Игорь Артамонов

То о чем давно говорили, наконец-то этим занялся Apple, и тут он может сделать революцию.

• Вышел новый iBooks — новый формат книг, multi-touch, интерактивность и пр
• iBooks Author для Mac — выглядит многообещающе, удобно и просто, в духе Apple
• iTunesU для iPad — только он у меня странно себя повел, он почему-то подтянул не все уже имеющиеся у меня подписки обычного iTunes University

Что не пойму: iTunesU теперь доступен в России? С какими-то ограничениями по курсам? Отпишите коментом, у кого российский аппстор. Спасибо

Я думаю уже давно, у многих. крутиться мысль по поводу игрового приложения, на мобильник, где твоя ситуация в игре прочно привязана к твоему месторасположению.

Вот например Foursquare — в США это приложение имеет хоть какую-то пользу, можно скидки получать зайдя в нужно заведение. Но за пределами США, я так понимаю, этого нет. В России точно. Но тем не менее Foursquare некоторые и тут используют, только из-за игровой составляющей. Можно стать «царем горы» заведения в котором ты находишься, и это уже цепляет.

Эта тема сейчас становится популярной, ведь сколько можно придумать идей? Сколько можно суествующих игр вытащить в мобильный мир? Можно Монополию вытащить — занимай нужные места, и собирай потом дань. Можно эти фермы все вытащить — окучивай грядки которые рядом с тобой. Можно походовые стратегии вытащить — собирай ресурсы, бейся, закупай броню когда она рядом и т.д.

Вот Mashable пишет об этом, и там есть замечательный пример:

Прислали приглашение на qwiki, про который я писал. Поигрался — забавная штука.

Судя по всему парни удачно смешали разные имеющиеся технологии, в первую очередь синтез голоса. Похоже что они берут статью из википедии, проходятся по ней суммаризатором, извлекают с десяток главных предложений по теме, которые и зачитывает приятный женский голос. А к нему уже прикручивают эффектную демонстрацию фоток, собранных из той же страницы википедии, фликра и пр.

Это конечно не поисковик, и не система для универсального ответа, там вообще заранее подготовленные ролики на основе статей из википедии. Но смотрится эффектно, хоть пока и бесполезно.

Но главное в другом: сделать такой продукт на первый взгляд кажется полностью нереалистичным, что тут нужен Искусственный Интеллект и все компьютеры мира, да и то не получится. Но парни решили что для большинства случаев устроит простое решение, в лоб, для которого уже все есть. И оно вполне работает.

Google I/O закончился, основные моменты конференции:

Web растет

• на десктопе перестали появляться значимые приложения (за исключением игр)
• люди проводят все больше и больше времени в интернет. Телевидение, радио и газеты сдают свои позиции

Приходит HTML5

• к концу года будет поддерживаться всеми современными (= новыми) браузерами
• открыли WebM (web media) — видео кодек vp8, его поддержали opera и mozilla.
• я не специалист, и зрение у меня не очень, поэтому не заметил особых проблем по сравнению с h264, но некоторые утверждают что качество хуже.
• Adobe встроит VP8 в Flash Player -> он появится и в устаревших браузерах -> получается единый кодек для видео в инете

Chrome Web Store

• продажа web приложений как «коробок»
• Еще один шаг к Google OS

Google Wave

• открыт для всех
• ускорен, расширен API и т.д.
• использовался для обсуждения на всех секциях Google IO, получилось очень удобно

Сотрудничество с VMWare

• Spring Roo научился генерить GWT интерфейс
• за несколько минут, на наших глазах, было написано полноценное приложение на Spring Roo для GAE + GWT

Читать далее »»

VMWare только что показали презентацию своего VMForce, платформу для приложений внутри SalesForce, на основе Spring Framework.

Презентация была, к сожалению, совсем не бизнесовая, а техническая. Зачем то показывали примеры кода и пр., но не рассказали зачем это. Но общую идею, конечно, можно понять. VMForce это PaaS для реализации своих приложений, интегрированных в инфраструктуру Salesforce, работающую на их серверах, с их базой данных и их клиентами. Видимо деньги за использование будут будут тоже как-то пилиться между вендорами и salesforce, но вот эту часть вообще мимо обошли, как и много другое.

А вообще вот презентация (это не то что было на официальном представлении, но суть передает):

Да, все идет к этому, к SaaS, PaaS, Enterpise 2.0, интеграции приложений под одним зонтом и пр. Мы собственно сейчас занимаемся тем же самым, посмотрим кто кого VMForce что-то реальное собирается показать во второй половине года, мы надесь тоже.

