#перевод
Автор статьи с командой AppSheet присоединились к Google Cloud незадолго до пандемии с большим энтузиазмом интегрироваться и добиться успеха. Через три года он ушел из Google, понимая, как некогда великая компания постепенно перестала «нормально функционировать».
По его мнению, у Google четыре основные культурные проблемы: отсутствие миссии, отсутствие срочности, мания исключительности, неэффективный менеджмент.
Все это — естественные последствия наличия печатающей деньги машины под названием «Реклама», которая с каждым годом неуклонно растет, скрывая все остальные грехи.
Узнайте, сможет ли Google постепенно трансформироваться и снова стать лидером. Естественно, это субъективное мнение автора.
Читать
Автор статьи с командой AppSheet присоединились к Google Cloud незадолго до пандемии с большим энтузиазмом интегрироваться и добиться успеха. Через три года он ушел из Google, понимая, как некогда великая компания постепенно перестала «нормально функционировать».
По его мнению, у Google четыре основные культурные проблемы: отсутствие миссии, отсутствие срочности, мания исключительности, неэффективный менеджмент.
Все это — естественные последствия наличия печатающей деньги машины под названием «Реклама», которая с каждым годом неуклонно растет, скрывая все остальные грехи.
Узнайте, сможет ли Google постепенно трансформироваться и снова стать лидером. Естественно, это субъективное мнение автора.
Читать
#перевод
Больше 10 лет автор статьи был одним из тех, кто рассказывал всем о пользе Big Data. Он был инженером‑основателем Google BigQuery.
И, как единственный инженер в команде, любящий публичные выступления, он ездил на конференции по всему миру, объясняя, как они собираются помочь людям устоять перед грядущим взрывом больших данных.
Он переносил петабайт данных прямо стоя на сцене, показывая, что какими бы огромными и ужасными ни были ваши данные, вместе мы сможем справиться с ними!
В своей статье он резюмирует тем, что больших данных (почти) нет. Нам нужно сосредоточиться не на их объеме, а на том, как выделять из них действительно полезную и важную информацию.
Читать
Больше 10 лет автор статьи был одним из тех, кто рассказывал всем о пользе Big Data. Он был инженером‑основателем Google BigQuery.
И, как единственный инженер в команде, любящий публичные выступления, он ездил на конференции по всему миру, объясняя, как они собираются помочь людям устоять перед грядущим взрывом больших данных.
Он переносил петабайт данных прямо стоя на сцене, показывая, что какими бы огромными и ужасными ни были ваши данные, вместе мы сможем справиться с ними!
В своей статье он резюмирует тем, что больших данных (почти) нет. Нам нужно сосредоточиться не на их объеме, а на том, как выделять из них действительно полезную и важную информацию.
Читать
#перевод #новыйрелиз
Мало кто знает, с чего все начиналось. Поверьте, это очень увлекательная история.
Автору уже 52 и вот каких результатов удалось добиться:155100 строк кода, 486 страниц man, 1560 тестовых случаев, 2771 контрибьютор, 1105 авторов коммитов, 132 CVE, 122 задачи CI, 29733 коммита, 48580 долларов выплачено в качестве вознаграждения за выявленные баги, 249 опций командной строки, 28 протоколов, 13 библиотек TLS, 3 библиотеки SSH и 3 библиотеки HTTP/3. Кроме того: добавлена поддержка HTTP/3 с откатом до старых версий, благодаря чему при использовании возникает меньше ошибок.
🎊 13-го марта команда преодолела планку в 30 000 коммитов и 20-го вышел curl 8.0.0.
Мало кто знает, с чего все начиналось. Поверьте, это очень увлекательная история.
Автору уже 52 и вот каких результатов удалось добиться:155100 строк кода, 486 страниц man, 1560 тестовых случаев, 2771 контрибьютор, 1105 авторов коммитов, 132 CVE, 122 задачи CI, 29733 коммита, 48580 долларов выплачено в качестве вознаграждения за выявленные баги, 249 опций командной строки, 28 протоколов, 13 библиотек TLS, 3 библиотеки SSH и 3 библиотеки HTTP/3. Кроме того: добавлена поддержка HTTP/3 с откатом до старых версий, благодаря чему при использовании возникает меньше ошибок.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM