3. Завели приватный репозиторий на Github и сделали шаблонное приложение, который запускается локально, но может быть запущено в приватном облаке в десятках и сотнях экземпляров, если понадобится. Всем управляет внутренняя система Houston, которая имеет шансы однажды оказаться в open source в составе Востока (https://github.com/vostok). Для сборки и деплоя настроили привычные TeamCity и Octopus. Логи собираются централизованно, можно смотреть в Kibana

4. Для долговременного хранения данных, если понадобится, настроили Elastic. В прошлый раз в качестве лёгкого долговременного хранилища использовали Firebase, но проблемы с производительностью не порадовали

Пока у нас в репозитории 2 ветки, 19 коммитов и 1 пулл-реквест. Пойду-ка сделаю ревью :)

Поехали! https://icfpcontest2018.github.io

Зарегистрировали команду и читаем задание. Перед нами успели зарегистрироваться целых 6 команд — надо поднажать :)

🤖🤖🤖
В общем, в этом контесте мы управляем наноботами, которые собирают из вокселей 3D-модель.

Например, вот такую (похожа на членов моей команды во время чтения описания задачи):

Нужно генерировать инструкции для наноботов, причём как можно более энергоэффективные. У кого получится потратить меньше энергии на перемещение ботов по трёхмерному пространству для корректного построения модели — тот победит (как минимум в 24-часовом раунде)

«Кажется, здесь пахнет логарифмом» :)

📹📹📹
Я поднялся с шестого на девятый этаж офиса и нашёл там другую команду из 9 человек — Flash. Ребята два раза прочитали правила и записали их юмористический разбор:

А наша команда обнаружила, что организаторы предлагают нашим ботам печатать модели с сайта thingiverse.com. Вот этого, например, «Мыслителя» Родена: https://www.thingiverse.com/thing:34343

Сейчас команда разделилась на четыре части: первая пишет стратегии для сборки моделей из вокселей, вторая делает визуализатор для их интерактивной отладки, третья пишет фреймворк для оценки качества стратегий, а четвёртая написала и улучшает модели данных и (де)сериализаторы

А вот визуализация, которой хватило нам, чтобы пойти писать стратегии :)

Где-то час назад была готова первая рабочая стратегия. Собрались посмотреть её в работе:

Работает!

11 часов с начала контеста. Первая рабочая стратегия построила несколько десятков 3D-фигур, мы отправили их на оценку — и довольны результатами! В общем рейтинге мы сейчас не очень высоко…

…но причина понятна — производительность. Наша стратегия работает не очень быстро, нужно оптимизировать алгоритмы и добавлять параллелизм (сейчас мы рисуем 3D-модель всего одним ботом). А довольны результатами мы потому, что наша стратегия на текущий момент производит наилучшие решения для каждой конкретной задачи: