Mozilla выпустила инструмент, который наверняка многим облегчит жизнь: это фреймворк RR под Linux для записи и последующего воспроизведения хода выполнения программы. Воспроизведение происходит абсолютно детерминированно, то есть с теми же регистрами и адресами памяти — и неизменно с тем же сбоем (если он был). Другими словами, можно бесконечно гонять тесты, а как только появится баг — не спеша его изучить в офлайне, прокрутив запись сколько угодно раз. Записываются все деревья процессов и потоков.

RR создан для точного воспроизведения багов, которые проявляют себя непредсказуемо. В таких случаях при отладке стандартными средствами нет смысла запускать программу снова: не факт, что баг опять проявится. Эта проблема постоянно портит жизнь разработчикам. Вот почему в Mozilla решили создать такой фреймворк.

Добрый день, хабровчане. Сегодня я хочу рассказать о такой интересной вещи, как PgTune.

Аннотация

В данной статье хочу рассказать как можно эффективно распараллелить алгоритм BFS — поиск в ширину в графе с использованием графических ускорителей. В статье будет приведен подробный анализ полученного алгоритма. Вычисления выполнялись на одном GPU GTX Titan архитектуры Kepler.

Введение

В последнее время все большую роль играют графические ускорители (GPU) в не графических вычислениях. Потребность их использования обусловлена их относительно высокой производительностью и более низкой стоимостью. Как известно, на GPU хорошо решаются задачи на структурных сетках, где параллелизм так или иначе легко выделяется. Но есть задачи, которые требуют больших мощностей и используют неструктурные сетки. Примером такой задачи является Single Shortest Source Path problem (SSSP) – задача поиска кратчайших путей от заданной вершины до всех остальных во взвешенном графе. Решение данной задачи рассмотрено мной в этой статье. Вторым примером задачи на неструктурных сетках является задача Breadth First Search (BFS) — поиска в ширину в неориентированном графе. Данная задача является основной в ряде алгоритмов на графах. Также она немного проще, чем поиск кратчайшего пути. На данный момент алгоритм BFS используется как основной тест для рейтинга Graph500. Далее рассмотрим, как можно использовать идеи решения задачи SSSP в задаче BFS. Про архитектуру GPU компании Nvidia и об упомянутых алгоритмах уже много написано, поэтому в этой статье я не стану дополнительно писать про это. Так же, надеюсь, что понятия warp, cuda блок, SMX, и прочие базовые вещи, связанные с CUDA читателю знакомы.

Делюсь своим опытом, полученным при изучении задачи вынесенной в заголовок. В статье рассматриваются два варианта работы, которые можно использовать в Python-программах, обращающихся к портами GPIO Raspberry Pi.

Порты GPIO Raspberry Pi выглядят следующим образом:

Данный туториал описывает создание плагина для Clang и покрывает следующие шаги:

• настройка окружения
• создание базового плагина
• создание Xcode-проекта для разработки плагина
• генерирование предупреждений
• генерирование ошибок
• интеграция плагина в Xcode
• интерактивные подсказки по устранению предупреждений и ошибок

TL;DR

Готовый плагин можно найти здесь

Применение страничной навигации достаточно актуальная задача для настольных WPF-MVVM приложений.
Разномастных руководств по организации такой навигации в сети достаточно.
И, конечно, Хабрахабр не исключение (имеются статьи раз и два).
Взглянув на первую статью Вы узнаете про NavigationService и возможность пользоваться Hyperlink.
Если перейдете по второй ссылке, то узнаете как пользоваться NavigationService в так называемом «Code Behind».
Таким образом, решения полного в этих статьях не представлено (на мой взгляд).
Хочется заполнить пробел и представить Вашему вниманию, как мне кажется, вполне рабочее решение.
Абсолютно не претендую на законченный компонент для организации страничной навигации.
Буду благодарен за полезные комментарии, поправки и дополнения.
Рад буду, если кому-то моя реализация навигатора окажется полезной.

В первой части мы развернули WildFly 8 в Облачный конструктор InfoboxCloud в режиме Standalone. Давайте посмотрим, как можно развернуть WildFly 8 в режиме домена.

Цель: развернуть WildFly 8 в режиме домена с отдельным контроллером домена и двумя хостами, на которых в режиме высокой доступности смогут исполняться по 2 сервера приложений WildFly.

Режим домена или автономный режим?

