Инструменты
Каталог TGAds
Мониторинг
Детальная статистика
Анализ аудитории
Бот аналитики
Полезная информация
Инструкция Telemetr
Документация к API
Чат Telemetr
Не попадитесь на накрученные каналы! Узнайте, не накручивает ли канал просмотры или
подписчиков
Проверить канал на накрутку
Телеграм канал «Код Желтый»
Код Желтый
1.8K
2.3K
360
80
13.5K
Рассказываем про технологии и инженерные практики. Делимся подкастами, анонсами ИТ-мероприятий и исследованиями.
ВК: vk.com/kod_zheltyi
Команда и вакансии в Т: telemetr.me/t_crew
ИТ-профессии в Т: l.tbank.ru/it_folders
Перечень РКН: l.tbank.ru/knd_tg
ВК: vk.com/kod_zheltyi
Команда и вакансии в Т: telemetr.me/t_crew
ИТ-профессии в Т: l.tbank.ru/it_folders
Перечень РКН: l.tbank.ru/knd_tg
Подписчики
Всего
32 631
Сегодня
0
Просмотров на пост
Всего
3 693
ER
Общий
6.96%
Суточный
8%
Динамика публикаций
Telemetr - сервис глубокой аналитики
телеграм-каналов
телеграм-каналов
Получите подробную информацию о каждом канале
Отберите самые эффективные каналы для
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
Анализируйте рекламные посты
и креативы
и креативы
Узнайте какие посты лучше сработали,
а какие хуже, даже если их давно удалили
а какие хуже, даже если их давно удалили
Оценивайте эффективность тематики и контента
Узнайте, какую тематику лучше не рекламировать
на канале, а какая зайдет на ура
на канале, а какая зайдет на ура
Показано 7 из 1 790 постов
Смотреть все посты
Пост от 31.07.2026 17:40
579
0
5
🔍 Правильный ответ: 3
Оказалось, решение, безопасное для одной платформы, сломало приложение на другой.
Все потому, что мобильный SRE отличается от классического и в нем нельзя полагаться на привычные практики: нет ни отката, ни новых логов задним числом, ни полного контроля над средой.
В карточках рассказываем, как мы перестраиваем наблюдаемость, адаптируем SRE‑подходы под мобильный банкинг и что же произошло после того, как мы сломали iOS, спасая Android. А подробнее о том, как работает команда, читайте на Хабре.
#sre #mobile #reliability #ios #android
Оказалось, решение, безопасное для одной платформы, сломало приложение на другой.
Все потому, что мобильный SRE отличается от классического и в нем нельзя полагаться на привычные практики: нет ни отката, ни новых логов задним числом, ни полного контроля над средой.
В карточках рассказываем, как мы перестраиваем наблюдаемость, адаптируем SRE‑подходы под мобильный банкинг и что же произошло после того, как мы сломали iOS, спасая Android. А подробнее о том, как работает команда, читайте на Хабре.
#sre #mobile #reliability #ios #android
❤
3
👍
1
Пост от 31.07.2026 17:29
564
0
1
❤
1
Пост от 29.07.2026 18:58
1 198
0
10
⚡️ Как YAML-файл на 4 КБ съел у нас 2 ГБ оперативки
Мы мигрировали статические конфигурации из базы данных в файлы. Переезжали постепенно, файл за файлом. Когда добавили очередной YAML на 4 КБ, интеграционные тесты на пайплайне упали. Локально все работало, на продовых ресурсах тоже, но на раннере тестов приложение падало с OOM.
Мы провели расследование с профайлингом, нашли экспоненциальный рост памяти и исправили все одной строкой.
В карточках — как мы это делали, почему метод расширения из StackExchange.Utils оказался опасным и на что обращать внимание при работе с конфигурациями в .NET. А больше деталей с графиками и кодом — на Хабре.
