Size: a a a

ML Boot Camp Official

2021 June 01

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
ну так у таких "хозяев" не посчитаны такие вещи
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
оо, у нас хозяин бизнеса несколько раз пытался на облака пойти, ага, как только расчет делается по стоимости - так глаза круглые и отказ... до след. раза
источник

AD

Alexander Dudin in ML Boot Camp Official
Недавно на хабре была статья как люди постоянно влетают на большие деньги из-за этих облаков
источник

IC

Igor Chepelev in ML Boot Camp Official
Облака выгодны не во всех кейсах
вот мой случай
- возникла потребность покупать сервер базы данных (текущий не тянул)
- покупать не хотим трата денег
- давайте переезжать облако (посчитали - вроде норм)
- переехали - на интегрировались - тормозит надо поднимать уровень машины
- подняли - стало 20к долл в месяц
- надо срочно эвакуироваться из облака
- тут же нашлись деньги на сервер
- но пока купили, пока поставили в датацентре, пока все наделанные интеграции перенесли - прошло полгода
в результате чистый убыток 20к *10 месяцев 200к долларов

а вот выгодный кейс:
надо делать бэкапы (сохранение кор почты и всякое такое) - а Блоб хранилище стоит копейки, вот туда полно файлов накидывали. и это на много дешевле чем если бы купили корзину с дисками

а вот спорный кейс
прогонка автотестов
- если хотим быстрее - то надо подороже
- если хотим по дешевле - то можно подождать три/четыре дня пока протестируется
и тут уже на откуп бизнеса :)
с какой скоростью мы хотим релизиться :)
источник

IC

Igor Chepelev in ML Boot Camp Official
облака это не серебрянная пуля :)
есть свои плюсы и минусы:)
источник

IC

Igor Chepelev in ML Boot Camp Official
Мне бизнес говорит - давай в обалко поток данных сохранять!
ДатаХаб - в Азуре
посмотрели на ценник (1200 руб в месяц) - Деньги не проблема!
ну раз деньги не проблема "выкрутил все рычажки на максимум) вышла примерная оценка 500 к руб в месяц
Бизнес: Не надо ни каких облаков :)
задача Комплитед :)
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
жиза прямо
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
ну вот как раз наша история, куча базеек, без которых бизнесу хана, какие нафиг облака, тормознее все сразу либо очень дорого
источник

IC

Igor Chepelev in ML Boot Camp Official
мы переехали в датацентр - в мерзкие США :) в упаднический Техас :)
там цены на дата центры .... точно не знаю , врать не буду
но говорят что безумно дешего - а интернет норм :)
источник

IC

Igor Chepelev in ML Boot Camp Official
единственно что на прягает это тупые негры - которые не могли подключить сервер - так как не хватало удилинителя .... вот это вот история ..
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
а у нас наши серваки на co-location в ДЦ, а на них уже своя виртуализация
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
гибко, надежно, прогнозируемо
источник

ВК

Вячеслав Колосков... in ML Boot Camp Official
Прям как в первой серии второго сезона любовь смерть и роботы 🙂
источник

M

Max in ML Boot Camp Official
😄
источник

NB

Nikolai Bragin in ML Boot Camp Official
вроде бы у негров удлинители чорные более чем достаточного размера
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
а сервер - контрастного цвета?
источник
2021 June 02

OT

Old Trappa in ML Boot Camp Official
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
кукур чего?
источник

RY

Ruslan515 Y in ML Boot Camp Official
всем привет. есть большой фрейм, он не лезет в память. нужна модель много классовой классификации. предположим я возьму "случайный лес". как ее обучать если данные не лезут в память? сначала загрузить часть, обучить, затем опять часть, дообучить и т.д??? может есть у кого ссылки?
источник

НЖ

Никита Жуковский... in ML Boot Camp Official
что такое hard threshold output?
источник