SlideShare a Scribd company logo
1 of 47
Download to read offline
@maxmaxmaxmaxМАКСИМ КЛИМИШИН
CTO GVMachines Inc.
Трансдюсеры,
CSP-каналы,неизменяемые
структуры данных в JavaScript
Обомне
‣ 11+ летопытавебразработки,5летJavaScript,
6летPython
‣ Работалв oDesk,Helios,42cc.
‣ Со-организаторконференцийPyConUkraine,
KyivJS
‣ 3годаработаютехническимдиректоромв
ZAKAZ.UA
Нехочувас расстраивать,но у
менявсехорошо
‣ Transducers
‣ Asynchronousworkflows
‣ Immutabledatastructures
ТРАНСДЮСЕРЫ –
НОВАЯ
КОНЦЕПЦИЯ ПО
РАБОТЕ С
ДАННЫМИ
Rich Hickey
6 августа 2014
пост о трансдюсерах в
Clojure
Transducers – composable algorithmic transformations
ТРАНСДЮСЕРЫПОШЛИ
ХОРОШО
Концепциятакхорошопошла,что
сейчасестьреализациидля Python,
Ruby,Erlang, C++итакдалее
Ithinkthislibrarywasoriginallydesigned
tofixajavascriptproblem,notaPython
problem.
alcalde, reddit
Гдепригодится
трансдюсеры
‣ Любойкодссерьезным анализомили
преобразованиемпоследовательностей
‣ Обработка потоковданных
‣ Параллельныевычисления(Fork-Joinmodel)
Ростсложностилюбойпрограммы
ограничентемпределом,докоторого
можносохранятьконтрольнадней:…
MartinWard,«Language Oriented Programming»
Мой взгляд
‣ Современемкомпонентовв системе
становится больше,временинаподдержку
этихкомпонентовуходитбольше
‣ Поэтомучитабельностькода ипростотаего
отладкиярассматриваюкакинвестицию,
возможностьтратитьменьшевремени на
поддержку (сейчасиливбудущем)
‣ Ибольшевременитратитьна новыефичи
REDUCE
Array.prototype.reduce(reducer[,initial])
whatever,input ->whatever
reduceболеефундаментальнаяфункция,
чемmapилиfilter.
Спомощьюreduceихлегкореализовать
TransformReducer
функция,которая принимаетредюсер,
преобразуетего ивозвращает новыйредюсер
(whatever,input ->whatever)->(whatever,input->
whatever)
iterable
map(f1)
map(f2)
filter(f3)
reducer
sequence
Трансдюсер
Verysimpleexample
Fizzbuzz
Выносимзапределы
обработки
‣ функцию-трансформерилипредикат
‣ функцию-накопительрезультатаобработки
Простейшийтрансдюсерготов!
КОМПОЗИЦИЯ
1. Последовательное
прохождение
2. Буферизацияобработки
3. Произвольноепрерывание
1. Буферизация/стриминг
2. Независимость от типа
данныхихранилища
3. Композицияхранилищ
НАКОПЛЕНИЕ
Важныефичи
‣ Значениепоумолчаниювзависимостиоттипа
накопителя
‣ Прерываниередукции(earlytermination),будет
‣ Очисткапослеработы(cleanupstate),
реализоватьпротокол
Protocol
РАЗДЕЛЕНИЕ
ОТВЕТСТВЕННОСТИ
FTW!
MAP, FILTER, REDUCE – 
ЭТО ПРОСТО КРУТО
А ТРАНСДЮСЕРЫ –
ЭТО ОФИГЕННО.
ASYNCHRONOUSWORKFLOWS
‣ Promises
‣ Events emittersandhandlers
‣ ES6generators
Стандартныйнабор
‣ Promises– нужноявнопомечатьстатус.done()
‣ Events emittersandhandlers – неочень
реюзабельны,многоboilerplateкода
‣ ES6generators– слишкомнизкийуровень
Слишкомнизкийуровень.
CSP(Communicatingsequential
processes)– этоформализованныйпуть
описаниявзаимодействияв
асинхронныхсредах.
Существуетдве основные
модели
‣ Actors model
‣ CSPChannels
Promises
CSPChannels
Actors
Где вамехать?
НЕИЗМЕНЯЕМЫЕСТРУКТУРЫ
ДАННЫХ
Immutable.js
‣ явное изменениясостояния– всегданужно
использовать присваивание
‣ Эффективность:hashmaptries,vectortries,
минимализируеткопированиеданных
‣ Линейная
Recordtype
With transducers
React.js
React.js +FLUX
Performance
http://jsperf.com/plain-js-vs-immutable-vs-mori/2
ВЦЕЛОМ
ПОЧЕМУВАЖНО?
чистыефункции
purefunctions
нетпобочныхэффектов
noside-effects
эффективнаяорганизациявзаимодействия
thoughtfulconcurrencymanagement
Спасибо!
@maxmaxmaxmax
JSLab. Максим Климишин. "Трансдюсеры, CSP каналы, неизменяемые структуры данных"

More Related Content

What's hot

Why we did not choose Hadoop
Why we did not choose HadoopWhy we did not choose Hadoop
Why we did not choose HadoopSerguei Gitinsky
 
Onliner development workflow
Onliner development workflowOnliner development workflow
Onliner development workflowAlexander Katynia
 
Around the Gulp — Андрей Яманов — MoscowJS 13
Around the Gulp — Андрей Яманов — MoscowJS 13Around the Gulp — Андрей Яманов — MoscowJS 13
Around the Gulp — Андрей Яманов — MoscowJS 13MoscowJS
 
DUMP-2015: «Redis Кластер» Георгий Бажуков, Nevesta.info
DUMP-2015: «Redis Кластер» Георгий Бажуков, Nevesta.info DUMP-2015: «Redis Кластер» Георгий Бажуков, Nevesta.info
DUMP-2015: «Redis Кластер» Георгий Бажуков, Nevesta.info it-people
 
Эволюция клиентской разработки: от веба ко "всеобщей мобилизации” или mobile-...
Эволюция клиентской разработки: от веба ко "всеобщей мобилизации” или mobile-...Эволюция клиентской разработки: от веба ко "всеобщей мобилизации” или mobile-...
Эволюция клиентской разработки: от веба ко "всеобщей мобилизации” или mobile-...Pavel Dovbush
 
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...Ontico
 
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSD
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSDBenchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSD
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSDAlex Chistyakov
 
Мониторинг, когда не тестируешь
Мониторинг, когда не тестируешьМониторинг, когда не тестируешь
Мониторинг, когда не тестируешьUptime Community
 
Виктор Сергиенко «Асинхронный IO-boundPython: миф или реальность?»
Виктор Сергиенко «Асинхронный IO-boundPython: миф или реальность?»Виктор Сергиенко «Асинхронный IO-boundPython: миф или реальность?»
Виктор Сергиенко «Асинхронный IO-boundPython: миф или реальность?»DataArt
 
Ровная балансировка нагрузки на фронтенд-кластере
Ровная балансировка нагрузки на фронтенд-кластереРовная балансировка нагрузки на фронтенд-кластере
Ровная балансировка нагрузки на фронтенд-кластереBadoo Development
 
мониторинг производительности Web приложений на python
мониторинг производительности Web приложений на pythonмониторинг производительности Web приложений на python
мониторинг производительности Web приложений на pythonSlach
 
Badoo в облаках. Решение для запуска cli-скриптов в облаке собственной разраб...
Badoo в облаках. Решение для запуска cli-скриптов в облаке собственной разраб...Badoo в облаках. Решение для запуска cli-скриптов в облаке собственной разраб...
Badoo в облаках. Решение для запуска cli-скриптов в облаке собственной разраб...SQALab
 
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проекте
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проектеNear-realtime аналитика событий в высоконагруженном проекте
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проектеAlexandr Krasheninnikov
 
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Ontico
 
Дмитрий Носов, Rambler&Co, H2O на Spark: как мы пили газировку и чуть не захл...
Дмитрий Носов, Rambler&Co, H2O на Spark: как мы пили газировку и чуть не захл...Дмитрий Носов, Rambler&Co, H2O на Spark: как мы пили газировку и чуть не захл...
Дмитрий Носов, Rambler&Co, H2O на Spark: как мы пили газировку и чуть не захл...Mail.ru Group
 
Экосистема Common Lisp
Экосистема Common LispЭкосистема Common Lisp
Экосистема Common LispVsevolod Dyomkin
 
