fix: case study

Author: suslovnikita

case-study.md

@@ -12,10 +12,9 @@
 Я решил исправить эту проблему, оптимизировав эту программу.
 
 ## Формирование метрики
-Для того, чтобы понимать, дают ли мои изменения положительный эффект на быстродействие программы я придумал использовать такую метрику: время выполнения программы.
+Для того, чтобы понимать, дают ли мои изменения положительный эффект на быстродействие программы я придумал использовать такую метрику: время выполнения программы для части данных (сначала 50к, потом 100к).
 
 Сначала сделал гипотезу о том, что асимптотика времени работы программы квадратичная: отношение количества записей к времени выполнения в секундах: 100000/115 750000/61 50000/26, 25000/6). Подтвердил эту гипотезу с помощью теста rspec-benchmark. 
-В таком случае для полного объема понадобится 4.7 дней.
 
 ## Гарантия корректности работы оптимизированной программы
 Программа поставлялась с тестом. Выполнение этого теста в фидбек-лупе позволяет не допустить изменения логики программы при оптимизации.
@@ -26,7 +25,7 @@
 Вот как я построил `feedback_loop`: профилирование - изменение кода - тестирование – бенчмаркинг – откат при отсутствии разницы от оптимизации/сохранение результатов
 
 ## Вникаем в детали системы, чтобы найти главные точки роста
-Для того, чтобы найти "точки роста" для оптимизации я воспользовался rbspy
+Для того, чтобы найти "точки роста" для оптимизации я воспользовался rbspy, stackprof, ruby-prof
 
 Вот какие проблемы удалось найти и решить
 
@@ -98,7 +97,7 @@
 
 ## Результаты
 В результате проделанной оптимизации наконец удалось обработать файл с данными.
-Удалось улучшить метрику системы с 4.7 дней до 24 секунд и уложиться в заданный бюджет.
+Удалось улучшить метрику системы на 100к с 115с до 5с секунд и уложиться в заданный бюджет. Для полного файла время выполнение стало 24с.
 
 ## Защита от регрессии производительности
 Для защиты от потери достигнутого прогресса при дальнейших изменениях программы добавил два теста: прогон на 100к данных до 5 секунд, проверка на линейную асимптотику на основе данных от 1000 до 100000 записей.