mastodon.world is one of the many independent Mastodon servers you can use to participate in the fediverse.
Generic Mastodon server for anyone to use.

Server stats:

8.1K
active users

#redis

10 posts8 participants0 posts today

I had to re-install Redis (and it got updated from 4 to 7) while upgrading to Mastodon 4.4.x. Restarting all my services multiple times...still seeing nothing in my main feed.

I feel like my actual database didn't get wiped or anything, but whatever Redis is doing prevents anything but new stuff from when I installed it showing up on the Home section.

As long as it's still working...I guess that's all right? It's all ephemeral, anyway.

Optimizing #Unbound as a Recursive DNS server has been a nice rabbit hole and if you like to suffer Unbound welcomes you too. 😅 Today I discover you can add #Redis support and keep a local database cache that survives restarts so that you use even less upstream results and potentially improve resolution speed. This is my main goal with this so obviously I have to test it 😆

Continued thread

Number of #bitnami container images in the #homelab cluster: 4

Number of #bitnami container images successfully removed: 2

Number of #bitnami container images to remove: 1

Next up was redis. Harbor doesn't support a full redis cluster so I searched around for a primary-secondary configuration. Looks like the DandyDeveloper helm chart should do the business so we are off to the races... Two down, one to go!

github.com/DandyDeveloper/char

Various helm charts migrated from [helm/stable] due to deprecation - DandyDeveloper/charts
GitHubcharts/charts/redis-ha at master · DandyDeveloper/chartsVarious helm charts migrated from [helm/stable] due to deprecation - DandyDeveloper/charts

Векторный кэш: делаем умные ответы еще быстрее

Сегодня чат-боты и интеллектуальные ассистенты широко применяются в различных сферах: поддержка клиентов, корпоративные системы, поисковые сервисы и во многих других. Для их разработки часто используют архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG), которая объединяет генерацию ответа с поиском данных во внешних источниках. Такой подход помогает ботам и ассистентам давать более точные и актуальные ответы. Но на практике оказывается, что RAG сталкивается с проблемой повторяющихся запросов, из-за которой система многократно выполняет одни и те же вычисления, повышая нагрузку и время отклика. Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании Raft, и в этой статье мы разберемся, что такое векторный кэш и как его использовать. Давайте начнем!

habr.com/ru/companies/raft/art

ХабрВекторный кэш: делаем умные ответы еще быстрееВведение Сегодня чат-боты и интеллектуальные ассистенты широко применяются в различных сферах: поддержка клиентов, корпоративные системы, поисковые сервисы и во многих других.  Для их разработки...
#rag#ai#redis

Почему простой парсер не всегда решает задачу: мой опыт интеграции спортивных API

В рамках собственной системы спортивной аналитики я хотел получить real-time доступ к данным о движении коэффициентов — в частности, с платформы pickingodds.com. У сервиса интересная фича — визуализация графика изменения линии по каждому событию. Это потенциально полезный источник вторичных сигналов (например, для обнаружения аномалий, связанных с резкой коррекцией маркет-мейкеров). Изначальный план был прост: интегрироваться по REST API, выкачивать данные раз в несколько минут, писать в TSDB, использовать далее для анализа и фичей в ML-пайплайнах. На практике же всё быстро ушло в зону нетривиальной оптимизации.

habr.com/ru/articles/930360/

ХабрПочему простой парсер не всегда решает задачу: мой опыт интеграции спортивных APIКонтекст В рамках собственной системы спортивной аналитики я хотел получить real-time доступ к данным о движении коэффициентов — в частности, с платформы pickingodds.com. У сервиса интересная фича —...

Кейс каршеринга по пересборке real-time поиска машин, который принёс x3 выручки на поездку

Иногда продуктовая фича живёт в приложении «для галочки». Пользователи вроде бы ею пользуются, команда её не развивает, а аналитики не могут толком оценить влияние на метрики. Так было с нашим старым механизмом поиска ближайших машин в каршеринге — «Радаром». Он просто пинговал координаты и сообщал, когда рядом появлялась машина. Никакой логики приоритизации, никаких фильтров, никакого резерва — сырая идея без развития. В статье рассказываем, как мы заново осмыслили и пересобрали фичу: — продакт Настя Голованова — о том, как мы нашли value, перезапустили механику и успели в сроки размещения наружной рекламы; — разработчик Михаил Ефанов — про то, как превратить монолит в стабильную архитектуру. Полезно будет всем, кто работает на стыке развитии продукта и инженерии: от старта фичи до релиза и плана развитии.

habr.com/ru/companies/citydriv

ХабрКейс каршеринга по пересборке real-time поиска машин, который принёс x3 выручки на поездкуИногда продуктовая фича живёт в приложении «для галочки». Пользователи вроде бы ею пользуются, команда её не развивает, а аналитики не могут толком оценить влияние на метрики. Так было с нашим старым...

Управление скоростью маркетинговых рассылок: как не уложить фронтенд-платформу

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Бакалдин, я работаю в команде ComPath. Сегодня я расскажу историю о том, как одна неосторожная e‑mail-рассылка чуть не положила фронтенд-систему «Спортмастера», и как мы от этого открестились с помощью гибкого механизма управления скоростью рассылок.

habr.com/ru/companies/sportmas

ХабрУправление скоростью маркетинговых рассылок: как не уложить фронтенд-платформуПривет, Хабр! Меня зовут Сергей Бакалдин, я работаю в команде ComPath. Сегодня я расскажу историю о том, как одна неосторожная e‑mail-рассылка чуть не положила фронтенд-систему «Спортмастера», и как...

🌘 GitHub - tidwall/cache-benchmarks:快取軟體基準測試
➤ 各種快取軟體效能的全面比較
github.com/tidwall/cache-bench
這個 GitHub 倉庫 `tidwall/cache-benchmarks` 提供了 Memcache、Redis、Valkey、Dragonfly 和 Garnet 等快取軟體的基準測試結果。測試在 AWS c8g.8xlarge 伺服器上進行,透過 `memtier_benchmark` 工具,針對不同的管道大小(1, 10, 25, 50)測量了吞吐量、延遲(50%、90%、99%、99.9%、99.99% 百分位數以及最大值)和 CPU 週期。每個基準測試都有 31 次運行,取中位數作為繪圖的依據。測試環境設定了多線程,並將 CPU 核心劃分給基準測試工具和快取伺服器。整個測試需要約兩週時間完成。
+ 這些基準測試對於選擇適合自己專案的快取方案非常有幫助,可以瞭解不同快取軟體在不同配置下的表現。
+ 測試結果
#效能測試 #快取 #Redis #Memcache

Benchmarking Memcache, Redis, Valkey, Dragonfly, and Garnet caching software. - tidwall/cache-benchmarks
GitHubGitHub - tidwall/cache-benchmarks: Benchmarking Memcache, Redis, Valkey, Dragonfly, and Garnet caching software.Benchmarking Memcache, Redis, Valkey, Dragonfly, and Garnet caching software. - tidwall/cache-benchmarks