Автономный режим больше подходит для сценариев разработки, когда необходим только один сервер. Только в этом режиме будут работать Arquillian тесты. Так же автономный режим подходит, если вы используете множество WildFly серверов с самописной системой управления серверами.

Режим домена (Domain mode) позволяет централизовано управлять конфигурациями WildFly. Использование домена удобно для развертывания и поддержки кластеров, состоящих из нод WildFly.

Элементы WildFly в режиме домена:

Анимированные GIF’ы до сих пор часто используются в интернете. Хотя это древний формат, но даже в нём остаётся место для инноваций. На сайте Tumblr пополняется коллекция 3D GIF, в которых трёхмерный эффект создан путём простого добавления двух вертикальных белых линий. Странно, но такой простой трюк действительно работает, и без всяких 3D-очков.

Собственно, эффект действует даже на статических изображениях, причём есть мнение, что он давно используется в комиксах.

При разработке на C# порой возникает необходимость посмотреть на пример использования языковой конструкции. В интернете на форумах MSDN, сайте StackOverflow и других ресурсах есть множество таких примеров. Они очень выручают при программировании. Команда Visual Studio рада представить дополнение для Visual Studio 2013 которое позволяет осуществлять поиск таких примеров прямо из редактора кода.

За 10 лет разработки веб-приложений с использованием технологий Java я успел повидать огромное число коллег-программистов и познакомиться с их методами организации рабочего процесса. И, к моему удивлению, абсолютное меньшинство когда-либо задумывалось над использованием RAM-диска для сборки проектов. Я думаю, что такая элементарная оптимизация просто не приходит в голову, постоянно занятую текущими задачами, дедлайнами и просто жизненными проблемами.

А между тем, сборка в память обладает двумя очень значительными преимуществами:

• Значительное увеличение скорости сборки за счет отсутствия операций ввода-вывода на жесткий диск (в большей степени это касается классических жестких дисков, особенно со скоростью вращения 5400 оборотов в минуту)
• Увеличение времени жизни вашего SSD за счет перемещения интенсивных операций записи в память

Если учесть, что в последние годы сильно вырос объем оперативной памяти на компьютере среднестатистического разработчика и повсеместно начинают применяться SSD, то аргументов «против» практически не остается.

Главная цель этой небольшой статьи — вызвать мысль: «А ведь действительно! И как я раньше об этом не подумал?».

Я опишу пример реализации такого подхода в Linux. Действия в других операционных системах будут практически идентичными, за исключением методов создания самого RAM-диска.

Я полагаю что все в общих чертах знают о существовании такого замечательного математического инструмента как преобразование Фурье. Однако в ВУЗах его почему-то преподают настолько плохо, что понимают как это преобразование работает и как им правильно следует пользоваться сравнительно немного людей. Между тем математика данного преобразования на удивление красива, проста и изящна. Я предлагаю всем желающим узнать немного больше о преобразовании Фурье и близкой ему теме того как аналоговые сигналы удается эффективно превращать для вычислительной обработки в цифровые.

(с) xkcd

Без использования сложных формул и матлаба я постараюсь ответить на следующие вопросы:

• FT, DTF, DTFT — в чем отличия и как совершенно разные казалось бы формулы дают столь концептуально похожие результаты?
• Как правильно интерпретировать результаты быстрого преобразования Фурье (FFT)
• Что делать если дан сигнал из 179 сэмплов а БПФ требует на вход последовательность по длине равную степени двойки
• Почему при попытке получить с помощью Фурье спектр синусоиды вместо ожидаемой одиночной “палки” на графике вылезает странная загогулина и что с этим можно сделать
• Зачем перед АЦП и после ЦАП ставят аналоговые фильтры
• Можно ли оцифровать АЦП сигнал с частотой выше половины частоты дискретизации (школьный ответ неверен, правильный ответ — можно)
• Как по цифровой последовательности восстанавливают исходный сигнал

Я буду исходить из предположения что читатель понимает что такое интеграл, комплексное число (а так же его модуль и аргумент), свертка функций, плюс хотя бы “на пальцах” представляет себе что такое дельта-функция Дирака. Не знаете — не беда, прочитайте вышеприведенные ссылки. Под “произведением функций” в данном тексте я везде буду понимать “поточечное умножение”

Шардинг

Вопрос масштабирования приложений в облаке возникает очень часто. Сама концепция облачных технологий подразумевает масштабирование приложений по запросу. Любой уважающий себя облачный провайдер поддерживает соответствующие функции.

