1622626750
Cloud adoption has many benefits, the most notable of which being the wide range of options and price models available. Your cloud charge, on the other hand, can get confusing. If you don’t keep track of it and review it on a daily basis, the expenses can easily escalate out of control. Fast scalability, pay-as-you-go pricing, and a vast array of options and updates can make things very complicated.
Every company should actively monitor its cloud costs, which can drive up the overall cloud bill. However, if you handle them properly, this can be avoided. Here are some AWS charges you should keep an eye on.
AWS Free Tier offers a limited number of AWS services to use for free, up to a defined monthly consumption cap. It’s divided into three pricing models: a 12-month Free Tier, an Always Free offer, and brief trials. You can use this model to test out the services, but also to build and maintain a basic web application. But for some time now, there is a growing problem between developers using the AWS Free Tier. They report having problems with unexpected costs and are not able to define what exactly is causing these costs. To avoid any charges like these, there are a couple of things you can do:
#aws cost optimization #aws charges #aws costs #aws
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Cloud adoption has many benefits, the most notable of which being the wide range of options and price models available. Your cloud charge, on the other hand, can get confusing. If you don’t keep track of it and review it on a daily basis, the expenses can easily escalate out of control. Fast scalability, pay-as-you-go pricing, and a vast array of options and updates can make things very complicated.
Every company should actively monitor its cloud costs, which can drive up the overall cloud bill. However, if you handle them properly, this can be avoided. Here are some AWS charges you should keep an eye on.
AWS Free Tier offers a limited number of AWS services to use for free, up to a defined monthly consumption cap. It’s divided into three pricing models: a 12-month Free Tier, an Always Free offer, and brief trials. You can use this model to test out the services, but also to build and maintain a basic web application. But for some time now, there is a growing problem between developers using the AWS Free Tier. They report having problems with unexpected costs and are not able to define what exactly is causing these costs. To avoid any charges like these, there are a couple of things you can do:
#aws cost optimization #aws charges #aws costs #aws
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このモジュールでは、Rustでハッシュマップ複合データ型を操作する方法について説明します。ハッシュマップのようなコレクション内のデータを反復処理するループ式を実装する方法を学びます。演習として、要求された注文をループし、条件をテストし、さまざまなタイプのデータを処理することによって車を作成するRustプログラムを作成します。
錆遊び場は錆コンパイラにブラウザインタフェースです。言語をローカルにインストールする前、またはコンパイラが利用できない場合は、Playgroundを使用してRustコードの記述を試すことができます。このコース全体を通して、サンプルコードと演習へのPlaygroundリンクを提供します。現時点でRustツールチェーンを使用できない場合でも、コードを操作できます。
Rust Playgroundで実行されるすべてのコードは、ローカルの開発環境でコンパイルして実行することもできます。コンピューターからRustコンパイラーと対話することを躊躇しないでください。Rust Playgroundの詳細については、What isRust?をご覧ください。モジュール。
このモジュールでは、次のことを行います。
Rustのもう1つの一般的なコレクションの種類は、ハッシュマップです。このHashMap<K, V>
型は、各キーK
をその値にマッピングすることによってデータを格納しますV
。ベクトル内のデータは整数インデックスを使用してアクセスされますが、ハッシュマップ内のデータはキーを使用してアクセスされます。
ハッシュマップタイプは、オブジェクト、ハッシュテーブル、辞書などのデータ項目の多くのプログラミング言語で使用されます。
ベクトルのように、ハッシュマップは拡張可能です。データはヒープに格納され、ハッシュマップアイテムへのアクセスは実行時にチェックされます。
次の例では、書評を追跡するためのハッシュマップを定義しています。ハッシュマップキーは本の名前であり、値は読者のレビューです。
use std::collections::HashMap;
let mut reviews: HashMap<String, String> = HashMap::new();
reviews.insert(String::from("Ancient Roman History"), String::from("Very accurate."));
reviews.insert(String::from("Cooking with Rhubarb"), String::from("Sweet recipes."));
reviews.insert(String::from("Programming in Rust"), String::from("Great examples."));
このコードをさらに詳しく調べてみましょう。最初の行に、新しいタイプの構文が表示されます。
use std::collections::HashMap;
このuse
コマンドは、Rust標準ライブラリの一部HashMap
からの定義をcollections
プログラムのスコープに取り込みます。この構文は、他のプログラミング言語がインポートと呼ぶものと似ています。
HashMap::new
メソッドを使用して空のハッシュマップを作成します。reviews
必要に応じてキーと値を追加または削除できるように、変数を可変として宣言します。この例では、ハッシュマップのキーと値の両方がString
タイプを使用しています。
let mut reviews: HashMap<String, String> = HashMap::new();
このinsert(<key>, <value>)
メソッドを使用して、ハッシュマップに要素を追加します。コードでは、構文は<hash_map_name>.insert()
次のとおりです。
reviews.insert(String::from("Ancient Roman History"), String::from("Very accurate."));
ハッシュマップにデータを追加した後、get(<key>)
メソッドを使用してキーの特定の値を取得できます。
// Look for a specific review
let book: &str = "Programming in Rust";
println!("\nReview for \'{}\': {:?}", book, reviews.get(book));
出力は次のとおりです。
Review for 'Programming in Rust': Some("Great examples.")
