Привет, Хабр! Мы — стартап под названием Deep.Foundation, и сегодня мы официально выпускаем альфа-версию нашей портальной пушки Deep.Case! Что мы создали? Мы создали универсальную, мультипарадигмальную архитектуру, представленную в виде кросс-платформенного приложения, которое можно описать как: ориентированное на данные операционное пространство для ассоциативного представления данных.
За что? Мы мечтаем жить в мире, где изменить проект так же легко, как создать его с нуля.
Мы мечтаем жить в мире, где можно будет модифицировать бизнес-логику и расширять ее без полного рефакторинга системы даже на десятом году работы бизнеса.
Мы мечтаем жить в мире, где вы сможете использовать свой код снова и снова, без необходимости изобретать велосипед для каждого нового проекта.
Мы мечтаем вывести бизнес-логику за рамки кода.
Мы мечтаем, чтобы программисты были творческими, а не рутинными.
И чтобы наши мечты сбылись, мы придумали Deep Давайте вместе выясним, удалось нам это или нет? Представьте себе, что это сказка.
Портал в другую реальность, куда вы можете войти прямо сейчас.
Мультипарадигмальность Ассоциативность в едином адресном пространстве, подобно универсальному языку, позволяет абстракциям взаимодействовать на принципиально другом семантическом уровне.
Соединения можно использовать для описания практически любой структуры, не ограничивая при этом гибкость платформы.
Архитектура В глубине версии альфа.
0 находится среда хранения данных, реагирования на семантически определенные события в памяти и выполнения кода в изолированных контейнерах, управляемых нашим оркестратором.
Таким образом, Deep предоставляет GraphQL API для доступа к ассоциативной памяти с контекстно-зависимой правовой системой и многоязычным, многоплатформенным стандартом для выполнения кода в различных средах, таких как docker/lxd/kuber/.
, как реакции на события в коммуникации.
или маршрутизация.
Приложение Для удобства разработки в комплект поставки системы входит приложение для Mac, Windows, Linux, как автономное развертываемое решение в Docker и любым другим способом.
Вскоре мы добавим больше способов посеять семена глубины в таких средах, как Kubernetes, Amazon, Azure, Heroku… и многих других.
Ориентированный на дату Разработка на основе данных — это теория, тесно связанная с реактивностью и марковским процессом принятия решений в обучении с подкреплением, которая используется в DeepMind. 
Основная идея: в центре всего находится сверхгибкое хранилище состояний.
Все данные хранятся в нем.
Большая часть выполняемых вычислений — это внутренние реакции на события в памяти, поскольку единственным API доступа является доступ к операциям с памятью CRUD. А в пространстве ассоциативности Deep решает вопрос совместимости любых моделей данных в общем виде.
Пожалуйста, оставьте вилы, сейчас мы вам все подробно расскажем.
И да, не обязательно верить нам на слово, идите и изучайте, ниже будут ссылки на документацию.
Это решение с полностью открытым исходным кодом.
https://github.com/deep-foundation .
Он доступен каждому, совершенно бесплатно.
Базовые системы разрабатываются по открытым лицензиям.
Каждый может использовать Deep в своей работе без каких-либо дополнительных условий и препятствий.
Монетизация Для проектов, рабочие нагрузки которых не могут уместиться на одной машине, мы предоставим усовершенствованный балансировщик нагрузки для нашего оркестратора нагрузки, который будет автоматически распределять вычислительные ресурсы и хранилище между компьютерами в разных регионах.
После выпуска релизной стабильной версии (пока только альфа) мы создадим Deep.Space — облачное решение для быстрого развертывания, балансировки, быстрого перемещения между регионами и экземплярами Deep, соблюдения международных принципов вычислений и хранения информации, а также целостной работы система вне всех границ и стандартов.
Исполнение платных пакетов с открытого рынка разработчиков в части его арендованных мощностей, недоступной пользователю в соответствии с трехсторонним соглашением с провайдером, так что управляющие этим соединения воспринимаются как естественная часть экосистемы конкретный глубокий экземпляр.
Для начала, что такое Deep?
Ранее мы публиковали две статьи на тему ассоциативных связей.Тык И тыкать Это пространство, состоящее из связей как минимальных смысловых единиц.
В нем есть законы, которые позволяют использовать отношения для определения деревьев, селекторов и правил операций над отношениями.
Ссылки могут хранить код, который Deep запускается независимо в изолированных средах в ответ как на внутренние ассоциативные события, так и на внешние стимулы.
Соединения 
Связь — это сохраненная единица значения.
Каждая ссылка имеет тип — отдельная ссылка.
Ссылка, которая играет роль типа, вводит то, каким может быть ее экземпляр дочерней ссылки (созданной с указывающим на нее полем type_id).
Например, если у него нет from_id и to_id, экземпляр ссылки не может иметь from_id и to_id, а если они указывают на определенные типы, экземпляр ссылки может указывать только на соответствующие типы.
Подробнее о наборе текста читайте в главе.
Вы можете выполнять операции с соединениями через GraphQL ( как открыть игровую площадку GraphQL в Deep ) и через ДипКлиент .
Подробнее об операциях в разделе Ссылки .
Отношения могут иметь значения типа строка, число и объект. Возможность их существования типизируется и на уровне описания типа.
Теги: #Ассоциативность #sql #NoSQL #gql #graphql #ddd #backend #Electron #hasura #postgresql #занимаюсь пиаромimport { minilinks } from '@deep-foundation/deeplinks/imports/minilinks'; import { DeepClient } from '@deep-foundation/deeplinks/imports/deepclient'; apolloClient; const deep = new DeepClient({ apolloClient }); // client methods select,insert,update,delete gets options as second argument // options always contains: { table, returning, variables, name } await deep.select(id); // { data: [Link] } await deep.select([id]); // { data: [Link] } await deep.select({ id: { _in: id } }); // { data: [Link] } await deep.insert({}); // { data: [{ id }] } await deep.insert({
-
Кузница Ларавел
19 Oct, 24
