Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

iPhone - Как синхронизировать новую версию приложения, доступную в магазине приложений, и обновить базу данных?

Допустим, у меня есть база данных Huuge на сервере, который работает с версией 1.0 моего приложения.
Затем я планирую изменить модель базы данных и выпустить версию приложения 2.0.

Когда я отправлю свое приложение 2.0, наступит день, когда оно будет доступно в магазине приложений. Я не знаю ни того дня, ни часа-минуты-секунды он будет доступен для скачивания.

Итак ... как я могу синхронизировать обновление моей модели базы данных с доступностью приложения 2.0, предполагая, что у меня есть способ деактивировать вызовы версии 1.0 на сервер (отказ от вызовов 1.0 и просьба пользователя обновить приложение)?

Возьмем пример. Вы выпустили приложение для чата. Но через несколько месяцев суд обязал вас спросить возраст пользователя? Но ... ваше приложение 1.0 не предназначено для этого. Таким образом, вы обновляете модель базы данных 1.0, чтобы указать возраст, и выпускаете приложение 2.0, которое запрашивает возраст пользователя, если он неизвестен.

В этом случае поддержка приложения 1.0 не является вариантом. Пользователи ДОЛЖНЫ обновить приложение, в противном случае для них может не работать служба.

Таким образом, до дня суда вы все еще можете использовать приложение 1.0, но после этой даты и как только приложение 2.0 станет доступным, необходимо использовать приложение 2.0 и модель базы данных.

iphone app-store database synchronization appstore-approval
04.08.2011

Ответы:


1

Я управляю своими приложениями с помощью карты навигации, которая настроена на чтение версии и маршрутов сервера. Если вы беспокоитесь о том, что его следует активировать после утверждения, то предыдущие загруженные версии не будут работать. Поэтому вам нужно найти способ, чтобы обе версии работали, поскольку приложения не обновлялись автоматически.

Теперь, чтобы решить вашу проблему, вы можете изменить порт, на котором вы слушаете, и соответствующим образом обслуживать дату. Вы можете создать новый маршрут, который вы можете включить в новую версию, и проверить его на http-сервере и передать данные. Так вы не сломаете предыдущие версии.

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Вы можете контролировать, когда приложение будет выпущено после его утверждения Apple. Итак, пока утверждение не разрешит обе версии, и после утверждения внесите изменения в свою базу данных, чтобы снизить версию 1.0 и выпустить приложение 2.0.

04.08.2011
  • Если суд попросит вас узнать возраст пользователя, то разве вы не должны немедленно отключать службу 1.0? Посмотрите мою правку, как вы справитесь с этим. 05.08.2011
  • Я никогда не выпускал приложение. Есть ли что-то особенное, чтобы иметь такой контроль даты доступности в магазине приложений? 05.08.2011
  • Да, после того, как Apple одобрит его, вы можете решить, когда он действительно будет выпущен на рынок. Но вы не можете контролировать, когда Apple одобрит это. 05.08.2011

    • 2

    Итак, я полагаю, что: - вам в любом случае не нужно сообщать пользователю 1.0 (например, push-уведомление), что его приложение будет обновлено до новой версии и что он больше не может использовать 1.0 - у вас в любом случае нет блокировать использование 1.0 (например: веб-служба, которая при запуске проверяет версию приложения и блокирует ее), поэтому единственный способ для вас - действовать следующим образом: - обновить код 2.0, передав всем вашим веб-службам версию приложения - обновите веб-службу следующим образом: если параметр версии приложения не передан, то он равен 1.0, затем возвращаются «неверные значения» (например: пустые данные чата или фальшивое сообщение чата, такое как «Пожалуйста, обновите приложение»); если версия приложения передана и является правильной (2.0), то передайте правильные значения. ВАЖНО: это поведение веб-службы контролируется флагом «RELEASED_2.0», изначально установленным на 0.

    Идея заключается в следующем: вы меняете свой веб-сервис таким образом, чтобы, как только передается «Параметр версии», вы были уверены, что он исходит из обзора Apple, верно? на этом этапе вы устанавливаете флаг RELEASED_2.0 на 1, и тогда ваш веб-сервис начинает вести себя «по-новому». Конечно, от обзора Apple до приложения в магазине пройдет несколько часов, но веб-сервисы и база данных уже будут вести себя как 2.0, даже если их еще никто не скачал. Сразу после того, как приложение появится в магазине, все пользователи будут вынуждены его скачать.

    Сложно, но должно работать ...

    04.08.2011
  • переписанный ответ после вашего отзыва 05.08.2011
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..