Помахаться и обсудить новости: @mash_chat.
Телеграм-канал Mash начал выход в регионы с подкупа авторов местных СМИ
Помахаться и обсудить новости: @mash_chat. кидай нам в предложку. Прислать новость, фото, видео, аудио, бересту: @in_mash_bot Покупка рекламы: @marina_mousse Помахаться и обсудить новости: @mash_chat По всем остальным вопросам: @MashAdmin_bot.
Mash. Как телеграм-канал стал новой бизнес-моделью
Мы рассказывали, что дочка пригласила на день рождения своей мамы аниматора в костюме её любимого певца Стаса Михайлова. Он увидел видео, растрогался и пригласил Любовь Ивановну на свой сольник, а потом и в гримёрку — подарить свой лучик счастья.
А дальше что, нас будут "пинать в кпз" за то, что ты не аккуратно сложил купюру?! Лучше бы изображали на этих купюрах то, что даёт им ценность, то, чем обеспечены эти сами купюры. А вообще...
Что, если такое произойдет у одного домена как раз в разгаре тестирования нового приложения? В этом случае они могут сорвать вам сроки на несколько месяцев. Набор навыков по управлению данными Отсутствие такого набора навыков — серьезное препятствие для компаний, стремящихся перейти на методологию Data Mesh. При децентрализации дата-менеджмента домены должны заняться этим самостоятельно. Действительно ли такое решение лучше центральной команды, которая обеспечивает интеграцию? Ответ на этот вопрос зависит от отраслевой специализации бизнес-доменов и происхождения данных. Нехватка технических навыков Делегирование доменам полного владения данными означает, что они должны заниматься проектом серьезно. Возможно, они наймут новых сотрудников или сами пройдут обучение, но не исключено, что вскоре требования окажутся для них непосильными. Когда производительность кардинально снизится, то там, то здесь будут постоянно появляться проблемы. Никакие инструменты здесь не помогут, потому что для решения проблем нужны знания в области дата-инжиниринга. Мониторинг Data-продуктов Команде нужны соответствующие инструменты для создания Data-продуктов и мониторинга того, что происходит в компании. Возможно, некоторым доменам не хватает глубокого понимания технических метрик и их влияния на рабочие нагрузки. Команде по развитию платформы нужны ресурсы, позволяющие выявлять и решать проблемы, например, чрезмерной нагрузки или неэффективности. Виртуализация и дублирование данных Сегодня сотрудники стремятся объединять данные из разных источников и не хотят подчиняться ограничениям «одного узла». Для этого существует два способа: виртуализация и дублирование данных. У каждого из них есть недостатки. Виртуализация создает семантическую модель за пределами источников данных без их физического переноса в другую БД. Она разбивает запросы пользователей, передает части запроса к источнику и собирает результаты в единое целое. Для дублирования нужно, чтобы команды обрабатывали данные, передаваемые от источников в приложения. Это может привести к резкому росту счетов на облачные сервисы. И мы говорим не только о стоимости хранения, но и о возможных расходах на исходящий трафик. Реализация: как преобразовать озеро данных в сервисы Data Mesh С помощью инструмента lakeFS команды по развитию инфраструктуры данных могут предоставлять отдельные сервисы Data Mesh с собственным озером данных с историей версий через обычное объектное хранилище. В операциях Git-Like, доступных в lakeFS, есть все необходимые функции: Data Governance, непрерывный деплоймент и другие. Таким образом, каждый сервис будет работать изолированно, публикуя высококачественные данные для других сервисов или потребителей. Защитите имеющиеся данные в объектном хранилище, установив разрешения только на чтение. Создайте репозиторий в lakeFS для каждого сервиса данных. Загрузите уже имеющиеся исходные и выходные данные. Это операция на уровне метаданных — на самом деле транспортировка не происходит. Если некоторые датасеты используются для разных сервисов, они размещаются в нескольких репозиториях. Напишите для каждого сервиса скрипт онбординга для каждого сервиса из репозиториев, которые предоставляют исходные данные. При каждом запуске этого скрипта должен выполняться новый коммит в главной ветке, с изменениями и обновлениями исходных данных. Теперь у вас все готово! У каждого сервиса в изолированном режиме есть необходимые данные в собственном репозитории. Он может перемещаться между разными версиями в коммите. Главная ветка репозитория выступает в качестве единого источника истины. Чтобы проанализировать данные сервиса, нужно запустить процессы, потребляющие исходные данные и выдающие результат в репозитории lakeFS. Новый результат также передается в главную ветку, при этом создается новая версия, которую могут использовать остальные. Именно это обеспечит эффективность работы и высокое качество результатов. Среда разработки для сервиса Data Mesh Для грамотной разработки Data Mesh нам нужна среда разработки, которая позволяет вносить изменения в код сервиса, инфраструктуру или изолированные данные. Можно создать ветку из главной ветки репозитория и назвать ее dev-environment.