Зачем вообще нужно горизонтальное масштабирование? Когда возникает вопрос повышения производительности приложения, то есть несколько вариантов. Как известно можно купить новое «железо» для сервера, добавить количество оперативной памяти и т. д. Этот принцип называется вертикальным масштабированием. Однако этот способ может быть достаточно дорогим, долгим, да и имеет предел. Можно конечно купить топовое железо, однако оно может не потянуть все требования вашего приложения.

Второй способ, называемый горизонтальным масштабированием, предполагает расширение вычислительных ресурсов доступных приложению за счет увеличения количества серверов или инстансов приложения, в случае PaaS, на которых размещено ваше приложение. То есть если раньше ваше приложение было расположено на одном сервере, и в какой-то момент оно перестало «вытягивать» нагрузку, можно просто купить второй точно такой же сервер. Поставить на него ваше приложение и таким образом часть запросов к приложению будет идти на первый сервер, часть — на второй.

Этот принцип и положен в горизонтальное масштабирование приложений размещенных в «облаке», только вместо реальных физических серверов и у нас есть понятие виртуальная машина. Когда экземпляра одной виртуальной машины недостаточно вашему приложению — вы можете увеличить его, таким образом распределив нагрузку между несколькими виртуальными машинами.

Если рассматривать возможности облачной платформы от Microsoft, то они достаточно широкие. Есть auto-scaling, scaling по запросу, причем все это доступно как с помощью UI, так и с помощью SDK, REST API и PowerShell.

Однако если с масштабированием приложения (PaaS) или виртуальных машин (IaaS) все достаточно просто, указываете сколько инстансов вам необходимо, столько и будет, то в случае если ваше приложение использует базы данных MS SQL, возникает несколько вопросов. Конечно первое что приходит в голову — организовать кластер из виртуальных машин SQL Server. Решение достаточно простое и хорошо всем знакомое. А что делать, если приложение использует базу данных как сервис (SaaS)? Что если мы не хотим заниматьсянастройкой кластера SQL Server?

Конечно же, если мы говорим о Windows Azure, то в качестве SQL базы данных будет использоваться SQL Azure. Эта база данных поддерживает технологию горизонтального масштабирования (шардинг) называемую SQL Azure Federations. Принцип ее работы очень простой: логически независимые друг от друга строки одной таблицы хранятся в разных базах данных. Самый простой пример:



Это одна и та же таблица, данные которой хранятся в разных экземплярах базы данных (шардах). То есть данные аккаунта с идентификатором 1 хранятся в первой базе данных, с идентификатором 2 — во второй и т. д.

Думаю, не мне одному чрезвычайно надоели ресурсы, требующие регистрации по каждому поводу и без. С обязательной капчей, которая правильно введется только с пятого раза, с подтверждением по е-мейлу, которое обязательно свалится в спам и то — только через сутки. Придумывать каждый раз новую пару логин-пароль — забудется, вводить одно и то же на всех сайтах — небезопасно. Местами прокатывают пары вида «qwerty:qwerty» или «login:password», но, увы, далеко не везде. Надоело. Не счесть, сколько раз я, увидев надпись «только зарегистрированный пользователь может ****», просто кривился и закрывал вкладку, чтобы больше ни разу на этот сайт не заходить. Неужели администраторы ресурсов сами этого не понимают?

Использование сети доставки содержимого (Content Delivery Network, CDN) Windows Azure дает разработчикам возможность глобальной доставки содержимого с высокой пропускной способностью. Это достигается благодаря кэшированию BLOB-объектов и статического содержимого на физических узлах в Соединенных Штатах, Европе, Азии, Австралии и Южной Америке. Текущий список CDN-узлов см. в Windows Azure CDN Node Locations (Расположение узлов CDN Windows Azure).

Для реализации этой задачи выполните следующие действия:

• Шаг 1: Создайте учетную запись хранения
• Шаг 2: Включите CDN для учетной записи хранения
• Шаг 3: Получите доступ к содержимому CDN
• Шаг 4: Удалите содержимое CDN

Вот лишь некоторые преимущества использования CDN для кэширования данных Windows Azure:

• Более высокая производительность и удобство работы пользователей, расположенных далеко от источника содержимого (для таких пользователей загрузка содержимого может потребовать большого числа обращений к источнику).
• Более равномерное распределение ресурсов позволяет лучше справляться с высокой пиковой нагрузкой, например, при выпуске нового продукта.

