В технической документации часто встречаются фразы с использованием страдательного залога. Параметры там «задаются», файлы «сохраняются», а программа «запускается». Ох, опасная эта форма для строгих и однозначных описаний! Почему же страдательный залог заставляет читателей страдать? Будем разбираться...

Привет! Если по вашим венам уже во всю течет оливье, но полноценно работать работку пока не тянет, или просто хочется легкого полезного чтива, то данная статья как раз для вас. В ней я постараюсь на реальных примерах рассказать об одном навыке, который считаю ключевым для работы в ИТ, и которому уделяется не так много внимания, как он того заслуживает. Технари любят устраивать холивары — про архитектуры, паттерны, языки программирования, но все это иногда совершенно не то.

Этот главный навык пригодится всем в индустрии — программистам, лидам, продуктологам, тестерам, менеджменту и всем остальным.

Имя ему этому навыку — здравый смысл.

Да, вот так просто, но на самом деле все совсем не просто, и я сейчас это объясню.

Узнайте больше о языке программирования Котлин. Я расскажу, где применяется Kotlin и почему он оптимален для приложений на Android. Подробнее в блоге CREAZARD.

Приветствую! Меня зовут Громова Алена и я основатель компании мобильной разработки. Этот материал в своем блоге решила посвятить языку Kotlin, как одному из “ходовых” языков программирования, с которыми давно работает моя команда.

Идея этой статьи родилась из обсуждения в чате канала «UI фэйл» (https://t.me/uifail), который ведёт мой коллега и друг Денис Пушкарь. В процессе сборки материала я обращался к коллегам из других команд и направлений (в том числе разработки, тестирования и аналитики), чтобы подтвердить или опровергнуть свои умозаключения, так как тема весьма обширная, а пишет статью по ней человек из сферы дизайна.

Во многом я буду ссылаться и на свой собственный опыт, и на наши устоявшиеся процессы в компании. Надеюсь, дорогой читатель, что ты найдёшь эту статью полезной, а также почерпнёшь для себя некоторую пищу на подумать.

Также сразу оговорюсь, что далее по тексту буду использовать привычную терминологию уровней специалиста (джун, миддл, сеньор, ведущий, тимлид), однако эта оценка весьма условна и, на мой взгляд, требует существенного пересмотра. Например, у нас в дизайн-студии Ростелекома используется градация из 12 уровней каждого навыка, в которой мы умышленно отказались от стандартных ярлыков. Для простоты изложения в этой статье я к ним вернусь.

Ниже по тексту я распишу трудности, с которыми сталкивается специалист в IT на всём протяжении своего роста, и о которых очень мало говорят.

Хочу поделиться тем, как я вспомнил о MVC паттерне, и как он помог мне сделать архитектуру моей библиотеки в разы выразительней. Легкая статья в стиле до и после.

Всем привет! Недавно мне выпала возможность разработать шаблон сервиса, который можно было бы использовать как для монолитной, так и для микро‑сервисной архитектуры. Шаблон должен был придерживаться принципов Domain‑Driven Design (DDD). В этом процессе, я столкнулся с двумя интересными проблемами:

Проблема 1: Сложности обеспечения транзакционности базы данных

При разработке сервисов, часто возникает неотъемлемая потребность в использовании транзакций базы данных для обеспечения целостности данных. Однако, при попытке интегрировать транзакционную логику в традиционные подходы, столкнулся с трудностями. Связывание транзакционной логики с логикой слоя базы данных оказалось нетривиальным и привело к нарушению принципов разделения ответственности. Это, в свою очередь, сказалось на тестировании и поддержке кода.

Проблема 2: Нарушение изолированности слоя

В попытке решить первую проблему, некоторые разработчики переносят работу с транзакциями на уровень слоя приложения, чтобы избежать прямой зависимости от базы данных. Однако, такой подход, несмотря на его обоснование, может нарушить изолированность слоев и противоречить принципам DDD и чистой архитектуры. Это, в конечном итоге, затрудняет поддержку приложения и усложняет его масштабирование.
Эти две проблемы стали отправной точкой для исследования применения паттерна Unit of Work и его роли в обеспечении надежности и консистентности данных в контексте Golang и DDD.

