Changes between Version 3 and Version 4 of Analytics_v2


Ignore:
Timestamp:
Feb 9, 2016, 11:45:41 PM (10 years ago)
Author:
andy
Comment:

Краткое видение, почему не сделали сразу

Legend:

Unmodified
Added
Removed
Modified

  • Analytics_v2

    v3 v4  
    77  - извлечение прибыли из текущего хайпа
    88  - создание для себя работы в области, которой хотелось бы заниматься
     9- получение "фонового дохода"-"пенсии"
    910 
    1011По сути, v2 - это не v2, а продолжение работ над v1, реализация первоначальной идеи аналитикса, которую мы в результате не потянули, и остановились на малом:
    … …  
    3132- Разработка средств разработки: контейнеры, клауды, супервизоры, docker-beaner-zeromq
    3233- "перекрёстное опыление" между проектами и возможность применения накопленного опыта: тематика пересекается с другими моими проектам - с Роджеровской аналитикой, хакнулом-HNC и Максимовским N2O-Vox-Mad
    33 - получение "фонового дохода"-"пенсии"
    3434
    3535= Проблемы Аналитикса-v1 =
    … …  
    5454
    5555= Видение Аналитикса-v2 =
     56
     57- Социальная площадка для тусовки производителей и потребителей аналитического контента - статей, иллюстрированных графиками (аналог quantopian posts)
     58- Источник новостей о событиях в мире биткоина - https://en.wikipedia.org/wiki/Data-driven_journalism
     59- Тусовка алготрейдеров (стратегии, backtesting, метрики риcков, slippage)
     60- Data Market (буки-торги, может, blockchain analytics) - https://www.quantopian.com/data/accern/alphaone
     61
     62= Почему так не сделали сразу =
     63
     64На момент создания аналитикса HTML5 (web sockets, AJAX, SVG, Canvas, local store) и клауды (docker, zeromq, nosql, horizontal scaling) - только начинали развиваться. Соответственно, готовые инструменты были
     65- либо убогими (jQuery),
     66- либо cырыми (Meteor, Socketstream),
     67- либо ориентированными на "старые" многостраничные сайты поверх SQL (Django, Zend Framework, Typo3, Connect-Express)
     68- и были достаточно низкоуровневыми (ориентировались на произвольные сайты, не было специализированных на аналитике и визуализации)
     69
     70То же самое можно сказать про
     71- готовые инструменты для big data, аналитики и визуализации (scientific python, R, Hadoop, Spark),
     72- и про клиент-серверные IDE (atom editor, R studio, IdeOne...)
     73- и про высокоуровневые фреймворки виджетов для фронт-энда (webix, cappuccino)
     74