شرط بندی فوتبال : Google says it won’t build Privacy Sandbox backdoors : technology


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

Vote


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : اعتبار سنجی یک سراب است – سیگنال در برابر سر و صدا


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

وقت کافی را صرف گفتگو با کارآفرینان ، افراد محصول ، طراحان و هر کسی که به اتهام آنها شده است ، کنید اثبات كردن چیزی ، و شما در مورد اعتبار سنجی برخورد خواهید کرد.

“اگر کارایی داشته باشد چگونه اعتبار سنجی می کنید؟”
“چگونه می دانید که مردم آن را خریداری می کنند؟”
“چگونه مناسب بودن بازار محصول را تأیید می کنید؟”
“اگر ویژگی ارزش ساخت دارد چگونه اعتبار سنجی می کنید؟”
“چگونه یک طرح را تأیید می کنید؟”

شما نمی توانید
شما نمی توانید
شما نمی توانید
شما نمی توانید
شما نمی توانید

منظورم این است که شما می توانید ، اما نه با توجه به روحیه س questionsالاتی که مطرح می شود.

آنچه مردم درباره آن می پرسند این است یقین زودتر از موعد. اما زمان شروع کار با چیزی یا زمانی که یک قطعه از کل را آماده کنید شروع نمی شود. زمانی شروع می شود که همه چیز به بازار وارد شود.

چگونه می توانید بفهمید کاری که انجام می دهید هنگام انجام آن صحیح است؟ شما نمی توانید باشید فقط می توانید قمه ، احساس ، اعتقاد داشته باشید. و اگر تنها راه تشخیص اینکه آیا کاملاً علامت را از دست داده اید این است که از افراد دیگر بخواهید و منتظر بمانید تا آنها به شما بگویند ، پس احتمالاً از همان ابتدا خیلی گم شده اید. اگر محصولی تهیه می کنید ، بهتر است بدون اینکه راهنمایی بخواهید ، از کجا می روید.

در واقع فقط یک راه واقعی وجود دارد که تا آنجا که ممکن است به موارد خاص نزدیک شوید. این کار برای ساختن چیزهای واقعی و در دسترس قرار دادن آن برای هر کسی است که امتحان ، استفاده و خرید می کند. استفاده واقعی از چیزهای واقعی در روزهای واقعی در طول کار واقعی تنها راه تأیید هر چیزی است. و حتی در آن زمان ، به سختی اعتبار سنجی می شود زیرا متغیرهای زیادی در بازی وجود دارند. زمان بندی ، بازاریابی ، قیمت گذاری ، پیام رسانی و …

حقیقت این است که ، شما نمی دانید ، نمی دانید ، تا زمانی که چیزی واقعی را نشناسید و تأمل نکنید ، هرگز نمی دانید. و بهترین راه برای فهمیدن ، اعتقاد به آن ، ساختن آن و قرار دادن آن در آنجاست. شما بهترین تلاش خود را می کنید ، آن را به بهترین شکل ممکن تبلیغ می کنید ، خود را به بهترین وجهی که می دانید چگونه آماده می کنید. و سپس شما به معنای واقعی کلمه انگشتان خود را ضربدر می کنید. شوخی نمی کنم.

نمی توانید چیزی را که وجود ندارد تأیید کنید. نمی توانید ایده ای را تأیید کنید. نمی توانید حدس شخصی را تأیید کنید. شما نمی توانید یک انتزاع را تأیید کنید. شما نمی توانید یک طرح ، یک سیم مفتول ، یا یک MVP را که محصول واقعی نیست ، تأیید کنید.

وقتی MVP را می شنوم ، فکر نمی کنم Minimum Viable Product. من فکر می کنم پای حداقل زنده. نوع غذا

یک قطعه پای تمام آنچه برای ارزیابی کل پای شما نیاز دارید است. همگن است اما محصولات به این ترتیب کار نمی کنند. محصولات مجموعه ای از قطعات در هم تنیده هستند که یکی به دیگری وابسته است ، یکی به دیگری منتهی می شود ، یکی با دیگری ادغام می شود. شما نمی توانید یک قطعه از محصول را بگیرید ، از مردم بپرسید که چگونه آن را دوست دارند و نتیجه بگیرند که آنها این محصول را دوست دارند باقی مانده پس از اتمام محصول ، تنها چیزی که یاد می گیرید این است که آنها قطعه ای را که به آنها دادید دوست دارند یا دوست ندارند.

اگر می خواهید ببینید آیا چیزی کار می کند ، آن را بسازید. کل ماجرا ساده ترین نسخه از کل موضوع – همان چیزی است که نسخه 1.0 قرار است باشد. اما این کار را انجام دهید ، آن را در آنجا قرار دهید و یاد بگیرید. اگر می خواهید پاسخ دهید ، باید این س askال را بپرسید و سوال این است: بازار ، نظر شما در مورد این نسخه کامل شده 1.0 محصول ما چیست؟

برداشت از یک قطعه از محصول خود را به عنوان یک پروکسی برای تمام حقیقت اشتباه نکنید. وقتی یک قطعه از چیزی را که یکدست نیست به کسی می دهید ، از او می خواهید که حدس بزند. نمی توانید یقین را بر این اساس قرار دهید.

با این وجود ، یک راه مشترک وجود دارد عدم قطعیت: این است که از یک نفر دیگر نظر خود را بپرسید. فکر کردن هرچه بیشتر نظر شما راحت باشد ، اطمینان بیشتری خواهید داشت ، اما در عمل کاملاً برعکس است. اگر هرگز می خواهید باشید کمتر از خودت مطمئن باش کمتر با اطمینان به نتیجه ، فقط از شخص دیگری نظر خود را بپرسید. این هر بار کار می کند.


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : IC های برق Navitas GaNFast مورد استفاده در شارژر سریع برای لپ تاپ های جدید Xiaoxin و YOGA لنوو


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

30 آوریل 2021

Navitas Semiconductor Inc از ال سگوندو ، کالیفرنیا ، ایالات متحده می گوید که لپ تاپ های Lenovo Xiaoxin Air 14 ، Air 15 ، Pro 16 به علاوه YOGA Duet و YOGA 5G (در 22 آوریل راه اندازی شد) از YOGA CC 65 برخوردار است (به عنوان کوچکترین تاشو در جهان پین شارژر سریع USB-C 65W) با استفاده از IC های قدرت GaNFast.

GaN تا 20 برابر سریعتر از سیلیکون کار می کند و تا 3 برابر شارژ سریعتر یا 3 برابر شارژ سریعتر در نصف اندازه و وزن را امکان پذیر می کند. Navitas که در سال 2014 تاسیس شد ، اولین IC های تجاری GaN تجاری را معرفی کرد که ترانزیستورهای اثر میدان قدرت GaN (FET) را با مدارهای درایو ، کنترل و محافظت یکپارچه می کند ، امکان شارژ سریع تر ، تراکم قدرت بالاتر و صرفه جویی در انرژی بیشتر برای موبایل ، مصرف کننده ، شرکت ، تحرک الکترونیکی و بازارهای انرژی جدید.

معرفی Xiaoxin-YOGA توسط Lenovo Yuezhu Song (مدیر بازاریابی طرفداران مصرف کننده) با مدیر محصول Long (Elon) Chen و تیم بازاریابی طرفداران که یک جریان مستقیم را برگزار می کنند ، ارائه شد. چن و تیم ویفر کامل GaN با قطر 6 اینچ Navitas به نمایش گذاشتند که حاوی هزاران تراشه IC قدرت GaNFast به همراه برخی از دستگاه های بسته بندی شده نهایی است.

آوای برق GaNFast YOGA CC 65 “بسیار جمع و جور است و دارای حسگر جریان بی نظیر ، یکپارچه و بدون افت است که باعث افزایش کارایی و عملکرد خنک و عملکرد بالا می شود.” “دقیقاً به دلیل تراشه Navitas GaNFast است که YOGA CC 65 می تواند بسیار قابل حمل و جمع و جور باشد.”

خروجی دوگانه USB-C YOGA CC 65 دارای ابعاد 50 میلی متر در 50 میلی متر در 30 میلی متر (75 سی سی) با پین های متناوب تاشو است و فقط 103 گرم وزن دارد (تقریبا نیمی از اندازه و وزن شارژر 1 وات USB-C 61 وات اپل).

