graceful degradation, quality gate хотя-бы. но реально высокие нагрузки - вот это двигает нагрузку в чуть больший рокетсайнс

Спать вовремя лечь 😂

Ну это целая наука, согласен с тобой)))

ну трупут контроллеры жеж

Да, так. Но какие? Вложенные или последовательные? С какими процентами если вложенные? Почему вложенные?

уже кусочек науки

Например, в программировании тоже есть плеяда людей, которые так же набрасывают) но прикладное программирование, как и нт - это прежде всего обычная рабочая специальность. И прикладная.

Это интересно, да. Хотя там тоже цирк с конями.

обычно чем больше нагрузка тем ближе распределениетк нормали, вот только кейс с тем чтобы 1к1 повторить распределение с прода в динамике очень редкая задача. какой бонус она может дать в сравнении например просто с тестом максимума с профилем по пиковым персентилям рпс операций

ну зависит от связности сценария, вложенка там где обязательно предыдущее действие, параллельно там где атомарно

бест практисы слабо популярны, отсюда и велосипединг

Дело не в том, что это даст бонус, а в том, как интерпретировать результаты. Одно дело 2 сигмы от нормального распределения, другое - от непонятно чего.

Или вот сейчас думал, как равновероятно распределеть 10 промокодов, среди 15-ти людей, желающих их получить. Пусть алгоритм будет такой:

1. Сначала выбираем случайно первого из всех
2. Выбираем случайно второго из оставшихся
3. ....

Будет ли вероятность выпадения каждого из 10-ти одинаковой? Чтобы получить ответ, книжку почитал
потому что ответ не на поверхности
https://kpfu.ru/docs/F2103130989/Bilyalov_teoriya.veroyatnostej.pdf

ну это не научная херня, это экстрасенсорика. нужно интерпретировать на прод - нужен либо прод либо стенд 1в1 как прод.

:D

Я смотрел, как НТшат хапрокси, и тп инструменты. Обычно свои самодельные тулзы, т.к. остальное не тянет.
Но и там нет устаканившейся методологии - каждый мерит как хочет, и результаты скачут, в зависимости от того, кто, как и чем измерял.

ну от бенчмаркинга тулзов ничего особо ждать не приходится, это ж и маркетинг в том числе

Потом я дошёл до самого дна.
Начал читать статьи, где описывается как распределять руками на ассемблере входящий поток данных и команд по регистрам и блокам выборки и исполнения, чтобы была высокая связность, попадание в кеши и непересечение по областям памяти.
Очень интересно 😂

лучше бы выспался все таки)

в целом, наверное, работа с большими данными, хоть какая-то но наука. не зря там есть такой лвл как дата сайнс.
нт было бы в разы научнее будь в этой нише больше ПРАВИЛЬНЫХ И ПОЛНЫХ методологий с причинноследственными связями и практиками. а сейчас народ вынужден годами в фундаментальных вещах разбираться, чтобы картинка сложилась и потом если ты не выгорел ты пилишь какой-то годный фрейм, тул, статью или интеграцию)

и тогда может быть кто-то быстрее апнется и будет сразу классным и сразу сделает везде науку