क्या वास्तव में Big Data जैसी तकनीकों से समस्याओं के समाधान में काफ़ी योगदान नहीं हो रहा है?

जलवायु परिवर्तन, बीमारियों के इलाज और टिकाऊ खाद्य आपूर्ति सुनिश्चित करने जैसी जटिल समस्याओं के समाधान में भी SW तकनीक महत्वपूर्ण है। आगे चलकर यह और भी महत्वपूर्ण होगी। इसे बिल्कुल अलग समस्या की तरह क्यों बताया जा रहा है, यह मुझे अच्छी तरह समझ नहीं आता।

क्या serverless container services पर भी यही राय लागू होगी?

मौजूदा serverless services (lambda जैसी) की समस्याओं की वजह से AWS ने Fargate बनाया और उसे और आसान बनाने के लिए App Runner तक बना दिया 🤔

यहाँ तक कि Google Cloud का Cloud Run भी है, जो scale to zero वाला कमाल का serverless container service है

इनमें से मुझे व्यक्तिगत तौर पर Cloud Run का developer experience सबसे अच्छा लगा

धन्यवाद!

> मुझे मार्च 2024 में Daejeon स्थित KAIST में TSP पर एक लेक्चर देने का कार्यक्रम था, और मैं Daejeon TSP टूर के लिए एक स्थानीय डेटा सेट खोज रहा था। दिसंबर 2023 में डॉ. Eom Sang-il ने मुझे ईमेल करके लिखा, "क्या आपको National Police Agency द्वारा बनाया गया देशभर के bar का डेटा सेट चाहिए? नवीनतम फ़ाइल 1,000 won की है और इसमें 90,680 एंट्री हैं।" वाह। पहले यह जाँच लेने के बाद कि 1,000 won 1 डॉलर से कम है या नहीं (यह देख लेना अच्छा था कि exchange rate उलटी तो नहीं हो गई), मैंने जवाब दिया, "धन्यवाद!"

https://www.math.uwaterloo.ca/tsp/korea/sk_data.html

सर्वरलेस (सर्वर है)

क्या वे टर्मिनल को सीधे OS का हिस्सा बना रहे हैं? फिर शायद Termux इस्तेमाल करने की ज़रूरत नहीं पड़ेगी।

नीचे एक अच्छी बात थी, इसलिए उसे यहाँ भी छोड़ रहा हूँ.

क्या manufacturing industry से सीधे तुलना करना वाकई सार्थक है? जिस नज़रिए से देखा जाए कि industry का उन्नत होना अभी पर्याप्त नहीं हुआ है, उस हिसाब से तुलना का विषय manufacturing industry दिखाई देता है. अगर manufacturing industry के paradigm से software industry को समझने की कोशिश करें, तो यह handcraft या hobby development जैसा लग सकता है, लेकिन दूसरी ओर मुझे लगता है कि यही पहलू software development की अपनी लचीली और रचनात्मक संस्कृति बनाते हैं, और उसी के आधार पर यह बढ़ रहा है.

एक बात और कहूँ तो, SW का क्षेत्र भी बहुत व्यापक है। कुछ काम ऐसे होते हैं जिन्हें जल्दी सीखकर किया जा सकता है, और कुछ काम ऐसे होते हैं जिनके लिए विशेषज्ञता की बुनियाद ज़रूरी होती है। यह मत सोचिए कि आपका अपना अनुभव ही सब कुछ है। वह भी अहंकार ही है।

मैं हमेशा इसे रुचि से पढ़ता हूँ.

जैसा कि पहले कहा गया था, SW engineer के साथ व्यवहार इसलिए नहीं बदला है कि वह काम कठिन और मुश्किल है। वह एक subjective भावना है, और ऐसी चीजें किसी पेशे का मूल्य तय नहीं करतीं। दूसरे comments की तरह, software का महत्व बढ़ गया है और वह बहुत-से infrastructure को संभाल रहा है। हर developer की क्षमता बढ़ने से reward ज़्यादा नहीं हुआ है, बल्कि मुझे लगता है कि काम खुद ही महंगा हो गया है। क्योंकि यह पहले की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हो गया है। यहाँ यह सवाल कि वह काम कठिन है या नहीं, कोई बहुत महत्वपूर्ण मुद्दा नहीं है.
जो काम आपको आसान लगता है, वह किसी और के लिए मुश्किल हो सकता है, और जो किसी दूसरे के लिए आसान है, वह आपके लिए मुश्किल हो सकता है। आप जो कह रहे हैं वह सब subjective है। फिर कहता हूँ, कठिन और मुश्किल होना एक subjective भावना है, और ऐसी चीजें किसी पेशे का मूल्य तय नहीं करतीं। आप कहते हैं कि घमंड मत करो, लेकिन subjective बातों के आधार पर घमंड तो आप ही करते लगते हैं।

यह अच्छी बात होगी कि सिर्फ इसलिए इसे कोई बहुत बड़ा अर्थ न दें कि किस्मत से आपको दूसरों से अलग इस काम से परहेज़ न करने वाली सोच और शिक्षा का अवसर मिला। <-दुनिया में कौन-सी नौकरी ऐसी नहीं है? यह विनम्रता को बढ़ा-चढ़ाकर दिखाने के बहाने नीचा दिखाना है।