ノート
出力には、書評が単なる「すばらしい例」ではなく「Some( "すばらしい例。")」として表示されていることに注意してください。get
メソッドはOption<&Value>
型を返すため、Rustはメソッド呼び出しの結果を「Some()」表記でラップします。
この.remove()
メソッドを使用して、ハッシュマップからエントリを削除できます。get
無効なハッシュマップキーに対してメソッドを使用すると、get
メソッドは「なし」を返します。
// Remove book review
let obsolete: &str = "Ancient Roman History";
println!("\n'{}\' removed.", obsolete);
reviews.remove(obsolete);
// Confirm book review removed
println!("\nReview for \'{}\': {:?}", obsolete, reviews.get(obsolete));
出力は次のとおりです。
'Ancient Roman History' removed.
Review for 'Ancient Roman History': None
このコードを試して、このRustPlaygroundでハッシュマップを操作できます。
演習:ハッシュマップを使用して注文を追跡する
この演習では、ハッシュマップを使用するように自動車工場のプログラムを変更します。
ハッシュマップキーと値のペアを使用して、車の注文に関する詳細を追跡し、出力を表示します。繰り返しになりますが、あなたの課題は、サンプルコードを完成させてコンパイルして実行することです。
この演習のサンプルコードで作業するには、次の2つのオプションがあります。
ノート
サンプルコードで、
todo!
マクロを探します。このマクロは、完了するか更新する必要があるコードを示します。
最初のステップは、既存のプログラムコードを取得することです。
car_quality
、car_factory
およびmain
機能を。次のコードをコピーしてローカル開発環境で編集する
か、この準備されたRustPlaygroundでコードを開きます。
#[derive(PartialEq, Debug)]
struct Car { color: String, motor: Transmission, roof: bool, age: (Age, u32) }
#[derive(PartialEq, Debug)]
enum Transmission { Manual, SemiAuto, Automatic }
#[derive(PartialEq, Debug)]
enum Age { New, Used }
// Get the car quality by testing the value of the input argument
// - miles (u32)
// Return tuple with car age ("New" or "Used") and mileage
fn car_quality (miles: u32) -> (Age, u32) {
// Check if car has accumulated miles
// Return tuple early for Used car
if miles > 0 {
return (Age::Used, miles);
}
// Return tuple for New car, no need for "return" keyword or semicolon
(Age::New, miles)
}
// Build "Car" using input arguments
fn car_factory(order: i32, miles: u32) -> Car {
let colors = ["Blue", "Green", "Red", "Silver"];
// Prevent panic: Check color index for colors array, reset as needed
// Valid color = 1, 2, 3, or 4
// If color > 4, reduce color to valid index
let mut color = order as usize;
if color > 4 {
// color = 5 --> index 1, 6 --> 2, 7 --> 3, 8 --> 4
color = color - 4;
}
// Add variety to orders for motor type and roof type
let mut motor = Transmission::Manual;
let mut roof = true;
if order % 3 == 0 { // 3, 6, 9
motor = Transmission::Automatic;
} else if order % 2 == 0 { // 2, 4, 8, 10
motor = Transmission::SemiAuto;
roof = false;
} // 1, 5, 7, 11
// Return requested "Car"
Car {
color: String::from(colors[(color-1) as usize]),
motor: motor,
roof: roof,
age: car_quality(miles)
}
}
fn main() {
// Initialize counter variable
let mut order = 1;
// Declare a car as mutable "Car" struct
let mut car: Car;
// Order 6 cars, increment "order" for each request
// Car order #1: Used, Hard top