А дальше что, нас будут "пинать в кпз" за то, что ты не аккуратно сложил купюру?! Лучше бы изображали на этих купюрах то, что даёт им ценность, то, чем обеспечены эти сами купюры. А вообще...
Mash | Мэш
| В редакцию Mash пришли с обысками | Главная» Новости» Мэш сайт новостей. |
| Mash | Мэш 2024 | ВКонтакте | Купюра Деньги Религия Скандал Mash Новости Скриншот Ответ на пост. |
| Mash | Мэш | Подсмотрено | Что такое Mesh-система и как она работает. Актуальные новости и акции провайдера в Ульяновске. |
| Более 30 российских регионов хотят внедрять в образование систему «МЭШ» | Главная» Новости» Мэш канал новости. |
| Московская электронная школа (МЭШ): как она устроена | Как найти новости Mash в «Телеграме». Telegram предоставляет прекрасные возможности для создания новостных каналов, поскольку может обеспечить анонимность авторства и скорость размещения материалов. |
Как найти новости Mash в «Телеграме»
- Причины, по которым стоит подписаться на канал Mash в Telegram
- Telegram-канал "Mash" — @mash — TGStat
- Как устроена МЭШ — московская электронная школа
- Более 30 российских регионов хотят внедрять в образование систему «МЭШ»
- Mash – Telegram
Что такое Mesh-система и как она работает
| Mash – Telegram | В глубине души я тешу себя, что такое подробное освещение трагедий может предотвратить бОльшую трагедию. |
| Что такое меш и почему за этими сетями наше будущее | это новости из России с отрицательным эффектом: Постоянно афишируются плохие новости, вызывающие у пользователей неадекватное мнение о России. |
| Телеграм-канал Mash начал выход в регионы с подкупа авторов местных СМИ | источник актуальных и горячих новостей, основной сильной чертой проекта является освещение событий быстрее основных региональных СМИ. |
Что такое Mesh-система и как она работает
Пора разобраться. Что такое Mash? Mash — интернет-проект, запущенный весной 2017 года. Mash одним из первых находит эксклюзивные новости и разносит по интернету вирусные истории. Сейчас новости проекта активно используют большинство СМИ, в том числе — федеральные. Проект живет во всех социальных сетях и мессенджерах, но позиционирует себя как телеграм-канал самый крупный источник с новостями в мессенджере — 400 тысяч читателей.
У нас такая красивая и разнообразная страна. Можно изображать на них реальное достояние - представьте, купюра 5к с пейзажами Байкала и Саян... Вот это было бы действительно здорово, имхо.
Но если работать на всем чужом — отличный дополнительный доход. Поэтому непонятно, что именно продал Могутин.
Без команды, без огромного медиаресурса, а значит, и без уникального контента телеграм-канал вряд ли что-то стоит. Конечно, есть бренд, но в нынешних реалиях и на таких площадках бренды быстро забываются. Сейчас у Mash 378 тысяч подписчиков в Telegram. И больше миллиона у паблика «ВКонтакте». Но сегодня они есть, а завтра могут и не быть, замечает политолог Евгений Минченко.
Евгений Минченко президент коммуникационного холдинга «Минченко консалтинг» «Мне, например, предлагали продать один из наших телеграм-каналов, у меня есть «Политбюро 2. Но я отказался, потому что это абсолютно бессмысленная история, потому что если другой человек его будет наполнять, ну, собственно, и подписчики уйдут, потому что это же авторская история, и люди хотят получать именно тот оригинальный контент, за которым они туда пришли. В Telegram подписчик — это существо такое, ему интересно — он подписчик, ему неинтересно — он отписывается». Для такого бизнеса не нужно создавать собственную площадку, не нужны дорогостоящие технические специалисты.
Публикации Mash сразу привлекли внимание читающей аудитории. Их отличали информативная насыщенность, разнообразие проблем, оригинальные инсайды и аналитика. К тому же все медиа, подчиненные «Лайфу», активно ссылались на новый портал, что создавало ему дополнительную рекламу. Качественный рывок произошел в августе — октябре 2017 г.
Более 30 российских регионов хотят внедрять в образование систему «МЭШ»
Пилотный проект «Московская электронная школа» (МЭШ) стартовал в столице в 2016 году и уже за год получил высокое признание. О группе. КЛАССные новости. Главная» Новости» Мэш сайт новостей.
