Compute time to transfer `n` points.
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- nodejs, typescript
- Área
- performance
Línea de trabajo
Como en el issue no se mencionan archivos fuente, pruebas ni puntos de entrada, localiza primero la ruta de transferencia de puntos entre el cliente y el servidor, así como su lógica de temporización o streaming. Reproduce solicitudes para 10, 10,000 y 1,000,000 puntos y, después, verifica que el modelo medido del tiempo de transferencia pueda proporcionar un presupuesto de puntos utilizable por frame.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
The best way to stream points in the point budget is to know how many points we can transfer easily per frame. This is fairly trivial to compute:
- The client asks for
10points from the server. Immediately before requesting points, set a timestamp. When the response is completed, set another timestamp. Save this value $t_1$ as the baseline. - The client asks for
10000points from the server. Do the same process, saving in $t_2$. - The client asks for
1000000points from the server. Save the result in $t_3$.
After a long conversation with ChatGPT we figured out a solution:
$t_i = n_i * m + o$ where m is the time to transfer 1 point and o is the overhead.
$m = (t_2 + t_3 - 2 * t_1) / (n_2 + n_3)$ and $o = t_1 - n_t * m$
https://github.com/rapidsai/node/issues/444#tasklist-block-a45d0a65-ade6-4768-9417-a63367447c89
- Lenguaje dominante
- TypeScript
- Estrellas
- 211
- Forks
- 29
- Merge medio
- 17 h 30 min
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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