Рассказываем, как работать с CI/CD, о шагах при настройке сервера и о полезных командах, которые помогут в работе.

Привет! Меня зовут Николай, я Backend-разработчик в РЕЛЭКС.

В статье ты найдешь полезный теоретический материал, сравнение инструментов CI/CD и подробный гайд по сборке и развертыванию через Docker на удаленный сервер с помощью Gitlab CI/CD — на примере Spring Boot приложения.

Продолжаем делиться конспектами Алексея Барабанова, IT-директора «Хлебницы». На этот раз обсудим специфику работы RabbitMQ с высокими нагрузками (High Load) и обеспечением высокой доступности (High Availability). Рассмотрим различные методы увеличения производительности и горизонтального масштабирования, разберём и настроим внутренние инструменты. Также по мере погружения постараемся изучить основные подводные камни всех подходов.

Распределенные системы — это важная составляющая современных вычислений. Они позволяют нам создавать приложения и сервисы, способные обрабатывать огромные объемы данных, обеспечивать высокую доступность и масштабируемость. Однако, при работе с распределенными системами, существует ряд сложностей и вызовов, которые разработчики должны учитывать.

RabbitMQ — это мощный и гибкий брокер сообщений, который широко используется для создания распределенных систем, поддерживающих обмен данных между различными компонентами приложения. Он был разработан с учетом принципов протокола Advanced Message Queuing Protocol (AMQP), что делает его стандартом в индустрии для обработки сообщений.

Кто такой FastAPI?

FastAPI — это фреймворк для создания лаконичных и довольно быстрых HTTP API-серверов со встроенными валидацией, сериализацией и асинхронностью,
что называется, из коробки. Стоит он на плечах двух других фреймворков: работой с web в FastAPI занимается Starlette, а за валидацию отвечает Pydantic.

Комбайн получился легким, неперегруженным и более, чем достаточным по функционалу.

Ранее я рассказывал о том, как запустить PostgreSQL в Docker. Тогда речь шла об использовании «ванильных» образов Postgres и поднятии одного хоста. В большинстве случаев этого достаточно как для тестов, так и для экспериментов, но нужно понимать, что в промышленной эксплуатации чаще всего используются высокодоступные (отказоустойчивые, кластеризованные) конфигурации PostgreSQL.

Сегодня я покажу, как запустить уже целый кластер PostgreSQL в Docker, а также в тестах через Testcontainers, и как вручную инициировать смену мастер-хоста.

В данной статье описан простой пример написания docker-compose.yml файла на примере контейнеризации приложения с использованием Spring Boot на бэкенде, React на фронте, PostgreSQL в качестве базы данных и pgAdmin - для просмотра данных в базе.

Цель этой статьи — показать как мы можем сконфигурировать два и более контейнеров, чтобы они могли взаимодействовать друг с другом. В этой статье мы сделаем следующее:

Создадим образ Docker используя простой веб-сервис с использованием Python и Flask.

Запустим два отдельных контейнера

Создадим сеть в Docker

Объединим контейнеры используя созданную сеть

Развёртывание ПО, или деплой (deploy) — этап в разработке, в Devops в целом, это действия, которые делают ПО готовым к использованию. Если вы умеете в грамотный деплой, масштабирование и управление конвейерами (CI/CD), то ваш софт будет конкурентоспособным.

Далеко не все компании могут позволить себе нанять целую команду DevOps инженеров, чтобы управлять развёртыванием. Но здесь важно не количество разрабов, а качество их знаний. Есть инструменты, с которыми можно эффективно деплоить и без большой команды.

Мы в digital-агентстве успешно используем GitLab CI и Docker для развёртывания ПО в разных средах. Для чего нужны эти инструменты?

GitLab CI позволяет автоматизировать процессы сборки и доставки ПО. Docker — упаковать приложение и его зависимости в контейнеры, что упрощает развёртывание и масштабирование в разных средах. Используя их, вы сократите затраты на найм и оптимизируете деплой.