Чему мы можем научиться у Lisp'а?
Чему мы можем научиться у Lisp'а?Чему мы можем научиться у Lisp'а?
Чему мы можем научиться у Lisp'а?Vsevolod Dyomkin
 
libfpta — обгоняя SQLite и Tarantool / Леонид Юрьев (Positive Technologies)
libfpta — обгоняя SQLite и Tarantool / Леонид Юрьев (Positive Technologies)libfpta — обгоняя SQLite и Tarantool / Леонид Юрьев (Positive Technologies)
libfpta — обгоняя SQLite и Tarantool / Леонид Юрьев (Positive Technologies)Ontico
 

What's hot (18)

Why we did not choose Hadoop
Why we did not choose HadoopWhy we did not choose Hadoop
Why we did not choose Hadoop
 
Onliner development workflow
Onliner development workflowOnliner development workflow
Onliner development workflow
 
Around the Gulp — Андрей Яманов — MoscowJS 13
Around the Gulp — Андрей Яманов — MoscowJS 13Around the Gulp — Андрей Яманов — MoscowJS 13
Around the Gulp — Андрей Яманов — MoscowJS 13
 
DUMP-2015: «Redis Кластер» Георгий Бажуков, Nevesta.info
DUMP-2015: «Redis Кластер» Георгий Бажуков, Nevesta.info DUMP-2015: «Redis Кластер» Георгий Бажуков, Nevesta.info
DUMP-2015: «Redis Кластер» Георгий Бажуков, Nevesta.info
 
Эволюция клиентской разработки: от веба ко "всеобщей мобилизации” или mobile-...
Эволюция клиентской разработки: от веба ко "всеобщей мобилизации” или mobile-...Эволюция клиентской разработки: от веба ко "всеобщей мобилизации” или mobile-...
Эволюция клиентской разработки: от веба ко "всеобщей мобилизации” или mobile-...
 
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
 
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSD
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSDBenchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSD
Benchmarking PostgreSQL in Linux and FreeBSD
 
Мониторинг, когда не тестируешь
Мониторинг, когда не тестируешьМониторинг, когда не тестируешь
Мониторинг, когда не тестируешь
 
Виктор Сергиенко «Асинхронный IO-boundPython: миф или реальность?»
Виктор Сергиенко «Асинхронный IO-boundPython: миф или реальность?»Виктор Сергиенко «Асинхронный IO-boundPython: миф или реальность?»
Виктор Сергиенко «Асинхронный IO-boundPython: миф или реальность?»
 
Ровная балансировка нагрузки на фронтенд-кластере
Ровная балансировка нагрузки на фронтенд-кластереРовная балансировка нагрузки на фронтенд-кластере
Ровная балансировка нагрузки на фронтенд-кластере
 
мониторинг производительности Web приложений на python
мониторинг производительности Web приложений на pythonмониторинг производительности Web приложений на python
мониторинг производительности Web приложений на python
 
Badoo в облаках. Решение для запуска cli-скриптов в облаке собственной разраб...
Badoo в облаках. Решение для запуска cli-скриптов в облаке собственной разраб...Badoo в облаках. Решение для запуска cli-скриптов в облаке собственной разраб...
Badoo в облаках. Решение для запуска cli-скриптов в облаке собственной разраб...
 
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проекте
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проектеNear-realtime аналитика событий в высоконагруженном проекте
Near-realtime аналитика событий в высоконагруженном проекте
 
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
 
Дмитрий Носов, Rambler&Co, H2O на Spark: как мы пили газировку и чуть не захл...
Дмитрий Носов, Rambler&Co, H2O на Spark: как мы пили газировку и чуть не захл...Дмитрий Носов, Rambler&Co, H2O на Spark: как мы пили газировку и чуть не захл...
Дмитрий Носов, Rambler&Co, H2O на Spark: как мы пили газировку и чуть не захл...
 
Экосистема Common Lisp
Экосистема Common LispЭкосистема Common Lisp
Экосистема Common Lisp
 
Чему мы можем научиться у Lisp'а?
Чему мы можем научиться у Lisp'а?Чему мы можем научиться у Lisp'а?
Чему мы можем научиться у Lisp'а?
 
libfpta — обгоняя SQLite и Tarantool / Леонид Юрьев (Positive Technologies)
libfpta — обгоняя SQLite и Tarantool / Леонид Юрьев (Positive Technologies)libfpta — обгоняя SQLite и Tarantool / Леонид Юрьев (Positive Technologies)
libfpta — обгоняя SQLite и Tarantool / Леонид Юрьев (Positive Technologies)
 

