SDET teamlead
От автора: в этой статье я поделюсь своим опытом тестирования микросервисов. В последние годы команды разработчиков программного обеспечения внедряют архитектуру микросервисов, чтобы иметь возможность разрабатывать, тестировать и деплоить сервисы независимо и быстро. Для эффективного тестирования таких систем необходимо хорошо знать их архитектуру.
Всем доброго времни суток, для начинающего программиста (коим я и являюсь) реализация базовых структур данный, по типу бинарных деревьев и связных списков, довольно легка. Чего не скажешь о хэш картах.
Код зависим от данных и моделей, а значит от абстракций используемых в них, поэтому рефакторинг неминуем сегодня. Почему? Обычно под рефакторингом подразумевают реорганизацию кода из соображений необходимости использовать данные по-новому. Мы поговорим о самом частом и нелюбимом типе рефакторинга - лавинообразный рефакторинг, возникающий при изменениях в моделях данных, структурах таблиц и бизнес логике.
Несколько раз мне приходилось выступать в роли архитектора на проектах по созданию информационных систем с большим количеством заинтересованных участников — стейкхолдеров. Могу сказать, работа эта не из лёгких: пока соберёшь под сотню необходимых виз — весь взмокнешь. В этом очерке хочу рассказать о подходах, которые, на мой взгляд, могут облегчить жизнь архитектору и команде проекта.
Сегодня, в эпоху больших данных, когда компании тонут в информации из самых различных локальных и облачных источников, сотрудникам трудно увидеть общую картину. Анализ информации для отделения зерен от плевел требует все больше усилий. Визуализация данных помогает превратить все данные в понятную, визуально привлекательную и полезную информацию. Хорошо продуманная визуализация данных имеет критическое значение для принятия решений на их основе. Визуализация позволяет не только замечать и интерпретировать связи и взаимоотношения, но и выявлять развивающиеся тенденции, которые не привлекли бы внимания в виде необработанных данных. Большинство средств визуализации данных могут подключаться к источникам данных и таким образом использовать их для анализа. Пользователи могут выбрать наиболее подходящий способ представления данных из нескольких вариантов. В результате информация может быть представлена в графической форме, например, в виде круговой диаграммы, графика или визуального представления другого типа.
Большинство средств визуализации предлагает широкий выбор вариантов отображения данных, от обычных линейных графиков и столбчатых диаграмм до временных шкал, карт, зависимостей, гистограмм и настраиваемых представлений. Для решения задачи визуализации принципиальное значение имеет тип источника данных. И хотя современные средства визуализации проделали в этом вопросе большой путь, и предлагают на сегодняшний день весьма большой выбор, задача визуализации не решена в полной мере. Если для баз данных и целого ряда web сервисов задача визуализации не представляет принципиальной проблемы, то понять, что происходит с информационными потоками внутри некоторых программных продуктов из мира больших данных, не так просто.
Инструмент, на котором хотелось бы остановиться более подробно – Kafka.
Ethereum (ETH) он же Эфириум (a.k.a. Эфир) - вторая по популярности криптовалюта в мире, а также платформа для создания децентрализованных онлайн-сервисов на базе блокчейна, работающего на основе умных контрактов (смарт-контрактов).
Концепция второй криптовалюты была предложена ее создателем Виталиком Бутериным в конце 2013 года, а сеть была запущена 30 июля 2015 года. Но это дорогой читатель ты уже скорее всего знаешь и без меня :)
В данной статье мы рассмотрим простые методы и приемы исследования Ethereum, которые применяет в своей работе OSINT-специалист.
DISCLAIMER: Данная статья написана в ознакомительных целях и не является руководством к неправомерным действиям или обучающим материалом для сокрытия правонарушений.
В последнее время выходят статьи, как смотреть торренты на телевизоре. Читаю и понимаю что тема не раскрыта полностью, люди предлагают сделать максимум усилий, для необходимого минимума.
Что нужно при домашнем просмотре фильмов и как это происходит у меня...
В связи с уникальной сложившейся политической ситуацией в Российской Федерации, меня отключили от моей честно оплаченной подписки на сервис Netflix. Также, с уходом больших кинокомпаний с российского рынка, не остается большой надежды на трансляцию свежего кино и сериалов в отечественных онлайн кинотеатрах. Поэтому я принял волевое решение создать домашний сервер для видеохостинга, а также скачивания и раздачи торрентов на одноплатном компьютере Raspberry Pi, который был куплен по наитию и, как и у тысяч программистов-энтузиастов по всему миру, лежал без дела который год.
Статья для тех, кто хочет познакомиться с устройством технологии WebSocket или языком программирования Go.
Или узнать с какой простотой Go стал одним из самых популярных языков программирования для написания сетевых приложений.
Тимлиду постоянно приходится отвечать на вопрос «когда сделаете?» или «когда будет готово?». И часто для ответа на этот вопрос нужно отвлечь от работы своего сотрудника, обсудить с ним задачу и только после этого дать ответ.
Не факт, что ответ совпадет с реальностью. И любой руководитель знает, что для того, чтобы гарантированно уложиться в названый срок, нужно заложить минимум трехкратный запас времени. Заказчики этот принцип тоже знают и поэтому стремятся срезать срок, насколько это возможно. Тимлиду опять приходится отвлекать сотрудника и обсуждать с ним «варианты оптимизации сроков выполнения». Потом цикл повторяется до тех пор, пока кто-то — либо заказчик, либо тимлид — не упрется рогом, не продавит свое решение.
Недовольными, как правило, оказываются все. Тем не менее все постоянно играют в эту игру, и никто никому не верит.
Однако, если использовать исторические данные по сделанным ранее проектам и задачам, то можно узнать с 80% вероятностью срок исполнения задачи любого типа. Никакой магии. Просто математика и немного теории вероятностей :)) В этом суть Канбан-метода.
Независимо от технологий и продуктов, с которыми вы работаете, знание того, как использовать тестовые дублеры (test doubles), имеет основополагающее значение для любой стратегии автоматизированного тестирования. В частности, при работе с неинструментальными тестами в Android использование такого рода ресурсов становится еще более важным. По сути, концепция тестовых дублеров довольно проста, но большое количество доступных именований, определений и инструментов неминуемо вызывает путаницу в сообществе разработчиков.
Спрос на бэкенд-разработчиков — а Go неотделим от бэкенд-программирования — стабильно растет. У самого же Golang немало плюсов: простой, строгий, статически типизированный, он обладает развитой стандартной библиотекой и славится поддержкой параллельного и асинхронного программирования. При этом в Golang нет классов и нет поддержки наследования, что значительно повышает удобство поддержки кода. Благодаря этим и другим преимуществам Go в последние годы сохраняет статус популярного и перспективного языка.
В МойОфис мы широко используем Go в качестве основного языка для разработки корпоративной почты нового поколения Mailion. При этом разрабатываем на нём не только микросервисы, но и собственное хранилище с поддержкой дедупликации (про устройство Mailion читайте здесь). В связи с этим мы постоянно следим за книжными новинками и актуальными темами современной бэкенд-разработки. Специальной литературы по теме Golang существует немало, однако с помощью наших разработчиков мы выбрали самые важные, профессионально полезные и увлекательно написанные издания.
Делимся рекомендациями книг под катом!