با توجه به مشخصات دقیق نوت بوک Lenovo ، YOGA CC 65W بیش از 30 آزمایش حرفه ای را پشت سر گذاشته و امید به زندگی طولانی مدت دارد. طبق استاندارد نوت بوک ، باید بیش از 8700 ساعت (10 سال) با قدرت کامل به کار خود ادامه دهد.

شارژر کوچک و قابل حمل شارژ سریع تلفن های همراه ، نوت بوک ها و تبلت ها را نیز برآورده می کند. از پروتکل های شارژ سریع PD / QC / PPS پشتیبانی می کند و به همراه یک کابل شارژ 1.5 میلی متری ارائه می شود. حداکثر توان 65 وات در سراسر جهان است که از طریق یک پورت USB-C یا تقسیم نیرو در 47 وات + 18 وات برای چندین دستگاه موجود است.

چن می گوید: “تراشه های GaNFast قدرتمند هستند ، هم با کنترل دمای خنک و هم با شارژ سریع.” وی می افزاید: “به عنوان یک تراشه کاملاً یکپارچه ، نه تنها شامل قدرت GaN بلکه همچنین درایو ، کنترل و حفاظت GaN برای ارائه بازده تبدیل بسیار خوب است.”

چارلز (یینگجی) ژا ، مدیر عامل و مدیر عامل شرکت Navitas در چین می گوید: “آی سی های قدرت GaNFast کارآمد ، قوی و با استفاده از آن شارژر را بسیار کوچک ، سبک ، حمل آسان ، ایمن و دقیق تر می کنند.”

این اولین باری است که تراشه GaN Navitas به صورت عمومی نمایش داده می شود ، و همچنین گفته می شود اولین بار است که Lenovo به طور عمومی فناوری فعال کردن را در راه اندازی شارژر جدید برجسته می کند. قیمت اولیه GaNFast YOGA CC 65W 119RMB (18 دلار آمریکا) است.

موارد مرتبط را مشاهده کنید:

Navitas 13 میلیون آی سی قدرت GaNFast Power را با صفر خرابی ارسال می کند

Navitas و Lenovo در اولین شارژر سریع GaNFast 90W برای تلفن های همراه ورزشی الکترونیکی شریک هستند

برچسب ها: GaN الکترونیک قدرت

بازدید: www.navitassemi.com


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : آنچه قدیمی ترین نقاشی شناخته شده غار درباره انسانهای اولیه نشان می دهد (و چه چیزی)


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

در سال 2018 ، محقق ماکسیم اوبرت و خدمه اش در یک دره مخفی حدود یک ساعت پیاده روی از نزدیکترین جاده جزیره عنکبوتی مانند اندونزی سولاوسی فرو رفتند. آنها تازه در ایوان مزرعه برنج یک خانواده محلی بعد از چند لیوان بالو ، یک الکل نخل قند تخمیر شده که منطقه به آن معروف است ، خوابیده بودند.

درست در آن سوی دره ، اوبرت ، باستان شناس و زمین شناس در دانشگاه گریفیت در کوئینزلند ، استرالیا ، می تواند نگاهی اجمالی به غار Leang Tedongnge داشته باشد. این تیم پس از شنیدن گزارشات از بصران برهان ، باستان شناس اندونزیایی ، برای دیدن آن سفر کردند. اوبرت ، که هنر غار باستان را مطالعه می کند ، قبلاً آنچه را که احتمالاً قدیمی ترین نمونه های ساخته شده بشر در جهان است ، مطالعه کرده است تا 44000 سال پیش – اما ، همانطور که بعداً یاد گرفت ، هنر اینجا در Leang Tedongnge قدمت بیشتری دارد.

اندکی بعد ، اوبرت و همکارانش وارد غار Leang Tedongnge شدند ، که توسط خانواده نزدیک برای ذخیره سازی تجهیزات مزرعه مورد استفاده قرار گرفت. درست بالای یک تاقچه کوچک داخل ، آنها نقاشی سه خوک را که با رنگ قرمز اخراش رنگ آمیزی شده بود ، پیدا کردند که با مقدار زیادی مو و زگیل نشان داده شده است. بالای خوکها دو استنسیل دست مردم ظاهر شد. اوبرت می گوید ، این تصویر ممکن است درگیری را به تصویر کشیده باشد.

ساکنان منطقه حتی از وجود آنها اطلاع نداشتند. در واقع ، آنها فکر کردند کسی باید یک شبه خود را فرو برده و برخی از دیوار نویسی ها را ترک کند. او می گوید: “هنر راک درست در پشت شالیزار برنج کسی وجود دارد.” “فقط چیزهای زیادی وجود دارد.”

اوبرت دقیقاً همانند تصاویر جذاب ، کلسیتی را که روی یکی از پاهای خوک ها جمع شده بود از نزدیک مشاهده کرد. قدمت ایزوتوپ سری اورانیوم مربوط به کلسیت نشان داد که قدمت آن حداقل 45500 سال است – و آن را به قدیمی ترین هنر غار انسانی جهان که تاکنون کشف شده است تبدیل کرده است.

این افشاگری تعجب آور بود زیرا محققان قبلاً بیشترین هنر غارنوردی را در اروپا پیدا کرده بودند. سایت هایی مانند غار Chauvet 30 هزار ساله فرانسه به دلیل همپوشانی اسب ها ، گروه کرگدن ها و دسته های دیگر حیوانات مشهور هستند. در سالهای اخیر ، اوبرت و سایر باستان شناسان با آغاز سالهای اخیر با کشف بسیاری از آثار برجسته در اندونزی ، ساعت آغاز هنر بشر را برگردانده اند.

اگرچه به محض یافتن ، تفسیر نقاشی های غار می تواند مشکل باشد زیرا ورود به ذهن هنرمندان اصلی غیرممکن است. اما محققان نظریه های توضیحی متعددی را ارائه داده اند ، از جمله همه چیز از توسعه داستان سرایی اولیه تا ریشه های معنویت. قدمت با این هنر همچنین می تواند یک جدول زمانی از رشد فرهنگی اولیه اجداد ما را نشان دهد ، یکی از ویژگی های اصلی که بعداً به وجود آمد اجازه داد گونه های ما موفق شوند. اوبرت می گوید: “هنر راک دریچه ای صمیمانه به گذشته است.”

دودل یا روایت باستان؟

تعیین اهمیت زودرس دشوار است هنر غار: ما نمی توانیم به سر افرادی که آن را ساخته اند وارد شویم ، و آنها در اینجا نیستند تا به ما بگویند.

برخی شواهد نشان می دهد که نئاندرتال ها ممکن است از غارهای اسپانیایی استنسیل دستی گرفته اند حدود 65000 سال پیش، اگرچه اوبرت می گوید این قدمت بحث برانگیز است و ممکن است خیلی جوان تر باشد و اصلاً از نئاندرتال ها نباشد. و قدیمی ترین ابله شناخته شده به شکل زیگزاگ ممکن است از انسان های امروزی نبوده بلکه اجداد ما باشند ، انسان راست قامت، روی پوسته صدفی حدود 500000 سال پیش اما اینکه هنر دقیقاً چه چیزی را تشکیل می دهد همچنان یک سوال باز باقی مانده است.

آئین دیویدسون ، استاد بازنشسته باستان شناسی در دانشگاه نیوانگلند در استرالیا ، می گوید: “پاسخ این است که احتمالاً در ابتدای هنر ، مردم نمی دانستند چه کاری انجام می دهند.”

بیشتر طرحهای باستانی در اروپا و اندونزی شامل پستانداران بزرگ یا شابلونهای دستی است. ممکن است گونه اول نمایانگر برخی از گونه هایی باشد که مردم شکار می کنند ، اما بسیاری دیگر از حیوانات طعمه ای که در ذخایر باستان شناسی یافت می شوند در این تصاویر گنجانده نشده است. اوبرت می گوید ، بنابراین این اشکال خاص ممکن است از نظر معنوی مهم بوده باشند. همچنین ، اثرات دستی می تواند راهی باشد که افراد زمانی خود را شناسایی می کردند.

حدوداً 20000 سال پیش ، در اوج آخرین حداکثر یخبندان ، بیشتر انسان در نقاشی ظاهر شد. اگرچه دلیل آن مشخص نیست ، اوبرت می گوید که حتماً یک عامل جهانی برای این امر وجود داشته است ، احتمالاً شامل تغییرات آب و هوایی است.