В этой статье расскажу о нашем опыте и покажу примеры настройки конвейеров CI/CD, как ими управлять с помощью GitLab CI и Docker. А также дам рекомендации, как масштабировать развертывание.

Этот туториал рассчитан на людей, которые недавно вошли в коммерческую разработку и только начинают свою трудовую деятельность. Не исключаю, что ветеранам он также может быть полезен.

После выступления на PgConf2023 у меня на выходных появилось время на реализацию идеи, как реализовать логику конечного автомата на SQL в PostgreSQL. Идея применима к любой СУБД, поддерживающей агрегатные функции, определяемые пользователем. И самое грустное, что в одной из самых популярных аналитических баз данных ClickHouse, эту задачу не нашел как вообще можно решить без Python на чистом SQL, хоть автосгенерированном.

Скоро сказка сказывается, да не скоро дело делается... Жил был Вася. Описали летописцы его житие с учебой в виде таблицы. А устои в обществе где он жил, были описаны с помощью конечного автомата. И конечный автомат мудрости - finite-state machine (FSM) был задан в виде таблицы переходов между состояниями, описанными в виде логических выражений на SQL...

В последнее время изучая вакансии на сайтах по поиску работы, все чаще стал отмечать, что помимо платных инструментов BI от кандидатов требуется знание еще бесплатных платформ. Мой предыдущий опыт работы по построению графической отчетности был связан исключительно с коммерческими продуктами, поэтому я решил выделить время на ознакомление с альтернативными решениями. Выбор Superset был случайным, так как я обратил внимание на него лишь потому, что он входит в экосистему Apache. Сразу хочу оговориться, что в данной заметке не будет сравнения Superset с платными инструментами. Такое сопоставление функционала просто некорректно из-за разных “весовых категорий”. Также я не буду выделять плюсы и минусы решения по сравнению с бесплатными аналогами, так как это очень дискуссионный вопрос. Неизбежно найдутся адепты того или иного продукта, которые будут доказывать ошибочность моих суждений. Поэтому я построил публикацию в форме простого описания “нюансов”, которые я выделил для себя, начав знакомство с Superset. Читатели же сами смогут сделать свои выводы.

Хабр, привет! Меня зовут Настя Абрашитова, я руководитель службы инструментов репозитория в Яндексе. Однажды ко мне пришёл мой знакомый, назовём его Леонид. Он долгое время работал в небольшой компании. Он решил посоветоваться, стоит ли ему увольняться со своей работы или есть смысл остаться. 

С одной стороны, Леонид занимался одним и тем же годами, и ему было скучно. А ещё ему давно не повышали зарплату, которая была ниже рынка. С другой стороны, по его словам, у него были отличные карьерные перспективы. Когда он задумался о смене работы, его СTO сказала, что в ближайшее время собирается уйти на заслуженный отдых и видит в роли своего преемника именно Леонида.

Я решила уточнить, когда это должно случиться. Леонид немного погрустнел и сказал, что они не обсуждали конкретную дату. Более того, этот разговор проходил примерно за два года до того. Я спросила: было ли с тех пор что-то сделано, что приблизило Леонида к позиции СTO? Оказалось, что ничего.

Кажется, история совершенно дикая. Но подобное происходит не редко. Поэтому важно уметь отличать настоящие обещания от пустых. В этом посте я дам несколько советов, которые помогут избежать ситуации, в которую попал Леонид.

В статье рассказываю про опыт изучения Certificate Signing Request (CSR) формата. О том, что такое PEM, DER, какова структура самого CSR файла и как последний подписывается. А также поделюсь, с какими сложностями в процессе изучения я столкнулся.

О простых и продвинутых способах запуска PostgreSQL в Docker: добавляем healthcheck, ставим на мониторинг, настраиваем параметры.

Для начала, вспомним некоторые базовые вещи ОС Unix.

Любой процесс в Unix имеет три открытых файла по умолчанию (он конечно может их потом закрыть):