Пользователь
Chief Data Scientist NVIDIA и преподаватель курса по Big Data и Data Engineering Павел Клеменков рассказал о том, зачем математикам писать код и два года учиться в Ozon Masters.
Ментальные модели — это простые выражения сложных процессов или отношений. Эти модели можно собирать и использовать для принятия более быстрых и качественных решений.
Вот пример: принцип Парето гласит, что около 80% всех результатов приходится на 20% усилий.
В контексте управления продуктами модель предполагает, что вместо того, чтобы потратить 100% усилий и покрыть 100% желаний клиентов, можно потратить 20% — и удовлетворить 80% желаний. Команды разработчиков постоянно прибегают к этому принципу, и результаты часто выглядят неплохо, когда 20% клиентов с более сложными кейсами не поддерживаются.
Ментальные модели могут стать мощным инструментом, но их полезность ограничена контекстами, из которых они экстраполированы. Чтобы преодолеть это ограничение, не полагайтесь на одну или даже несколько моделей — вместо этого нужно постоянно строить сеть ментальных моделей, на которую можно опираться для принятия оптимальных решений.
В предыдущей статье я рассказал про механизм DiagnosticSource и на простом примере показал, как с его помощью можно перехватывать запросы в базу данных через классы SqlConnection и SqlCommand и измерять время их выполнения.
В настоящее время DiagnosticSource уже используется в AspNetCore, EntityFrameworkCore, HttpClient и SqlClient — каждый из них отправляет собственные события, которые могут быть перехвачены и обработаны.
В этой статье я хочу рассмотреть несколько примеров того, как можно на практике использовать DiagnosticSource в приложениях ASP.NET Core.
Кроме того, в этой статье я решил собрать список событий, которые доступны для обработки и могут быть использованы в ваших приложениях, а также рассказать о некоторых подводных камнях, с которыми вы можете столкнуться, если решите использовать механизм DiagnosticSource в своём проекте.
DiagnosticSource — это простой, но весьма полезный набор API (доступен в NuGet пакете System.Diagnostics.DiagnosticSource), который, с одной стороны, позволяет различным библиотекам отправлять именованные события о своей работе, а с другой — позволяет приложениям подписываться на эти события и обрабатывать их.
Каждое такое событие содержит дополнительную информацию (payload), а поскольку обработка событий происходит в том же процессе, что и отправка, эта информация может содержать практически любые объекты без необходимости сериализации/десереализации.
DiagnosticSource уже используется в AspNetCore, EntityFrameworkCore, HttpClient и SqlClient, что фактически даёт разработчикам возможность перехватывать входящие/исходящие http запросы, запросы к базам данных, получать доступ к таким объектам, как HttpContext, DbConnection, DbCommand, HttpRequestMessage и многим другим и даже изменять эти объекты при необходимости.
Я решил разделить свой рассказ про DiagnosticSource на две статьи. В этой статье мы на простом примере разберем принцип работы механизма, а в следующей я расскажу о существующих в .NET событиях, которые можно обрабатывать с его помощью и покажу несколько примеров его использования в OZON.ru.
Каждый день полтора миллиона людей ищут на Ozon самые разные товары, и к каждому из них сервис должен подбирать похожие (если пылесос все-таки нужен помощней) или сопутствующие (если к поющему динозавру нужны батарейки). Когда видов товаров тоже много, решить задачу помогает модель Word2Vec. Разбираемся, как она работает и как создавать векторные представления для произвольных объектов.