Это стандартная методика и стандартный инструмент - https://httpd.apache.org/docs/2.2/programs/ab.html

я знаю, что такое ab и wrk

Простите, тогда на уточнить "RPS". Я, наверное, из другой песочницы.

Кстати, можно автору написать - https://github.com/JuliaWeb/HTTP.jl

Он отзывчивый.

Коллеги из JuliaWeb ещё что-то использовали, но это после 13 числа могу спросить.

просто количество запросов в секунду (request per seconds). там, вероятно, по ссылке свои критерии оценки. файлы передают. кому чего ведь от серверов нужно

Ага, вот сходу просто "basic hello world GET request": https://github.com/JuliaWeb/HTTP.jl/issues/327#issuecomment-485056257

Но без серьёзного исследования. Но сравнение с Нодой.

я, к сожалению, сейчас не смогу дать ссылку на доклад. на русском был некий онлайн митап или типа того. и там был доклад от человека, который еще и с опытом elixir. и там, похоже, что такие выводы, что хоть HTTP и работает через epoll, но, похоже, внутри он недостаточно асинхронно реализован, что показывает не самые высокие RPS

и докладчик планировал найти время и поресёрчить эту тему

еще вот я думаю, поддерживает ли HTTP.jl механизм keepalive. это бы тоже дало сразу очень большую разницу в результатах

мне бы хотелось, чтобы в Julia  сеть была тоже офигенной ) just for fun!

я верю - она может лучше )

:) ! +100500
А то я просто http.sys использую и не нарадуюсь...

мне понравилось, что буквально несколько строк кода - и все работает

Согласен. Особенно при интеграции сервисов заметно сокращение писанины.

слушайте, а можно сейчас вот взять и полноценный вебапп на Джулии накатать? по быстрому. типа как на фласке там.

Вот меня заботит длинная дистанция от homotopical теории типов к типам языка программирования, а от них к типам, используемым в моделировании данных — ибо современное программирование построено на системах типов не только внутри языков программирования, но и внешних хранилищах. А внешние хранилища с точки зрения типов начинают с теорий концептов (а не теории типов!) https://www.iep.utm.edu/concepts/ затем идут в победившую де-факто theory theory https://www.iep.utm.edu/th-th-co/, затем проходят через разбирательство с foundational ontologies (выражение концептов триплами, или таблицами, или графами отношений — BORO Book, http://borosolutions.net/sites/default/files/Business%20Objects%20-%20Re-Engineering%20for%20Re-Use%20%282nd%20Ed%20-%20watermarked%20draft%20-%2020050531%29.pdf#page=1&zoom=auto,-22,848), затем обсуждается как разница между реляционными базами данных, графовыми базами данных и всякими вариантами knowledge graphs/semantic networks, и потом как абсолютно внетеорийные "пакеты" доступа из языков программирования с их красивыми типами из всяких теорий типов в базы данных с их чёткой привязкой к концептуальным моделям.

То есть между теориями типов и концептуальным моделированием — огромная дыра, программирование на базах знаний/knowledge graphs, базах данных а хоть и графовых и языках программирования с их красивыми околоматематическими рассуждениями о типов оказываются принципиально разными программированиями, а аспект моделирования мира этими типами в базах данных рассматривается, а в языках программирования вроде как нет. Бардак полный, не хочу так: научите меня типам хорошо один раз, чтобы программировать и моделировать и онтологизировать хорошо — и в языках, и в базах данных. Тем более что вместо баз данных для persistance storage всё чаще и чаще просто выгружают данные из программы дампом прямо во внутренних форматах одним куском, и мы имеем странные вещи в работе с данными типа https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_data-serialization_formats — мимо всяких теорий типов или теорий баз данных.

В общем, моё утверждение я бы повторил: работе с типами программистов не учат. Учат понимать какой-то сленг разработчиков компиляторов, чтобы как-то понимать, что происходит в программе. Это да, но это не учат работать с типами, не учат связи типов с концептами, с разницей между работой с типами в языках программирования и базах данных и базах знаний.

Про вероятностное отнесение к типам, т.е. машинное обучение и типы, вероятностное программирование и типы я уж вообще молчу (задача классификации и все достижения в deep learning — это ж ровно оно!).  

Так что ответа для меня в моём вопросе про типы и обучение работе с ними таки нет. Есть ответ про "компиляторные типы и что в головах у разработчиков компиляторов", ответ не про информатику в целом.

Так это не про типы данных - это про типы понятий в рамках каких-либо метаонтологий. Здесь я полностью согласен с полным рабродом и шатанием.