Create: Update:
Майк Босток с коллегой рассказали про загрузчики данных — абсолютно восхитительную фичу в Observable Framework. Загрузчики призваны решить проблему последней мили, то есть выгрузку и обработку данных непосредственно для задачи визуализации.
Майк иллюстрировал свой рассказ анализом трафика Observable, а это данные ~8000000 запросов к API. Визуализация времени выполнения каждого запроса, с цветовой разметкой типа задач. Как на общей картине отлично видно дорогие по времени задачи, паттерны поведения пользователей и некоторые аномалии. И как анализ визуализации позволил ему с командой оптимизировать ряд слабых мест в API Observable.
Для тех, кому сложно вникать на английском языке, Яндекс Браузер в целом справился с переводом видео. Рекомендую всем неравнодушным — как всегда у Майка абсолютно замечательная демонстрация силы датавиза. Материал есть в виде статьи.
#observable #код
Майк иллюстрировал свой рассказ анализом трафика Observable, а это данные ~8000000 запросов к API. Визуализация времени выполнения каждого запроса, с цветовой разметкой типа задач. Как на общей картине отлично видно дорогие по времени задачи, паттерны поведения пользователей и некоторые аномалии. И как анализ визуализации позволил ему с командой оптимизировать ряд слабых мест в API Observable.
Для тех, кому сложно вникать на английском языке, Яндекс Браузер в целом справился с переводом видео. Рекомендую всем неравнодушным — как всегда у Майка абсолютно замечательная демонстрация силы датавиза. Материал есть в виде статьи.
#observable #код
Майк Босток с коллегой рассказали про загрузчики данных — абсолютно восхитительную фичу в Observable Framework. Загрузчики призваны решить проблему последней мили, то есть выгрузку и обработку данных непосредственно для задачи визуализации.
Майк иллюстрировал свой рассказ анализом трафика Observable, а это данные ~8000000 запросов к API. Визуализация времени выполнения каждого запроса, с цветовой разметкой типа задач. Как на общей картине отлично видно дорогие по времени задачи, паттерны поведения пользователей и некоторые аномалии. И как анализ визуализации позволил ему с командой оптимизировать ряд слабых мест в API Observable.
Для тех, кому сложно вникать на английском языке, Яндекс Браузер в целом справился с переводом видео. Рекомендую всем неравнодушным — как всегда у Майка абсолютно замечательная демонстрация силы датавиза. Материал есть в виде статьи.
#observable #код
Майк иллюстрировал свой рассказ анализом трафика Observable, а это данные ~8000000 запросов к API. Визуализация времени выполнения каждого запроса, с цветовой разметкой типа задач. Как на общей картине отлично видно дорогие по времени задачи, паттерны поведения пользователей и некоторые аномалии. И как анализ визуализации позволил ему с командой оптимизировать ряд слабых мест в API Observable.
Для тех, кому сложно вникать на английском языке, Яндекс Браузер в целом справился с переводом видео. Рекомендую всем неравнодушным — как всегда у Майка абсолютно замечательная демонстрация силы датавиза. Материал есть в виде статьи.
#observable #код
>>Click here to continue<<
mizinov.pro