Эффект shiny что это
Японский маникюр
Японский маникюр – это особый вид ухода за руками, в котором используются исключительно натуральные материалы и составы. Благодаря комплексным мерам восстанавливается структура ногтей, они становятся здоровыми и крепкими. Кожа рук тоже преображается: интенсивное увлажнение способствует замедлению процесса старения и ускорению регенерационных процессов.
Что такое японский маникюр
Японский способ ухода за кистями рук выполняет сразу несколько задач – восстановление, питание и укрепление ногтевых пластин, а также омоложение кожи. Его суть заключается в безопасной обработке рук натуральными приспособлениями и материалами, в результате которых достигается естественное оздоровление кожи и ногтей. При этом обеспечивается насыщение пластины необходимыми микроэлементами: кальцием, цинком, витаминами, способствующими ее укреплению.
Особенности японского маникюра
Японский маникюр назначается обладателям тонких и истонченных ногтей, которым не хватает питательных веществ для обеспечения достаточной скорости отрастания. Он характеризуется такими особенностями:
Перед началом любых манипуляций необходима дезинфекция. Хотя составы и безопасны для здоровья, а острые инструменты не используются, на ближайших поверхностях могут находиться вредоносные бактерии и риск заразиться хоть минимальный, но существует.
Преимущества японского маникюра
Такой вид ухода выгодно отличается от других методик следующими параметрами:
Японский уход за кистями рук делают не только женщины, но и мужчины. В чистом виде он не предполагает декоративного покрытия, что делает его универсальным.
Как часто делать японский маникюр
Специалисты рекомендуют соблюдать следующие предписания:
Не обязательно во время оздоровления делать только японский маникюр. Можно комбинировать его и завершать, например, французской техникой нанесения декоративного покрытия.
Какими инструментами выполняется японский маникюр
Методика выполнения требует наличия специальных инструментов. Продаются уже готовые наборы под конкретные виды работ. Они недешевы, однако их хватает на долгий срок.
В стандартный набор для японского ухода за руками входит:
Помимо этого понадобится:
Можно приобрести каждый компонент отдельно, но в комплекте покупать намного удобнее и выгоднее.
Виды японского маникюра
Выделяют две основные техники японского маникюра:
Их основное различие заключается в том, что в первом варианте обязательно используются размягчающие ванночки, а второй предполагает обработку без предварительно распаривания.
Во время СПА осуществляется комплексный уход за кожей рук и ногтями. Применяются полировочные приспособления из натуральной материалов, разогретых мешочков, пузырящихся камешков. Кисти рук преображаются уже спустя несколько процедур, однако рекомендуется пройти полный курс в 10 сеансов.
Чтобы сделать процедуру дома, можно воспользоваться наборами брендов Masura, P.Shine, Rio Profi, Patrisa. Каждый из них выпускает качественные материалы и инструменты, добиться эффективности с которыми гораздо проще.
Технология проведения
СПА-маникюр по японской методике проводится в несколько стадий:
Во время процедуры в салоне обстановка должна соответствовать релаксации. Музыка, запах, освещение – все создает атмосферу спокойствия и отдыха.
Средства для японского СПА-маникюра
В процессе может применяться продукция различных фирм, но обязательно понадобятся:
СПА-маникюр лучше выполнять в салоне, тогда будет достигнута высшая точка релаксации.
Ухаживающий сухой
Используется с той же целью, что и СПА. Отличается только тем, что не предполагает ванночек. В современной индустрии ногтевого сервиса выделяются производители, которые создали свои собственные технологии сухого ухода по-японски – Masura и P.Sine. На российском рынке выделяется Rio Profi Sakura.
Masura
Маникюр проводится для того, чтобы выровнять ногти, восстановить их естественный глянец и улучшить скорость отрастания. Процесс занимает около 90 минут. В это время применяется:
В наборах Masura представлены все перечисленные материалы и средства. Изучив инструкцию, можно сразу приступать к маникюру.
P.Shine
Уход, основанный на традициях японской культуры в сочетании с современными инновациями. Его применяют для восстановления ногтей после наращивания, укрепления ломких ногтей, склонных к слоению, возвращения коже рук молодости и подтянутости.
Во время процедуры тоже используется минеральная паста, бруски для полировки и придания блеска, пудра. Однако P.Shine в дополнение предлагает воспользоваться скрабом для рук, призванным устранить последствия негативного воздействия внешних факторов. Например, ультрафиолетовых лучей. В наборы входит и однокомпонентное масло с скваланом или акульим жиром.
Rio Profi Sakura – отечественный производитель, также разработавший свою линию средств для японского ухода за кистями рук. Его наборы состоят из:
Инструменты в комплект не входят, их придется приобретать отдельно.
Пошаговое выполнение японского маникюра
Процедура проводится в следующей последовательности:
Так выглядит алгоритм действий домашней процедуры. Если маникюр делается в салоне, в зависимости от его вида мастер может использовать ванночки, обрабатывать руки скрабом, делать массаж мешочками с минеральными солями.
Какого результата ждать от японского маникюра
Используемые мастерами средства содержат пантенол, глицерин и ланолин, которые эффективно увлажняют и ускоряют процесс заживления ранок. В них также входит силикон, цинк, витамины А, Е, Н и провитамин В5. В комплексном воздействии эти компоненты оздоравливают ногти, восстанавливая их структуру.
Ответы на популярные вопросы
С какой частотой делают японский маникюр?
Зависит от запущенности рук и ногтей. Если требуется интенсивное восстановление, в течение 30 дней нужно провести 3 процедуры. Поддерживать эффект можно 1 сеансом каждые 2 недели.
Как долго сохраняется результат?
Если пройти полный курс оздоровления, состоящий из 8-10 процедур, ногти будут полностью восстановлены. После отмены маникюра эффект будет держаться столько времени, на сколько хватит накопившихся питательных веществ. Прием витаминов поможет продлить этот срок, однако лучший вариант – раз в 10-12 месяцев проходить полный курс лечения. Тогда ногти всегда будут ухоженными и здоровыми.
Сколько процедур можно сделать с одним набором?
Стандартно набора Masura или P.Shine достаточно для проведения 30-40 сеансов. Чем больше площадь ногтевой пластины, тем значительнее расход средств.
Можно ли покрывать ногти гель-лаком после ухода по-японски?
Декоративное покрытие гель-лаком не рекомендуется из-за того, что при японском маникюре используется несовместимая с ним база. Она не сможет обеспечить достаточного сцепления с поверхностью. Лучше остановиться на том варианте, который предполагает данный вид ухода – бесцветная блестящая основа.
Видео: Японский маникюр по технологии Masura
Опыт внедрения Shiny в качестве корпоративной отчетности
Всем привет! Меня зовут Сергей, я аналитик в ГК «Везёт». Исторически так сложилось, что в нашей компании было множество систем отчетности: от платных в виде Looker и Qlick – до самописных веб-сервисов. Однажды решив, что так дальше жить нельзя, мы стали выбирать единую систему, на которой будет все, и в итоге остановились на Shiny. В этой статье я расскажу про наш опыт внедрения Shiny в качестве корпоративного BI. Эта статья будет полезна всем, кто только выбирает инструмент для корпоративной отчетности.
Содержание
Причины выбора Shiny
Shiny – это пакет для R, который позволяет создавать интерактивные веб-приложения и отчеты.
Официальный сайт проекта.
Здесь можно посмотреть примеры веб-приложений и дашбордов.
Выбираем способ развертывания приложений
Созданный отчет должен как-то увидеть конечный бизнес-пользователь. Для этого есть несколько решений.
Shiny Server (Бесплатный)
Запуск всех отчетов на одном процессе R
Источник картинки
Запуск разных отчетов в разных процессах R.
Источник картинки
ShinyProxy (Бесплатный)
В данном продукте используется концепция запуска каждого приложения пользователя в отдельном докере.
Источник картинки
Load Balancing (Платный)
Развитие концепции ShinyProxy используется, если ваш контейнер с приложением очень тяжелый и запускается около минуты и более. Решение состоит в прединициализации контейнера, к которому подключаются пользователи.
Источник картинки
После рассмотрения различных вариантов решили остановиться на ShinyProxy.
Настройка ShinyProxy
В целом настройка по инструкции прошла стандартно, были настроены два сервера и HAProxy в качестве балансировщика между ними.
Для аутентификации был выбран протокол LDAP через корпоративный Active Directory.
Итоговые настройки ShinyProxy на двух серверах выглядят так.