В статье я расскажу о своем подходе к решению этих задач.

В преддверии Нового Года, начинаем осваивать генеративные сети с помощью привычного всем Java разработчикам фреймворка Spring. Несколько месяцев назад в Spring добавили модуль AI, который упрощает работу с нейронками от OpenAI и Azure.

Давайте же напишем первое приложение с новым модулем!

В эти предновогодние дни перегружать вас техническими деталями не будем. И даже не всё в этом выпуске будет вертеться вокруг СУБД и SQL. Начнём, впрочем, с такой серьёзной новости:

Postgres Pro Enterprise 16.1.1

Привет Хабр! Меня зовут Иван, сегодня поговорим о вопросах на собеседованиях Джуну+ (от 6 месяцев работы) и узнаем как ответить на них не как ChatGPT. Я как инженер по ручному и автоматизированному тестированию провожу собеседования на роль Junior+ QA (с дальнейшим ростом в автоматизаторы). Делюсь своим списком вопросов и ответов, которые я ожидаю услышать.

Придумывать заново велосипед не собираюсь. Поэтому ниже список ресурсов на вопросы для подготовки к собесу QA. К сожалению ресурсы предоставляют не все ответы, в том числе не все правильные.

База для Junior QA

1. Что такое тестирование?

Сравнение ожидаемого результата с фактическим результатом ПО. Тестирование это не поиск багов!

Своими словами: тестирование - это процесс сопоставления спецификаций продукта с его финальным результатом. Под финальным результатом мы можем понимать то, что тестировщик получает, когда разработчик реализует функционал по задаче и мы начинаем его тестировать. В ручном тестировании мы сравниваем тестовые случаи с реализованным проектом, а в автоматизированном тестировании мы преобразуем ручные тестовые случаи в автоматические проверки для реализованного проекта.

API gateway KrakenD и его наиболее интересные возможности, как единой сущности в архитектуре приложения, занимающейся оркестрацией запросов. Основная функциональность KrakenD заключается в создании единого API, который действует как агрегатор множества микросервисов в единый эндпоинт, автоматически выполняя за вас и ваше приложение тяжелую работу, такую, например, как: агрегирование, преобразование, фильтрацию, декодирование, регулирование, аутентификацию и авторизацию запросов.

В этом посте я расскажу, как я придумал себе инвестиционную стратегию, которая очень эффективно работает вот уже шестой год. Я также попытаюсь разобраться, с чем связан "феномен таблички": почему сделанный на коленке инструмент вдруг начали использовать тысячи человек, а я (как автор) вдруг стал популярным в узких кругах. Начнём по порядку...

Пирамида автоматизации тестирования Майка Кона помогла многим командам с начала 2000-х годов.С тех пор мы немного подкорректировали её, чтобы уточнить наши цели, добавили облако сверху, чтобы показать, что не все регрессионные тесты можно автоматизировать. Иногда нам нужны тесты, ориентированные на человека, которые включают в себя исследовательские тесты (ИТ - exploratory tests).

Эта модель помогает командам понять, что в большинстве случаев стоит автоматизировать тесты на максимально детализированном уровне приложения, чтобы обеспечить адекватную защиту от нестабильности при проверке регрессии.

Все привет! В продолжение статьи о возможностях PowerShell, хочу поделиться несложной реализацией создания REST API и простого Web-сервера, используя только PowerShell на базе класса .NET HttpListener. Такая реализация позволяет настроить endpoint (конечные точки) для обработки GET и POST запросов, которые принимают параметры в заголовке запроса, использовать Basic-авторизацию (на основе Base64), обрабатывать любые коды возврата, а так же без лишнего кода, отдавать информацию в разных форматах: json, xml, html, csv.