НОВОСТИ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Что такое Data Mesh Data Mesh, что дословно можно перевести как «сеть данных», — это децентрализованный гибкий подход к работе распределенных команд и распространению информации. Главное в нем — междисциплинарные команды, которые публикуют и потребляют Data-продукты, благодаря чему существенно повышают эффективность использования данных. Традиционно архитектура данных монолитна. Потребление, хранение, преобразование и вывод управляются через одно центральное хранилище как правило, озеро данных. Data Mesh же позволяет упростить работу с распределенными пайплайнами, поддерживая отдельных потребителей, рассматривающих данные как продукт. Но что связывает домены и соответствующие активы данных? Это уровень универсальной взаимной совместимости, на котором применяется одинаковая инфраструктура, синтаксис и стандарты данных. Его используют для моделирования сложных программных решений.
В Data Mesh домен данных — это способ определить, где начинаются и заканчиваются корпоративные данные. Границы зависят от компании и ее потребностей. Иногда разумно моделировать домены, учитывая бизнес-процессы или исходные системы. Важный компонент Data Mesh, связанный с применением к данным продуктового мышления. Чтобы Data-продукт работал, он должен приносить пользователям пользу в долгосрочной перспективе и быть пригодным к использованию, ценным и ощутимым. Он может быть реализован как API, отчет, таблица или датасет в озере данных. Платформа самообслуживания.
Data Mesh строится экспертами широкого профиля, которые создают универсальные продукты и управляют ими. В рамках этого подхода вы будете опираться на децентрализацию и согласование с бизнес-пользователями, которые разбираются в предметной области, какое значение имеют те или иные данные. При этом у вас будут специализированные команды, которые разрабатывают автономные продукты, не зависящие от центральной платформы. Поэтому не получится использовать сложные и узкоспециализированные инструменты для эксплуатации фундамента платформы на основе Data Mesh. Федеративное governance. Когда вы переходите на распределенную Data-платформу самообслуживания, нужно сосредоточиться на Governance. Если не уделять ему внимание, вы скоро окажетесь в ситуации, когда во всех доменах применяются разрозненные технологии, а данные дублируются.
Поэтому и на уровне платформы, и на уровне данных нужно внедрить автоматизированные политики. Архитектура Data Mesh: показания к применению Data-Mesh-решения позволяют компенсировать недостатки монолитных озер данных. Владельцы данных получают большую автономность и гибкость, открываются новые возможности для экспериментов, инноваций и совместной работы. В то же время снижается нагрузка на команды по обработке данных, задачи каждого потребителя решаются на местах в рамках единого пайплайна. В то же время благодаря платформе самообслуживания команды по обработке данных получают в свое распоряжение современные технологии для работы с данными с минимальными инвестициями либо вообще без них. Кроме того, это универсальный и часто автоматизированный подход к стандартизации данных, Product Lineage и метрикам качества их сбору и совместной работе с ними. В совокупности эти преимущества можно рассматривать как достойную конкуренцию традиционным архитектурам данных, которые страдают от отсутствия стандартизации на уровне источников и потребителей данных.
Эти преимущества всего лишь верхушка айсберга. Вот еще несколько аргументов в пользу Data Mesh. Расходы ниже, а скорость выше. До сих пор организации пытались обрабатывать объемные данные разных типов и сценариев использования, опираясь на централизованные решения. Но централизация подразумевает импорт или доставку данных с периферии в центральное озеро для последующего анализа. Это долго и дорого. Работа централизованной команды может стать узким местом компании, ведь данные создают множество сотрудников, а централизованной команде нужно расставить приоритеты и решить, с каких задач начинать.
Data Mesh помогает ускорить анализ. В распределенной архитектуре мы рассматриваем данные как продукт, у которого есть владелец в лице отдельного бизнес-подразделения. Благодаря такой модели команды могут получить доступ и анализировать «периферийные» данные быстрее, чем когда-либо ранее. Гибкость для бизнеса.
Сюда входят не только уроки, но и дополнительные занятия, например продленка и внеурочная деятельность. Можно увидеть весь месяц целиком или просматривать отдельные дни и недели. Если у ребенка много уроков и дополнительных занятий в школе, понятное расписание не даст запутаться. В разделе «Задания» каждую домашку можно открыть в отдельном окне — это удобно, можно посмотреть, что она включает. К некоторым заданиям идут дополнительные материалы, которые подгружаются из библиотеки МЭШ. О ней тоже расскажу дальше.
