Работа в Яндексе ставит огромное количество технических вызовов, которые интересно решать. И один из них — это производительность основной очереди сообщений YDB Topics. Посмотрим, может ли опенсорсный продукт от Яндекса конкурировать с Apache Kafka по производительности.

Меня зовут Зевайкин Александр. Я уже практически 20 лет в IT. Начинал с преподавания в вузе, запускал множество стартапов, руководил командами разработки. В текущий момент я работаю в Яндексе в отделе, занимающимся одной из высоконагруженных систем. Это разработка распределённой базы YDB, в частности, функциональности YDB Topic.

Всем привет! Я Виктор Брыксин, руковожу разработкой Яндекс Телемоста. В статье поговорим про декомпозицию задач в проекте и как можно получить реальные сроки его выполнения.

Спойлер: вы все равно ошибетесь, прогнозируя сроки. Но что можно сделать? Минимизировать шанс на ошибки и сделать их менее фатальными. Я расскажу про рабочие инструменты, которые помогли мне в свое время, — брать их на вооружение или нет, решайте сами. Если вы не знаете, как подступиться к декомпозиции сложного проекта и с чего начать, — эта статья вам в помощь.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл, я работаю в IT более 13 лет. Сначала инженером по внедрению, потом DevOps, потом SRE, также работал руководителем группы сопровождения. Сейчас SRE в VK Рекламе, поэтому знаю, как важно делать правильные инструменты для анализа проблем. 

В любом проекте и компании я иногда сталкивался, а иногда сам создавал проблему: огромное количество дашбордов. Вспомните ситуацию, когда вы в Grafana ищете какой-нибудь дашборд, пишете, например, «Tarantool», и вам выпадает огромный список дашбордов, которые кто-то до вас насоздавал. Это могут быть кастомные дашборды, которые кто-то делал для какого-нибудь инцидента, или просто созданные другими специалистами. Часто бывает, что половина этих дашбордов нерабочие или на них нет чего-то полезного. 

Как правило, обилие дашбордов создаёт ряд проблем: информационную перегрузку, потерю фокуса, сложность восприятия, а самое главное, затруднение исследований инцидентов. Попробуйте себе честно ответить на вопрос: глядя на свой дашборд, вы можете понять, работает ваша система или нет? Если нет, то читайте дальше. 

Привет, меня зовут Кристина, я фронтенд-разработчик в Домклик. Хочу рассказать немного про основные изменения React 18.

trdl (сокр. от “true delivery”) обеспечивает безопасный канал доставки обновлений от Git-репозитория до хоста пользователя. В состав trdl входят три ключевых компонента, которые помогают защищать систему обновления от потенциальных атак: HashiCorp Vault, TUF-репозиторий и Git.

Расскажем, как работает решение, от каких минусов существующих систем обновления избавлено и как начать им пользоваться.

В Tarantool 2.10 добавили новые инструменты как для Enterprise версии, так и для Community Edition. А еще мы запустили Tarantool по модели DBaaS в облаке VK Cloud Solutions. Далее подробно расскажем про главные обновления: шифрование соединений между репликами и клиентом, сжатие данных в памяти, расширенные возможности аудита и поделимся ссылкой на полный список изменений. 

Приветствую всех Хабровчан. Сегодня говорим про Helm и то, как мы у себя в Nixys пришли к универсальному чарту, который стали использовать в своей работе как стандартный инструмент и почему это сделало нашу работу эффективнее.

Экосистема полупроводниковой индустрии

Поговорим о: 1) том как я попал в магистратуру по Computer Science от Georgia Tech пока жил и работал в Воронеже, 2) требованиях к поступлению, 3) стоимости, 4) моих впечатлениях от курсов, которые мне читают, 5) почему я все еще продолжаю учиться после того, как начал работать в FAANG и переехал в UK.

Все о той же критической уязвимости в Log4j, но с примерами и кодом.

Привет, Хабр! Меня зовут Роман, я работаю разработчиком в компании Arenadata, где мы решаем много задач, связанных с Greenplum. Как-то мне представился случай разобраться с одним непростым, но вполне типичным для этой СУБД кейсом. Необходимо было выяснить, на обработку каких запросов уходит неадекватно много системных ресурсов. В этой статье мне бы хотелось поделиться своими наработками и рассказать о трёх проверенных мной способах мониторинга утилизации системных ресурсов, потребляемых запросами в Greenplum.

Сайт мониторинга ситуации по коронавирусу Соединенного Королевства - основной сервис отчетности во время пандемии COVID-19 для всей страны. Он испытывает нагрузку порядка 45–50 миллионов запросов в день и относится к национальным сервисам критической важности.

Мы работаем в соответствии с архитектурой active-active, что значит, у нас есть минимум две, часто - три экземпляра каждого сервиса, которые запущены в разных географических локациях.

Есть только одно исключение - наша база данных. Сервис работает с использованием специальной версии PostgreSQL: Hyperscale Citus. Тот факт, что наша база данных не соответствует архитектуре active-active — это не следствие того, что мы не знаем, как делать реплики для чтения, скорее - результат логистических проблем, обсуждение которых выходит за рамки этой статьи.

Тем не менее, база данных работает в высокодоступной экосистеме, где сбойный экземпляр может быть заменен в течение пары минут.

Привет, меня зовут Игорь и я работаю в команде Tarantool. При разработке мне часто требуется быстрое прототипирование приложений с базой данных, например, для тестирования кода или для создания MVP. Конечно же хочется, чтобы такой прототип требовал минимальных усилий по доработке, если вдруг будет решено пустить его в работу.

Мне не нравится тратить время на настройку SQL базы данных, думать, как управлять шардированием данных, тратить много времени на изучение интерфейсов коннекторов. Хочется просто написать несколько строчек кода и запустить его, чтобы все работало из коробки. В быстрой разработке распределенных приложений мне помогает Cartridge — фреймворк для управления кластерными приложениями на основе NoSQL базы данных Tarantool.

Сегодня я хочу рассказать о том, как можно быстро написать приложение на Cartridge, покрыть его тестами и запустить. Статья будет интересна всем, кто устал тратить много времени на прототипирование приложений, а также людям, которые хотят попробовать новую NoSQL технологию.

• 23% в ближайшие 5 лет точно уеду (563)
• 18% уже уехал (443)
• 37% колеблюсь (900)
• 21% не собираюсь уезжать в принципе (517)

Прим. перев.: как многим хорошо известно, Kubernetes — это всего лишь пять бинарников. Об их назначении и рассказывает в этой статье Vedashree Patil, консультант из Deloitte Digital. Когда ей потребовалось изучить Kubernetes, она столкнулась с большим количеством новой информации, осознать которую за короткое время было непросто. Так она пришла к идее уменьшить порог вхождения в K8s другим специалистам, создав цикл публикаций «Kubernetes 101». Все статьи сопровождаются простыми и наглядными комиксами. Представляем вниманию перевод материала под названием «Внутри кластера» из этого цикла.

Как выглядит кластер Kubernetes? Как работают узлы? Из этой статьи вы узнаете обо всех основных компонентах системы Kubernetes.