Информация везде разная… Спрашивал у представителей Билайн ответили что всё же будут новые iPhone`ы, послезавтра еду в главный офис(это не офис по обслуживанию абонентов) мегафона, у них спрашивать.
Я сейчас пользуюсь ЕееPC 9** с установленым на нём МакОс Тигр. Сравнивал производительность МакОси с Виндой и Линухом(Убунта, Мандрива, ФриБСД и КДЕ2) Мак показал лучший результат. А про то что “тормозит” могу сказать только одно: даже мой iMac притормажиает….
Javasсript, который выводит динамику роста скачеваемых приложений в App Store, делает это на основе статистики скорости роста базы предыдущих дней в соответствии с математической ожидаемостью роста – в зависимости от часа и дня недели. Каждую ночь он синхронизируется с базой данных и корректирует количество зарегистрированных исходя из точных значений базы через SQL-запрос.
В результате этого погрешность в каждую отдельную секунду достигает всего 0.0001%, что очень хорошо для системы такого рода.
Реализовать систему, подобную приведенной выше, может не так много народу. И это нормально – не все обязаны быть программистами. Каждый человек, искушенный в высоконагрузочных системах, понимает, что COUNT к большой таблице в реальном времени каждые полсекунды кладет базу. Понятно, что без математического ожидания, которое выводит примерное количество скаченых приложений с погрешностью 1-2 тыс. приложений, здесь не обойтись без неё.
Последние комментарии пользователя
25 ноября 2009
Информация везде разная… Спрашивал у представителей Билайн ответили что всё же будут новые iPhone`ы, послезавтра еду в главный офис(это не офис по обслуживанию абонентов) мегафона, у них спрашивать.
16 мая 2009
Скоро он будет стирать и гладить одежду)))
9 мая 2009
Я сейчас пользуюсь ЕееPC 9** с установленым на нём МакОс Тигр. Сравнивал производительность МакОси с Виндой и Линухом(Убунта, Мандрива, ФриБСД и КДЕ2) Мак показал лучший результат. А про то что “тормозит” могу сказать только одно: даже мой iMac притормажиает….
15 апреля 2009
Javasсript, который выводит динамику роста скачеваемых приложений в App Store, делает это на основе статистики скорости роста базы предыдущих дней в соответствии с математической ожидаемостью роста – в зависимости от часа и дня недели. Каждую ночь он синхронизируется с базой данных и корректирует количество зарегистрированных исходя из точных значений базы через SQL-запрос.
В результате этого погрешность в каждую отдельную секунду достигает всего 0.0001%, что очень хорошо для системы такого рода.
Реализовать систему, подобную приведенной выше, может не так много народу. И это нормально – не все обязаны быть программистами. Каждый человек, искушенный в высоконагрузочных системах, понимает, что COUNT к большой таблице в реальном времени каждые полсекунды кладет базу. Понятно, что без математического ожидания, которое выводит примерное количество скаченых приложений с погрешностью 1-2 тыс. приложений, здесь не обойтись без неё.