اولین صحنه روایت ممکن است با Leang Bulu ‘Sipong 4 ، غاری که در سال 2017 کشف شده است و Aubert از آن زمان برخوردار است ، رسیده باشد. تحصیل کرده. این هنر که در سولاوسی نیز واقع شده است ، حداقل 43،900 سال قدمت دارد و مجموعه ای از چهره های ترکیبی حیوان و انسان را نشان می دهد که در حال شکار خوک هستند. اوبرت می گوید: “این اولین مدرک قصه گویی است.” “صحنه روایت خاص بود زیرا من هرگز نظیر آن را ندیده ام.”

وی این مورد را با سایر چهره های اولیه انسان مانند مقایسه می کند مرد شیر شیر شکل تراش عاج قدمت آن بین 35000 و 40،000 سال پیش است که در غار هولنشتاین-استدل در آلمان پیدا شده است. این به ما نشان می دهد که هنرمندان در این زمان نه تنها قصه می گفتند ، بلکه چیزهایی را تصور می کردند که در واقع در دنیای واقعی وجود نداشت. اوبرت می گوید: “این ریشه تفکر دینی است.”

برخی از محققان ادعا می کنند که این ارقام ترکیبی حیوان و انسان نمایانگر عقاید شامی است. اما دیویدسون معتقد است که هنگام بررسی نقاشی های انسان گرا نمی توانید از چنین فشار قلم موی گسترده ای استفاده کنید و همه چیز نباید کاملاً کلی باشد. از نظر او ، چهره هایی مانند شیر کنده کاری می توانند تشریفات را نشان دهند ، مانند افرادی که هنگام شکار لباس حیوانات را می پوشند. هنوز هم ، او می گوید ، گفتن به طور قطعی دشوار است.

بیشتر برای کشف؟

به طور کلی ، در مورد گسترش هنر غار ، دو روش تفکر وجود دارد. یکی اینکه از یک منطقه واحد آغاز شده و به تدریج به قاره های دیگر گسترش یافته است. اگر اکتشافات فعلی نمایانگر قدیمی ترین نسخه ها باشد ، این بدان معناست که هنر غار حداقل 45000 سال پیش در اندونزی پدید آمده و در طی 10 هزار سال آینده به اروپا راه یافته است.

در مقابل ، برخی از باستان شناسان فکر می کنند که هنر غار ممکن است به طور مستقل در چندین منطقه به طور همزمان رشد کرده باشد. دیویدسون با اعتقاد به این عقیده ، پیشنهاد می کند که سنت های مختلف در اندونزی و فرانسه بدون هیچ گونه ارتباطی شکل گرفته است. او می گوید و احتمالاً چیزهای بیشتری برای کشف وجود دارد.

پس از کشف غار آلتامیرا در اسپانیا در اواخر دهه 1800 ، محققان به هنر غار اروپا پرداختند. در حدود یک قرن گذشته ، به طور خاص فرانسه مورد توجه زیادی قرار گرفته است. دیویدسون می گوید: “ما تمایل داریم بیش از حد بر غارهای فرانسه تأکید کنیم.” “120 نفر وجود دارد – با توجه به مدتی که مردم به دنبال آنها بوده اند تعداد بسیار زیادی نیست.”

غارهای اندونزی ، افشاگری نسبتاً جدیدی بودند. از آنجا که اوبرت و همکارانش فقط از کلسیت استفاده می کردند که در بالای هنر شکل گرفته است نه خود اوچر ، نقاشی ها ممکن است بسیار قدیمی تر باشند. ما می دانیم که انسانهای مدرن حدود 65000 سال پیش وارد استرالیا شده اند و احتمالاً آنها از طریق اندونزی (پس از گسترش از آفریقا از طریق خاورمیانه) وارد شده اند. این احتمال وجود دارد که هنر غار در طول مسیر پیشرفت کرده باشد ، یا نمونه های اولیه در آفریقا زنده نمانده باشند – یا هنوز یافت نشده اند.

تاکنون ، فقط چند حکاکی کشف نشده قدمت قابل توجهی در آفریقا دارد ، از جمله غار آپولو 11 در نامیبیا که حاوی برخی از اسلب ها با نقاشی های حیوانی است. از 30،000 سال پیش. اما می تواند افراد زیادی در آنجا وجود داشته باشد. دیویدسون می گوید غارهای آفریقا را باید جدی گرفت.


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : Bitemporal History


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

When we think of how some property (e.g. your address or
salary) changes over time, we usually think of it as a linear sequence of
changes. But surprisingly often, it can get rather more tangled than that,
in a way that can often confuse computerized records.

I can illustrate all this with a simple example:

  • We are handling payroll for our company. We run the payroll for our
    company on February 25, and our employee Sally is paid according to her
    monthly salary of $6000.
  • On March 15 we get an apologetic letter from HR telling us that, on
    February 15th, Sally got a pay raise to $6500.

So what should we answer when we’re asked what Sally’s salary was on
February 25? In one sense we should answer $6500, since we know now that that
was the rate. But often we cannot ignore that on Feb 25 we thought the salary
was $6000, after all that’s when we ran payroll. We printed a check, sent it to
her, and she cashed it. These all occurred based on the amount that her salary
was. If the tax authorities asked us for her salary on Feb 25, this becomes
important.

The Two Dimensions

I find I can make sense of much of this tangle by thinking of time as
two dimensions – hence the term “bitemporal”. One dimension is the
actual history of Sally’s salary, which I’ll illustrate by sampling on the
25th of each month, since that’s when payroll runs.

date salary
Jan 25 6000
Feb 25 6500
Mar 25 6500

The second dimension comes in as we ask what did we think Sally’s salary
history was on February 25? On February 25th we hadn’t got the letter from
HR, so we thought her salary was always $6000. There is a difference between
the actual history, and our record of the history. We can show this by
adding new dates to our table

record date actual date salary
Jan 25 Jan 25 6000
Feb 25 Jan 25 6000
Mar 25 Jan 25 6000
Feb 25 Feb 25 6000
Mar 25 Feb 25 6500
Mar 25 Mar 25 6500

I’m using the terms actual and record history for the
two dimensions. You may also hear people using the terms valid, or
effective (for actual) and transaction (for record).

I read the rows of this table by saying something like “on Mar 25th, we
thought Sally’s salary on Feb 25th was $6500”.
Using this way of thinking, I can look at the earlier table of Sally’s actual history,
and say that more precisely it’s Sally’s actual history as known (recorded)
on March 25.

In programming terms, If I want to know Sally’s
salary, and I have no history, then I can get it with something like
sally.salary. To add support for (actual) history I need to use
sally.salaryAt('2021-02-25'). In a bitemporal world I need
another parameter sally.salaryAt('2021-02-25', '2021-03-25')

Another way to visualize this is to make a plot where the x axis is
actual time and the y axis is record time. I shade the region according to the
salary level. (The shape of the plot is triangular since there’s we’re not
trying to record future values.)

With this plot, I can make a table for how actual history changes with
each run of payroll on the 25th. We see that the Feb 25 payroll ran at a
time when Sally had no raise, but when the Mar 25 payroll ran, the raise was
known.

Changing the Retroactive Change

Now consider another communication from HR

  • April 5: Sorry there was an typo in our previous email. Sally’s raise
    on Feb 15 was to $6400. Sorry for the inconvenience.

This is the kind of change that makes angels weep. But when we think of
it terms of bitemporal history, it’s not that difficult to understand.
Here’s the plot with this new bit of information.

The horizontal lines, used for the payrols, represent the actual history
at a certain point in record time. On April 25 we know Sally’s salary
increased from $6000 to $6400 on February 15. In that perspective, we never
see Sally’s $6500 salary because it was never true.

Looking at the diagram, what does a vertical line mean?

This represents our knowledge of the value at a certain date. The table
indicates the recorded salary for February 25th, as our knowledge
changed over time.

Using Bitemporality

Bitemporal history is a useful way of framing history when we have to deal with
retroactive changes. However we don’t see it used that often, partly
because many people don’t know about the technique, but also because we
can often get away without it.

One way to avoid it is to not support retroactive changes. If your
insurance company says any changes become in force when they receive your
letter – then that’s a way of forcing actual time to match record
time.

Retroactive changes are a problem when actions are based on a
past state that’s retroactively changed, such as a salary check being sent
out based on a now-updated salary level. If we are merely recording a
history, then we don’t have to worry about it changing retroactively – we
essentially ignore record history and only record actual history. We may
do that even when we do have invariant action if the action is recorded in
such a way that it records any necessary input data. So the payroll for
Sally could record her salary at the time it issues the check, and that’s
enough for audit purposes. In that situation we can get away with only the
actual history of her salary. The record history is then buried inside her
payroll statements.