P.S. Но суть презентации я не понимаю, хоть убей, что они хотели сказать то? Все сводилось к лозунгу что «Java может работать в облаке». И чо? Кто-то разве сомневался? Не объяснили ни зачем это нужно бизнесу, ни зачем это нужно вендорам, ни что вообще хотят сделать. И вообще трансляция была полуработающая Такое ощущение что им срочно нужно было хоть что-то сказать, но времени на полноценную подготовку не было.

Кто нибудь занимается datamining, textmining, ir и прочими делами с большими массивами данных? Вот запустил небольшой сервис: datasetpublisher.com — торрент трекер для коллекций данных. Т.е. чтобы не качать очередные 5G дампа википедии со скоростью 70Kb/s (докачается как раз к моменту когда выложат новый дамп), а скачать с нормальной скоростью через торрент.

Только запустил, поэтому там пока пусто, но будем наполнять. Если есть желание и есть что — то выкладывайте. Я, в свою очередь, постараюсь донести об этом сервисе до всех заинтересованных лиц.

Проект запущен на Google App Engine, что собственно и послужило причиной его появления. Уж очень я в последнее время заинтересовался этой платформой, и решил поэксперементировать. А так как я очень не люблю что-то делать «в корзину», и считаю что подобные эксперименты, помимо исследовательской цели, должны принести конкретный применимый сейчас результат. И вспомнил разговор с Иваном Бегтиным, незадолго до этого, о том что неплохо бы иметь подобный ресурс. Теперь он есть. И с GAE разобрался, на него еще посмотрю как вести себя будет, и напишу свое мнение.

Предыдущий пост про CDI на самом деле подготавливал почву к похожей теме из другой области.

В корпоративном секторе упомянутые подходы давно опробованы, и есть куча внедрений, ну правда в Россию это пришло сравнительно недавно, но западный опыт довольно обширный. Так вот, хочу поразмышлять по поводу приложения этих методик в web приложения. Как я уже описал, это применимо для социальных сетей и вообще сайтов содержащих большой объем пользовательской информации. В последнее время это становится очень даже популярным, появляются различные инициативы по интеграции сервисов друг с другом, по передачи пользовательской информации. Упомянул я и протоколы, которыми кто то уже начал пользоваться, а кто-то присматривается.
Читать далее »»

Опубликовал небольшую идею на хабре: Изучение языка минипогружением. Если кто есть оттуда — посмотрите, плюсаните, прокомментируйте.

В 2004 году Google рассказал о модели обработки данных которую они использую. Основана она на том что данные обрабатывает пара простых функций Map и Reduce. Первая их которых выделяет множество пар Ключ/Значений из входящих данных (тоже являющихся парами Ключ/Значение), а вторая производит объединение/группировку этих пар, и, опять же, выдает наружу таки пары, чаще всего в меньшем количестве чем пришло на вход. Дополнительным элементом является распределенная файловая система GoogleFS, благодаря которой обрабатываемый файл, и вся промежуточная информация, становится легко доступной с любого компьютера в кластере.

Т.к. вся архитектура обработки состоит из небольших функций, то обработку можно легко распараллелить на кластере. К тому же облегчает разбивка на отдельные куски и восстановление после сбоя. Используя распределенную ФС мы разбиваем данные на небольшие кусочки, с каждым из которых и работает отдельный элемент кластера.

Так же эту идею можно встретить под названием Split/Aggregate. Т.е. суть в том что входные данные (неважно какого размера) разбиваются на отдельные элементы (этап split), к примеру построчно, каждая строка как отдельное значение для обработки. Эти блоки строк раcпределяются по кластеру для обработки, где для каждой строки вызывается функция обработки (map). Результат выполнения опять объединяется (reduce/aggregate) в выходной файл. Если нужно, то данные сохраняются отсортироваными в определенном порядке, к примеру по внешнему ключу.
Читать далее »»

Есть вот такая вот интересная задачка: приложение должно выполнять серию команд, внешне даже однотипных и настраиваемых через разные параметры. При этом описание очереди команд должно быть не в коде, а во внешнем файле, который можно отредактировать, и, без перекомпиляции приложения, запустить очередь заново. Да и вообще файл со списком команд указывать каким то параметром приложению, т.к. будут различные файлы с разными очередностями команд.
Читать далее »»