car = car_factory(order, 1000);
println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
// Car order #2: Used, Convertible
order = order + 1;
car = car_factory(order, 2000);
println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
// Car order #3: New, Hard top
order = order + 1;
car = car_factory(order, 0);
println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
// Car order #4: New, Convertible
order = order + 1;
car = car_factory(order, 0);
println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
// Car order #5: Used, Hard top
order = order + 1;
car = car_factory(order, 3000);
println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
// Car order #6: Used, Hard top
order = order + 1;
car = car_factory(order, 4000);
println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
}
2. プログラムをビルドします。次のセクションに進む前に、コードがコンパイルされて実行されることを確認してください。
次の出力が表示されます。
1: Used, Hard top = true, Manual, Blue, 1000 miles
2: Used, Hard top = false, SemiAuto, Green, 2000 miles
3: New, Hard top = true, Automatic, Red, 0 miles
4: New, Hard top = false, SemiAuto, Silver, 0 miles
5: Used, Hard top = true, Manual, Blue, 3000 miles
6: Used, Hard top = true, Automatic, Green, 4000 miles
現在のプログラムは、各車の注文を処理し、各注文が完了した後に要約を印刷します。car_factory
関数を呼び出すたびにCar
、注文の詳細を含む構造体が返され、注文が実行されます。結果はcar
変数に格納されます。
お気づきかもしれませんが、このプログラムにはいくつかの重要な機能がありません。すべての注文を追跡しているわけではありません。car
変数は、現在の注文の詳細のみを保持しています。関数car
の結果で変数が更新されるたびcar_factory
に、前の順序の詳細が上書きされます。
ファイリングシステムのようにすべての注文を追跡するために、プログラムを更新する必要があります。この目的のために、<K、V>ペアでハッシュマップを定義します。ハッシュマップキーは、車の注文番号に対応します。ハッシュマップ値は、Car
構造体で定義されているそれぞれの注文の詳細になります。
main
関数の先頭、最初の中括弧の直後に次のコードを追加します{
。// Initialize a hash map for the car orders
// - Key: Car order number, i32
// - Value: Car order details, Car struct
use std::collections::HashMap;
let mut orders: HashMap<i32, Car> = HashMap;
2. orders
ハッシュマップを作成するステートメントの構文の問題を修正します。
ヒント
ハッシュマップを最初から作成しているので、おそらくこの
new()
メソッドを使用することをお勧めします。
3. プログラムをビルドします。次のセクションに進む前に、コードがコンパイルされていることを確認してください。コンパイラからの警告メッセージは無視してかまいません。
次のステップは、履行された各自動車注文をハッシュマップに追加することです。
このmain
関数では、car_factory
車の注文ごとに関数を呼び出します。注文が履行された後、println!
マクロを呼び出して、car
変数に格納されている注文の詳細を表示します。
// Car order #1: Used, Hard top
car = car_factory(order, 1000);
println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
...
// Car order #6: Used, Hard top
order = order + 1;
car = car_factory(order, 4000);
println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
新しいハッシュマップで機能するように、これらのコードステートメントを修正します。
car_factory
関数の呼び出しは保持します。返された各Car
構造体は、ハッシュマップの<K、V>ペアの一部として格納されます。println!
マクロの呼び出しを更新して、ハッシュマップに保存されている注文の詳細を表示します。main
関数で、関数の呼び出しcar_factory
とそれに伴うprintln!