We may also get away with only actual history if any retroactive
changes are made before an action occurs. If we had learned of Sally’s
salary change on February 24th, we could adjust her record without running
into before the payroll action relied on the incorrect figure.

If we can avoid using bitemporal history, then that’s usually
preferable as it does complicate a system quite significantly. However
when have to deal with discrepancies between actual and record history,
usually due to retroactive updates, then we need to bite the bullet. One
of the hardest parts of this is educating users on how bitemporal history
works. Most people don’t think of a historical record as something that
changes, let alone of the two dimensions of record and actual history.

Append-only History

In a simple world a history is append-only. If communication is perfect
and instantaneous than all new information is learned immediately by every
interested actor. We can then just treat history as something we add to as
new events occur in the world.

Bitemporal history is a way of coming to terms that communication is
neither perfect nor instantaneous. Actual history is no longer
append-only, we go back and make retroactive changes. However record
history itself is append only. We don’t change what we thought we
knew about Sally’s salary on Feb 25. We just append the later knowledge we
gained. By layering an append-only record history over the actual history, we
allow the actual history to be modified while creating a reliable history
of its modifications.

Consequences of Retroactive Changes

Bitemporal history is a mechanism that allows us to track how a value
changes, and it can be extremely helpful to be able ask
sally.salaryAt(actualDate, recordDate). But retroactive
changes do more than just adjust the historical record. As the expert
says: “People assume that time is a strict progression of cause to effect,
but actually from a non-linear, non-subjective viewpoint – it’s
more like a big ball of wibbly wobbly timey wimey stuff.” If we’ve paid Sally $6000 when we should have paid her
$6400, then we need to make it right. At the very least that means getting
more in a later paycheck, but it may also lead to other consequences.
Maybe the higher payment means she should have crossed some important
threshold a month earlier, maybe there are tax implications.

Bitemporal history alone isn’t enough to figure out these dependent
effects are, that demands a set of additional mechanisms, which are beyond
the scope of this pattern. One measure is to create a parallel model,
which captures the state of the world as it should have been with the
correct salary, and use this to figure out the compensating changes.
Bitemporal history can be useful element
for these kinds of measures, but only unravels part of that big ball.

Perspectives for Record Time

My example above for record time uses dates to capture our changing
understanding of actual history. But the way we capture record history can
be more involved than that.

To make everything easier to follow above, I sampled the history on the
payroll dates. But a better representation of a history is to use date
ranges, Here’s a table to cover 2021

record dates actual dates salary
Jan 1 – Feb 14 Jan 1 – Dec 31 6000
Mar 15 – Apr 4 Jan 1 – Feb 14 6000
Mar 15 – Apr 4 Feb 15 – Dec 31 6500
Apr 5 – Dec 31 Jan 1 – Feb 14 6000
Apr 5 – Dec 31 Feb 15 – Dec 31 6400

We can think of Sally’s salary being recorded with a combination of two
keys, the actual key (a date range) and the record key (also a date
range). But our notion of record key can be more complicated than that.

One obvious case is that different agents can have different record
histories. This is clearly the case for Sally, it took time to get
messages from the HR department to the Payroll department, so the record
times for those modifications to actual history will differ between the
two.

department record dates actual dates salary
HR Jan 1 – Feb 14 Jan 1 – Dec 31 6000
HR Feb 15 – Dec 31 Jan 1 – Feb 14 6000
HR Feb 15 – Dec 31 Feb 15 – Dec 31 6400
Payroll Jan 1 – Mar 14 Jan 1 – Dec 31 6000
Payroll Mar 15 – Apr 4 Jan 1 – Feb 14 6000
Payroll Mar 15 – Apr 4 Feb 15 – Dec 31 6500
Payroll Apr 5 – Dec 31 Jan 1 – Feb 14 6000
Payroll Apr 5 – Dec 31 Feb 15 – Dec 31 6400

Anything that can record a history will have its own record
timestamps for when it learns information. Depending on that data we may
say that an enterprise will choose a certain agent to be the defining
agent for recording certain kinds of data. But agents will cross lines of
authority – however big the company, it won’t change the recording dates of
the tax authorities it deals with. A lot of effort goes into sorting out
problems caused by different agents learning the same facts at different
times.

We can generalize what’s happening here by combining the notion of the
department and record date range into a single concept of a perspective.
Thus we’d say something like “according to HR’s perspective on Feb 25,
Sally’s salary was $6400”. In a table form, we might visualize it like
this.

perspective actual dates salary
HR, Jan 1 – Feb 14 Jan 1 – Dec 31 6000
HR, Jan 15 – Dec 31 Jan 1 – Feb 14 6000
HR, Feb 15 – Dec 31 Feb 15 – Dec 31 6400
Payroll, Jan 1 – Mar 14 Jan 1 – Dec 31 6000
Payroll, Mar 15 – Apr 4 Jan 1 – Feb 14 6000
Payroll, Mar 15 – Apr 4 Feb 15 – Dec 31 6500
Payroll, Apr 5 – Dec 31 Jan 1 – Feb 14 6000
Payroll, Apr 5 – Dec 31 Feb 15 – Dec 31 6400

What does this collapse into a single perspective concept give us? It
allows us to think about what other perspectives might be. One example is
to consider alternative perspectives. We could create a perspective where
we remove individual raises (such as Sally’s on Feb 15) and give
every employee a salary raise of 10% on March 1st. That would lead to a new
record-time dimension for Sally’s salary.

perspective actual dates salary
real world Jan 1 – Feb 14 6000
real world Feb 15 – Dec 31 6400
with global raise Jan 1 – Feb 28 6000
with global-raise Mar 1 – Dec 31 6600

This generalization of the notion of record time says that we can layer
multiple perspectives over an actual history, using essentially the same
mechanism to reason about retroactive changes and alternative histories.

Putting many perspective dimensions over a history isn’t something
that’s widely useful, even compared to bitemporal history. But I find it a
helpful way to think about these kinds of situations: reasoning about
alternative scenarios, either historically, or in the future.

Storing and Processing Bitemporal Histories

Adding history to data increases complexity. In a bitemporal world I
need two date parameters to access Sally’s salary –
sally.salaryAt('2021-02-25', '2021-03-25'). We can simplify
access by defaults, if we treat the default for record time as today, then
processing that only needs current record time can ignore the bitemporal
complications.

Simplifying access, however, doesn’t necessarily simplify storage. If
any client needs bitemporal data, we have to store it somehow. While there
are some databases that have built-in support for for some level of
temporality, they are relatively niche. And wisely, folks tend to be
extra-wary of niche technologies when it comes to long lived data.

Given that, often the best way is to come up with our own scheme. There
are two broad approaches.

The first is to use a bitemporal data structure: encoding the necessary date
information into the data structure used to store the data. This could
work by using nested date range objects, or a pair of start/end dates in a
relational table.

record start record end actual start actual end salary
Jan 1 Dec 31 Jan 1 Feb 14 6000
Jan 1 Feb 14 Feb 15 Dec 31 6000
Feb 15 Dec 31 Feb 15 Dec 31 6400
Jan 1 Dec 31 Jan 1 Mar 14 6000
Jan 1 Feb 14 Mar 15 Apr 4 6000
Feb 15 Dec 31 Mar 15 Apr 4 6500
Jan 1 Feb 14 Apr 5 Dec 31 6000
Feb 15 Dec 31 Apr 5 Dec 31 6400

This allows access to all the bitemporal history, but is awkward to
update and query – although that can be made easier by making a library
handle access to bitemporal information.

The alternative is to use event
sourcing
. Here we don’t store the state of Sally’s salary as our
primary store, instead we store all the changes as events. Such events
might look like this

record date actual date action value
Jan 1 Jan 1 sally.salary 6000
Mar 15 Feb 15 sally.salary 6500
Apr 5 Feb 15 sally.salary 6400

Pay attention to the fact that for if events need to support bitemporal
history, they need to be bitemporal themselves. This means each event
needs an actual date (or time) for when the event occurred in the world,
and a record date (or time) for when we learned about it.

Storing the events is conceptually more straightforward, but requires
more processing to answer a query. However much that processing can cached
by building a snapshot of the application’s state. So if most users of
this data only required current actual history, then we could build a data
structure that only supports actual history, populate it from
the events, and keep it up to date as new events trickle in. Those users
who wanted bitemporal data could create a more complex structure and
populate it from the same events, but their complexity wouldn’t make
things harder for those who wanted the simpler model. (And if some people
wanted to look at actual history on a different record date, they could
use almost all the same code for working with current actual history.)



سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : Data Mesh Principles and Logical Architecture


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

The original writeup, How to Move
Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh

which I encourage you to read before
joining me back here – empathized with today’s pain points of architectural
and organizational challenges in order to become data-driven, use data to
compete, or use data at scale to drive value. It offered an alternative
perspective which since has captured many organizations’ attention, and
given hope for a different future. While the original writeup describes the
approach, it leaves many details of the design and implementation to one’s
imagination. I have no intention of being too prescriptive in this article,
and kill the imagination and creativity around data mesh implementation.
However I think it’s only responsible to clarify the architectural aspects
of data mesh as a stepping stone to move the paradigm forward.

This article is written with the intention of a follow up. It summarizes
the data mesh approach by enumerating
its underpinning principles, and the high level logical architecture
that the principles drive. Establishing the high level logical model
is a necessary foundation before I dive into detailed architecture of
data mesh core components in future articles.
Hence, if you are in search of a prescription around exact tools and recipes
for data mesh, this article may disappoint you. If you are seeking a simple
and technology-agnostic model that establishes a common language, come along.

The great divide of data

What do we really mean by data? The answer depends on whom you ask.
Today’s landscape is divided into operational data and
analytical data. Operational data sits in databases behind business
capabilities served with microservices, has a transactional nature,
keeps the current state and serves the needs of the applications running
the business. Analytical data is a temporal and aggregated view of the
facts of the business
over time, often modeled to provide retrospective or future-perspective
insights; it trains the ML models or feeds the analytical reports.

The current state of technology, architecture
and organization design is reflective of the divergence of these two data
planes – two levels of existence, integrated yet separate.
This divergence has led to a fragile architecture.
Continuously failing ETL (Extract, Transform, Load) jobs and ever growing
complexity of labyrinth of data pipelines, is a familiar sight to many who
attempt to connect these two planes, flowing data from operational data plane
to the analytical plane, and back to the operational plane.

Figure 1: The great divide of data

Analytical data plane itself has diverged into two main architectures
and technology stacks: data lake
and data warehouse
;
with data lake supporting data science access patterns, and data warehouse
supporting analytical and business intelligence reporting access patterns.
For this conversation, I put aside the dance between the two technology stacks:
data warehouse attempting to onboard data science
workflows
and data lake
attempting to serve data analysts and
business intelligence.
The original writeup on data mesh explores the
challenges of the existing
analytical data plane architecture.

Figure 2: Further divide of analytical data – warehouse

Figure 3: Further divide of analytical data – lake

Data mesh recognizes and respects the differences between these two planes:
the nature and topology of the data, the differing use cases, individual personas
of data consumers, and ultimately their diverse access patterns. However it
attempts to connect these two planes under a different structure – an inverted
model and topology based on domains and not technology stack
– with
a focus on the analytical data plane. Differences in today’s available technology
to manage the two archetypes of data, should not lead to separation of organization,
teams and people work on them.
In my opinion, the operational and transactional data technology and topology is
relatively mature, and driven largely by the microservices architecture; data is
hidden on the inside of each microservice, controlled and accessed through the
microserivce’s APIs. Yes there is room for innovation to truly achieve
multi-cloud-native operational database solutions, but from the architectural
perspective it meets the needs of the business. However it’s the management and
access to the analytical data that remains a point of friction at scale. This is
where data mesh focuses.

I do believe that at some point in future our technologies will evolve to
bring these two planes even closer together, but for now, I suggest we keep their
concerns separate.

Core principles and logical architecture of data mesh

Data mesh objective is to create a foundation for getting
value from analytical data and historical facts at scale – scale being
applied to constant change of data landscape, proliferation of both
sources of data and consumers
, diversity of transformation and
processing that use cases require
, speed of response to change.
To achieve this objective, I suggest that there are four
underpinning principles
that any data mesh
implementation embodies to achieve the promise of scale, while delivering
quality and integrity guarantees needed to make data usable : 1) domain-oriented
decentralized data ownership and architecture, 2) data as a product,
3) self-serve data infrastructure as a platform, and 4) federated computational governance.

While I expect the practices, technologies and implementations of these
principles vary and mature over time, these principles remain unchanged.

I have intended for the four principles to be collectively necessary
and sufficient
; to enable scale with resiliency while addressing concerns
around siloeing of incompatible data or increased cost of operation.
Let’s dive into each principle and then design the conceptual architecture
that supports it.

Domain Ownership

Data mesh, at core, is founded in decentralization
and distribution of responsibility to people who are
closest to the data in order to support continuous change and scalability.
The question is, how do we decompose and decentralize the components of the
data ecosystem and their ownership.
The components here are made of analytical data,
its metadata, and the computation necessary to serve it.

Data mesh follows the seams of organizational units as the axis of
decomposition. Our organizations today are decomposed based on their
business domains. Such decomposition localizes the impact of continuous
change and evolution – for the most part – to the domain’s
bounded context.
Hence, making the business domain’s bounded context a good candidate for
distribution of data ownership.

In this article, I will continue to use the same use case as the
original writeup, ‘a digital media company’. One can imagine that the
media company divides its operation, hence the systems and teams that
support the operation, based on domains such as ‘podcasts’, teams and
systems that manage podcast publication and their hosts; ‘artists’,
teams and systems that manage onboarding and paying artists, and so on.
Data mesh argues that the ownership and serving of the analytical data
should respect these domains. For example, the teams who manage
‘podcasts’, while providing APIs for releasing podcasts, should also be
responsible for providing historical data that represents ‘released
podcasts’ over time with other facts such as ‘listenership’ over time.
For a deeper dive into this principle see
Domain-oriented data
decomposition and ownership
.

Logical architecture: domain-oriented data and compute

To promote such decomposition, we need to
model an architecture that arranges the analytical data by domains.
In this architecture, the domain’s interface to the rest of
the organization not only includes the operational capabilities but also
access to the analytical data that the domain serves. For example,
‘podcasts’ domain provides operational APIs to ‘create a new
podcast episode’ but also an analytical data endpoint for retrieving
‘all podcast episodes data over the last <n> months’. This implies
that the architecture must remove any friction or coupling to let
domains serve their analytical data and release the code that computes
the data, independently of other domains. To scale, the architecture
must support autonomy of the domain teams with regard to the release and
deployment of their operational or analytical data systems.

The following example demonstrates the principle of domain oriented
data ownership. The diagrams are only logical representations and
exemplary. They aren’t intended to be complete.

Each domain can expose one or many operational APIs, as well as one or many
analytical data endpoints

Figure 4: Notation: domain, its analytical data
and operational capabilities

Naturally, each domain can have dependencies to other domains’ operational and
analytical data endpoints. In the following example, ‘podcasts’ domain consumes analytical data
of ‘users updates’ from the ‘users’ domain, so that it can provide a picture of the demographic of
podcast listeners through its ‘Podcast listeners demographic’ dataset.

Figure 5: Example: domain oriented ownership of analytical
data in addition to operational capabilities

Note: In the example, I have used an imperative language for accessing
the operational data or capabilities, such as ‘Pay artists’.
This is simply to emphasize the difference
between the intention of accessing operational data vs. analytical data.
I do recognize that in practice operational APIs are implemented
through a more declarative interface such as accessing a RESTful resource
or a GraphQL query.

Data as a product

One of the challenges of existing analytical data architectures is the
high friction and cost of discovering, understanding, trusting, and ultimately using
quality data
. If not addressed, this problem only exacerbates with data
mesh, as the number of places and teams who provide data – domains –
increases. This would be the consequence of our first principle of
decentralization.
Data as a product principle is designed to address the data quality and age-old
data silos
problem; or as Gartner calls it dark data
– “the information assets
organizations collect, process and store during regular business activities,
but generally fail to use for other purposes”. Analytical data provided by
the domains must be treated as a product, and the consumers of that data
should be treated as customers – happy and delighted customers.

The original article enumerates a list of
capabilities, including
discoverability, security, explorability, understandability, trustworthiness,
etc., that a data mesh implementation should support for a domain data
to be considered a product. It also details the roles such as
domain data product owner that
organizations must introduce, responsible for the objective measures that
ensure data is delivered as a product. These measures include data quality,
decreased lead time
of data consumption, and in general data user satisfaction
through net promoter score. Domain data
product owner must have a deep understanding of who the data users are, how do they
use the data,and what are the native methods that they are comfortable with consuming the data.
Such intimate knowledge of data users results in design of data product interfaces that meet their needs.
In reality, for majority of data products on the mesh, there a few conventional personas with
their unique tooling and expectations, data analysts and data scientists. All data products
can develop standardized interfaces to support them. The conversation between users of the data
and product owners is a necessary piece for establishing the interfaces of data products.

