अंदाज़ा लगाओ? अधिक एकीकरण! केवल सामान्य लेकिन अधिक हृदय गति संबंधी जानकारी और बड़े अनुरोधों के लिए अधिक डेवलपर-अनुकूल तर्क।

हृदय गति क्षेत्र की जानकारी ❤️

क्या?

हमने इसे अपने डेटा मॉडल में जोड़कर हृदय गति क्षेत्र की जानकारी को कैप्चर करना और उसका विश्लेषण करना आसान बना दिया है, ताकि वर्कआउट सारांश में अधिक सार्थक प्रशिक्षण जानकारी शामिल हो सके, जिसका उपयोग कसरत अंतर्दृष्टि को शक्ति प्रदान करने और एथलीटों की प्रशिक्षण तीव्रता को अनुकूलित करने में मदद करने के लिए किया जा सके।

कैसे?

हृदय गति क्षेत्र डेटा को सुसंगत बनाना उतना सरल नहीं है जितना यह लग सकता है। WHOOP 50% से शुरू होने वाली 10% वृद्धि में मानक हृदय गति क्षेत्र 1-5 प्रदान करता है, लेकिन Fitbit अपने स्वयं के तीन कस्टम ज़ोन प्रदान करता है, अर्थात् "फैट बर्न", "कार्डियो" और "पीक", 50-70% से लेकर, क्रमशः 70-85%, और 85-100%। इसका मतलब है कि हमें किसी तरह इसका हिसाब देना होगा। हमने इसके लिए खाते में प्रत्येक संभावित हृदय गति क्षेत्र मान में प्रारंभ और अंत हृदय गति % शामिल करने का निर्णय लिया और डिफ़ॉल्ट रूप से पांच मानक प्रदान किए। उन सभी प्रदाताओं के लिए जो ये गणनाएँ नहीं देते हैं, हम आगे बढ़ते हैं और जहाँ संभव हो स्वयं गणनाएँ करते हैं।

क्यों?

हमारे उपयोगकर्ता हमसे पूछ रहे हैं कि क्या हम "प्रशिक्षण तीव्रता" से परे अधिक क्षेत्र प्रदान कर सकते हैं जिसका उपयोग वे एथलीट प्रशिक्षण को अनुकूलित करने के लिए अपने एल्गोरिदम को खिलाने के लिए कर सकते हैं। हम हमेशा जितना संभव हो उतना डेटा प्रदान करने का लक्ष्य रखते हैं। यह जुड़ाव डेटा एक्सेस के मामले में हमारे दृष्टिकोण के अनुरूप है और समृद्ध डेटा प्रदान करने में मदद करता है।

वाह, और अधिक एकीकरण!

क्या?

क्रिसमस निकट आ रहा है तो टेरा सभी के लिए अधिक एकीकरण लेकर आता है! हमने आपकी सभी कनेक्शन जरूरतों को पूरा करने के लिए कार्डियोमूड, रूवी और टेक्नोजिम इंटीग्रेशन जोड़े हैं हमने रूवी के साथ एक और साइकलिंग-केंद्रित इंटीग्रेशन बनाया है, टेक्नोजिम के साथ अधिक जिम-विशिष्ट फोकस जोड़ा है, और कार्डियोमूड के साथ अधिक सटीक डेटा अंतर्दृष्टि प्राप्त की है।

कैसे?

इनमें से कुछ कंपनियों के साथ बात करते हुए और दूसरों के एपीआई के बारे में पता लगाते हुए, हमने उपरोक्त का समर्थन करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा तैयार किया है। हम अधिक एकीकरण और अधिक डेटा प्रकार दोनों जोड़ने पर विचार कर रहे हैं, इसलिए इस महीने अन्य परिवर्तन देखें

क्यों?

हमारा बहुत सारा ध्यान हमारे प्रदर्शनों की सूची में मौजूद एकीकरण की सीमा में विविधता लाने और हमारे पास पहले से मौजूद शैलियों में गहराई से तल्लीन करने पर रहा है। रूवी हमारे साइक्लिंग इंटीग्रेशन के साथ फिट बैठता है, जैसे कि हमारा Zwift API इंटीग्रेशन, कार्डियोमूड हमारे क्लिनिकल-ग्रेड डेटा वाले, जैसे बायोस्ट्रैप इंटीग्रेशन, और Technogym शाखाओं को जिम-केंद्रित इंटीग्रेशन की एक नई श्रेणी में बंद कर देता है।

बड़े प्रश्नों के लिए बेहतर प्रोसेसिंग 〰️

क्या?

जब भी एक महीने से अधिक की अवधि के लिए कोई क्वेरी की जाती थी, तो हम उस अनुरोध को एक सप्ताह के खंडों में विभाजित कर देते थे और उसे डेवलपर्स के वेबहुक को भेज देते थे, भले ही प्रत्येक दिए गए सप्ताह के लिए कोई डेटा था या नहीं। इसके बजाय, अब हम सभी डेटा प्रश्नों को आंतरिक रूप से एकत्र करते हैं और डेटा की कुल मात्रा के आधार पर डेवलपर्स के वेबहूक को अनुरोध भेजते हैं, इसे डेटा सूची के भीतर अधिकतम 10 एमबी या दस वस्तुओं के खंडों में विभाजित करते हैं।

क्यों?

हमने महसूस किया कि हमारी पिछली प्रणाली का कोई मतलब नहीं था प्रारंभिक एल्गोरिथ्म का मतलब था कि डेवलपर्स को भेजे गए कई पेलोड खाली हो सकते हैं और बिना किसी कारण के उनके सर्वर पर अनावश्यक भार और शोर पैदा करेंगे। इसके बजाय, नया डेटा चंकिंग सिस्टम एक अनुरोध में बाइट्स की कुल संख्या पर कैप लगाकर भेजे गए डेटा पर संभावित सीमाओं के आसपास काम करता है। यह मनमाने ढंग से इस समय सेट किया गया है, लेकिन ऐसा कुछ है जिसे प्रति-डेवलपर के आधार पर अलग-अलग आवश्यकताओं के अनुरूप अनुकूलित किया जा सकता है।

कैसे?

मल्टी-थ्रेडिंग और अलग-अलग प्रक्रियाओं के चतुर उपयोग से, हम सभी डेटा अनुरोधों को समानांतर में बनाते हैं और इन सभी अनुरोधों के पूरा होने पर निष्पादित होने के लिए अपने कार्य प्रबंधक को कॉलबैक प्रदान करते हैं। इस तरह, हम डेटा अनुरोधों के पूरा होने की प्रतीक्षा करते हुए किसी भी थ्रेड को लटका नहीं रहे हैं, और अंततः प्राप्त होने के बाद हम डेटा की संपूर्णता को संसाधित कर सकते हैं। परिणाम? खुश डेवलपर्स और खुश लैम्ब्डा फ़ंक्शन जो प्रति अनुरोध 10 एमबी के तहत डेटा प्राप्त कर सकते हैं