В процессе эксплуатации выяснилось следующее:
Деплой отчетов
Исходники всех отчетов хранятся в GitLab. Его и решили использовать в качестве инструмента загрузки отчетов на сервер с помощью пайплайнов. Для этого было сделано следующее:
Этот шаблон подается в задачник ansible
При этом информация о приложениях ( shinyproxy_apps ) хранится в json, в таком виде.
Все это безобразие запускается таким CI
Сбор статистики
В ShinyProxy есть средство сбора статистики, на данный момент оно поддерживает только 2 СУБД; InfluxDB и MonetDB. Собирается статистика следующего вида: время события; пользователь; тип события (логин/открытие/закрытие отчета); название отчета.
Но для наших целей мы отказались от данного инструмента, заменив его самописными событиями с отправкой в Postgres, так мы теряем возможность видеть кто логинился (но нам это и не нужно), зато получаем возможность вести расширенную статистику по пользователям. Помимо времени входа, имени пользователя и отчета, еще добавили информацию о группах пользователя в Active Directory. Так мы можем точнее понять, из-за чего у пользователя не работает отчет.
Общая схема всей системы отчетности выглядит как-то так
Общая структура отчетов и контроль доступов
Очевидно, что в рамках компании пользователи должны иметь разный доступ к отчетам и их содержимому. Набор отчетов для топ-менеджмента будет отличаться от набора отчетов для менеджера города. Аналогично и с доступом к информации: региональный менеджер может видеть только свой город, а топ менеджер может видеть все города. Чтобы реализовать такой функционал было сделано следующее.
В самом ShinyProxy есть возможность показывать разным группам пользователей разный набор отчетов, он осуществляется с помощью указания групп Active Directory в конфиге отчета, в свойстве access-groups. Для этих целей были заведены отдельные группы LDAP для разных профессий, вида: Маркетинг, Аналитика, Топ-менеджмент и пр.
Но вот для получения доступа к отдельным городам или платформам уже пришлось использовать самописный вариант.
Общая структура отчета Shiny
Процесс внедрения
Процесс перехода в данном случае можно разбить на 4 этапа:
Недостатки и неудобства
Теперь стоит поговорить о недостатках данной системы корпоративной отчётности:
Вывод
В целом данная система отчетности показала себя хорошо. За год ее использования не было замечено каких-то критически важных нерешаемых проблем. Конечного бизнес-пользователя все устраивает, т.к. можно реализовать любой функционал отчета. В большинстве случаев можно оптимизировать отчет и запросы в нем так, чтобы он быстро выполнялся. Кроме того, мы сэкономили средства за счет отказа от Looker’a, Qlick’a и серверов, т.к перевели разную отчётность на одну систему.
На данный момент отчетностью пользуются 30 человек ежедневно. В среднем один пользователь открывает 3 отчета. Общее количество пользователей – 200 человек, общее количество отчетов – 83 штуки.
Большинство отчетов было создано 1-3 аналитиками в течение полугода. На данный момент отчетность поддерживается преимущественно одним аналитиком.
Визуализация статистики производительности оборудования с R – Shiny
«Безграмотными в 21 веке будут не те,
кто не умеет читать и писать,
а те, кто не умеет учиться,
разучиваться и переучиваться»
Элвин Тоффлер
У ИТ-специалистов могут возникать задачи, связанные с анализом производительности оборудования или анализом результатов различных генераторов нагрузки (ioMeter, Vdbench и прочее). В большинстве случаев для этих целей используется Excel с построением временных рядов, с нахождением основных описательных статистик и попытками это все как-то проанализировать. Существует альтернативное средство более быстрого и удобного анализа описательных статистик с разнообразными диаграммами и возможностью создания web-приложения для общего доступа. Касаться настоящей статистики с различными методами анализа данных не буду, только базовая описательная статистика (без проверки тестов и даже p-значения не будет) и разные диаграммы.
В этой статье я опишу один из вариантов того, как можно проанализировать такую информацию, представлять её в виде диаграмм (трафик!), и все это в виде web-приложения. Как следует из названия статьи – реализовано это на R, с пакетом (фреймворком) для web-приложений к R – Shiny.