Each domain will include data product developer roles, responsible
for building, maintaining and serving the domain’s data products. Data product
developers will be working alongside other developers in the domain.
Each domain team may serve one or multiple data products. It’s
also possible to form new teams to serve data products that don’t naturally
fit into an existing operational domain.

Note: this is an inverted model of responsibility compared to past paradigms.
The accountability of data quality shifts upstream as close to the source of the data
as possible.

Logical architecture:data product the architectural quantum

Architecturally, to support data as a product that domains can
autonomously serve or consume, data mesh introduces the concept of data
product
as its architectural quantum.
Architectural quantum, as defined by
Evolutionary Architecture, is
the smallest unit of architecture that can be
independently deployed with high functional cohesion, and includes all the
structural elements required for its function.

Data product is the node on the mesh that encapsulates three structural components required
for its function, providing access to domain’s analytical data as a product.

  • Code: it includes (a) code for data pipelines responsible for
    consuming, transforming and serving upstream data – data received from domain’s
    operational system or an upstream data product; (b) code for APIs that provide
    access to data, semantic and syntax schema, observability metrics and other metadata;
    (c) code for enforcing traits such as access control policies,
    compliance, provenance, etc.
  • Data and Metadata: well that’s what we are all here for, the underlying
    analytical and historical data in a polyglot form.
    Depending on the nature of the domain data and its
    consumption models, data can be served as events, batch files, relational
    tables, graphs, etc., while maintaining the same semantic.
    For data to be usable there is an associated set of metadata including data
    computational documentation, semantic and syntax declaration,
    quality metrics, etc; metadata that is intrinsic to the data e.g. its semantic definition,
    and metadeta that communicates the traits used by
    computational governance to
    implement the expected behavior e.g. access control policies.
  • Infrastructure:
    The infrastructure component enables building, deploying and running the data product’s
    code, as well as storage and access to big data and metadata.

Figure 6: Data product components as one architectural quantum

The following example builds on the previous section, demonstrating the
data product as the architectural quantum. The diagram only includes
sample content and is not intended to be complete or include all design
and implementation details. While this is still a logical representation it
is getting closer to the physical implementation.

Figure 7:
Notation: domain, its (analytical) data product and operational system

Figure 8: Data products serving the
domain-oriented analytical data

Note: Data mesh model differs from the past paradigms where pipelines (code)
are managed as independent components from the data they produce;
and often infrastructure, like an instance of a warehouse or a lake storage account,
is shared among many datasets.
Data product is a composition of all components – code, data and infrastructure – at
the granularity of a domain’s bounded context.

Self-serve data platform

As you can imagine, to build, deploy, execute, monitor, and access a
humble hexagon – a data product – there is a fair bit of infrastructure
that needs to be provisioned and run; the skills needed to provision this
infrastructure is specialized and would be difficult to replicate in each
domain. Most importantly, the only way that teams can autonomously own
their data products is to have access to a high-level abstraction of
infrastructure that removes complexity and friction of provisioning and
managing the lifecycle of data
products. This calls for a new principle, Self-serve data infrastructure
as a platform to enable domain autonomy
.

The data platform can be considered an extension of the delivery
platform that already exists to run and monitor the services. However the
underlying technology stack to operate data products, today, looks very
different from delivery platform for services. This is simply due to divergence of
big data technology stacks from operational platforms. For example,
domain teams might be deploying their services as
Docker containers and the delivery platform uses Kubernetes for their
orchestration; However the neighboring data product might be running its
pipeline code as Spark jobs on a Databricks cluster. That requires
provisioning and connecting two very different sets of infrastructure,
that prior to data mesh did not require this level of interoperability and
interconnectivity. My personal hope is that we start seeing a convergence
of operational and data infrastructure where it makes sense. For example,
perhaps running Spark on the same orchestration system, e.g.
Kubernetes.

In reality, to make analytical data product development accessible to
generalist developers, to the existing profile of developers that domains
have, the self-serve platform needs to provide a new category of tools
and interfaces in addition to simplifying provisioning. A self-serve data
platform must create tooling that supports a domain data product
developer’s workflow of creating, maintaining and running data products
with less specialized knowledge that existing technologies assume;
self-serve infrastructure must include capabilities to lower the current
cost and specialization needed to build data products. The original
writeup includes a list of capabilities that a self-serve data platform
provides, including access to scalable polyglot data storage, data
products schema, data pipeline declaration and orchestration, data products lineage,
compute and data locality
, etc.

Logical architecture: a multi-plane data platform

The self-serve platform capabilities fall into multiple categories or
planes as called in the model. Note: A plane is representative of a level
of existence – integrated yet separate. Similar to physical and
consciousness planes, or control and data planes in networking. A plane is
neither a layer and nor implies a strong hierarchical access model.

Figure 9: Notation: A platform plane that provides
a number of related capabilities through self-serve interfaces

A self-serve platform can have multiple planes that each serve a
different profile of users. In the following example, lists three different
data platform planes:

  • Data infrastructure provisioning plane: supports the provisioning of
    the underlying infrastructure, required to run the components of a data
    product and the mesh of products. This includes provisioning of a
    distributed file storage, storage accounts, access control
    management system, the orchestration to run data products internal code,
    provisioning of a distributed query engine on a graph of data
    products, etc. I would expect that either other data platform planes
    or only advanced data product developers use this interface directly.
    This is a fairly
    low level data infrastructure lifecycle management plane.
  • Data product developer experience plane: this is the main interface
    that a typical data product developer uses.
    This interface abstracts many of
    the complexities of what entails to support the workflow of a data product developer.
    It provides a higher level of abstraction than the ‘provisioning plane’.
    It uses simple declarative interfaces to manage the lifecycle of a data product.
    It automatically implements the cross-cutting concerns that are
    defined as a set of standards and global conventions, applied to all data
    products and their interfaces.
  • Data mesh supervision plane: there are a set of capabilities that are
    best provided at the mesh level – a graph of connected data products –
    globally. While the implementation of each of these interfaces might rely
    on individual data products capabilities, it’s more convenient to provide
    these capabilities at the level of the mesh. For example, ability to
    discover data products for a particular use case, is best provided by
    search or browsing the mesh of data products; or correlating multiple data
    products to create a higher order insight, is best provided through
    execution of a data semantic query that can operate across
    multiple data products on the mesh.

The following model is only exemplary and is not intending to be
complete. While a hierarchy of planes is desirable, there is no strict
layering implied below.

Figure 10: Multiple planes of self-serve data platform
*DP stands for a data product

Federated computational governance

As you can see, data mesh follows a distributed system architecture;
a collection of independent data products, with independent lifecycle,
built and deployed by likely independent teams. However for the majority
of use cases, to get value in forms of higher order datasets, insights
or machine intelligence there is a need for these independent data
products to interoperate; to be able to correlate them, create unions,
find intersections, or perform other graphs or set operations on them at scale.
For any of these operations to be possible, a data mesh implementation
requires a governance model that embraces decentralization and domain
self-sovereignty, interoperability through global standardization, a dynamic
topology
and most importantly automated execution of decisions by
the platform
. I call this a federated computational governance. A
decision making model led by the federation of domain data product
owners and data platform product owners, with autonomy and domain-local
decision making power, while creating and adhering to a set of global
rules – rules applied to all data products and their interfaces – to
ensure a healthy and interoperable ecosystem. The group has a difficult
job: maintaining an equilibrium between centralization and
decentralization
; what decisions need to be localized to each domain and
what decisions should be made globally for all domains. Ultimately
global decisions have one purpose, creating interoperability and
a compounding network effect through discovery and composition
of data products.

The priorities of the governance in data mesh are different from
traditional governance of analytical data management systems. While they
both ultimately set out to get value from data, traditional data
governance attempts to achieve that through centralization of decision
making, and establishing global canonical representation of data with
minimal support for change. Data mesh’s federated computational governance,
in contrast, embraces change and multiple interpretive contexts.

Placing a system in a straitjacket of constancy can cause fragility to evolve.

