Взгляд венчурного капитала Астейши Майерс на машинное обучение, облачную инфраструктуру, инструменты для разработчиков, открытый исходный код и безопасность. Зарегистрируйтесь здесь.
🚀 Товары
CodeSee визуализирует вашу кодовую базу и сервисы, а также автоматизирует ваши рабочие процессы. Он поможет вам погрузиться в кодовую базу, спланировать свою функцию или рефакторинг, написать свой код и завершить проверку кода, упрощая каждый шаг и делая его лучше.
Почему это важно?Кодовые базы становятся все более сложными. Кодовые базы больше, чем когда-либо прежде, и с переходом на микросервисы командам необходимо учитывать, как их изменения влияют на другие системы. Командам нужна помощь в понимании кода при подключении к командам, проектировании системы и отладке. То, как мы понимаем код, не менялось десятилетиями. Codesee набрал 710 голосов на ProductHunt для версии 2.0.
Meta’s Velox: унифицированный механизм выполнения с открытым исходным кодом
Velox — это унифицированный исполнительный движок с открытым исходным кодом, предназначенный для ускорения систем управления данными и оптимизации их разработки. Velox объединяет общие компоненты вычислительных машин, интенсивно использующих данные, но при этом обладает расширяемостью и адаптируемостью к различным вычислительным машинам. Он демократизирует оптимизации, которые ранее применялись только в отдельных движках, предоставляя структуру, в которой может быть реализована согласованная семантика. Это уменьшает дублирование работы, способствует повторному использованию и повышает общую эффективность и согласованность.
Velox находится в активной разработке, но уже находится на разных стадиях интеграции с более чем дюжиной систем обработки данных в Meta, включая Presto, Spark и PyTorch (последняя через библиотеку предварительной обработки данных под названием TorchArrow), а также с другими внутренними средствами обработки потоков. платформы, транзакционные механизмы, системы и инфраструктура приема данных, системы машинного обучения для разработки функций и другие.
Почему это важно?За последние несколько лет наблюдается рост числа специализированных механизмов исполнения и фрагментация рынка исполнения. Команды выбирают лучший движок для своего варианта использования и потребностей. Примером тому служат многочисленные варианты, такие как Spark, Presto, Dask, Ray, DuckDB и т. д. Эта фрагментация усложняет их обслуживание и расширение, особенно с учетом того, что по мере развития рабочих нагрузок аппаратное обеспечение, выполняющее эти рабочие нагрузки, также меняется. В конечном итоге эта фрагментация приводит к системам с разными наборами функций и непоследовательной семантикой, что снижает производительность пользователей данных, которым необходимо взаимодействовать с несколькими механизмами для выполнения задач.
Velox демонстрирует, что можно сделать системы обработки данных более адаптируемыми, объединив их исполнительные механизмы в единую унифицированную библиотеку. Поскольку библиотеки фреймов данных могут представлять план выполнения в виде плана Velox, можно было бы иметь унифицированный механизм выполнения для рабочих нагрузок фреймов данных, SQL и Python. Преодоление разрыва между пользователями SQL и Python и рабочими нагрузками — это большая тенденция.
Стабильная диффузия
Стабильная диффузия — это модель преобразования текста в изображение, выпущенная Stability AI. Он похож на DALL·E, но полностью с открытым исходным кодом. Его можно использовать онлайн или скачать и запустить на компьютере.
Почему это важно?Генеративный ИИ — это растущая область. Stable Diffusion выделяется тем, что он был выпущен как проект с открытым исходным кодом, а не как проект с закрытым исходным кодом, такой как DALL·E и Midjourney. Мы ожидаем, что с открытым исходным кодом будет выпущено больше базовых моделей. Мы уже видим, что генеративный контент может повлиять на творческие поля.
📰 Контент
«Куда могут перейти пользователи уровня бесплатного пользования Heroku?»
Salesforce Heroku объявила о прекращении поддержки бесплатного уровня для Heroku Dynos, Postgres и Data for Redis. Компания также изложила свои планы развития продукта, которые некоторые скептики сочли тусклыми и признаком того, что Salesforce отказывается от Heroku.
Почему это важно?Heroku — это платформа как услуга (PaaS), которая представляет собой полную среду разработки и развертывания в облаке. PaaS часто является первым местом, с которого начинают строить стартапы. Прекращение бесплатного уровня предполагает, что он больше не стал эффективным для поддержки длинного хвоста бесплатных пользователей. Это также предоставило возможность для новых поставщиков PaaS, таких как Железная дорога.
«Инфраструктура взаимодействия с разработчиком (DXI), Кеннет Аукенберг»
Аукенберг определяет Developer Experience (DX) как «целостный опыт, предлагаемый разработчикам на протяжении всего жизненного цикла, когда они взаимодействуют с вашим продуктом или услугой». Он подчеркивает, что разработчики ожидают определенных функций в 2022 году, включая документацию и контент, большое внимание к деталям сообщений об ошибках, ссылки на API, базовую инфраструктуру API, инструменты отладки и многое другое. Он обсуждает стоимость плохого DX и переход от DX к DXI как новую тенденцию.
Почему это важно?Учитывая нехватку разработчиков, они могут влиять на то, где они работают, на что могут влиять процессы и инструменты. Разработчики хотят, чтобы инструменты облегчали их жизнь, а руководство хочет сделать их максимально продуктивными. В карте рынка DXI Аукенберга он включает Speakeasy, который предлагает SDK и платформу операций API, которые мы обсуждали ранее.
В 2021 году GitHub Copilot был запущен в предварительной версии, и первые пользователи сообщили, что он повысил производительность разработчиков. После первых наблюдений и интервью с пользователями GitHub опросил более 2000 разработчиков, чтобы узнать об их опыте использования GitHub Copilot. От 60 до 75 % пользователей сообщили, что чувствуют себя более удовлетворенными своей работой, меньше разочаровываются при написании кода и могут сосредоточиться на более приятной работе при использовании GitHub Copilot.
Кроме того, Github нанял 95 профессиональных разработчиков, случайным образом разделил их на две группы и замерил, сколько времени им потребовалось, чтобы написать HTTP-сервер на JavaScript. Одна группа использовала GitHub Copilot для выполнения задачи, а другая — нет. Группа, которая использовала GitHub Copilot, имела более высокий показатель выполнения задачи (78% по сравнению с 70% в группе без Copilot).
Почему это важно?Генеративный ИИ — это широко распространенная тенденция, и Copilot применяет ее к сценарию генерации кода. Первые результаты показывают, что Copilot делает разработчиков не только более удовлетворенными, но и более продуктивными. Мы ожидаем, что генеративный ИИ будет применяться к другим аспектам рабочего процесса разработчика, включая тестирование, проверку кода, рефакторинг и т. д.
💼 Вакансии
⭐️Speakeasy — Основатель UX-лида
⭐️Humanitec — Бэкенд-программист (полностью удаленно)