💡 „Nie potrzebujesz Kafka, użyj Postgresa” – dlaczego to błędne podejście
Świetny głos w dyskusji o architekturze systemów. Tekst trafnie obala mit prostoty kosztem solidności i pomaga inżynierom dobrać właściwe narzędzie do konkretnego celu.
Autor krytykuje popularne twierdzenie, że w małych systemach można zastąpić Apache Kafka bazą Postgres. Wyjaśnia, że obie technologie rozwiązują zupełnie różne problemy — zarządzanie danymi relacyjnymi kontra przetwarzanie zdarzeń w czasie rzeczywistym — a ich zamiana prowadzi do większej złożoności i gorszej skalowalności. Artykuł wskazuje mocne strony Kafki, takie jak semantyka logów, grupy konsumentów i odporność na błędy, zachęcając do używania obu narzędzi zgodnie z ich przeznaczeniem.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧠 Nauka czytania C Arthura Whitneya – sztuka zwięzłego kodu
Wnikliwe spojrzenie na granicę między projektowaniem języków a czytelnością kodu. Inspirująca lektura dla programistów zainteresowanych minimalizmem i złożonością w prostocie.
Artykuł analizuje wyjątkowy, minimalistyczny styl programowania Arthura Whitneya w języku C, inspirowany jego wcześniejszymi językami APL, K i Q. Autor rozkłada na czynniki pierwsze 50-linijkowy interpreter, badając użycie makr, skrótowej składni i ukrytej logiki. Tekst porusza temat tego, czy ekstremalna gęstość kodu sprzyja zrozumieniu, oraz wyciąga wnioski dotyczące filozofii i przejrzystości programowania.
🔗Czytaj Więcej🔗
⚙️ Semantyka przenoszenia w C++ od podstaw
Jedno z najbardziej przejrzystych i praktycznych omówień semantyki przenoszenia. Pozycja obowiązkowa dla programistów C++ dbających o wydajność i elegancję kodu.
Artykuł edukacyjny wyjaśnia semantykę przenoszenia w C++ od podstaw. Pokazuje, jak koncepcja ta powstała w celu eliminacji nieefektywności przy kopiowaniu dużych struktur danych, wprowadzając odwołania r-wartościowe i mechanizmy wydajnego przekazywania zasobów. Autor omawia zasady języka, przykłady i dobre praktyki użycia `std::move`, a także pułapki i różnice względem modelu własności w języku Rust.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧬 Czy sztuczna inteligencja naprawdę myśli?
Tekst łączy filozofię umysłu i neuronaukę, pokazując, jak modele transformacyjne zmieniają sposób myślenia o tym, czym jest rozumienie maszynowe.
Artykuł z „The New Yorker” bada tezę, że duże modele językowe mogą rzeczywiście przejawiać formy myślenia. Łączy matematykę architektury Transformer z teoriami pamięci i poznania, wskazując podobieństwa między neuronami sztucznymi a ludzkim mózgiem. Naukowcy wykorzystują modele takie jak GPT-4 i Claude do analiz kognitywnych, sugerując, że sztuczna inteligencja może stanowić funkcjonalny model świadomości, a nie tylko jej symulację.
🔗Czytaj Więcej🔗
🚀 Dlaczego przepisaliśmy backend z Pythona na Node.js
Praktyczna historia o wyborach technologicznych w młodych zespołach. Pokazuje, że doświadczenie programistów i dojrzałość ekosystemu mogą być ważniejsze niż surowa wydajność.
Artykuł opisuje decyzję startupu o przepisaniu backendu z Pythona (Django) na Node.js tydzień po premierze produktu. Zespół zmagał się z ograniczeniami asynchroniczności w Pythonie i Django, podczas gdy model pętli zdarzeń w Node okazał się prostszy i bardziej wydajny przy intensywnych operacjach I/O. Po przejściu na Express i MikroORM uzyskano większą przepustowość, spójny kod i lepsze zarządzanie współbieżnością kosztem utraty niektórych wygód Pythona.
🔗Czytaj Więcej🔗