Business Analyst
Всем привет!
Меня зовут Коля, и я периодически собеседую кандидатов на позицию системного аналитика. За последние два месяца провёл порядка 20 десятков собеседований. В основном были кандидаты с опытом 1.5-3 года, на пути к уровню Middle и с зарплатными ожиданиями 150-200 тысяч рублей в месяц.
В данной статье хочу побрюзжать про несколько расстроивших меня особенностей, которыми обладало большинство кандидатов данного уровня.
Я — системный аналитик, и моя работа заключается в том, чтобы проектировать автоматизированные информационные системы. Впрочем, нет, она заключается в том, чтобы писать и писать документы. Третий раз слово «писать» повторять не буду — все-таки, не «Илиада». Но занудность формы чем-то определенно роднит проектную документацию с древнегреческой поэмой, особенно если речь идет о работе с государственным заказчиком.
Диаграммы — глоток творчества в этом море текста. О диаграммах и пойдет речь в данной статье. Если точнее — о PlantUML — с моей точки зрения, наиболее адекватном инструменте их создания на текущий момент.
В предыдущей статье — часть 1, обзорная — я рассказал о том, зачем нужны распределенные структуры данных (далее — РСД) и разобрал несколько вариантов, предлагаемых распределенным кешем Apache Ignite.
Сегодня же я хочу рассказать о подробностях реализации конкретных РСД, а также провести небольшой ликбез по распределенным кешам.
Итак:
MassTransit это open source библиотека, разработанная на языке C# для .NET платформы, упрощающая работу с шиной данных, которая используется при построении распределенных приложений и реализации SOA (service oriented architecture).
«Netflix хороши в DevOps. Netflix делают микросервисы. Таким образом, если я делаю микросервисы, я хорош в DevOps».
Вашему вниманию предлагаю перевод статьи Sacha Greif "Что же такое этот GraphQL?"
Если вы такой же, как и я, вы обычно проходите через три этапа, когда узнаёте о новой технологии:
Есть одна хитрость для поддержания благоразумия в эпоху быстроразвивающихся технологий: изучать новые вещи между вторым и третьим этапом, как только интерес задет, но пока технология ещё не распространена повсеместно.
Именно поэтому сейчас самое время узнать, что же такое этот GraphQL, о котором вы повсюду слышите.
Всем привет. Как вы, возможно, знаете, раньше я все больше писал и рассказывал про хранилища, Vertica, хранилища больших данных и прочие аналитические вещи. Сейчас в область моей ответственности упали и все остальные базы, не только аналитические, но и OLTP (PostgreSQL), и NOSQL (MongoDB, Redis, Tarantool).
Эта ситуация позволила мне взглянуть на организацию, имеющую несколько баз данных, как на организацию, имеющую одну распределенную гетерогенную (разнородную) базу. Единую распределенную гетерогенную базу, состоящую из кучи PostgreSQL, Redis-ов и Монг… И, возможно, из одной-двух баз Vertica.
Работа этой единой распределенной базы порождает кучу интересных задач. Прежде всего, с точки зрения бизнеса важно, чтобы с данными, движущимися по такой базе, все было нормально. Я специально не использую здесь термин целостность, consistency, т.к. термин это сложный, и в разных нюансах рассмотрения СУБД (ACID и CAP теорема) он имеет разный смысл.
Ситуация с распределенной базой обостряется, если компания пытается перейти на микросервисную архитектуру. Под катом я рассказываю, как обеспечить целостность данных в микросервисной архитектуре без распределенных транзакций и жесткой связности. (А в самом конце объясняю, почему выбрал для статьи такую иллюстрацию).
Всем привет!
Наша компания делает сервис для хранения и обработки данных с промышленных устройств (насосы, буры и прочая промышленная техника). Мы храним данные наших клиентов и предоставляем функционал для их анализа: построение отчетов, графиков и еще много чего.
И в ходе работы мы заметили, что интеграция каждого нового клиента сильно затягивается, а количество различных ошибок постоянно возрастает. Тогда стало понятно, что пора с этим разобраться. Как показал анализ ситуации, IT отдел каждого нашего клиента разрабатывал свое решение для локального сбора данных с устройств и отправки к нам в сервис. Все усложняет то, что с учетом специфики отрасли, не всегда есть доступ к интернету и необходимо хранить данные локально и отправлять при первой возможности. И таких нюансов достаточно большое количество, что и приводит к росту количества ошибок.
И тогда мы поняли, что лучшим решением в данной ситуации будет разработать SDK и предоставлять его клиенту. Сразу же начал искать лучшие практики и рассуждения на тему разработки SDK и сильно удивился — в рунете об этом практически ничего нет, а в басурманских интернетах очень мало информации и она разрознена. Ну что ж, задача понятна, обдумана и реализована.
Но именно отсутствие информации на данную тему породило желание рассказать сообществу о размышлениях, принятых решениях и выводах на тему разработки SDK. В статье рассматривается решение для .NET, но речь идет о концепции, так что будет интересно многим. Подробности под катом!
Определение Докера в Википедии звучит так:
программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.
Ого! Как много информации.