Viewers also liked

Транзакционная память (on Russian)
Транзакционная память (on Russian)Транзакционная память (on Russian)
Транзакционная память (on Russian)JIghtuse
 
Александр Жарков — Эволюция команды разработки: взгляд изнутри
Александр Жарков — Эволюция команды разработки: взгляд изнутриАлександр Жарков — Эволюция команды разработки: взгляд изнутри
Александр Жарков — Эволюция команды разработки: взгляд изнутриDaria Oreshkina
 
Валкин, Мокевнин — Развитие IT-среды в Ульяновске
Валкин, Мокевнин — Развитие IT-среды в УльяновскеВалкин, Мокевнин — Развитие IT-среды в Ульяновске
Валкин, Мокевнин — Развитие IT-среды в УльяновскеDaria Oreshkina
 
Emacs: многофункциональный комбайн
Emacs: многофункциональный комбайнEmacs: многофункциональный комбайн
Emacs: многофункциональный комбайнAlex Ott
 
FlatGUI: Reactive GUI Toolkit Implemented in Clojure
FlatGUI: Reactive GUI Toolkit Implemented in ClojureFlatGUI: Reactive GUI Toolkit Implemented in Clojure
FlatGUI: Reactive GUI Toolkit Implemented in Clojuredenyslebediev
 

Viewers also liked (7)

Транзакционная память (on Russian)
Транзакционная память (on Russian)Транзакционная память (on Russian)
Транзакционная память (on Russian)
 
Александр Жарков — Эволюция команды разработки: взгляд изнутри
Александр Жарков — Эволюция команды разработки: взгляд изнутриАлександр Жарков — Эволюция команды разработки: взгляд изнутри
Александр Жарков — Эволюция команды разработки: взгляд изнутри
 
Валкин, Мокевнин — Развитие IT-среды в Ульяновске
Валкин, Мокевнин — Развитие IT-среды в УльяновскеВалкин, Мокевнин — Развитие IT-среды в Ульяновске
Валкин, Мокевнин — Развитие IT-среды в Ульяновске
 
Emacs: многофункциональный комбайн
Emacs: многофункциональный комбайнEmacs: многофункциональный комбайн
Emacs: многофункциональный комбайн
 
FlatGUI: Reactive GUI Toolkit Implemented in Clojure
FlatGUI: Reactive GUI Toolkit Implemented in ClojureFlatGUI: Reactive GUI Toolkit Implemented in Clojure
FlatGUI: Reactive GUI Toolkit Implemented in Clojure
 
Clojure #2 (2014)
Clojure #2 (2014)Clojure #2 (2014)
Clojure #2 (2014)
 
Clojure #1
Clojure #1Clojure #1
Clojure #1
 

Similar to JSLab. Максим Климишин. "Трансдюсеры, CSP каналы, неизменяемые структуры данных"

JS Lab`16. Максим Климишин: "Smarter React.js: UI faster, UX better"
JS Lab`16. Максим Климишин: "Smarter React.js: UI faster, UX better"JS Lab`16. Максим Климишин: "Smarter React.js: UI faster, UX better"
JS Lab`16. Максим Климишин: "Smarter React.js: UI faster, UX better"GeeksLab Odessa
 
"Изоморфная разработка на javascript с помощью react.js" Максим Климишин
"Изоморфная разработка на javascript с помощью react.js" Максим Климишин"Изоморфная разработка на javascript с помощью react.js" Максим Климишин
"Изоморфная разработка на javascript с помощью react.js" Максим КлимишинFwdays
 
Инновации и JavaScript
Инновации и JavaScriptИнновации и JavaScript
Инновации и JavaScriptMax Klymyshyn
 
Workflow одной OPS-команды
Workflow одной OPS-командыWorkflow одной OPS-команды
Workflow одной OPS-командыSlava Kuznetsov
 
SECON'2016. Кузнецов Вячеслав, Workflow одной Ops-команды
SECON'2016. Кузнецов Вячеслав, Workflow одной Ops-командыSECON'2016. Кузнецов Вячеслав, Workflow одной Ops-команды
SECON'2016. Кузнецов Вячеслав, Workflow одной Ops-командыSECON
 
Технологии больших веб проектов завтра и послезавтра
Технологии больших веб проектов завтра и послезавтраТехнологии больших веб проектов завтра и послезавтра
Технологии больших веб проектов завтра и послезавтраNikita Semenov
 