Также здесь есть вкладка «Проектная деятельность»: если ребенок выступает с докладами на школьных конференциях, то это будет видно. Но такая информация важна скорее для школы.
Орловчанка поздравила любимого артиста с 55-летием, потрогала, поцеловала и даже вручила ему варенье hand-made. После публикации Mash артист пригласил поклонницу на концерт в Москву. Любовь Ивановна прихорошилась, хоть и говорит, что не знала, куда Показать ещё едет.
Соблюдение этих требований — длительный и трудоемкий процесс, из-за которого периодически возникают задержки критически важной бизнес-аналитики, необходимой для сохранения конкурентных преимуществ. Data Mesh обеспечивает уровень связи, открывающий техническим и нетехническим пользователям непосредственный доступ к датасетам с возможностью выполнять запросы по месту нахождения информации. А также позволяет избежать их дорогостоящей передачи и требований к размещению данных в том или ином регионе. Проблемы архитектуры Data Mesh При внедрении Data Mesh нужно быть готовым к появлению некоторых проблем. Вот самые важные из них. Ограничения бюджета Финансовой жизнеспособности проекта по созданию новой платформы угрожает несколько факторов. В частности, это неспособность платить за инфраструктуру, разработку дорогостоящих приложений, создание Data-продуктов или техобслуживание таких систем. Если команде по развитию платформы удастся создать инструмент, который закрывает техническую брешь, но объем данных и сложность Data-продуктов продолжат расти, цена решения может оказаться слишком высокой. Совместная работа доменов и команды по развитию платформы С внедрением Data Mesh у доменов появляется много дополнительной работы. Ведь они привыкли быть просто пользователями отчетности, а теперь их надо как-то убедить, что овчинка стоит выделки. И когда они согласятся, придется координировать с ними важные релизы. Например, из-за доработки платформы иногда могут возникать радикальные изменения. Что, если такое произойдет у одного домена как раз в разгаре тестирования нового приложения? В этом случае они могут сорвать вам сроки на несколько месяцев. Набор навыков по управлению данными Отсутствие такого набора навыков — серьезное препятствие для компаний, стремящихся перейти на методологию Data Mesh. При децентрализации дата-менеджмента домены должны заняться этим самостоятельно. Действительно ли такое решение лучше центральной команды, которая обеспечивает интеграцию? Ответ на этот вопрос зависит от отраслевой специализации бизнес-доменов и происхождения данных. Нехватка технических навыков Делегирование доменам полного владения данными означает, что они должны заниматься проектом серьезно. Возможно, они наймут новых сотрудников или сами пройдут обучение, но не исключено, что вскоре требования окажутся для них непосильными. Когда производительность кардинально снизится, то там, то здесь будут постоянно появляться проблемы. Никакие инструменты здесь не помогут, потому что для решения проблем нужны знания в области дата-инжиниринга. Мониторинг Data-продуктов Команде нужны соответствующие инструменты для создания Data-продуктов и мониторинга того, что происходит в компании. Возможно, некоторым доменам не хватает глубокого понимания технических метрик и их влияния на рабочие нагрузки. Команде по развитию платформы нужны ресурсы, позволяющие выявлять и решать проблемы, например, чрезмерной нагрузки или неэффективности. Виртуализация и дублирование данных Сегодня сотрудники стремятся объединять данные из разных источников и не хотят подчиняться ограничениям «одного узла». Для этого существует два способа: виртуализация и дублирование данных. У каждого из них есть недостатки. Виртуализация создает семантическую модель за пределами источников данных без их физического переноса в другую БД. Она разбивает запросы пользователей, передает части запроса к источнику и собирает результаты в единое целое. Для дублирования нужно, чтобы команды обрабатывали данные, передаваемые от источников в приложения. Это может привести к резкому росту счетов на облачные сервисы. И мы говорим не только о стоимости хранения, но и о возможных расходах на исходящий трафик. Реализация: как преобразовать озеро данных в сервисы Data Mesh С помощью инструмента lakeFS команды по развитию инфраструктуры данных могут предоставлять отдельные сервисы Data Mesh с собственным озером данных с историей версий через обычное объектное хранилище. В операциях Git-Like, доступных в lakeFS, есть все необходимые функции: Data Governance, непрерывный деплоймент и другие. Таким образом, каждый сервис будет работать изолированно, публикуя высококачественные данные для других сервисов или потребителей. Защитите имеющиеся данные в объектном хранилище, установив разрешения только на чтение. Создайте репозиторий в lakeFS для каждого сервиса данных. Загрузите уже имеющиеся исходные и выходные данные. Это операция на уровне метаданных — на самом деле транспортировка не происходит.