#RAM #OOM #performance #profiling
Мы мигрировали статические конфигурации из базы данных в файлы. Переезжали постепенно, файл за файлом. Когда добавили очередной YAML на 4 КБ, интеграционные тесты на пайплайне упали. Локально все работало, на продовых ресурсах тоже, но на раннере тестов приложение падало с OOM.
Мы провели расследование с профайлингом, нашли экспоненциальный рост памяти и исправили все одной строкой.
В карточках — как мы это делали, почему метод расширения из StackExchange.Utils оказался опасным и на что обращать внимание при работе с конфигурациями в .NET. А больше деталей с графиками и кодом — на Хабре.
#RAM #OOM #performance #profiling
👍
9
🔥
3
Пост от 23.07.2026 13:23
1 454
0
7
🔥 Как мы разогнали workflow-движок от 20 до 100 процессов в секунду
Вокруг Zeebe существует немало стереотипов: медленный, сложный в настройке, нестабильный. Мы решили проверить это на практике. Для PoC использовали Camunda 8.5 и 8.6, протестировали движок в разных конфигурациях и выяснили, сколько он реально вывозит.
Начали с 20 процессов в секунду на минимальной конфигурации. Закончили стабильными 100 Pi/s. По пути наступали на грабли с партициями, дисками, воркерами и каскадными сбоями.
↗️ В карточках рассказываем, как устроена архитектура Zeebe, почему одна партиция не утилизирует CPU, как диск уровня silver убивает производительность и как настроить воркеры для увеличения пропускной способности движка. А подробнее читайте на Хабре.
#workflow #camunda #zeebe #performance #loadtesting
Вокруг Zeebe существует немало стереотипов: медленный, сложный в настройке, нестабильный. Мы решили проверить это на практике. Для PoC использовали Camunda 8.5 и 8.6, протестировали движок в разных конфигурациях и выяснили, сколько он реально вывозит.
Начали с 20 процессов в секунду на минимальной конфигурации. Закончили стабильными 100 Pi/s. По пути наступали на грабли с партициями, дисками, воркерами и каскадными сбоями.
↗️ В карточках рассказываем, как устроена архитектура Zeebe, почему одна партиция не утилизирует CPU, как диск уровня silver убивает производительность и как настроить воркеры для увеличения пропускной способности движка. А подробнее читайте на Хабре.
#workflow #camunda #zeebe #performance #loadtesting
👍
5
🔥
3
❤🔥
1
Пост от 23.07.2026 13:23
1 441
1
4
🔥
6
❤
3
❤🔥
2
Пост от 20.07.2026 15:12
1 731
1
29
✨ Как за один вечер обучить ML-модель на кросс-доменных данных
Многие компании хранят петабайты данных о своих клиентах — историю просмотров, кликов, покупок, касаний с рекламой и коммуникациями. Но, чтобы выжимать максимум из этих данных, нужно качественно моделировать все источники, описывающие одного пользователя.
Мы сделали Perseus — open-source-фреймворк, который объединяет данные из разных источников в одну последовательность событий о пользователе и обучает трансформерные модели под широкий класс ML-задач.
В карточках рассказываем, как устроен фреймворк, какие архитектуры поддерживает, какие задачи закрывает и почему кросс-доменность дает прирост качества.
⚡️ Perseus на GitHub
#ml #recommendations #opensource
Многие компании хранят петабайты данных о своих клиентах — историю просмотров, кликов, покупок, касаний с рекламой и коммуникациями. Но, чтобы выжимать максимум из этих данных, нужно качественно моделировать все источники, описывающие одного пользователя.
Мы сделали Perseus — open-source-фреймворк, который объединяет данные из разных источников в одну последовательность событий о пользователе и обучает трансформерные модели под широкий класс ML-задач.
В карточках рассказываем, как устроен фреймворк, какие архитектуры поддерживает, какие задачи закрывает и почему кросс-доменность дает прирост качества.
⚡️ Perseus на GitHub
#ml #recommendations #opensource
👍
12
❤
8
❤🔥
7
Пост от 18.07.2026 12:12
485
0
2
❤
3
👍
3