— C.S. Holling, ecologist

Logical architecture: computational policies embedded in the mesh

A supportive organizational structure, incentive model and
architecture is necessary for the federated governance model to
function: to arrive at global decisions and standards for
interoperability, while respecting autonomy of local domains, and
implement global policies effectively.

Figure 11: Notation: federated computational
governance model

As mentioned earlier, striking a balance between what shall be
standardized globally, implemented and enforced by the platform for all
domains and their data products, and what shall be left to the domains
to decide, is an art. For instance the domain data
model is a concern that should be localized to a domain who is most
intimately familiar with it. For example, how the semantic and syntax of
‘podcast audienceship’ data model is defined must be left to the
‘podcast domain’ team. However in contrast, the decision around
how to identify a ‘podcast listener’ is a global concern. A podcast listener
is a member of the population of ‘users’ – its
upstream bounded context – who
can cross the boundary of domains and be found in other domains such as ‘users play streams’.
The unified identification allows correlating information about ‘users’
who are both ‘podcast listeners’ and ‘steam listeners’.

The following is an example of elements involved in the data mesh
governance model. It’s not a comprehensive example and only
demonstrative of concerns relevant at the global level.

Figure 12: : Example of elements of a
federated computational governance: teams, incentives, automated implementation,
and globally standardized aspects of data mesh

Many practices of pre-data-mesh governance, as a centralized
function, are no longer applicable to the data mesh paradigm. For example,
the past emphasis on certification of golden datasets – the datasets
that have gone through a centralized process of quality control and
certification and marked as trustworthy – as a central
function of governance is not longer relevant. This had
had stemmed from the fact that in the previous data management
paradigms, data – in whatever quality and format – gets extracted from
operational domain’s databases and gets centrally stored in a warehouse
or a lake that now requires a centralized team to apply cleansing,
harmonization and encryption processes to it; often under the
custodianship of a centralized governance group. Data mesh completely
decentralizes this concern. A domain dataset only
becomes a data product after it locally, within the domain, goes
through the process of quality assurance according to the
expected data product quality metrics and the global standardization
rules. The domain data product owners are best placed to decide how to
measure their domain’s data quality knowing the details of domain
operations producing the data in the first place. Despite such localized
decision making and autonomy, they need to comply with the modeling of
quality and specification of SLOs based on a global standard, defined by
the global federated governance team, and automated by the platform.

The following table shows the contrast between centralized (data
lake, data warehouse) model of data governance, and data mesh.

Pre data mesh governance aspectData mesh governance aspect
Centralized teamFederated team
Responsible for data qualityResponsible for defining how to model what constitutes
quality
Responsible for data securityResponsible for defining aspects of data security i.e. data
sensitivity levels for the platform to build in and monitor
automatically
Responsible for complying with regulationResponsible for defining the regulation requirements for the
platform to build in and monitor automatically
Centralized custodianship of dataFederated custodianship of data by domains
Responsible for global canonical data modelingResponsible for modeling polysemes – data elements that
cross the boundaries of multiple domains
Team is independent from domainsTeam is made of domains representatives
Aiming for a well defined static structure of dataAiming for enabling effective mesh operation embracing a
continuously changing and a dynamic topology of the mesh
Centralized technology used by monolithic lake/warehouseSelf-serve platform technologies used by each domain
Measure success based on number or volume of governed data (tables)Measure success based on the network effect – the
connections representing the consumption of data on the
mesh
Manual process with human interventionAutomated processes implemented by the platform
Prevent errorDetect error and recover through platform’s automated
processing

Principles Summary and the high level logical architecture

Let’s bring it all together, we discussed four principles underpinning
data mesh:

Domain-oriented decentralized data ownership and architectureSo that the ecosystem creating and consuming data can scale out
as the number of sources of data, number of use cases, and diversity
of access models to the data increases;
simply increase the autonomous nodes on the mesh.
Data as a productSo that data users can easily discover, understand and securely
use high quality data with a delightful experience; data that is
distributed across many domains.
Self-serve data infrastructure as a platformSo that the domain teams can create and consume data products
autonomously using the platform abstractions, hiding the complexity
of building, executing and maintaining secure and interoperable data
products.
Federated computational governanceSo that data users can get value from aggregation and
correlation of independent data products – the mesh is behaving as
an ecosystem following global interoperability standards; standards
that are baked computationally into the platform.

These principles drive a logical architectural model that while brings
analytical data and operational data closer together under the same domain, it
respects their underpinning technical differences. Such differences include
where the analytical data might be hosted, different compute technologies for
processing operational vs. analytical services, different ways of querying and
accessing the data, etc.

Figure 13: Logical architecture of data mesh approach

I hope by this point, we have now established a common language and a logical
mental model that we can collectively take forward to detail the blueprint
of the components of the mesh, such as the data product, the platform, and
the required standardizations.



سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : چگونه با خواندن RFC 1034 نیمی از روز هدر ندهیم


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

HEY از سیستم استقرار شاخه ای استفاده می کند که من دارم در اینجا در SvN نوشته شده است و مرتباً در مورد در توییتر. بسیاری از شرکت ها نسخه خود را از استقرار شعبه (به طور معمول با نام دیگری) پیاده سازی کرده اند ، اما این اجرای خود من بود ، بنابراین من به آن افتخار می کنم. ابتدا یک آغازگر نحوه کار:

تنظیمات فعلی ما به خوبی کار می کند ، اما دارای دو عیب بزرگ است:

  • هر شاخه به ALB خاص خود نیاز دارد (این همان چیزی است که توسط منبع Ingress تولید می شود).
  • DNS است DNS است DNS است و بعضی اوقات طول می کشد تا تکثیر شود و ما نیاز به مدیریت یک رکورد (3-5 برای هر شاخه) داریم.

این خطاها بهم پیوسته است: اگر مجبور نباشم به هر شاخه ALB خود را بدهم ، می توانم از یک رکورد wildcard استفاده کرده و هر زیر دامنه را در دامنه اختصاصی شاخه خود به یک ALB هدایت کنم و اجازه دهم مسیر ALB کجا باشد آنها از طریق سرصفحه های میزبان تعلق دارند. این بدان معنی است که من می توانم بدون نیاز به همه آن ALB ها پس انداز کنم و می توانیم زمان DNS-DNS را به صفر برسانیم (و پیچیدگی های حاشیه نویسی و شرطی های خارجی-گسترش یافته در YAML ما).

(در حالی که چند دقیقه انتظار برای انتشار و حل DNS به نظر نمی رسد مشکل بزرگی باشد ، ما با بررسی اینکه واقعاً با استفاده از یک مسیر داخلی در نام میزبان جدید به محض اتمام ساخت استقرار ، باعث می شود که ما قبل از ایجاد رکورد و ذخیره سازی محلی دستگاه خود ، پاسخ NXDOMAIN را تا زمان انقضا TTL برای حل DNS حل کنیم.)

پیش از این ، این کار عملی بود ، اما به تلاش اضافی نیاز داشت که ارزش آن را نداشت – احتمالاً لازم است از طریق یک کنترل کننده سفارشی انجام شود که از اضافه کردن خدمات شما به یک شی object Ingress از طریق حاشیه نویسی های سفارشی مراقبت کند. این مسیر Fine ™ was بود (من حتی یک کنترل کننده اثبات مفهوم درست کردم که این کار را انجام داد) ، اما این بدان معنی بود که یک ابزار اضافی وجود دارد که اکنون باید مدیریت کنیم ، همراه با نیاز به ایجاد و مدیریت آن شی object اصلی Ingress .

وارد نسخه جدید کنترل کننده کنترل ورودی (و نام جدید آن است: aws-load-balancer-controller) که شامل یک جدید است IngressGroup ویژگی که دقیقا آنچه من نیاز دارم این مجموعه ای جدید از حاشیه نویسی را اضافه می کند که می توانم به Ingress خود اضافه کنم که باعث می شود همه منابع Ingress من قوانین هدایت یک ALB منفرد باشد نه ALB های منفرد.

“عالی!” با خودم فکر می کنم صبح که پروژه آزمایش نسخه جدید را شروع می کنم و می فهمم چگونه می خواهم این کار را انجام دهم (با استفاده از آن به عنوان فرصتی برای پاکسازی دسته ای از بدهی های فنی نیز).

