٤/٤ ازاي نحسب ال alerts لو عندنا system جديد مكنش فيه أي observability قبل كده؟ او لو migrate حاجة قديمة مفيش ليها توقع؟ هل ن follow standard المتعارف عليه وال عدد ال alerts يزيد ولا بيتحسب بطريقة تانية؟
كلام عظيم عن ال Reliability وحابب اضيف كام نقطة
٤/١
طريقة حساب ال latency نفسها هل هي موثوقة ؟ بتتحسب علي مستوي ايه؟ ال E2E وده في عوامل تانية زي سرعة الانترنت ان تىصل المعلومة لل client ولا علي مستوي service نفسها بس ؟ ولو ال service دي كمان async وفيها queues هل ده يدخل الحسبة
١١/١ لما الـ dashboard تقول availability = 100%، هل ده دليل إن الـ service موثوقة فعلًا؟ ولو الـ average latency كويس، هل ده معناه إن كل العملاء مبسوطين؟ ثريد مبسط عن دور Probability وStatistics في فهم الـ reliability (دي دردشه من اسئله انترفيو ولا مطلوب منك تكون عارفها)
٤/٣ ال dashboard موجهة لمين؟ هل مفروض نربط ال technical metric بالحاجات المقابلة ليها في business؟ وطريقة الربط هل كل مشكلة فعلاً في ال system بينتج عنها مشكلة في user journey ؟
لسه بتحسب اشتراكات العمارة كل شهر على إكسل وآلة حاسبة؟ 🧮
مبنى يحسب نصيب كل وحدة بقواعد اتحادكم، ويوضّح لكل مالك إزاي اتحسب مبلغه، ويتابع مين دفع ومين لسه.
جرّب الحاسبة المجانية من غير تسجيل 👇
https://t.co/9cOt4z49Wn
I once watched a senior engineer I respected undersell a year of great work, he had no record of it.
Reviews don't reward good work, they reward documented good work, so when you ship something, spend 30 seconds writing down the before and after.
https://t.co/ONtvn0PJEz
We’ve automated every single thing we can @every with AI agents.
And yet there’s way more human work to do than ever. We’ve gone from 4 -> 30 human employees since GPT-3.
I wrote a report on the structural reasons: how AI makes expert competence cheap, why that drives up demand for experts, and why the dynamic only intensifies as we approach AGI.
After Automation: https://t.co/Lb7SUCduAg
للتذكير ياشباب ، لما تختلف مع حد بلاش توصف الناس بكلام مش كويس مهما كان اختلافك معاه ، سواء علي تويتر او في الشغل أو ايا كان
البرنس منير كان مترجم مقال عظيم لبول جراهام في النقطه دي ،
"كيفية الاختلاف" @mouneer
https://t.co/jrusEWmeqX
On the SwiftUI team we had a joke: "all bugs are bridging bugs."
It's hard to build a declarative layer over UIKit! There's a lot of undefined behavior, especially in the subtle timing of the update cycle. And it's always changing.
Even sitting in the same hallway, with an explicit goal of keeping the two frameworks in sync, we couldn't do a perfect job.
I can only imagine how hard it's been for the React Native team.
فضولي خلاني أجرب أشوف ال��لام ده يطلع عامل إزاي بالأرقام
فاستخدمت AI على بيانات مصرية من Egypt Health Issues Survey 2015، وقارنت الأطوال على أساس نفس الـPercentile.
P90 للبنات = البنت أطول من حوالي 90% من البنات، و10% فقط أطول منها.
المتوسط تقريبًا:
البنات: 158.5 الولاد: 171
أنا مقتنعة إن الطول في البنات له conversion مختلف عند الولاد:
١٦٥ سم بنت = ١٧٨ سم ولد
١٦٨ سم بنت = ١٨٠ سم ولد
١٧٠+ بنت = ١٨٥+ ولد
مش بالأرقام حرفيًا طبعًا، بس من حيث الإحساس.