Два года назад мы запустили в школе Metaclass курс «Деплой приложений в Kubernetes». С сегодняшнего дня мы делаем его бесплатным и приглашаем пройти всех, кто хочет прокачаться и попасть на стажировку к нам в команду.

В нашей компании все сотрудники проходят этот курс, поэтому мы решили рассказать об обучении на примере одного из студентов, бэкенд-разработчика Димы Ивахненко.

Все знают, что Россия — энергетическая сверхдержава, она же – «разорванная в клочья Обамой бензоколонка». Но не все знают, как это может отражаться в области развития математического моделирования. Расскажу одну жизненную историю. 

Начну с далекого 2007 года. Довелось мне в те времена поработать на крупном заводе, который «эффективные менеджеры» как раз делили на несколько отдельных предприятий, каждое из которых крутилось, как могло.  В том цеху, который и стал одним из таких предприятий, на токарных станках могла крутиться (и крутилась!) металлическая болванка размером с автобус. А в печку для нагрева металла можно было затолкать паровоз. Целиком.  Когда я в первый раз увидел токарный станок, на котором крутится и обтачивается деталь размером с автобус, моему восторгу не было предела. Гордость за страну переполняла до состояния «в зобу дыханье сперло». А потом старожилы показали ту часть цеха, где стояли фундаменты таких же станков и пояснили:

- А вот тут были станки для точной обработки. Их продали китайцам по цене металлолома.

- А почему вот другие не продали?

- Потому, что у них точность обработки такая, что их только в металлолом можно сдать. Поэтому они здесь работают и крутятся как могут, и обтачивают валы турбин Siemiens.

Схема бизнеса был гениальна: Siemiens привозил на завод многотонные болванки, их неделями и месяцами обтачивали до состояния заготовок и увозили для чистовой обработки в Германию. Где уже выполняли чистовую доводку на точных и дорогих станках. Главные затраты при черновой обработке – это износ станков и инструмента, зарплата токаря и электроэнергия, необходимая для вращения тонн металла. Поскольку электроэнергия в РФ дешевле немецкой, недели обработки болванок с лихвой окупают транспортировку, а низкая точность обработки не требует дорогого обслуживания и мало чувствительна к износу еще советского оборудования.  В итоге весь бизнес заключался в «перепродаже» дешевой электроэнергии из РФ в Германию, но в виде металлических обточенных болванок. 

А вы знали, что HashMap для enum уступает по эффективности EnumMap? Или что EnumSet под капотом это обычный long? Под катом несколько рецептов удобного применения этих структур.

Алоха всем.

Ни для кого не секрет, что алгоритмические задачи уже стали/становятся обыденными на техническом интервью. Кто то может любить это, кто то ненавидеть, но факт остается фактом, что бы пройти собеседование нужно научится решать алгоритмы.

А как быть интервьюерам? Какую задачу дать кандидату? Как понять сигналы, что кандидат «шарит»?

Я наткнулся на интересную статью по интервью на Senior инженера C++. Там у парня спрашивают базовую задачу FizzBuzz.

В этой статье мы рассмотрим бенчмарки различных решений на Java, начиная от простых вариантов и заканчивая многопоточными реализациями. Давайте разбираться вместе!

В современном мире веб-разработки обеспечение безопасности пользовательских идентификаторов и управление доступом к ресурсам становятся все более важными задачами. Один из мощных инструментов, предоставляющих полноценное решение для этих задач, это Keycloak, современная система управления идентичностью и доступом.

В данной статье мы рассмотрим процесс интеграции Keycloak в наше приложение Spring Boot 3 в качестве сервера авторизации с использованием протокола OAuth2. Обсудим смысл OAuth2, его механизм работы и сравним его с другими протоколами. Кроме того, мы настроим Keycloak с использованием Docker Compose, воспользовавшись PostgreSQL в качестве базы данных для Keycloak. Затем мы интегрируем Keycloak с нашим приложением Spring Boot 3, используя протокол OAuth2. Также мы подключим Keycloak Admin Client и, наконец, проверим функциональность всей системы.

Зачем всё это?