マクロの呼び出しを見つけます。// Car order #1: Used, Hard top
car = car_factory(order, 1000);
println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
...
// Car order #6: Used, Hard top
order = order + 1;
car = car_factory(order, 4000);
println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
2. すべての自動車注文のステートメントの完全なセットを次の改訂されたコードに置き換えます。
// Car order #1: Used, Hard top
car = car_factory(order, 1000);
orders(order, car);
println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));
// Car order #2: Used, Convertible
order = order + 1;
car = car_factory(order, 2000);
orders(order, car);
println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));
// Car order #3: New, Hard top
order = order + 1;
car = car_factory(order, 0);
orders(order, car);
println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));
// Car order #4: New, Convertible
order = order + 1;
car = car_factory(order, 0);
orders(order, car);
println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));
// Car order #5: Used, Hard top
order = order + 1;
car = car_factory(order, 3000);
orders(order, car);
println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));
// Car order #6: Used, Hard top
order = order + 1;
car = car_factory(order, 4000);
orders(order, car);
println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));
3. 今すぐプログラムをビルドしようとすると、コンパイルエラーが表示されます。<K、V>ペアをorders
ハッシュマップに追加するステートメントに構文上の問題があります。問題がありますか?先に進んで、ハッシュマップに順序を追加する各ステートメントの問題を修正してください。
ヒント
orders
ハッシュマップに直接値を割り当てることはできません。挿入を行うにはメソッドを使用する必要があります。
プログラムが正常にビルドされると、次の出力が表示されます。
Car order 1: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 1000) })
Car order 2: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2000) })
Car order 3: Some(Car { color: "Red", motor: Automatic, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 4: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("New", 0) })
Car order 5: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 3000) })
Car order 6: Some(Car { color: "Green", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 4000) })
改訂されたコードの出力が異なることに注意してください。println!
マクロディスプレイの内容Car
各値を示すことによって、構造体と対応するフィールド名。
次の演習では、ループ式を使用してコードの冗長性を減らします。
for、while、およびloop式を使用します
多くの場合、プログラムには、その場で繰り返す必要のあるコードのブロックがあります。ループ式を使用して、繰り返しの実行方法をプログラムに指示できます。電話帳のすべてのエントリを印刷するには、ループ式を使用して、最初のエントリから最後のエントリまで印刷する方法をプログラムに指示できます。
Rustは、プログラムにコードのブロックを繰り返させるための3つのループ式を提供します。
loop
:手動停止が発生しない限り、繰り返します。while
:条件が真のままで繰り返します。for
:コレクション内のすべての値に対して繰り返します。この単元では、これらの各ループ式を見ていきます。
loop
式は、無限ループを作成します。このキーワードを使用すると、式の本文でアクションを継続的に繰り返すことができます。ループを停止させるための直接アクションを実行するまで、アクションが繰り返されます。
次の例では、「We loopforever!」というテキストを出力します。そしてそれはそれ自体で止まりません。println!
アクションは繰り返し続けます。
loop {
println!("We loop forever!");
}
loop
式を使用する場合、ループを停止する唯一の方法は、プログラマーとして直接介入する場合です。特定のコードを追加してループを停止したり、Ctrl + Cなどのキーボード命令を入力してプログラムの実行を停止したりできます。
loop
式を停止する最も一般的な方法は、break
キーワードを使用してブレークポイントを設定することです。
loop {
// Keep printing, printing, printing...
println!("We loop forever!");
// On the other hand, maybe we should stop!
break;
}
プログラムがbreak
キーワードを検出すると、loop
式の本体でアクションの実行を停止し、次のコードステートメントに進みます。
break
キーワードは、特別な機能を明らかにするloop
表現を。break
キーワードを使用すると、式本体でのアクションの繰り返しを停止することも、ブレークポイントで値を返すこともできます。
次の例はbreak
、loop
式でキーワードを使用して値も返す方法を示しています。
let mut counter = 1;
// stop_loop is set when loop stops
let stop_loop = loop {
counter *= 2;
if counter > 100 {
// Stop loop, return counter value
break counter;
}
};
// Loop should break when counter = 128
println!("Break the loop at counter = {}.", stop_loop);
出力は次のとおりです。
Break the loop at counter = 128.
