워크플로우 시스템의 두 세계: 선언적 DAG와 명령적 코드
워크플로우 시스템은 선언적 DAG 정의와 명령적 노드 실행 코드라는 두 가지 독립적인 세계로 구성되며, 이들의 엄격한 분리가 견고한 시스템의 핵심입니다.
워크플로우 시스템의 두 세계: 선언적 DAG와 명령적 코드
워크플로우 시스템은 선언적 DAG 정의와 명령적 노드 실행 코드라는 두 가지 독립적인 세계로 구성되며, 이들의 엄격한 분리가 견고한 시스템의 핵심입니다.
Check out today's BlockMap blog article "Banano: The Cryptocurrency That Proves Crypto Can Be Fun":
https://blockmap.one/blog/banano-the-cryptocurrency-that-proves-crypto-can-be-fun/

In a cryptocurrency industry often dominated by technical jargon, speculation, and fierce competition, Banano stands out by doing something refreshingly different: it focuses on fun. Launched in 2018 as a fork of Nano, Banano combines fast and feeless transactions with a playful community culture centered around memes, education, generosity, and a healthy dose of potassium-themed humor.
wolken verdraaien
de dag van droog naar regen
voorjaargetijde
#jaargetijde #wowgedicht26 #haiku #wolken #licht #dag #zon #wolkenhemel
https://wolkenhemel.blogspot.com/2026/06/wolken-verdraaien.html
Single-world intervention graphs (SWIGs) as distributions. Systematic way to derive identifying expressions for estimands. New front-door derivations extending more readily to complex settings.
Conceptually, simultaneously related to and distinct from Rubin's framework and Pearl's calculus.

Causal inference seeks to estimate the effect of an intervention on an outcome using observed data, typically via Rubin's potential-outcome framework or Pearl's do-calculus. Following section 9 of Richardson and Robins (2013), this essay treats single-world intervention graphs (SWIGs) as representations of both the observed-data distribution and the interventional distribution, rather than as a bridge to potential outcomes. We demonstrate that this perspective provides a systematic way to derive identifying expressions for estimands defined by interventions on selected variables. Back-door derivations mirror those in existing literature, while front-door derivations offer a distinct pathway that extends more readily to complex settings. Conceptually, the method is simultaneously related to and distinct from Rubin's framework and Pearl's calculus.
El Centro de Referencia de Espacios de Datos (CRED) lanza la versión 1.2 del Marco de Interoperabilidad Técnico, una evolución que incorpora nuevas capacidades y mejoras orientadas a reforzar la interoperabilidad, la soberanía del dato y la alineación con las iniciativas europeas de espacios de datos, en consonancia con la Especificación UNE 0087:2025 y con la Estrategia Europea de Datos.
Relación no exhaustiva de tecnologías para la implementación, estructuradas por capas dentro del stack:
Capa: (leyenda)
• Tecnologías y estándares relevantes
Ingesta de datos:
• Apache Kafka
• Apache NiFi
• Apache Pulsar
Almacenamiento y persistencia:
• PostgreSQL/ MySQL/MariaDB
• MongoDB/Opensearch/Elasticsearch
• Redis
• GraphDB
• Neo4j
• Apache Jena Fuseki
Procesamiento y transformación
• Apache Spark
• Apache Flink
• Apache Beam
• Apache Airflow
• Kafka Streams
Semántica y gobierno del dato
• RDF
• RDFS
• OWL
• SHACL
• SKOS
• ODRL (políticas de uso)
• DCAT / DCAT-AP
• IDS Information Model
• Apache Atlas
• OpenMetadata
Seguridad, identidad y control de acceso
• Keycloak
• OAuth 2.0
• OpenID Connect
• X.509 / PK
• W3C Verifiable Credentials
• DID
• AuthzForce
Observabilidad
• ELK: Elasticsearch, Logstash, Kibana
• Prometheus + Grafana
• Registros de auditoría basados en Blockchain
Exposición y consumo de datos
• API Gateways
• Kong
• WSO2
• Traefik
• GraphQL
• Apache Superset
Infraestructura y operación
• Kubernetes
• Helm
• Terraform
• Ansible
• Prometheus
• Grafana
#InteroperableEurope #MarcoDdeInteroperabilidadTécnico #CommonEuropeanDataSpaces #CEDS #SIMPL_Open #DataSpacesSupportCenter #DSSC #eIDAS2 #DataGovernanceAct #DAG #CentroDdeReferenciaDeEspaciosDeDatos #CRED #Interoperabilidad #OranizacionesPublicas #OrganismosPublicos #SoftwareLibre
Feature Based Clean Architecture. Часть 5: Масштабирование FBCA и теоретико-графовый анализ зависимостей
Если описать NestJS-архитектуру как граф — вершины это модули и классы, рёбра — зависимости между ними, — утверждение «архитектура не деградирует» перестаёт быть оценочным. Формально доказывается, при каких условиях циклы между модулями топологически невозможны, при каких размер публичного API не растёт с каждой новой ручкой, и при каких стоимость добавления фичи остаётся константой, а не растёт с числом существующих потребителей. Три измеримых структурных свойства, а не ощущение. Для типовой feature-based-структуры, которую сегодня продвигают как стандарт, ни одно из них не выполняется. Серия из пяти частей: пошаговый разбор траектории на сквозном Twitter-подобном бэкенде, расчёт ROI типичной деградации в долларах и человеко-часах ($30–60k в год для команды из двух мидлов, $6–15M в год для big tech — с полным расчётом в части 3), и формальное доказательство на языке теории графов, при каких структурных условиях деградация невозможна. Часть 5 — финал серии. Архитектурный подход, при котором эти три свойства соблюдаются (Feature-Based Clean Architecture), нагружается тем же сценарием годового роста, под весом которого деградирует обычный feature-based: партнёрка, анти-фрод, рефералки, расширенная аналитика, утроение модуля пользователей. Без художественности: реальный код, граф зависимостей «до» и «после», и формальное доказательство трёх свойств — DAG-инвариант, граница связности, O(1)-стоимость инкремента — на языке теории графов. Точка, в которой «архитектура не деградирует» становится не похвалой, а конкретным структурным утверждением.
https://habr.com/ru/articles/1038450/
#NestJS #TypeScript #Clean_Architecture #Архитектура_ПО #Бэкенд #Featurebased #Теория_графов #Масштабирование #DAG #DomainDriven_Design

Архитектурная доктрина для NestJS-проектов: разбор типовых сценариев деградации кодовой базы и структурные ограничения, обеспечивающие её отсутствие при росте функционала. В частях 1–2 мы наблюдали,...
Putting fluffy sheep wool blankies on the beetroot plants.
Not daggy wool this time. An actual fleece that someone had going surplus.