Ограничения Excel
В случае, когда номинальных переменных (LUN, RAID группы, профили нагрузки и пр.) немного — единицы, то использование Excel еще не представляет сложности. Но когда их количество увеличивается и необходимо сравнивать разные количественные характеристики в пределах одной переменной или, особенно, между разными переменными, то использование Excel и, тем более, только временных рядов, является нерациональным – вероятность сделать ложные предпосылки, найти то, чего нет или проглядеть очевидное — велика. Не говоря уже про затраченное время, усилия, обилие листов, десятки — сотни графиков на этих листах, об источниках данных, которые забываешь на следующий день. Многие (весьма показательные) типы диаграмм в Excel построить вообще невозможно, другие требуют использования надстроек или же написание объемного кода на VBA, или с десяток ручных действий по настройке диаграмм. Но даже в простом случае, анализ, выявление зависимости по классическим временным рядам — не очень хорошая идея, так как в первую очередь они служат для других целей – оценки развития изменения переменной во времени, декомпозиции временного ряда на составляющие, и прогнозирование данных рядов. А вовсе не для того, чтобы разместить несколько графиков на одной диаграмме, да еще с двумя разными осями и пытаться найти зависимости между переменными. В частности, создатель пакета ggplot2 Hadley Wickham (специалист по статистике) написал в 2008 году по этому поводу следующее: «I’m against this technique because I believe it leads to serious visual distortions and meaningless graphics».
Преимущества R
Ранее анализ данных (для личных проектов) я осуществлял с помощью Excel (в т.ч. с написанием VBA кода), и время от времени слышал о R, но относился скептически, думая, что и Excel мне вполне достаточно. Когда же интерес превысил скепсис, я был приятно удивлен, насколько быстро и просто можно производить манипуляции с данными, оценивать различные модели и строить разнообразные диаграммы со многими независимыми переменными, буквально в несколько команд. Большинство операций векторизовано, поэтому операции выполняются оперативно и необходимость в циклах в большинстве случаев отсутствует. Также стоит отметить широкое мировое сообщество по R, открывающее большие возможности по разрешению каких-то вопросов.
Последовательность выполнения анализа данных производительности:
I. Загрузка данных
Загрузка информации осуществляется базовой функцией read.table() с необходимыми параметрами (разделитель столбцов, разделитель дробной части, строка заголовок).
II. Упорядочение данных
Иногда необходимо упорядочивать данные, и в зависимости от поставленных целей, разный тип представления данных (узкий – переменные одной размерности указаны в одном столбце, но с номинальными параметрами в других столбцах, или широкий – каждая переменная в разных столбцах) может быть удобнее другого. Например, для построения диаграмм пакета ggplot2 удобнее узкий формат, но и с широким форматом никаких сложностей. Удобными средствами конвертирования таблиц в разные форматы и манипуляций с данными располагают пакеты tidyr и dplyr.
III. Основные параметры описательной статистики
Основными параметрами являются минимальное (Min) и максимальное (Max) значение переменной, ее медианы (Median), ее арифметического среднего (Mean), первый (1st Qu.) и третий (3rd Qu.) квартиль. Все эти параметры могут быть посчитаны функцией summary(), а используя ее совместно с функцией tapply(), возможно получить результаты отдельно по любой наблюдаемой переменной с определенными условиями, или же для большей гибкости можно использовать функцию describe() (describeBy()) которая выводит большую статистическую информацию, но позволяет удобно группировать исходные данные.
IV. Диаграммы
«… нет статистического метода более мощного,
чем хорошо подобранный график»
Дж. Чемберс
Одним из основных достоинств R является разнообразие типов диаграмм, которые он может построить. Диаграммы являются неотъемлемой частью разведочного анализа данных, позволяют выявлять закономерности и тренды в сложных наборах данных. В данном разделе я приведу девять основных концептуально различных диаграмм, краткое описание и пример их использования. Разумеется, при каждом исследовании выдвигается свое предположение о переменных, при котором использование конкретных диаграмм более показательно, и не всегда необходимо использовать их все, но в каких-то случаях и этого набора будет недостаточно (вообще в R более 1 000 диаграмм в разных пакетах). Многие диаграммы имеют весьма гибкие параметры, позволяющие настраивать результат диаграммы в требуемом виде, так и в оформлении (оси, подписи осей, название, цвета).