私たちのloop
表現の本体は、これらの連続したアクションを実行します。
stop_loop
変数を宣言します。loop
式の結果にバインドするようにプログラムに指示します。loop
式の本体でアクションを実行します:counter
値を現在の値の2倍にインクリメントします。counter
値を確認してください。counter
値が100以上です。ループから抜け出し、
counter
値を返します。
4. もしcounter
値が100以上ではありません。
ループ本体でアクションを繰り返します。
5. stop_loop
値を式のcounter
結果である値に設定しますloop
。
loop
式本体は、複数のブレークポイントを持つことができます。式に複数のブレークポイントがある場合、すべてのブレークポイントは同じタイプの値を返す必要があります。すべての値は、整数型、文字列型、ブール型などである必要があります。ブレークポイントが明示的に値を返さない場合、プログラムは式の結果を空のタプルとして解釈します()
。
while
ループは、条件式を使用しています。条件式が真である限り、ループが繰り返されます。このキーワードを使用すると、条件式がfalseになるまで、式本体のアクションを実行できます。
while
ループは、ブール条件式を評価することから始まります。条件式がと評価されるtrue
と、本体のアクションが実行されます。アクションが完了すると、制御は条件式に戻ります。条件式がと評価されるfalse
と、while
式は停止します。
次の例では、「しばらくループします...」というテキストを出力します。ループを繰り返すたびに、「カウントが5未満である」という条件がテストされます。条件が真のままである間、式本体のアクションが実行されます。条件が真でなくなった後、while
ループは停止し、プログラムは次のコードステートメントに進みます。
while counter < 5 {
println!("We loop a while...");
counter = counter + 1;
}
for
ループは、項目のコレクションを処理するためにイテレータを使用しています。ループは、コレクション内の各アイテムの式本体のアクションを繰り返します。このタイプのループの繰り返しは、反復と呼ばれます。すべての反復が完了すると、ループは停止します。
Rustでは、配列、ベクトル、ハッシュマップなど、任意のコレクションタイプを反復処理できます。Rustはイテレータを使用して、コレクション内の各アイテムを最初から最後まで移動します。
for
ループはイテレータとして一時変数を使用しています。変数はループ式の開始時に暗黙的に宣言され、現在の値は反復ごとに設定されます。
次のコードでは、コレクションはbig_birds
配列であり、イテレーターの名前はbird
です。
let big_birds = ["ostrich", "peacock", "stork"];
for bird in big_birds
iter()
メソッドを使用して、コレクション内のアイテムにアクセスします。for
式は結果にイテレータの現在の値をバインドするiter()
方法。式本体では、イテレータ値を操作できます。
let big_birds = ["ostrich", "peacock", "stork"];
for bird in big_birds.iter() {
println!("The {} is a big bird.", bird);
}
出力は次のとおりです。
The ostrich is a big bird.
The peacock is a big bird.
The stork is a big bird.
イテレータを作成するもう1つの簡単な方法は、範囲表記を使用することですa..b
。イテレータはa
値から始まりb
、1ステップずつ続きますが、値を使用しませんb
。
for number in 0..5 {
println!("{}", number * 2);
}
このコードは、0、1、2、3、および4の数値をnumber
繰り返し処理します。ループの繰り返しごとに、値を変数にバインドします。
出力は次のとおりです。
0
2
4
6
8
このコードを実行して、このRustPlaygroundでループを探索できます。
演習:ループを使用してデータを反復処理する
この演習では、自動車工場のプログラムを変更して、ループを使用して自動車の注文を反復処理します。
main
関数を更新して、注文の完全なセットを処理するためのループ式を追加します。ループ構造は、コードの冗長性を減らすのに役立ちます。コードを簡素化することで、注文量を簡単に増やすことができます。
このcar_factory
関数では、範囲外の値での実行時のパニックを回避するために、別のループを追加します。
課題は、サンプルコードを完成させて、コンパイルして実行することです。
この演習のサンプルコードで作業するには、次の2つのオプションがあります。
ノート
サンプルコードで、
todo!
