私たちがこのコンセプトについて初めて聞いたのは 2006 年のことでした。 ニール・フォード。 当時、このコンセプトは新しく、開発者はこれに満足していませんでした。 しかし、時間が経つにつれて、組織や開発者が多言語プログラミングについてどのように感じるかは非常に主観的なものであることがわかりました。 Intentwise では、成功するにはタスクに適切なツールを使用する必要があるという信念に基づいてプラットフォームを構築しました。 Intentwise の開発者は、スケーラブルな分散システムの構築に関する強力な背景を持ち、ペタバイト規模のデータを扱い、過去にデータ プラットフォームを設計および構築したことがあります。
私たちが学んだことは、成功するには、適切なテクノロジーを積極的に使用する優秀な人材を組織に導入する必要があるということです。 したがって、プラットフォームを構築するときは、考慮すべきことが複数あります。たとえば、次のように書きました。 Webフレームワーク 前回の投稿で。 データ処理の分野になると、同じテクノロジーが全面的に使用されることは期待できません。 そこで私たちは、機械学習アルゴリズムに何を活用するのが理にかなっているのか、さまざまなことを検討しました。 JVM ベースのテクノロジーは、多くの組織にとって当然の選択です。 ただし、多くの統計情報とアルゴリズムをサポートする Python を活用する方がはるかに合理的であると私たちは感じました。 ライブラリと開発者を中心としたエコシステムは非常に優れています。 選択肢はたくさんありましたが、最終的にはすべてのコア アルゴリズムの構築に役立つ Python を選択しました。
お気づきのとおり、2 つのコア領域の範囲内で、完全に異なる 2 つのプログラミング言語が使用されることになりました。 これは多言語プログラミングの基本原理です。 開発者によって提起された中心的な問題のいくつかは次のとおりです。 この これは組織によって異なり、状況によって異なると私たちは感じています。 開発者は常に新しいことを学ぼうとしており、まったく異なるプラットフォームで新しいことができるときにオタクっぽさが生まれると私たちは感じています。 これは Polyglot プログラミングの非常に重要な側面であり、基盤を構築するために活用しています。
私たちが行っていることのほんの表面をなぞっただけです Intentwise。 私たちは、お客様の実際の問題を解決する多くのテクノロジーを活用できることに非常に興奮しています。
私たちの投稿を読んでください」クラウドにするか否か」を参照して、ビジネスをクラウド上で行うべきかどうかを判断してください。
