивительными замками и акцентом.
Его повторный запуск был инициирован, и он начал размышлять о Райтоне (версия на Расте 1.999.999²⁴ + среда Python версии 1.99²⁴, написанная на Расте) — кто, черт возьми, заставляет разработчиков Райтона писать сложные операции с наборами данных с хэшированием/слиянием/вложенными соединениями? Что не так с этими людьми?

Пока он размышлял о том, стоило ли ему использовать Snowplow вместо этой ерунды, он почувствовал, как наносерверы в его мозгу уносятся вдаль. Черт возьми, опция автомасштабирования его среды Theta Lake + Park врывалась в наносерверы в его мозгу. Он хлебнул виски, чтобы убить несколько клеток мозга и остановить это автомасштабирование. Ему следовало лучше знать, чтобы сбросить конфигурации, и он с облегчением вздохнул, что не выбрал Snowplow, который автомасштабировался бы в 2 раза с каждым запросом до (2⁶⁵⁵³⁶ + 2) наносерверов и поглотил бы все его мозговые клетки за несколько секунд... Фью! Мог бы пропустить этот напиток Скатч, подумал он.

Результаты и завершение
Он был раздражен и решил использовать Психоисторию для расчета и предсказания того, когда будет выпущен новый/эффективный фреймворк обработки данных. В любом случае, он установил опции автомасштабирования на 1–2²⁴ (мин. и макс.), чтобы убедиться, что Прайм Радиант справится со всей нагрузкой. Он понял, что неоднозначные результаты потребуют его секретного запаса. Он пошел в свой шкаф, взял свое любимое виски и обнаружил результаты, которые были беспокойными:

Он использовал неверный алгоритм для корреляции наборов данных. Я – тот чертов Райтон-разработчик, заставленный создавать эти соединения наборов данных, он подумал, может быть, ему не следовало использовать установку Theta-Lake & Park для запуска своих алгоритмов психоистории, с его отвратительной производительностью вставки строки за строкой и новым определением ACID, он размышлял.

Открытый исходный код уже тысячи лет, и никто не добавил эти вещи в базу знаний, он выяснил. Почему никто не придумал альтернативу, он бил головой.

Он быстро свел результаты в qmail и устроил их с движением глаз: Галактическое Предприятие мертво, Первый Фонд истинен на сегодняшний день.

С правильными алгоритмами на месте, он закончил свой отчет с предсказанием (чертов 2023 год, он будет предсказательным только до тех пор, пока проект Сингулярности не станет реальностью), что Второй и Третий Фонды будут созданы для пошагового успеха, но гораздо лучше.

Хари дал большой глоток своего 10045-летнего Хибики, компилируя qmail. Он был удовлетворен содержанием и опустил голову на стол, закрыл глаза, чтобы отправить qmail с использованием автоматической отправки, чтобы больше не открывать глаза.

Заключение: Никакого. Если вы разобрались в том, что было описано, дай вам пять. Если нет, удачи. Я – энтузиаст по технологиям/данным (нагруженный термин) с опытом около 25 лет в области разработки приложений и архитектуры решений данных. Вы можете связаться со мной по адресу ashokgr@gmail.com в отношении моего контента, и, пожалуйста, учтите – я провожу несколько часов в неделю обсуждая данные с друзьями/связями и буду отвечать, когда это возможно.

Перевод выполнил чат гпт :)

Follow this blog
Send
Share
Pin
2 mo   big data