マクロを探します。このマクロは、完了するか更新する必要があるコードを示します。
前回の演習でプログラムコードを閉じた場合は、この準備されたRustPlaygroundでコードを再度開くことができます。
必ずプログラムを再構築し、コンパイラエラーなしで実行されることを確認してください。
より多くの注文をサポートするには、プログラムを更新する必要があります。現在のコード構造では、冗長ステートメントを使用して6つの注文をサポートしています。冗長性は扱いにくく、維持するのが困難です。
ループ式を使用してアクションを繰り返し、各注文を作成することで、構造を単純化できます。簡略化されたコードを使用すると、多数の注文をすばやく作成できます。
main
機能、削除次の文を。このコードブロックは、order
変数を定義および設定し、自動車の注文のcar_factory
関数とprintln!
マクロを呼び出し、各注文をorders
ハッシュマップに挿入します。// Order 6 cars
// - Increment "order" after each request
// - Add each order <K, V> pair to "orders" hash map
// - Call println! to show order details from the hash map
// Initialize order variable
let mut order = 1;
// Car order #1: Used, Hard top
car = car_factory(order, 1000);
orders.insert(order, car);
println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));
...
// Car order #6: Used, Hard top
order = order + 1;
car = car_factory(order, 4000);
orders.insert(order, car);
println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));
2. 削除されたステートメントを次のコードブロックに置き換えます。
// Start with zero miles
let mut miles = 0;
todo!("Add a loop expression to fulfill orders for 6 cars, initialize `order` variable to 1") {
// Call car_factory to fulfill order
// Add order <K, V> pair to "orders" hash map
// Call println! to show order details from the hash map
car = car_factory(order, miles);
orders.insert(order, car);
println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));
// Reset miles for order variety
if miles == 2100 {
miles = 0;
} else {
miles = miles + 700;
}
}
3. アクションを繰り返すループ式を追加して、6台の車の注文を作成します。order
1に初期化された変数が必要です。
4. プログラムをビルドします。コードがエラーなしでコンパイルされることを確認してください。
次の例のような出力が表示されます。
Car order 1: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 2: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 700) })
Car order 3: Some(Car { color: "Red", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 1400) })
Car order 4: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2100) })
Car order 5: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 6: Some(Car { color: "Green", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 700) })
プログラムは現在、ループを使用して6台の車の注文を処理しています。6台以上注文するとどうなりますか?
main
関数のループ式を更新して、11台の車を注文します。 todo!("Update the loop expression to create 11 cars");
2. プログラムを再構築します。実行時に、プログラムはパニックになります!
Compiling playground v0.0.1 (/playground)
Finished dev [unoptimized + debuginfo] target(s) in 1.26s
Running `target/debug/playground`
thread 'main' panicked at 'index out of bounds: the len is 4 but the index is 4', src/main.rs:34:29
この問題を解決する方法を見てみましょう。
このcar_factory
関数では、if / else式を使用color
して、colors
配列のインデックスの値を確認します。
// Prevent panic: Check color index for colors array, reset as needed
// Valid color = 1, 2, 3, or 4
// If color > 4, reduce color to valid index
let mut color = order as usize;
if color > 4 {
// color = 5 --> index 1, 6 --> 2, 7 --> 3, 8 --> 4
color = color - 4;
}
colors
配列には4つの要素を持ち、かつ有効なcolor
場合は、インデックスの範囲は0〜3の条件式をチェックしているcolor
私たちはをチェックしません(インデックスが4よりも大きい場合color
、その後の関数で4に等しいインデックスへのときに我々のインデックスを車の色を割り当てる配列では、インデックス値から1を減算しますcolor - 1
。color
値4はcolors[3]
、配列と同様に処理されます。)
現在のif / else式は、8台以下の車を注文するときの実行時のパニックを防ぐためにうまく機能します。しかし、11台の車を注文すると、プログラムは9番目の注文でパニックになります。より堅牢になるように式を調整する必要があります。この改善を行うために、別のループ式を使用します。
car_factory
機能、ループ式であれば/他の条件文を交換してください。color
インデックス値が4より大きい場合に実行時のパニックを防ぐために、次の擬似コードステートメントを修正してください。// Prevent panic: Check color index, reset as needed
// If color = 1, 2, 3, or 4 - no change needed
// If color > 4, reduce to color to a valid index
let mut color = order as usize;
todo!("Replace `if/else` condition with a loop to prevent run-time panic for color > 4");
ヒント
この場合、if / else条件からループ式への変更は実際には非常に簡単です。
2. プログラムをビルドします。コードがエラーなしでコンパイルされることを確認してください。
次の出力が表示されます。
Car order 1: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 2: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 700) })
Car order 3: Some(Car { color: "Red", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 1400) })
Car order 4: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2100) })
Car order 5: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 6: Some(Car { color: "Green", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 700) })