Mash Video
За прошлый месяц у нас только от Telegram получилась рекордная прибыль — 3 млн 800 с чем-то там тыс. Хорошие деньги нам приносит торговля нашим контентом. Мы получаем огромное количество информации и видео, потому что мы умеем искать и знаем, как это делается. Мы продаем это телеканалам и другим СМИ, любому, кто с нами работает. Сегодня все делают новости До появления соцсетей между событием и публикацией проходили дни, недели, месяцы, большой промежуток времени, пока об этом не узнавали журналисты и не писали в газеты. Давайте разберем на примере крушения «Титаника». Он утонул в ночь с 14-го на 15-е апреля. Все люди спасены. Лайнер отбуксирован в Галифакс. И только утром 16 апреля в газете The New York Times были опубликованы первые списки выживших. Как это происходит сейчас: упал самолет.
Обычно об этом становится известно минут через 10-15. Первые списки погибших, жертв или новости о том, что люди выжили, появляются буквально в течение первого часа. Все потому, что информационное поле сейчас очень насыщенное, очевидцы постят свои фотографии в соцсети. Журналистов заменили обычные пользователи. Классический пользователь все узнает в своей ленте новостей, из сообщений друзей. Не так много людей, которые занимаются реальным фактчекингом, которые лазают по сайтам, сравнивают информацию и собирают идеальную картину. Представьте себе очень большой круг, широкий круг: это — печатные СМИ. Внутри него круг поменьше — это информационные сайты. Внутри этого круга еще один — это социальные сети. Внутри уже совсем маленький — это мессенджеры.
А в самом центре — пользователь, читатель. Чем дальше круг от него, тем дольше до него доходит информация, тем дольше она обрабатывается, перерабатывается, изменяется, зачастую превращается во что-то совершенно иное. В мессенджерах вы, как автор «нового медиа», попадаете в самую интимную сферу человека. У вас есть экран мобильника, вам приходит сообщение туда от жены, от ребенка — и туда же падают сообщения от Mash. Это область, в которой нужно заслужить максимальное доверие читателя.
Орловчанка поздравила любимого артиста с 55-летием, потрогала, поцеловала и даже вручила ему варенье hand-made. После публикации Mash артист пригласил поклонницу на концерт в Москву. Любовь Ивановна прихорошилась, хоть и говорит, что не знала, куда Показать ещё едет.
Новостная лента была запущена в «Телеграме» 6 апреля 2017 г. Редакция канала первоначально находилась в помещении Life позднее переехала , а ее костяк составили опытные сотрудники издания. Публикации Mash сразу привлекли внимание читающей аудитории. Их отличали информативная насыщенность, разнообразие проблем, оригинальные инсайды и аналитика.
Никита Могутин придумал концепцию проекта. Есть мнение, что Mash является дочерним предприятием более крупной медиаструктуры. Особенности публикуемых новостей В «Телеграме» существует много новостных СМИ, но часто они выкладывают просто ссылки на другие ресурсы. Публикуемые в «Мэш» материалы отличаются авторским стилем, ясностью и простотой подачи. Корреспонденты издания стараются предоставлять как можно больше информации о событиях: фото, видео, комментарии очевидцев и т. Однако авторы держат свою контактную информацию в строжайшем секрете. Т ематика статей носит явный политический уклон, но публикуются материалы и на другие темы общественная жизнь, спорт, экономика, образование и т. Как найти новости Mash в «Телеграме» Telegram предоставляет прекрасные возможности для создания новостных каналов, поскольку может обеспечить анонимность авторства и скорость размещения материалов.
Московская электронная школа (МЭШ): зачем нужна и как устроена
| Московская электронная школа (МЭШ): как она устроена | Прислать новость, фото, видео, аудио, бересту: @in_mash_bot Покупка рекламы: @marina_mousse Помахаться и обсудить новости: @mash_chat По всем остальным вопросам: @MashAdmin_bot. |
| Data Mesh: что это такое и для чего он нужен инженерам / Хабр | источник актуальных и горячих новостей, основной сильной чертой проекта является освещение событий быстрее основных региональных СМИ. |
Что такое МЭШ
Последние новости России на сегодня на сайте : актуальные события и эксклюзивная информация о ситуации в РФ. Таким путем в свое время пошел и Life News, создавая петербургскую редакцию телеканала Life под названием Life78 в 2015 году. Mash — российское новостное интернет-СМИ, входящее в состав медиахолдинга News Media. Работает с 6 апреля 2017 года. Идея проекта принадлежала Никите Могутину.