Кубики в целом более интуитивная модель для программистов (кубы vs абстрактные пути) + прямая связь с параллельным программированием, Но для меня важнее сила абстракций, а она топчик в гомотопической теории конечно.
CTT:
Явно моделируем переходы и трансформации.
Получаем формальные гарантии корректности через композицию путей.
Можем проанализировать (например с помощью солвера Z3) все комбинации состояний.
Чётко видим и понимаем инварианты на гранях куба.
=
Ну вот совсем примитивная "кубическая" метафора которую вы можете использовать прямо сейчас.
Измерения куба:
- Ось X: Версии схемы данных (0 -> 1)
- Ось Y: Состояния данных (валидное -> невалидное)
- Ось Z: Время (t0 -> t1)
Грани куба (Face):
- (X=0): Старая схема
- (X=1): Новая схема
- (Y=0): Валидные данные
- (Y=1): Временно невалидные
- (Z=0): Начальное время
- (Z=1): Конечное время
Пути (CubicalPath):
- Миграция: путь по X (схема -> схема)
- Валидация: путь по Y (невалидное -> валидное)
- История: путь по Z (время -> время)
Безопасные миграции с сохранением истории.
Отслеживание состояний валидации.
Возможность отката изменений.
Или вот:
Измерения куба:
- Ось X: Узлы распределенной БД (node1 -> node2)
- Ось Y: Уровни согласованности (eventual -> strong)
- Ось Z: Типы данных (simple -> complex)
Грани:
- (X=0,1): Состояния узлов
- (Y=0,1): Гарантии согласованности
- (Z=0,1): Структуры данных
Пути:
- Репликация: путь между узлами
- Усиление согласованности: путь по Y
- Преобразование типов: путь по Z
Управление распределённой согласованностью.
Адаптивные уровни гарантий для разных типов.
Безопасные преобразования между представлениями.
=
Вы это всё прочитали и подумали про себя "мне всё понятно! буду такие же кубики делать!". Это - 💯 признак что вам вообще ничего не понятно. Предлагаю тогда - возьмите жпт и разберите самостоятельно. Вы наверняка умнее меня и сами всё знаете. Хотя я так не думаю.