Problemas Agradavelmente Paralelos

Problemas agradavelmente paralelos são aqueles que podem ser resolvidos através de sua divisão em partes pequenas e cada parte ser resolvida sem nenhuma (ou pouca) coordenação entre os executores. São também chamados de problemas embaraçosamente paralelos, dado ser vergonhoso não executar tarefas assim em múltiplos threads, dado a existência de recursos para tal. O .Net Framework, via Task Parallel Library, facilita muito esse tipo de trabalho; aqui mostro uma classe para facilitar ainda mais o uso, experiências interessantes com escalabilidade em função do número de CPUs, e faço um apelo.


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Multiplicação de Matrizes

Nos últimos dias, ao trabalhar com matrizes, nos deparamos com o ótimo artigo Parallel Matrix Multiplication with the Task Parallel Library (TPL) que mostra comparações entre algoritmos de multiplicação de matrizes. Aproveitamos e incorporamos o mais rápido entre eles (para uma thread), Jagged Optimized, em nosso sistema. Apenas alterando para que aceitasse matrizes de diferentes tamanhos.


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Cuidados ao utilizar SqlBulkCopy

Alguns cuidados são necessários ao utilizar SqlBulkCopy, em especial verificar as constraints e o tratamento aos nulos, que devem ser feitos explicitamente em código para evitar problemas de consistência potencialmente muito custosos.


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Inserindo dados no Oracle em Bulk (utilizando odp.net)

Muitas vezes é necessário utilizar diferentes BDs para o armazenamento de dados. No RiskSystem, por exemplo, utilizamos Sql Server, mas recentemente tivemos que fazer uma integração com o Oracle. Conto aqui minha experiência.


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A classe .Net definitiva para CNPJ e CPF

CNPJ e CPF são estruturas onipresentes em qualquer sistema que rode no Brasil. Mesmo um Sistema de Risco de Mercado, como o nosso RiskSystem, não escapa da necessidade de guardar esses números e usá-los para buscas: fundos de investimento, custodiantes, administradores são todos identificados em múltiplos sistemas pelo CNPJ.


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