User
Привет, Хабр. Я в свободное время развиваю свой небольшой сайт — платформу для ведения личных дневников. Похож на ЖЖ или Дайри, но более современный и молодежный, полузакрытый, уютный. И у нас есть необходимость отслеживать, когда пользователи создают себе дополнительные аккаунты. В этом посте хочу поделиться своими идеями и опытом, как это у нас реализовано.
В статье рассказываем, как оптимизировать базу данных PostgreSQL на примере Linux на IBM Z. Опираясь на представленные примеры, вы шаг за шагом узнаете, какие опции и параметры конфигурации улучшат установку PostgreSQL с точки зрения:
Месяц назад мы вместе с Хабром спросили у Go‑разработчиков, чем они живут, над какими задачами работают и где черпают полезную информацию о Go. В этом посте расскажем об основных инсайтах, а также узнаем, почему многие Go‑разработчики знают Python и мечтают выучить Rust.
Возможность горизонтального масштабирования это одно из важнейших нефункциональных требований индустрии в последнее время. Рост бизнеса со стороны IT выглядит чаще всего как рост нагрузки и цены отказа системы. Нам всем хочется создавать такие приложения, которые будут одинаково быстро и стабильно работать как с сотней, так и с сотней тысяч клиентов. Для этого необходимо еще на стадии проектирования закладывать потенциал для масштабирования, одним из способов которого является шардирование.
Мы на пальцах рассмотрим что такое шардирование, как оно помогает в масштабировании и даже рассмотрим тот самый этап «роста».
Привет, меня зовут Руслан, я энтузиаст одного отдела искусственного интеллекта, занимаюсь автоматизацией процесса разработки и контролем за инфраструктурой внутри Kubernetes. Хочу детально рассмотреть развёртку Kubernetes-кластера, показать решения на возможные ошибки, ответы на которые пришлось довольно долго поискать. После окончания статьи вы будете знать, как создать кластер, который подойдет почти под любые задачи.
В большинстве случаев, когда речь заходит об использовании Go, вспоминается backend или DevOps и в самую последнюю очередь можно подумать об использовании Go для создания мобильных или десктопных приложений. Но в действительности, благодаря возможностям интеграции с нативными библиотеками (в том числе, OpenGL и OpenAL для пространственного звука) Go может использоваться и для создания игр (в том числе для мобильной платформы).
В этой статье мы обсудим несколько библиотек, которые могут помочь в создании 3D-графики на Go и обсудим вопросы портирования приложений на мобильные платформы.
В эпоху быстрорастущих приложений важно иметь возможность контролировать состояние системы в любой момент времени. Одними из требований для достижения этого являются логи и метрики, которые помогают нам следить за многими параметрами, такими как количество запросов в секунду (RPS), потребление памяти, cache git и т.д. Однако, есть ещё один полезный инструмент - трейсинг. В этой статье мы ознакомимся со стандартом OpenTelemetry в языке Go и инструментом Jaeger
То, что данные называют нефтью 21 века известно уже давно: на них учатся нейросети, их мгновенная обработка и передача сильно упростили нашу жизнь, и одной из самых распространенных структур хранения данных является реляционная.
Основным инструментом для взаимодействия с реляционными БД является структурированный язык запросов или же SQL.
Вкратце, на мой взгляд, необходимо знать следующие разделы:
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.
Когда работаешь с данными, скорость запросов — один из главных показателей эффективности. Чтобы повысить эту скорость, нужно знать не только как оптимизировать сами запросы, но и как конфигурация самой базы влияет на скорость выполнения запроса.
Администратор баз данных в Southbridge и ведущий инженер компании Data Driven Lab Иван Чувашов занимается базами данных 15 лет и сегодня хочет поговорить про оптимизацию запросов. Разбирать все будет на примере PostgreSQL, так как именно с этой базой он сейчас работает плотнее всего.
Эта статья — конспект бесплатного вебинара об оптимизации PostgreSQL от «Слёрма». Если вам удобнее смотреть, а не читать, переходите на YouTube.
Привет! Меня зовут Сергей, я старший разработчик в Ozon и раньше вообще не был замечен в QA.
Все мы привыкли к лёгкому написанию тестов на Python и Java — это основные языки автотестировщиков с богатым инструментарием утилит и всего, что упрощает жизнь. Что нужно для написания автотестов для HTTP-сервиса на Python или Java? Гугл, бутылочка крафта и два часа времени.