अगर कोई व्यक्ति कुछ महीनों तक cooking academy में सीखने के बाद chef की नौकरी पा ले, तो क्या हम उसे expert कहेंगे? वह expert है या नहीं, इसका आकलन तो अनुभव जमा होने के बाद ही करेंगे।

सिर्फ़ कुछ कर पाना और नौकरी पाकर उसके लिए पैसे लेकर काम कर पाना, ये दोनों बिल्कुल अलग बातें हैं। उस क्षेत्र के बारे में पूरी तरह अनभिज्ञ व्यक्ति के लिए थोड़े समय की ट्रेनिंग लेकर ठीक-ठाक नौकरी पाना आसान नहीं होता। (यहाँ अनभिज्ञ से मतलब उन लोगों से नहीं है जिनकी पृष्ठभूमि गणित/industrial engineering/electrical engineering जैसे संबंधित विज्ञान-इंजीनियरिंग क्षेत्रों में है लेकिन SW का ज्ञान नहीं है, बल्कि उन लोगों से है जिनकी engineering base ही नहीं है।) खाना बनाना या चित्रकारी भी कुछ महीनों के शॉर्ट-टर्म प्रशिक्षण से सीखी जा सकती है। लेकिन क्या उससे एक ठीक-ठाक नौकरी पाना आसान होगा?

इंजीनियरिंग/साइंस में ऐसा कौन-सा क्षेत्र है जिसमें कोई व्यक्ति कमरे में बैठकर इंटरनेट पर थोड़ा-बहुत देखकर self-study से (अगर अच्छा करे तो) सिर्फ़ कुछ महीनों में सीधे इंडस्ट्री में लगाया जा सकने वाला विशेषज्ञ बन जाए? <- किसी भी क्षेत्र में ऐसे entry-level job seeker को कोई भी विशेषज्ञ नहीं कहता। इस लेख में इतनी बकवास है कि आपत्ति करने लायक बातें बहुत हैं।

और बेशक, जिन लोगों के पास ऐसा बेहतरीन हुनर है जो दूसरों के पास नहीं होता, वे सम्मान के हकदार हैं। लेकिन क्या यह कुछ घमंड के करीब नहीं है कि थोड़ा-सा कौशल निखार लेने के बाद कोई इस सोच में डूब जाए कि काश युवावस्था में सीखे हुए इसी हुनर से पूरी ज़िंदगी चल जाती; फिर ऐसा क्यों नहीं हो सकता; मेरे पास इतना शानदार हुनर है तो क्या मुझे दूसरों की तरह कठिन मेहनत नहीं करनी चाहिए; क्या मैं कोई ऐसी असाधारण प्रतिभा वाला व्यक्ति नहीं हूँ जो दूसरों के लिए आसानी से संभव नहीं है; वगैरह-वगैरह, और इस तरह अपने ही विशेष होने में खो जाना? <- सैद्धांतिक रूप से यह बात सही है, लेकिन खास तौर पर सिर्फ engineers और scientists पर ही ऐसा पैमाना लगाने वाले लोग काफी दिखते हैं। यह मुझे विनम्रता के नाम पर बढ़ा-चढ़ाकर नीचा दिखाने जैसा लगता है।

इस क्षेत्र में डिग्री वगैरह जैसी credentials पर अपेक्षाकृत कम ज़ोर दिया जाता है, इसका कारण यह नहीं कि यह आसान है, बल्कि open source संस्कृति जैसी चीज़ों का प्रभाव ज़्यादा बड़ा है। यह उद्योग अपनी प्रकृति से ही authority को नापसंद करता है।

मुझे लगता है कि यह कुछ हद तक वैसा ही है। कंप्यूटर और search engine के आने से पहले, विश्वकोश-स्तर का ज्ञान रखने वाले व्यक्ति को सर्वज्ञ जैसा मानकर सराहा जाता था, और बहुत से लोग सामान्य ज्ञान बढ़ाने पर जोर देते थे, लेकिन अब यह काफी हद तक आत्म-संतुष्टि के स्तर तक सिमट गया है। मुझे लगता है कि AI भी इस बात की परिभाषा बदल सकता है कि किसे असाधारण व्यक्ति माना जाए।

parkindani मुझे नहीं लगता। सिर्फ़ कुछ कर पाना और नौकरी पाकर उसके लिए पैसे लेकर काम कर पाना, ये दोनों पूरी तरह अलग बातें हैं। उस क्षेत्र के बारे में बिल्कुल अनजान व्यक्ति के लिए थोड़े समय की ट्रेनिंग लेकर एक ठीक-ठाक job पाना आसान नहीं होता। (यहाँ 'अनजान' से मेरा मतलब गणित/industrial engineering/electrical engineering जैसी संबंधित विज्ञान-इंजीनियरिंग पृष्ठभूमि वाले लेकिन SW ज्ञान न रखने वाले लोगों से नहीं है, बल्कि उन लोगों से है जिनकी engineering base ही नहीं है।) खाना बनाना या चित्र बनाना भी कुछ महीनों के शॉर्ट-टर्म प्रशिक्षण से सीखा जा सकता है। लेकिन क्या उससे एक ठीक-ठाक job पाना आसान होगा?

क्योंकि वह एक व्यक्तिपरक भावना है, और उसने कभी किसी पेशे के साथ होने वाले व्यवहार को तय नहीं किया है। अगर वही फैसला करने का मानदंड होता, तो दिहाड़ी मज़दूरी करने वाले लोगों को सबसे ज़्यादा सम्मान मिलता।