1. Временной ряд
Всем привычный временной ряд, представляет собой ряд данных, в котором измерения показателей повторяются через некоторые интервалы времени. Как уже было сказано выше, данные графики хороши для визуальной оценки одной из исследуемых переменных и ее развития во времени. Но в общем случае, помимо визуального анализа, такие диаграммы предназначены для декомпозиции ряда на компоненты, и возможное дальнейшее прогнозирование развития тенденции. В случае отсутствия привязки ко времени, при сравнении разных переменных целесообразнее использовать диаграммы приведенные ниже, тем самым элиминировав одну из размерностей – время (в случае же необходимости использования времени, использовать время как номинальную переменную – раскрасив ее цветом или использовать панельные диаграммы).
2. Точечные диаграммы (диаграммы рассеяния)
Данные диаграммы представляют собой графики, на которых точки используются для отображения значений некоторых количественных переменных, которые дополнительно могут быть разбиты на группы в соответствии с уровнями некоторых номинальных (или количественных) переменных (данные группы определяются цветом и/или размером). В данном примере изображаются зависимость значений задержек (мс) и производительности (IOps) по всем измерениям разных профилей, разбитые на группы (размера кэша – зашифрован в размере точки, и тип RAID группы — зашифрован цветов). Таким образом, на данной диаграмме отображаются сразу 4 разных переменных:
3. Панельные (категоризованные) графики
Анализируемые данные разбиваются на отдельные категории и для каждой из них строится своя диаграмма (панель) определенного типа. Все эти диаграммы затем объединяются на одном рисунке (вертикально, горизонтально, сеткой), что существенно облегчает выявление статистических закономерностей и структур в данных. В данной диаграмме используется пример №2, видно, что слой данных по RAID группам был перенесен на две отдельные панели (слева и справа), но теперь размер кэша используется как параметр группирования (он покрашен цветом). И теперь дополнительно появляется возможность добавить одну группу (доп. переменную) — размер точки, тем самым увеличить количество независимых переменных до пяти, на единой диаграмме, не потеряв при этом наглядности.
4. Гистограмма (плотность) распределения
Гистограмма (плотность – кривая сглаживающая гистограмму (линии столбиков)) позволяет наглядно представить распределение значений анализируемой переменной, также совмещение на одной диаграмме переменных, которые дополнительно могут быть разбиты на группы в соответствии с уровнями некоторых номинальных (или количественных) переменных, позволит сравнить частоту встречаемости. В данном примере, например, изображена плотность распределения производительности (IOps) одной переменной в зависимости от созданного типа RAID.
5. Диаграммы размахов (боксплот, «ящик с усами»)
Данная диаграмма подходит для отражения основных робастных (устойчивых) характеристик выборки, эта функция также позволяет отображать несколько боксплотов одновременно, что позволяет быстро и эффективно оценить описательную статистику по разным факторным переменным. В данном примере, например, показано статистика распределения производительности (МБ/c) на разные профили нагрузки (фактически это аналог выводы функции summary(), но в графическом виде, и с добавлением выбросов, что более показательно):
6. Матричный график (парные диаграммы рассеяния)
Данный график представляет собой семейство точечных диаграмм (п.2), отражающих попарно зависимость значений каждой переменной от каждой прочей переменной. В данном примере показаны попарные зависимости всех 5 переменных, также возможно добавить еще 6 переменную, раскрасив один из факторов цветом.
7. График параллельных координат
Данный график позволяет сравнивать значительное количество независимых переменных для каждого номинального значения, и показать попарную связь между ними, а цветом раскрасить одну из номинальных переменных. Несмотря на необычный вид, во многих случаях данные диаграммы могут помочь быстро классифицировать набор многомерных данных. Так, в данном примере, из диаграммы видно, что один профиль нагрузки (оранжевый) с высокими операциями ввода вывода, не влечет за собой увеличение нагрузки, а некоторые (синий) наоборот; часть профилей (зеленые) стабильно показывают высокую задержку, также видно, что некоторые профили попадают в одно и тоже место на каждом признаке, видно куда (малые или большие значения) смещены многие признаков и т.д.
8. Тепловая карта
Данная диаграмма отображает значение определенной переменной своим цветом, данная диаграмма будет полезна для отображения каких-либо характеристик в привязке к реальному физическому размещению компонентов оборудования. Например, отображать более «горячие» (по производительности, по времени, по частоте обращения и т.д.) диски в полках (как в данном примере: по горизонтали – номера слотов, по вертикали – номера полок), или отображать более горячие RAID группы или пулы в привязке к их физическим дискам в массиве.