А как быть в случае с Go? Как раз на нём мы в большинстве случаев пишем микросервисы. И если тесты написаны на другом языке, разработчики не могут внести в них свой вклад или отревьюить их. Поэтому внутри Ozon активно развивается Go-сообщество QA, и этим ребятам тоже нужно тестировать HTTP-сервисы и проверять отчёты в Allure. Как настоящие сварщики мы подумали: «Если чего-то не хватает, нужно написать своё». Сказано — сделано: встречайте опенсорс-библиотеку CUTE в BDD-стиле, которая облегчает тяготы создания автотестов и упрощает переход на Go. Главные фичи: создание HTTP-тестов, возможность реализовывать проверки из коробки, Allure-отчёты и низкий порог входа. Инструкция — под катом.
Привет! Меня зовут Александр Сусиков, я тимлид команды, которая занимается платформой PaaS для СберМаркета. В этой статье я расскажу, как повысить скорость разработки с помощью кодогенерации.
После того, как я написал статью про паттерн CQRS, мне захотелось описать ещё один интересный шаблон для микросервисной архитектуры, а именно saga (он же повествование).
За последние 10 лет я поменял 3 работы, прособеседовался с 10+ компаний на позицию разработчика (software engineer) и вел переписку с HR/рекрутерами из нескольких десятков фирм. По ходу дела заметил, что вопросы, которые я задаю на собеседовании с менеджером/командой или с HR, повторяются, и решил их структурировать. Некоторые из них являются общими, и их может задать кандидат на почти любую вакансию; другие касаются только вакансий для программистов. В этой статье поделюсь с вами наиболее типичными и важными вопросами, которые, на мой взгляд, может задать соискатель потенциальному работодателю.
Что спрашивают на собеседовании Golang разработчика? Асинхронщина? Контексты? Вторая часть статьи с вопросами и ответами, собранными на собеседованиях.
Понимание того как Kubernetes обрабатывает контейнеры дает большую гибкость при создании пользовательских конфигураций под конкретные нужды.
Kubernetes позволяет выполнять много полезной работы без глубокого понимания деталей. Утилита командной строки kubectl и дашборды в Openshift помогают управлять вашими контейнерами. Однако, как только вы заглянете глубже в Kubernetes все может быстро усложниться.
Тем не менее, понимание того, как основные части взаимодействуют друг с другом, является важным для главного архитектора, который использует Kubernetes в своих проектах. Проведем аналогию с обычным архитектором: для проектирования небоскребов важно знать прочность на растяжение железобетона в сравнении с балками из чистой стали. Также полезно понимать как работают системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха.
Такая аналогия правдива и для работы с Kubernetes. Просто сказать: "Давайте оставим это на усмотрение разработчиков" - недостаточно, с таким же успехом можно предоставить выбор системы кондиционирования обычным рабочим со строительной площадки. За каждой хорошо спроектированной системой стоит как множество деталей, так и архитектор, который понимает их значение.
Для системного архитектора в IT важно понимать как Kubernetes создает и запускает контейнеры. Изучение контейнерной оркестрации необходимо по двум причинам. Во-первых, это хорошее знание для архитектора уровня компании (как для обычного архитектора знание систем кондиционирования). Во-вторых, понимание механизмов, благодаря которым Kubernetes создает и запускает контейнеры, позволяет настраивать пользовательские конфигурации кластеров Kubernetes для специфичных кейсов, но для этого необходимо понимать основы.
В настоящее время существует огромное количество консенсус алгоритмов для блокчейн систем, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки присущие только ему, либо целому классу сходных алгоритмов. Так или иначе, в данное время лидирует две концепции консенсуса - основанные на майнинге (PoW) [1] и форжинге (PoS) [2], которые в свою очередь представляют конкурентную и последовательную модели генерации блоков непосредственно. Такое разделение либо предполагает крайне большое расходование материальных ресурсов, либо представляет собой необходимость комбинации с другими методами консенсуса [3], что приводит к сложности реализации, а следовательно и к проблеме доказуемой безопасности конечного решения [4, с.319]. Альтернативной моделью конкуренции и последовательности может являться алгоритм объединения узлов (PoU), решающий общую задачу сообща и главным преимуществом которого является простота реализации, сродни PoW и быстрота генерации блоков, эквивалентная PoS.
Привет, Хабр! Я работаю старшим Go-разработчиком в «Лаборатории Касперского». Сегодня хочу поговорить о том, как искать узкие места и оптимизировать код на Go. Разберу процесс профилирования и оптимизации на примере простого веб-сервиса — покажу, с помощью каких встроенных инструментов искать функции, активнее всего использующие CPU и память. Расскажу, какие можно применять подходы, чтобы повысить производительность. Хотя речь пойдет о микрооптимизации, в моем примере шаг за шагом производительность удалось поднять в 5 раз!