Обзор перспективных баз данных для highload / Юрий Насретдинов
Обзор перспективных баз данных для highload / Юрий НасретдиновОбзор перспективных баз данных для highload / Юрий Насретдинов
Обзор перспективных баз данных для highload / Юрий НасретдиновOntico
 
От заката до рассвета | Максим Безуглый | Zlit Tech
От заката до рассвета | Максим Безуглый | Zlit TechОт заката до рассвета | Максим Безуглый | Zlit Tech
От заката до рассвета | Максим Безуглый | Zlit TechZlit
 
Hl2008 Spy Log Architechture 169
Hl2008 Spy Log Architechture 169Hl2008 Spy Log Architechture 169
Hl2008 Spy Log Architechture 169Media Gorod
 
Эволюция процесса деплоя в проекте / Денис Яковлев (2ГИС)
Эволюция процесса деплоя в проекте / Денис Яковлев (2ГИС)Эволюция процесса деплоя в проекте / Денис Яковлев (2ГИС)
Эволюция процесса деплоя в проекте / Денис Яковлев (2ГИС)Ontico
 
Эволюция процесса деплоя в проекте — Денис Яковлев, 2ГИС
Эволюция процесса деплоя в проекте — Денис Яковлев, 2ГИСЭволюция процесса деплоя в проекте — Денис Яковлев, 2ГИС
Эволюция процесса деплоя в проекте — Денис Яковлев, 2ГИС2ГИС Технологии
 
5 мифов о производительности баз данных и Python
5 мифов о производительности баз данных и Python5 мифов о производительности баз данных и Python
5 мифов о производительности баз данных и PythonMax Klymyshyn
 
Jenkins 2.0: Организуем тестирование в составе Continuous Delivery
Jenkins 2.0: Организуем тестирование в составе Continuous DeliveryJenkins 2.0: Организуем тестирование в составе Continuous Delivery
Jenkins 2.0: Организуем тестирование в составе Continuous DeliverySQALab
 
New SpyLOG architechture (Highload 2008)
New SpyLOG architechture (Highload 2008)New SpyLOG architechture (Highload 2008)
New SpyLOG architechture (Highload 2008)Sergey Skvortsov
 
DevOps в проекте Upsource. Андрей Сизов, System Administrator
DevOps в проекте Upsource. Андрей Сизов, System AdministratorDevOps в проекте Upsource. Андрей Сизов, System Administrator
DevOps в проекте Upsource. Андрей Сизов, System AdministratorJetBrains Russia
 
"Девопс - это не только для программистов. Практические примеры из жизни одно...
"Девопс - это не только для программистов. Практические примеры из жизни одно..."Девопс - это не только для программистов. Практические примеры из жизни одно...
"Девопс - это не только для программистов. Практические примеры из жизни одно...it-people
 
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTO
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTOTech Success: Web/2.0 startup HOWTO
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTOlyncis
 
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTO
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTOTech Success: Web/2.0 startup HOWTO
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTOlyncis
 
MySQL InnoDB Cluster
MySQL InnoDB ClusterMySQL InnoDB Cluster
MySQL InnoDB ClusterVittorio Cioe
 

Similar to JSLab. Максим Климишин. "Трансдюсеры, CSP каналы, неизменяемые структуры данных" (20)

JS Lab`16. Максим Климишин: "Smarter React.js: UI faster, UX better"
JS Lab`16. Максим Климишин: "Smarter React.js: UI faster, UX better"JS Lab`16. Максим Климишин: "Smarter React.js: UI faster, UX better"
JS Lab`16. Максим Климишин: "Smarter React.js: UI faster, UX better"
 
"Изоморфная разработка на javascript с помощью react.js" Максим Климишин
"Изоморфная разработка на javascript с помощью react.js" Максим Климишин"Изоморфная разработка на javascript с помощью react.js" Максим Климишин
"Изоморфная разработка на javascript с помощью react.js" Максим Климишин
 
Инновации и JavaScript
Инновации и JavaScriptИнновации и JavaScript
Инновации и JavaScript
 
Workflow одной OPS-команды
Workflow одной OPS-командыWorkflow одной OPS-команды
Workflow одной OPS-команды
 
SECON'2016. Кузнецов Вячеслав, Workflow одной Ops-команды
SECON'2016. Кузнецов Вячеслав, Workflow одной Ops-командыSECON'2016. Кузнецов Вячеслав, Workflow одной Ops-команды
SECON'2016. Кузнецов Вячеслав, Workflow одной Ops-команды
 