Аннотация

Около года назад мы опубликовали в блоге цикл статей о разработке плагинов для Visual Studio на языке C#. Сейчас мы переработали эти материалы, добавили новые разделы и предлагаем вашему вниманию новый вариант руководства.

Всем привет.

Сегодня мы хотели бы обсудить один очень важный аспект эффективной работы — повторное использование.

Речь пойдет, конечно, о коде.

Рутинном, который не хочется писать дважды, а тем более трижды. Инфраструктурном, который приходится писать от проекта к проекту. Гениальном, который просто выражает собой отличную идею и которым грех не дать попользоваться другим.

Да и давайте признаемся — все мы любим писать “фреймворки”, которыми пользуемся потом сами и которыми пользуются другие. Это добавляет немного куража нашей повседневной деятельности.

И тут автор ловит себя на том, что поступает неправильно, начиная описывать ситуации — все и так понимают, о чем речь. А описать нужно технологии и процесс. Поэтому давайте просто остановимся на абстрактной мысли, что внезапно нашлось много кода, который может быть полезен коллегам и его хорошо бы сделать легкодоступным. Также примем во внимание вторую, куда менее приятную, мысль, что в “зрелых” проектах можно найти большое количество copy-paste кода, значительно понижающего сопровождаемость. Да и работу над такими проектами приятной назвать трудно. И с этим надо что-то делать.

И мы решили с этим что-то делать.

Списки книг

• 25 бесплатных книг по информатике
• Шпаргалки
• CodePlex: Список бесплатных книг
• Бесплатные технические книги
• Galileo Computing (Немецкий)
• How to Design Programs: An Introduction to Computing and Programming
• Microsoft Press: Бесплатные книги
• MindView Inc
• Проект O'Reilly's Open Books
• TechBooksForFree.com
• Theassayer.org
• Wikibooks: Программирование
• Неплохая подборка, редактируемая сообществом (JIghtuse)
• Книги на Русском (telteron)

Программирование графики

На Хабре я недавно (чуть меньше месяца), до этого Хабр практически не читал. Пришёл, огляделся, походил по тематическим «хабам», почитал «Лучшее за всё время», просмотрел статьи отдельных, заинтересовавших меня персонажей и понял, что для того, чтобы получше понять, как живёт и чем дышит это замечательное сообщество, мне придётся Хабр распарсить и позадавать ему разные вопросы. К тому же, раз уж в своих статьях я писал в основном об автореферентности в разных её проявлениях, как не написать на Хабре статью о Хабре?

Посмотрю, интересно ли это всё кому-либо кроме меня. Если интересно, напишу ещё несколько постов, идей и материала для этого более чем достаточно.

Если я ничего не пропустил в интерфейсе сайта, единственные списки самых-самых, которые можно посмотреть — это общий рейтинг пользователей и список статей, т.н. «Лучшее за всё время». Оба списка отсортированы по рейтингу (пользователей и статей, соответственно). Между тем, существует ещё куча параметров, по которым было бы интересно всё отранжировать.

Digital Ocean — лоукостер на рынке облачных VPS провайдеров. Пользуется технологией виртуализации KVM. Хорош по соотношению цена/качество и бла-бла-бла, вы сами всё это знаете.

Но есть в нём и несколько минусов, одним из которых является ограничение в поддерживаемых операционных системах. Официальная позиция хостера состоит в том, что место на дисках в дроплетах (образах виртуальных машин) может быть расширено из панели управления без необходимости переустановки системы, поэтому загрузчик туда лучше не ставить. В связи с этим, libvirt не читает загрузчик внутри образа, а использует предустановленное в панели управления ядро с хостовой машины.

Поддержку загрузки пользовательских ядер они обещают сделать со дня на день… уже чуть больше года.

Мы ждать и клянчить не будем.

Во второй части статьи рассказывалось о механизмах обнаружения ошибок в процессе обработки.

Обработка завершилась с ошибкой, что делать дальше? Вполне возможно, что потеряна связь с одним из узлов кластера или временно недоступна база данных. В этом случае, нельзя с уверенностью сказать, какие операции выполнились успешно, а какие — нет. Если все операции в цепочке повторно применимы (идемпотентны), например установка флага, то можно просто перезапустить обработку. Если нет, то на помощь приходят механизмы транзакций Storm.