Книжный куб
Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Книжный куб
کانال Книжный куб (@book_cube) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 14 402 مشترک است و جایگاه 2 575 را در دسته کتب و رتبه 45 996 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 14 402 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 172 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 7 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 19.25% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 9.95% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 773 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 433 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 21 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند engineering, native, devex, devops, leadership تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 27 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته کتب تبدیل کردهاند.
1) Новая СУБД начинается с идеи 2) Необходимо срезать углы, чтобы проверить гипотезу и запуститься. Но по долгам придется платить 3) Иногда заложенная прочность и универсальность пригождаются 4) Новаторские идеи рано или поздно догоняют. И могут осложнить жизнь 5) Производительность - это всегда важно 6) Пользователи хотят all-in-one СУБД 7) СУБД - это не только технологии, но еще и команда, окружение и инвестиции 😍 Новая СУБД начинается с идеи, но идея должна быть амбициозной и на векаВ процессе рассказа Андрей не только формулировал эти идеи из практики YDB, но и упоминал другие вещи, такие как статью "What Goes Around Comes Around... And Around... " от Michael Stonebraker и Andrew Pavlo про развитие баз данных за последние 20 лет. Я рассказывал про нее в трех частях: 1, 2 и 3. Также в докладе были мысли созвучные статье "Big Data is Dead", о котором я уже тоже рассказывал или рассказ про расширение стандартных баз данных на новые сценарии, такие как векторные данные - про этот сценарий и тип данных можно подробнее почитать в моем обзоре доклада "A Fun & Absurd Introduction to Vector Databases". В общем, митап был крутой - тянул на уровень полноценной конфы ... а так он же и был частью конфы от ИСП РАН. #Data #Architecture #Software #DistributedSystems #Database
- Prioritize by technical feasibility and impact: Work on ideas wherein both technical feasibility has already been established and high (measureable) impact on engineers’ workflows is expected. - Learn quickly, to improve UX and model quality: Focus on iterating quickly and extracting lessons learned, while safeguarding developer productivity and happiness. User experience is just as important as model quality. - Measure effectiveness: As our goal is to increase productivity and satisfaction metrics, we need to extensively monitor these metrics.Производительность разработки была хорошо описана в статьях - "Developer Productivity for Humans, Part 7: Software Quality" - я разбирал эту статью раньше - "Measuring Developer Goals" - я разбирал эту статью раньше 4) Схема применения LLM к софту выглядит примерно так: - Инженеры используют AI инструменты - Дальше логи взаимодействия используются для тюнинга фичей под реальные потребности инженеров - Исторические логи используются для тренировки AI моделей и дальше мы возвращаемся к началу 5) Интересно, что предложения AI ассистента для написания кода поднялись до 37%, а по количеству созданного кода к 50% (по количеству символов). Подробнее про то, для чего применяются LLM в инженерных активностях можно почитать предыдущий пост "Large sequence models for software development activities" Продолжение обзора в следующем посте. #Software #AI #ML #Engineering #Processes #DevEx
Mission: Protect the User Experience from operational failures while keeping an eye on Developer Productivity and On-Call HealthДальше это превращается в Zolando rule of operations: 3) Rule of operations #1: Obsess about user experience Опыт пользователя должен стремиться к идеалу, но есть метрики productivity и on-call health являются компенсирующими при попытке повышения надежности. Условно, легко быть надежным, если не менять свои системы (это уменьшает productivity) или сжигать людей в дежурствах (это уменьшает on-call health). В итоге, это объединяется в SRE-треугольник: Reliability - Productivity - On-Call Health. Интересно, что по нашим отчетам в рамках фреймворка SPACE в Т-Банке видно, что ниже всего удовлетворенность как раз у SRE инженеров (про сам фреймворк SPACE я рассказывал здесь). 4) Rule of operations #2: Engineering for reliability involves people as much as involves technology По-факту, надежность это не только про технику, но и про людей. И чем больше компания, тем больше это про людей и процессы:) В итоге, нам надо рассматривать это с точки зрения социотехнической системы. Автор рекомендует изучить для этого системное мышление и рекомендует книгу "Азбука системного мышления" ("Thinking in Systems: A Primer"), про которую я уже рассказывал. Системное мышление позволит научиться учитывать вторичные и третичные эффекты за счет учета feedback loops. Интересно, что feedback loops являются частью другого фреймворка для developer productivity, что называется DevEx, про который я рассказывал раньше 5) Дальше автор вспоминает закон Конвея и мантру "You build it you run it" как руководящие принципы для организации технологической и организационной структуры 6) Автор приводит системную модель Золандо, которую он использует в размышлениях: - Менеджмет наверху (25 директоров) - Engineering в середине (250 команд и 3.5к приложений) - Платформа в основании (k8s, Postgres, Kafka, CI/CD, Observability, ..., 20 команд) В итоге, сложные задачки ребята пытаются унести в возможности платформы и снять нагрузку с команд. Нарпимер, масштабируемость и планирование ресурсов интегрированы в платформу, или возможность проводить нагрузочные тесты 7) Дальше автор отмечает в чем Zolando хороши: backend и инфра под микросервисы, а также observability этого, а в чем хочется улучшаться: понимание user experience, а также надежность data systems и бизнес-процессров 8.) Дальше автор рассказывает пр алертинг и делится еще одним operations правилом: Rule of operations #3: Alert on user experience ("symptoms") not on server experience ("causes"). Технические директора отслеживают отчеты по дежурствам по своим командам, чтобы отслеживать нагрузку на инженеров. Если нагрузка слишком велика, то требуется с этим разобраться Продолжение обзора в следующем посте. #SRE #Architecture #DistributedSystems #Software #Observability
Когнитивные нейронауки изучают субстрат и механизмы, стоящие за такими формами сложного поведения, как эмоции, язык, внимание, память и т.д. Таким образом, когнитивные нейронауки интегрирует психологию и нейробиологию. Методы, используемые когнитивными нейронауками, включают в себя экспериментальные парадигмы экспериментальной психологии, неврологии, нейроимиджинговые исследования нервной системы, а также безусловно актуальные в настоящее время подходы поведенческой генетики. Научный прорыв в области сканирования мозга позволил исследователям в области когнитивных нейронаук исследовать работу мозга в режиме реального времени при использовании таких методов, как функциональная магнитно-резонансная томография (ФМРТ), магнитная и электроэнцефалография (МЭГ, ЭЭГ), и инфракрасная спектроскопия.Поступление будет следущим летом и если у меня не исчезнет интерес к этой теме, то я попробую поступить на эту программу:) #Brain #SelfDevelopment #Science
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