Технологии больших веб проектов завтра и послезавтра
Технологии больших веб проектов завтра и послезавтраТехнологии больших веб проектов завтра и послезавтра
Технологии больших веб проектов завтра и послезавтра
 
Обзор перспективных баз данных для highload / Юрий Насретдинов
Обзор перспективных баз данных для highload / Юрий НасретдиновОбзор перспективных баз данных для highload / Юрий Насретдинов
Обзор перспективных баз данных для highload / Юрий Насретдинов
 
От заката до рассвета | Максим Безуглый | Zlit Tech
От заката до рассвета | Максим Безуглый | Zlit TechОт заката до рассвета | Максим Безуглый | Zlit Tech
От заката до рассвета | Максим Безуглый | Zlit Tech
 
Hl2008 Spy Log Architechture 169
Hl2008 Spy Log Architechture 169Hl2008 Spy Log Architechture 169
Hl2008 Spy Log Architechture 169
 
Эволюция процесса деплоя в проекте / Денис Яковлев (2ГИС)
Эволюция процесса деплоя в проекте / Денис Яковлев (2ГИС)Эволюция процесса деплоя в проекте / Денис Яковлев (2ГИС)
Эволюция процесса деплоя в проекте / Денис Яковлев (2ГИС)
 
Эволюция процесса деплоя в проекте — Денис Яковлев, 2ГИС
Эволюция процесса деплоя в проекте — Денис Яковлев, 2ГИСЭволюция процесса деплоя в проекте — Денис Яковлев, 2ГИС
Эволюция процесса деплоя в проекте — Денис Яковлев, 2ГИС
 
5 мифов о производительности баз данных и Python
5 мифов о производительности баз данных и Python5 мифов о производительности баз данных и Python
5 мифов о производительности баз данных и Python
 
Jenkins 2.0: Организуем тестирование в составе Continuous Delivery
Jenkins 2.0: Организуем тестирование в составе Continuous DeliveryJenkins 2.0: Организуем тестирование в составе Continuous Delivery
Jenkins 2.0: Организуем тестирование в составе Continuous Delivery
 
New SpyLOG architechture (Highload 2008)
New SpyLOG architechture (Highload 2008)New SpyLOG architechture (Highload 2008)
New SpyLOG architechture (Highload 2008)
 
DevOps в проекте Upsource. Андрей Сизов, System Administrator
DevOps в проекте Upsource. Андрей Сизов, System AdministratorDevOps в проекте Upsource. Андрей Сизов, System Administrator
DevOps в проекте Upsource. Андрей Сизов, System Administrator
 
"Девопс - это не только для программистов. Практические примеры из жизни одно...
"Девопс - это не только для программистов. Практические примеры из жизни одно..."Девопс - это не только для программистов. Практические примеры из жизни одно...
"Девопс - это не только для программистов. Практические примеры из жизни одно...
 
Capistrano Framework
Capistrano FrameworkCapistrano Framework
Capistrano Framework
 
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTO
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTOTech Success: Web/2.0 startup HOWTO
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTO
 
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTO
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTOTech Success: Web/2.0 startup HOWTO
Tech Success: Web/2.0 startup HOWTO
 
MySQL InnoDB Cluster
MySQL InnoDB ClusterMySQL InnoDB Cluster
MySQL InnoDB Cluster
 

More from GeeksLab Odessa

DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский ВикторDataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский ВикторGeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображениеDataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображениеGeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладGeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладGeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладGeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...GeeksLab Odessa
 
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...GeeksLab Odessa
 
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот GeeksLab Odessa
 
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...GeeksLab Odessa
 
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js GeeksLab Odessa
 

More from GeeksLab Odessa (20)

DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
DataScience Lab2017_Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых...
 
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...
 
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский ВикторDataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
DataScience Lab 2017_Блиц-доклад_Турский Виктор
 
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображениеDataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображение
 
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
 
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-докладDataScienceLab2017_Блиц-доклад
DataScienceLab2017_Блиц-доклад
 
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...
 
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...
 
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко
 
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...
 
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...
 
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...
 
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...
 
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...
 
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...
 
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот
 
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...
 
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
 

JSLab. Максим Климишин. "Трансдюсеры, CSP каналы, неизменяемые структуры данных"