Car order 7: Some(Car { color: "Red", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 1400) })
Car order 8: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2100) })
Car order 9: Some(Car { color: "Blue", motor: Automatic, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 10: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 700) })
Car order 11: Some(Car { color: "Red", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 1400) })
このモジュールでは、Rustで使用できるさまざまなループ式を調べ、ハッシュマップの操作方法を発見しました。データは、キーと値のペアとしてハッシュマップに保存されます。ハッシュマップは拡張可能です。
loop
手動でプロセスを停止するまでの式は、アクションを繰り返します。while
式をループして、条件が真である限りアクションを繰り返すことができます。このfor
式は、データ収集を反復処理するために使用されます。
この演習では、自動車プログラムを拡張して、繰り返されるアクションをループし、すべての注文を処理しました。注文を追跡するためにハッシュマップを実装しました。
このラーニングパスの次のモジュールでは、Rustコードでエラーと障害がどのように処理されるかについて詳しく説明します。
リンク: https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/rust-loop-expressions/
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Many enterprises and SaaS companies depend on a variety of external API integrations in order to build an awesome customer experience. Some integrations may outsource certain business functionality such as handling payments or search to companies like Stripe and Algolia. You may have integrated other partners which expand the functionality of your product offering, For example, if you want to add real-time alerts to an analytics tool, you might want to integrate the PagerDuty and Slack APIs into your application.
If you’re like most companies though, you’ll soon realize you’re integrating hundreds of different vendors and partners into your app. Any one of them could have performance or functional issues impacting your customer experience. Worst yet, the reliability of an integration may be less visible than your own APIs and backend. If the login functionality is broken, you’ll have many customers complaining they cannot log into your website. However, if your Slack integration is broken, only the customers who added Slack to their account will be impacted. On top of that, since the integration is asynchronous, your customers may not realize the integration is broken until after a few days when they haven’t received any alerts for some time.
How do you ensure your API integrations are reliable and high performing? After all, if you’re selling a feature real-time alerting, you’re alerts better well be real-time and have at least once guaranteed delivery. Dropping alerts because your Slack or PagerDuty integration is unacceptable from a customer experience perspective.
Specific API integrations that have an exceedingly high latency could be a signal that your integration is about to fail. Maybe your pagination scheme is incorrect or the vendor has not indexed your data in the best way for you to efficiently query.
Average latency only tells you half the story. An API that consistently takes one second to complete is usually better than an API with high variance. For example if an API only takes 30 milliseconds on average, but 1 out of 10 API calls take up to five seconds, then you have high variance in your customer experience. This is makes it much harder to track down bugs and harder to handle in your customer experience. This is why 90th percentile and 95th percentiles are important to look at.
Reliability is a key metric to monitor especially since your integrating APIs that you don’t have control over. What percent of API calls are failing? In order to track reliability, you should have a rigid definition on what constitutes a failure.
While any API call that has a response status code in the 4xx or 5xx family may be considered an error, you might have specific business cases where the API appears to successfully complete yet the API call should still be considered a failure. For example, a data API integration that returns no matches or no content consistently could be considered failing even though the status code is always 200 OK. Another API could be returning bogus or incomplete data. Data validation is critical for measuring where the data returned is correct and up to date.