من همه چیز را در جای خود قرار می دهم – من کنترل کننده aws-load-balancer-controller را در خوشه آزمایشی خود به روز کردم ، تمام سوابق ALIAS مخصوص شاخه را که برای ALB های قدیمی وجود داشت حذف کردم ، به خارجی-dns گفتم که دیگر منابع Ingress را مدیریت نکنید ، و یک کارت wildcal ALIAS راه اندازی کنید که با اشاره به ALB جدید من که همه این شاخه ها باید به اشتراک بگذارند

کار نمی کند

$ curl --header "Host: alb-v2.branch-deploy.com" https://alb-v2.branch-deploy.com
curl: (6) Could not resolve host: alb-v2.branch-deploy.com

اما اگر من مستقیماً با هدر میزبان مناسب با ALB تماس بگیرم ، این کار را انجام می دهد:

$ curl --header "Host: alb-v2.branch-deploy.com" --insecure https://internal-k8s-swiper-no-swiping.us-east-1.elb.amazonaws.com
<html><body>You are being <a href="https://alb-v2.branch-deploy.com/sign_in">redirected</a>.</body></html>

(╯ ° □ °) ╯︵ ┻━┻

من هیچ سرنخی ندارم که چه خبر است. من به وضوح می بینم که رکورد در Route53 وجود دارد ، اما من نمی توانم آن را به صورت محلی حل کنم ، و همچنین برخی از سرویس های تست DNS (. MX Toolbox) نمی تواند.

ممکن است گزینه “ارزیابی سلامت هدف” در کاراکتر وحشی باشد؟ آن را غیرفعال کرد و دوباره امتحان کرد ، هنوز چیزی نیست.

من کاملاً گیر افتاده و شروع به مرور سایت می کنم اسناد Route53 و این خط را پیدا کنید و فکر کنید این پاسخ به مشکل من است:

اگر رکوردی به نام * .example.com ایجاد کنید و سابقه.com ​​وجود ندارد ، مسیر 53 به درخواست های DNS برای مثال.com پاسخ می دهد با NXDOMAIN (دامنه ناموجود).

بنابراین ، من برای ایجاد رکورد برای branch-deploy.com می روم تا ببینم آیا شاید این باشد. اما هنوز این کار را انجام نمی دهد. این زمانی است که آن سطر را دوباره می خوانم و می فهمم که به هر حال برای من صدق نمی کند – من اولین بار آن را اشتباه خوانده بودم ، سعی نمی کنم شاخه-deploy.com را حل کنم. (خوانش اولیه من این بود که * .branch-deploy.com بدون وجود سابقه برای branch-deploy.com برطرف نمی شود).

Welp ، زمان کاوش در است RFC، چیزهای مبهمی وجود دارد که من اینجا گم کرده ام. تصور درست بود

RC های Wildcard اعمال نمی شوند:

– وقتی پرس و جو در یک منطقه دیگر است. یعنی ، نمایندگی پیش فرض های کارت وحشی را لغو می کند.

– هنگامی که نام پرس و جو یا یک نام بین دامنه wildcard و نام query وجود داشته باشد. به عنوان مثال ، اگر یک wildcard RR دارای نام مالک “* .X” باشد ، و این منطقه همچنین حاوی RR های متصل به BX باشد ، کارتهای wild برای درخواستهای نام ZX اعمال می شوند (با فرض اینکه هیچ اطلاعات صریح برای ZX وجود ندارد) ، اما نه به BX ، ABX یا X.

هوم ، آن گلوله دوم به نظر سرب می رسد. بگذارید به منطقه Route53 خود برگردم و نگاه کنم.

ノ (゜ – ゜ ノ)

آه ، من آن را می بینم.

یکی از ویژگی های سیستم استقرار شعبه ما این است که شما همچنین می توانید خط لوله نامه پستی ویژه شعبه خود داشته باشید. برای استفاده از آن ویژگی ، ایمیل می کنید yourself@your-branch.branch-deploy.com. برای ساخت آن کار ، هر شعبه یک رکورد MX در سایت-branch.branch-deploy.com شما بدست می آورد.

در اینجا مسئله نهفته است. اگر می توانید یک رکورد wildcard برای branch-deploy.com داشته باشید ، اگر یک رکورد MX (یا هر رکورد دیگری واقعاً) برای یک زیر دامنه مشخص وجود داشته باشد و سعی کنید از-branch.branch-deploy.com خود ، A / AAAA / بازدید کنید. وضوح CNAME از درخت به حیوان وحش صعود نمی کند. 🙃

این احتمالاً یک کنجکاوی معروف است (آیا این حتی یک کنجکاوی است یا عقل سلیم است؟ مطمئناً برای من عقل سلیم نبود) ، اما من نصف روز باد کردم و سرم را به میزم کوبیدم و سعی کردم بفهمم چرا این کار نمی کنم زیرا من فرض بدی کردم و واقعاً لازم داشتم در مورد آن تخلیه کنم. ممنون که به من لطف کردید




سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : BIOS و Lumileds در زمینه روشنایی انسان محور شریک هستند


سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

13 نوامبر 2020

BIOS مبتکر نورپردازی با محوریت انسان (HCL) (سیستم های نوآوری و بهینه سازی بیولوژیکی LLC) از کارلسباد ، کالیفرنیا (تأسیس شده از ناسا) و ارائه دهنده راه حل های روشنایی Lumileds LLC از سان خوزه ، کالیفرنیا ، ایالات متحده برای ایجاد یک LED SkyBlue جدید با یکدیگر متحد شده اند. عملکرد تراشه قبلاً موجود را دو برابر می کند. گفته می شود که ال ای دی 3030 میانه قدرت جدید به طور چشمگیری مانع توسعه لومن در هر دلار را برای تولیدکنندگان چراغ های روشنایی کاهش می دهد و مانع اصلی ارائه راه حل های روشنایی بهتر و سالم به بازار را از بین می برد.

Lumileds مهندسی LUXEON LED جدید را ارائه داد تا فناوری انحصاری SkyBlue Circadian BIOS را ارائه دهد. زیست شناسی سلولی انسان ده ها هزار سال است که نور طبیعی آسمان آبی را تشخیص داده و به آن واکنش نشان می دهد. با استفاده از علمی که از ناسا سرچشمه گرفت ، BIOS فناوری SkyBlue Circadian خود را ایجاد کرد که با یک گیرنده نوری غیر بصری در چشم درگیر می شود. ادعا می شود که ، در طول روز ، SkyBlue ریتم شبانه روزی را تقویت می کند ، هوشیاری را افزایش می دهد ، تمرکز را بهبود می بخشد و روحیه را تقویت می کند و در عصر ، فضای گرمتری ایجاد می کند که باعث تولید طبیعی ملاتونین می شود و منجر به خواب بهتر در شب می شود.

Lumileds می گوید ، از طریق ارتباط با BIOS ، مهندسی ، فسفر ، ساخت و تخصص راه حل را به اکوسیستم روشنایی انسان محور می آورد. رئیس بازاریابی Lumileds ، ویلم سیلویس-اسمیت می گوید: “ما قادر به تولید دو برابر لومن در بسته 3030 خود هستیم و می توانیم عملکرد سیستم را از 110 به 160 لومن در هر وات افزایش دهیم.” وی می افزاید: “این می تواند مواد را کاهش دهد ، تخفیفات برنامه های کاربردی را به بازی بگیرد و در نهایت قیمت گذاری کاربر نهایی را کاهش دهد.”

گفته می شود ، اکنون بیش از 30 شریک BIOS Illuminated و آنهایی که منتظر عبور از شکاف فناوری HCL LED بوده اند ، می توانند با اطمینان به LED ها ، نمونه کارهای خود را در این بازار مهم بسازند. این بازار در حال توسعه موجب افزایش انتخاب مصرف کننده ، کاهش هزینه های کاربر نهایی و در نهایت افزایش بهره وری ، بهبود جسمی ، روحی و روانی و بهبود کیفیت خواب برای افراد در سراسر جهان می شود.

لری چاپین ، مدیر ارشد محصولات در HE Williams Inc ، یک شریک BIOS Illuminated ، اظهار داشت: “همکاری ما با BIOS به ما امکان می دهد تا تقاضای روزافزون برای راه حل های روشنایی با عملکرد بالا را که از سلامت شبانه روزی پشتیبانی می کنند ، برطرف کنیم.” وی افزود: “رابطه BIOS ایجاد شده با Lumileds باعث تقویت زنجیره تأمین و در نتیجه کاهش زمان هدایت و انعطاف پذیری بیشتر برای شرکای نصب شده آنها خواهد شد.”

برچسب ها: براق

بازدید: www.lumileds.com

بازدید: www.bioslighting.com


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر