Вместо предисловия

Сегодня приснился сон, как-будто меня ужали до размера нескольких
килобайт, засунули в какой-то сокет и запустили в контейнере.
Выделили транспорт в оверлейной сети и пустили
тестировать сервисы в других контейнерах…
Пока не сделали docker rm

Не так давно мне посчастливилось стать членом очень крутой команды
Centos-admin.ru, в которой я познакомился с такими же, как я: единомышленниками со страстью к новым технологиям, энтузиастами и просто отличными парнями. И вот, уже на второй рабочий день меня с коллегой посадили работать над одним проектом, в котором требовалось «докерировать всё, что можно докеризировать» и было критически важно обеспечить высокую доступность сервисов.

Скажу сразу, что до этого я был обычным комнатным Linux-админом: мерился аптаймами, апт-гет-инсталлил пакеты, правил конфиги, перезапускал сервисы, тайлил логи. В общем, не имел особо выдающихся практических навыков, совершенно ничего не знал о концепции The Pets vs. Cattle, практически не был знаком с Docker и вообще очень слабо представлял, какие широкие возможности он скрывает. А из инструментов автоматизации использовал лишь ansible для настройки серверов и различные bash-скрипты.

Совсем недавно решал задачу построения стакана котировок на основе исторических данных Московской Биржи. В открытых источниках ничего подобного не нашел, пришлось начинать с нуля и копать самому. Есть некоторые нюансы, о которых нужно знать. Про них буду упоминать по ходу.

Про биржевую торговлю, инфраструктуру и тестирование алгоритмов на исторических данных много писал и пишет IT Invest, спасибо ему. От себя добавлю, что на данных OrderLogs мы анализируем глубину рынка, ликвидность, спреды и еще много чего. Результаты используем в наших торговых алгоритмах.

Специально выбрал Фондовый рынок, так как тут больше всего вопросов. Валютный и Срочный рынок имеют свои особенности, но там проще. Реализация алгоритма на Java, код на GitHub.

Цель: Получить стакан котировок на любой момент времени.

Последние два года вся страна пристально следит за курсом доллара. Новостные выпуски пестрят громкими репортажами о долларе. Все говорят о долларе. А что, если мы на фоне горячего интереса, разберемся с тем, как формируется цена доллара, посмотрим кто и как торгует валютой?! Все результаты, представленные в данной статье, получены на основе официальных торговых данных full orders log (полный журнал заявок), купленные на Московской Бирже. Мы покажем реальные торги изнутри. Параллельно, познакомимся со стандартными методами анализа рынка. Такая аналитика стоит не малых денег и её могут позволить ограниченное число «компаний».

Инструментом для анализа данных будет Java. Анализируемый биржевой инструмент — USDRUB_TOM. Наша задача вытащить любопытные детали из имеющихся данных и попробовать сделать определенные выводы.

Как многие читали в книгах, в языке Objective-C изначально есть два корневых класса — NSObject и NSProxy. И если на первом основано практически все и с ним невозможно не столкнуться, то вторым пользуются значительно реже. В этой небольшой статье я опишу те применения этого класса, которые приходилось использовать мне.

Рано или поздно в доброй части крупных компаний возникает вопрос разработки внутреннего корпоративного мобильного приложения. В связи с этим, перед IT-специалистами встает задача проработки двух сценариев: когда нужно установить приложения на личные устройства сотрудников и когда нужно раздать устройства, являющиеся собственностью компании, для выполнения сотрудниками конкретных задач. В рамках данной статьи рассматривается работа с iOS-устройствами через OS X Server.

Большинство современных устройств запоминают название Wi-Fi сети, к которой они успешно подключались хотя-бы один раз, и сразу же соединяются с ней, если «увидят» её в беспроводном эфире. Эту фичу беспроводных технологий всё чаще и чаще используют злоумышленники — создают т.н. rogue AP (поддельную точку доступа). Такие атаки с каждым годом становятся всё масштабнее, учитывая постоянно увеличивающийся рынок BYOD-устройств и количество критичной информации, содержащейся на них.

TL;DR
Мы написали классный кодогенератор для iOS-разработки, обладающий следующими достоинствами:

• Поддержка Swift и Objective-C,
• Использование языка разметки liquid для создания шаблонов,
• Гибкая система управления шаблонами,
• Интеграция с менеджером зависимостей Cocoapods.

Больше подробностей — под катом.

Еще с beta версии iOS 8 мне очень понравилась эта новая фича приложения почты: при создании нового письма можно просто смахнуть это окно вниз и продолжить работу на предыдущем экране. Не уверен, насколько эта фича оказалась полезной конкретно в этом приложении, но идея то отличная! В тот же вечер я сел делать подобную штуку, и таки сделал свой велосипед, и на время забыл об этом.

Недавно мне понадобился похожий функционал. Не захотев брать свое старое решение, и не найдя готовой реализации, которая бы мне понравилось, было решено написать свое. Что из этого получилось, с какими трудностями пришлось столкнуться, и что нового было вынесено — под катом.

Создатели современных языков программирования всеми силами пытаются увести программистов от прямой работы с указателями и памятью, либо вообще не включая в язык подобные возможности (например, Java) либо маркируя их страшными словами unsafe (C#). Пишущим на swift повезло, этот язык попал во вторую категорию, и хотя это не рекомендуется, а в документации встречаются предупреждения о возможных утечках памяти и прочих страшилках возможность такая есть!

В этой статья я хотел бы рассмотреть работу с указателями в swift, а так же порассуждать для чего это вообще может понадобиться.

В данной статье я рассмотрю несколько инструментов для A/B-тестирования мобильных приложений с примерами и дам их краткую характеристику. Для успешного проведения тестирования также необходим сервис аналитики, в котором можно сравнивать результаты. Независимые сервисы аналитики мы сегодня рассматривать не будем, но затронем те возможности, которые есть внутри инструментов, о которых пойдет речь.

Программы поиска уязвимостей всегда привлекают немало внимания со стороны хакеров и специалистов по безопасности. Ведь это легальный способ неплохо зарабатывать одними только поисками багов (при условии, что есть хороший опыт и голова на плечах). На днях нам представилась возможность взять интервью у багхантера Ивана reactors08 Григорова. Он лидер нашей программы Bug Bounty и занимает 11-е место в общем рейтинге платформы HackerOne.

Как начать искать баги? Может ли это быть единственным источником дохода? В каких Bug Bounty участвовать? Сколько зарабатывают багхантеры? И почему поиском уязвимостей особенно выгодно заниматься в кризис? Ответы на эти и другие вопросы читайте в нашем интервью.

Широкий выбор мобильной рекламы: от мешающей до ужасающей. Во всяком случае до 2016 года.

Так уж вышло, что род моей деятельности тесно переплетен с созданием ботов для Telegram. Писать я их начал сразу после появления Telegram Bot API, тогда никаких инструментов для этого не было. Пришлось самому писать библиотеку для работы с API, о чем я частично уже рассказывал в своей предыдущей статье. С течением времени библиотека несколько раз была переписана и в итоге обросла разными фишками. В статье я постараюсь рассказать о том, как с ее помощью писать ботов.

Если вы из тех, кто «работал ещё Там-То!» и «делал ещё То-То!», а сейчас счастливо отдыхаете на пенсии — эта статья не для вас. Просто спасибо за труд и примите мои поздравления. Но если же вы, как и я, даже став немного старше всё ещё ощущаете страсть к программированию, радуетесь виду кода и не можете устоять перед желанием написать ещё что-нибудь, тогда продолжайте читать.

Большую часть моей жизни я проработал разработчиком программного обеспечения. Но однажды, уже под конец моего четвёртого десятка, я попался на удочку предпринимательской наживы. Я тогда поверил, что создавать собственные компании — это круто. Я нашел немного венчурного капитала и организовал пару небольших стартапов для реализации собственных идей. И вот я стал, как мне казалось, нормальным CEO и не таким уж плохим менеджером. И, хотя я уже не писал код лично, я мог нанимать хороших программистов, управлять качеством проектов и внедрением инноваций.

Я смирился с мыслью, что мой лучший код уже написан — в прошлом. Мне было уже 54 года (немало!) и я, вероятно, уже не мог писать код так же хорошо, как и раньше. Кто знает — может быть у меня уже начала отказывать память, ну или я просто выучил всё, что был способен в жизни выучить. Мой настрой подкреплялся наблюдениями окружающей меня реальности. Все новые технологии выглядели для меня чудаковато. Я ненавидел Node.js. Я считал все фреймворки для веб-разработки ужасными. И я сетовал на то, что классические способы разработки ПО разрушились и превратились в набор клише, которые нынче впариваются под умными названиями типа Agile или «экстремальное программирование». Я скучал за днями, когда люди писали спецификацию на будущее ПО, программировали, а затем тщательно тестировали его. И когда в каждой статье не было тысячи жаргонных словечек.

Swift словарь представляет собой контейнер, который хранит несколько значений одного и того же типа. Каждое значение связано с уникальным ключом, который выступает в качестве идентификатора этого значения внутри словаря. В отличие от элементов в массиве, элементы в словаре не имеют определенного порядка. Используйте словарь, когда вам нужно искать значения на основе их идентификатора, так же как в реальном мире словарь используется для поиска определения конкретного слова. (прим.)

Swift словарь:

• Swift словарь состоит из двух общих типов: ключей (должны относиться к категории Hashable) и значений;
• Можно создавать записи посредством введения ключа и его значения;
• Значение может задаваться через ссылку на введенный ранее ключ;
• Можно удалить запись, указав соответствующий ключ;
• Каждый ключ связан с одним единственным значением.

Существует несколько способов хранения данных записей (ключей, значений), один из которых предполагает открытую адресацию посредством линейного пробирования, необходимого для запуска Swift-словаря.

Рассмотрим пример словаря, рассчитанного на 8 элементов: в нем предусмотрено максимум 7 записей (ключей, значений) и, как минимум, одно пустое место (так называемый пробел) в буфере словаря, благодаря которому происходит своеобразная блокировка поиска по выборкам/вставкам (retrivals/insertions).

Добрый день, коллеги.

Одной из существенных проблем для систем виртуальной реальности является определение положение человека в ней. Если с углами и поворотами спокойно справляются современные гироскопы и акселлерометры, то с положением в пространстве все значительно сложнее.

Похожие проблемы испытывают и коптеры внутри помещений. Они могут висеть без поворота. Даже высоту над полом могут держать за счет высотомеров. Но по горизонтали плывут, потому что своих координат коптеры не знают и не могут самостоятельно скорректировать свое положение в пространстве. Инерциальные системы не позволяют этого сделать.

Но есть решение — использование высокоточной системы навигации внутри помещений.
Чуть больше деталей по самой системе: Indoor «GPS» с точностью +-2см.

Демо:

Демо: Отслеживание положения шлема виртуальной реальности внутри помещения с частотой до 16Гц и точностью +-2см:



Сам шлем с установленным мобильным маяком вблизи:

Волею судеб мне довелось разбираться с организацией многозадачности, точнее псевдо-многозадачности, поскольку задачи делят время на одном ядре процессора. Я уже несколько раз встречала на хабре статьи по данной теме, и мне показалось, что данная тема сообществу интересна, поэтому я позволю себе внести свою скромную лепту в освещение данного вопроса.
Сначала я попытаюсь рассказать о типах многозадачности (кооперативной и вытесняющей). Затем перейду к принципам планирования для вытесняющей многозадачности. Рассказ рассчитан скорее на начинающего читателя, который хочет разобраться, как работает многозадачность на уровне ядра ОС. Но поскольку все будет сопровождаться примерами, которые можно скомпилировать, запустить, и с которыми при желании можно поиграться, то, возможно, статья заинтересует и тех, кто уже знаком с теорией, но никогда не пробовал планировщик “на вкус”. Кому лень читать, может сразу перейти к изучению кода, поскольку код примеров будет взят из нашего проекта.
Ну, и многопоточные котики для привлечения внимания.

В последние годы требования к приложениям значительно изменились. Десятки серверов, время отклика в несколько секунд, оффлайновое обслуживание, которое могло длиться часами, гигабайты данных — такими были большие приложения буквально несколько лет назад. Сегодня же приложения работают абсолютно на всём, начиная с простых мобильников и заканчивая кластерами из тысячи процессоров. Пользователи ожидают миллисекундного времени отклика и стопроцентного аптайма, в то время как данные выросли до петабайтов.

Первоначально эту нишу занимали крупные инновационные интернет-компании типа Google или Twitter, однако такие требования к приложениям начали всплывать во многих областях индустрии. Финансовые и телекоммуникационные компании первыми начали внедрять новые практики, чтобы удовлетворить новым требованиям, а теперь подтягиваются и остальные.

Новые требования требуют новых технологий. Предыдущие решения делали упор на управляемые сервера и контейнеры. Масштабирование достигалось засчёт покупки более крутых серверов и использования многопоточности. Для добавления новых серверов приходилось применять комплексные, неэффективные и дорогие проприетарные решения.

Однако прогресс не стоит на месте. Архитектура приложений эволюционировала в соответствии с изменившимися требованиями. Приложения, разработанные на основе этой архитектуры, мы называем Реактивными Приложениями. Такая архитектура позволяет программистам создавать событийно-ориентированные, масштабируемые, отказоустойчивые и отзывчивые приложения — приложения, работающие в реальном времени и обеспечивающие хорошее время реакции, основанные на масштабируемом и отказоустойчивом стеке и которые легко развернуть на многоядерных и облачных архитектурах. Эти особенности критически важны для реактивности.

Автор: Роман Ивченко, iOS developer DataArt.

Введение

Наверняка каждый, кто хоть раз занимался поиском готового решения для обмена сообщениями, файлами, стримами между iOS-устройствами без использования серверной части, слышал о фреймворке Multipeer Connectivity, выпущенном в iOS 7.

Вцелом это один из самых инновационных фреймворков, выпущенных в 7-й версии системы. Он должен был заменить слегка устаревший CoreBluetooth.

Чтобы познать всю мощь и силу Multipeer Connectivity, мы попробовали обкатать его в нашем R&D-проекте, задача которого весьма проста — шаринг презентаций и синхронизация переключения слайдов между устройствами слушателей и устройством докладчика на конференциях, в учебных аудиториях и т. д.

Краткий обзор

Для реализации нашей задачи фреймворк, на первый взгляд, очень хорошо вписывался в архитектуру приложения. Условно у нас есть всего два типа пользователей — докладчик и слушатель. Multipeer Connectivity как раз предоставляет необходимые классы для имплементации функционала каждого типа пользователя.

Статья не претендует на полное освещение всех тонкостей фреймворка, а больше рассказывает о его проблемах и надежности. Все технические детали можно узнать в документации Apple.

Есть книги-двигатели: закрываешь и понимаешь, что энергии, сил и творческого топлива стало сильно больше. Эти 11 книг помогут вам завести карьеру и стартовать снова. Вы не заглохли!