9. Пиктограммы (звезды, лица Чернова)
Также для анализа агрегированных многомерных данных могут использоваться разные пиктограммы (звезды, лица Чернова).
Идея таких диаграмм состоит в том, что люди хорошо различают объекты, в данном случае лица (а не набор десятков значений из 10-20 цифр). В приведенном примере каждое лицо соответствует одному профилю нагрузки, который в агрегированном (медианном) виде отражает характеристики значений признаков (производительность (двух типов), задержки (трех типов)). Беглый взгляд на данную диаграмму позволит быстро определить, значимо ли отличаются (совпадают) характеристики профилей, при детальном обзоре (черт лиц) будет понятно, в каких признаках (каждое черта лица – отдельный признак исходного набора данных) сходство, а в чем различие.
V. Динамичное управление (Shiny)
Весь код по загрузке данных, преобразованию данных и изображению диаграмм, пишется в R-Studio, удобной графической оболочке к R, этого вполне достаточно для получения быстрых результатов и написания отчетов. Но может возникнуть ситуация в гибком, динамическом средстве настройки результатов (выбор осей, диаграмм, масштабирование, сохранение результатов в графические файлы и многое другое), и/или в случае демонстрации результатов широкому кругу – коллег, заказчику, партнерам. В таком случае достаточно удобно привязать существующий код (или сразу писать новый) к элементам ввода-вывода web-приложения с использованием пакета Shiny. Shiny — это пакет (фреймворк) для быстрой разработки веб-приложений. Наткнулся я на него совершенно случайно, и мое удивление от использования R – перенеслось также и на него: несколько типов основных элементов ввода-вывода, удобная привязка кода вычислений к элементам ввода-вывода, динамическое изменение элементов ввода, реактивные переменные и функции – все оказалось намного проще, чем я думал. Отличное решение для скрытия кода и демонстрации только «крутилок-вертелок» и картинок.
VI. Распространение результатов
Как в случае использования Shiny, так и без него, весь код R – находится в текстовых файлах с расширением R. Единственное отличие в случае Shiny – таких файлов два – ui.R (описание элементов ввода-вывода) и server.R (все вычисления) (хотя можно делать Shiny приложения и в одном файле, но по мне удобнее оставлять два). Следовательно, распространение результатов следующее:
Для пользователей R:
1. Непосредственное распространение файлов R (отдельно или в архиве)
2. Размещение файлов R, используя Github. Для получения файлов, в R достаточно выполнить одну команду и файлы будут загружены локально, и появляется возможность их запустить.
Для всех (в этих случаях необходимость иметь установленный R отсутствует, запуск Shiny – приложения осуществляется из браузера):
1) размещение Shiny приложения на своем локальном Shiny сервере (имеется два варианта – бесплатный и платный (с аутентификацией и SSL));
2) размещение Shiny приложения в облачном хостинге (на серверах R-Studio), на данный момент имеется четыре тарифных плана: от бесплатного (с ограничениями по кол-ву приложений и времени работающего приложения в месяц) до платных (со снятыми ограничениями, возможностями аутентификации (SSL)).
Вкратце о реализации и результаты
1. Вначале открывается выбранный пользователем файл;
2. На основе существующих профилей нагрузок, формируются уникальные значения, обновляется выпадающий список;
3. При выборе профиля из выпадающего списка, создается новый набор и на основании него изменяются диаграммы, описательная статистика и исходные данные (для сравнения);
4. Разумеется, можно сделать и выбор нескольких профилей (элементы управления это позволяют), анализ их на разных диаграммах, раскраска цветами номинальных параметров, сохранение диаграмм в различных форматах (векторных и растровых).
Ниже приведены некоторые скриншоты моего Shiny приложения для анализа производительности выгрузки Vdbench, с индивидуальным выбором профиля, динамической настройкой диапазонов осей, отображением некоторых типов диаграмм (перестраиваются менее чем за секунду). Это все реализовано исключительно на базовых элементах Shiny, хотя есть возможности настройки, стилизации приложения используя непосредственно как HTML, CSS, так и JavaScript и jQuery.
1 панель
2 панель
3 панель
4 панель