10 шокирующих способов вернуть удовольствие от наблюдения за процессами: от дефрагментации до современных обновлений

Вступление

В эпоху мгновенных облаков, контейнеров и автоматических обновлений мы почти перестали замечать, как «живая» работа компьютера протекает в фоне. Когда‑то даже простая дефрагментация диска превращалась в зрелище: полоски, мерцающие зелёным, цифры, растущие до 100 %, и ощущение, что система действительно «чистит» себя. Сейчас многие из этих «ритуалов» исчезли, а вместе с ними ушло и небольшое, но приятное чувство удовлетворения от того, что ты наблюдаешь за тем, как машина делает свою работу.

Тем не менее, ностальгия по этим процессам живёт в сердцах тех, кто помнит, как в 90‑х и начале 2000‑х годов можно было часами смотреть, как «диск дефрагментируется», и получать от этого эстетическое удовольствие. Возникает вопрос: есть ли современный аналог, который сочетает реальную пользу и визуальное наслаждение?

Для того, чтобы задать тон, предлагаю небольшое японское хокку, которое, как ни странно, отражает суть нашего поиска:

Тихий диск шуршит,
Звёзды кода вспыхивают —
Скрипт живёт в ночи.

Пересказ Reddit‑поста своими словами

Один пользователь Reddit вспомнил, как в старой Windows он с удовольствием наблюдал за процессом дефрагментации. Для него это было не просто «фоновой задачей», а настоящим зрелищем, которое сопровождалось ощущением, что система действительно делает что‑то полезное. Он задал вопрос сообществу: «Есть ли сегодня что‑то похожее, когда ты действительно работаешь, но при этом получаешь удовольствие от наблюдения за процессом?»

Суть проблемы, хакерский подход и основные тенденции

Проблема сводится к двум взаимосвязанным аспектам:

• Утраченный визуальный ритуал. Современные ОС скрывают большинство фоновых операций, предоставляя лишь сухие лог‑сообщения.
• Потеря «рабочего зрелища». Пользователи, особенно те, кто любит «тюнинг» и «хакерские» практики, ищут способы увидеть, как их система действительно «трудится».

Хакерский подход к решению этой задачи обычно включает:

1. Поиск старых утилит и их адаптацию под новые ОС.
2. Создание кастомных скриптов, которые выводят прогресс в виде графики или анимации.
3. Использование терминальных визуализаторов (например, htop, glances) для наблюдения за нагрузкой в реальном времени.

Текущие тенденции в индустрии:

• Рост популярности тёмных тем и интерактивных дашбордов (Grafana, Kibana), где каждый процесс визуализируется.
• Широкое распространение контейнеризации и CI/CD‑пайплайнов, где каждый шаг сборки и деплоя сопровождается логами и прогресс‑баром.
• Возрождение «ретро‑утилит» через эмуляцию (например, defrag98.com).

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Техническая сторона

Традиционная дефрагментация в Windows NTFS была необходима из‑за фрагментации файловой системы, что замедляло чтение/запись. Современные SSD‑накопители используют технологию TRIM, а файловые системы (APFS, ext4, btrfs) автоматически распределяют данные, делая дефрагментацию почти избыточной. Поэтому «полезность» процесса исчезла, а вместе с ней и визуальная часть.

Психологическая сторона

Исследования в области human‑computer interaction показывают, что визуальная обратная связь повышает удовлетворённость пользователя. Когда пользователь видит, как «что‑то делается», он воспринимает процесс как более надёжный и контролируемый. Это объясняет, почему старый скринсейвер‑дефрагментатор вызывал у людей чувство «прогресса».

Социально‑культурная сторона

В 90‑х годах дефрагментация была частью «ритуала обслуживания ПК»: пользователи регулярно запускали её, обсуждали результаты в форумах, делились скриншотами. Сейчас же культура «облачных» сервисов и «zero‑maintenance» (ноль обслуживания) подавляет такие ритуалы.

Практические примеры и кейсы

Ниже перечислим несколько реальных сценариев, где можно получить «зрелищный» опыт от полезных процессов.

• Обновление пакетов в Arch‑Linux через yay. Команда выводит прогресс скачивания, компиляции и установки, а каждый пакет собирается «с нуля», что создаёт ощущение «творческого процесса».
• Сборка проекта в Docker с подробным выводом слоёв. При каждом RUN‑шаге Docker выводит размер слоя, позволяя наблюдать, как образ «растёт».
• Запуск glances или htop в терминале. Эти утилиты показывают в реальном времени загрузку CPU, память, сетевой трафик, а их цветовые схемы делают процесс «живым».
• Эмуляция старой дефрагментации. Сайт defrag98.com предлагает онлайн‑симуляцию, где можно увидеть «старый» процесс в браузере.
• Тестирование SSD‑производительности с fio. Выводит графики IOPS, латентности, позволяя наблюдать, как диск «действует» под нагрузкой.

Экспертные мнения из комментариев

«Вы знаете, чего мне не хватает? Дегаусса на ЭЛТ‑мониторе, BbbBVVvVVVooooooooozzzz» — vivithemage

Автор вспоминает о дегауссировании (удалении магнитных остатков) старых мониторов, подчёркивая, что визуальный и звуковой «ритуал» был важен.

«defrag98.com» — xendr0me

Ссылка на онлайн‑эмулятор, позволяющий вновь увидеть процесс дефрагментации в браузере.

«Старые скринсейверы Windows всё ещё работают, если их добавить обратно. Наслаждайтесь, как ваша продуктивность падает в пропасть» — apefish_

Ироничный комментарий о том, что визуальные «развлечения» могут отвлекать от реальной работы.

«Запускаю yay и наблюдаю, как он обновляет все пакеты, собирает софт с нуля» — jonblackgg

Практический пример современного «зрелища» — процесс обновления и сборки в Arch‑Linux.

«SETI всё ещё существует?» — ap1msch

Отсылка к проекту SETI@home, где пользователи наблюдали за обработкой радиосигналов — ещё один пример «полезного наблюдения».

Возможные решения и рекомендации

Если вы хотите вернуть себе удовольствие от наблюдения за процессами, рассмотрите следующие подходы:

1. Визуализаторы системных метрик. Установите glances с темой dark и настройте вывод в отдельном окне.
2. Кастомные скрипты‑прогрессбары. Напишите небольшие Python‑скрипты, которые выводят анимированные индикаторы во время длительных операций (скачивание, копирование, компиляция).
3. Эмуляция ретро‑утилит. Запустите онлайн‑дефрагментатор defrag98.com или скачайте старый скринсейвер и запустите в совместимом режиме.
4. Контейнерные дашборды. Настройте Grafana для визуализации CI‑pipeline, чтобы каждый шаг отображался в виде графика.
5. Обратная связь в терминале. Используйте библиотеки rich или tqdm в Python, чтобы добавить цветные прогресс‑бары к вашим скриптам.

Заключение с прогнозом развития

Ностальгия по «зрелищным» процессам — это не просто сентиментальная прихоть, а сигнал о том, что пользователи ценят визуальную обратную связь. В ближайшие годы мы, скорее всего, увидим рост количества «интерактивных» утилит, которые будут сочетать реальную пользу и эстетическое наслаждение. Технологии вроде WebAssembly позволят запускать старые визуальные утилиты прямо в браузере, а развитие terminal graphics (например, kitty‑графика) сделает терминал более «живым». Таким образом, будущие «дефрагментации» могут выглядеть как анимированные дашборды, показывающие, как ваш код компилируется, как данные реплицируются в облаке, и даже как нейронные сети обучаются в реальном времени.

Практический пример на Python

Ниже представлен скрипт, который имитирует процесс «дефрагментации», но вместо работы с диском он «перемешивает» элементы списка, показывая прогресс в виде анимированного индикатора. Такой подход можно адаптировать под любые длительные операции: копирование файлов, загрузку данных, сборку проекта.

import random
import time
import sys

def print_progress_bar(iteration, total, prefix='', suffix='', length=40, fill='█'):
    """
    Выводит прогресс‑бар в терминал.
    
    Args:
        iteration: Текущий номер шага (int)
        total: Общее количество шагов (int)
        prefix: Текст перед баром (str)
        suffix: Текст после бара (str)
        length: Длина бара в символах (int)
        fill: Символ заполнения (str)
    """
    percent = ("{0:.1f}").format(100 * (iteration / float(total)))
    filled_length = int(length * iteration // total)
    bar = fill * filled_length + '-' * (length - filled_length)
    # \r возвращает курсор в начало строки, end='' подавляет переход на новую строку
    sys.stdout.write(f'\r{prefix} |{bar}| {percent}% {suffix}')
    sys.stdout.flush()
    if iteration == total:
        sys.stdout.write('\n')

def shuffle_with_visual(data):
    """
    Перемешивает список, показывая прогресс.
    
    Args:
        data: Список, который нужно перемешать.
    """
    n = len(data)
    print_progress_bar(0, n, prefix='Перемешивание:', suffix='Начало')
    for i in range(n):
        # Имитируем работу: небольшая задержка
        time.sleep(random.uniform(0.02, 0.08))
        # Фишка Фишера‑Йетса: меняем текущий элемент с случайным
        j = random.randint(i, n - 1)
        data[i], data[j] = data[j], data[i]
        # Обновляем прогресс‑бар
        print_progress_bar(i + 1, n, prefix='Перемешивание:', suffix='В процессе')
    print('Перемешивание завершено!')

if __name__ == '__main__':
    # Пример списка из 100 элементов
    sample_data = list(range(1, 101))
    shuffle_with_visual(sample_data)
    # Выводим первые 10 элементов, чтобы убедиться в перемешивании
    print('Первые 10 элементов после перемешивания:', sample_data[:10])

Скрипт демонстрирует, как добавить визуальный прогресс‑бар к любой длительной операции. Вы можете заменить функцию shuffle_with_visual на любую другую (скачивание файлов, компиляцию, обработку данных) и получить тот же «зрелищный» эффект, который так ценили пользователи старой дефрагментации.