Not every API provider and integration partner follows suggested status code mapping
While reliability is specific to errors and functional correctness, availability and uptime is a pure infrastructure metric that measures how often a service has an outage, even if temporary. Availability is usually measured as a percentage of uptime per year or number of 9’s.
AVAILABILITY %DOWNTIME PER YEARDOWNTIME PER MONTHDOWNTIME PER WEEKDOWNTIME PER DAY90% (“one nine”)36.53 days73.05 hours16.80 hours2.40 hours99% (“two nines”)3.65 days7.31 hours1.68 hours14.40 minutes99.9% (“three nines”)8.77 hours43.83 minutes10.08 minutes1.44 minutes99.99% (“four nines”)52.60 minutes4.38 minutes1.01 minutes8.64 seconds99.999% (“five nines”)5.26 minutes26.30 seconds6.05 seconds864.00 milliseconds99.9999% (“six nines”)31.56 seconds2.63 seconds604.80 milliseconds86.40 milliseconds99.99999% (“seven nines”)3.16 seconds262.98 milliseconds60.48 milliseconds8.64 milliseconds99.999999% (“eight nines”)315.58 milliseconds26.30 milliseconds6.05 milliseconds864.00 microseconds99.9999999% (“nine nines”)31.56 milliseconds2.63 milliseconds604.80 microseconds86.40 microseconds
Many API providers are priced on API usage. Even if the API is free, they most likely have some sort of rate limiting implemented on the API to ensure bad actors are not starving out good clients. This means tracking your API usage with each integration partner is critical to understand when your current usage is close to the plan limits or their rate limits.
It’s recommended to tie usage back to your end-users even if the API integration is quite downstream from your customer experience. This enables measuring the direct ROI of specific integrations and finding trends. For example, let’s say your product is a CRM, and you are paying Clearbit $199 dollars a month to enrich up to 2,500 companies. That is a direct cost you have and is tied to your customer’s usage. If you have a free tier and they are using the most of your Clearbit quota, you may want to reconsider your pricing strategy. Potentially, Clearbit enrichment should be on the paid tiers only to reduce your own cost.
Monitoring API integrations seems like the correct remedy to stay on top of these issues. However, traditional Application Performance Monitoring (APM) tools like New Relic and AppDynamics focus more on monitoring the health of your own websites and infrastructure. This includes infrastructure metrics like memory usage and requests per minute along with application level health such as appdex scores and latency. Of course, if you’re consuming an API that’s running in someone else’s infrastructure, you can’t just ask your third-party providers to install an APM agent that you have access to. This means you need a way to monitor the third-party APIs indirectly or via some other instrumentation methodology.
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Bob had just arrived in the office for his first day of work as the newly hired chief technical officer when he was called into a conference room by the president, Martha, who immediately introduced him to the head of accounting, Amanda. They exchanged pleasantries, and then Martha got right down to business:
“Bob, we have several teams here developing software applications on Amazon and our bill is very high. We think it’s unnecessarily high, and we’d like you to look into it and bring it under control.”
Martha placed a screenshot of the Amazon Web Services (AWS) billing report on the table and pointed to it.
“This is a problem for us: We don’t know what we’re spending this money on, and we need to see more detail.”
Amanda chimed in, “Bob, look, we have financial dimensions that we use for reporting purposes, and I can provide you with some guidance regarding some information we’d really like to see such that the reports that are ultimately produced mirror these dimensions — if you can do this, it would really help us internally.”
“Bob, we can’t stress how important this is right now. These projects are becoming very expensive for our business,” Martha reiterated.
“How many projects do we have?” Bob inquired.
“We have four projects in total: two in the aviation division and two in the energy division. If it matters, the aviation division has 75 developers and the energy division has 25 developers,” the CEO responded.
Bob understood the problem and responded, “I’ll see what I can do and have some ideas. I might not be able to give you retrospective insight, but going forward, we should be able to get a better idea of what’s going on and start to bring the cost down.”
The meeting ended with Bob heading to find his desk. Cost allocation tags should help us, he thought to himself as he looked for someone who might know where his office is.
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