DevOps
Вы вряд ли найдете в интернете что-то про разработку ботов, кроме документаций к библиотекам, историй "как я создал такого-то бота" и туториалов вроде "как создать бота, который будет говорить hello world". При этом многие неочевидные моменты просто нигде не описаны.
Как вообще устроены боты? Как они взаимодействуют с пользователями? Что с их помощью можно реализовать, а что нельзя?
Подробный гайд о том, как работать с ботами — под катом.
По работе мне довелось провести ряд собеседований на позицию Backend-разработчика. Хорошим для оценки архитектурных навыков мне кажется следующий вопрос:
Если вам необходимо спроектировать взаимодействие двух систем, в каких случаях вы выберете RPC, в каких REST, а в каких MQ?
Если ответ на этот вопрос у вас вызывает затруднения, загляните в мой небольшой ЛикБез на тему.
Представьте, что у вас есть свой канал в телеге. Допустим, вы высказываете непопулярную политическую точку зрения и, соответственно, ловите хейт в личку со стороны читателей и проходящих мимо. Или вы продаете что-то через свой канал, но клиентов так много, что один продажник не справляется.
Проблем много, а решение одно: сделать Телеграм бот, который будет работать посредником между вашими пользователями/клиентами и вашей командой поддержки.
Я расскажу, как запустить такого бота бесплатно в 1 клик, и поделюсь кодом.
В предыдущей статье была описана процедура установки Elasticsearch и настройка кластера. В этой статье будет рассмотрена процедура установки Kibana и Logstash, а также настройка их для работы с кластером Elasticsearch.
Недавно на хабре вышла статья Скрапинг современных веб-сайтов без headless-браузеров, и в комментариях было высказано мнение, что без headless-браузера не выйдет получить номер телефона из объявления на "авито" или "юле". Хочу это опровергнуть, ниже скрипт на python размером менее 100 строк кода, который успешно парсит "авито" успешно парсит "авито"!
Наши команды практикуют подход Trunk Based Development – новый код сразу добавляется в мастер-ветку, сторонние ветки живут максимум несколько дней. А чтобы коммиты не мешали друг другу, разработчики используют фича-флаги (Feature Flags) – переключатели в коде, которые запускают и останавливают работу его компонентов.
Рассмотрим обычную итерацию разработки: планирование, уточнение требований, создание задач в трекере, разработка. По мере готовности задачи разворачиваются на тестовом окружении для проверки, релизная ветка стабилизируется. Потом наконец наступает выпуск, и команда может наконец получить реальную обратную связь от пользователей.
Если вы стремитесь сокращать Time-to-Market, это недопустимо долго. Чем раньше вы получите обратную связь от пользователей, тем скорее вы исправите ошибки, тем меньше времени вы тратите на неудачные идеи, тем больше ресурсов можете уделить идеям удачным.
Чтобы обновления быстрее доезжали до прода, одна итерация должна включать одну фичу. Именно поэтому нужно сокращать срок жизни веток.
Проблемы долгоживущих веток
Относительно недавно состоялся релиз фреймворка Qt 6, и это стало поводом вновь проверить его с помощью PVS-Studio. В статье будут рассмотрены различные интересные ошибки, например, связанные с обработкой дат. Обнаружение всех этих ошибок хорошо демонстрирует пользу, которую может получить проект от использования таких инструментов, как PVS-Studio, особенно если они применяются регулярно.
Часто в проектах возникает необходимость выполнения отложенных задач, таких как отправка email, push и других специфических задач, свойственных доменной области вашего приложения. Сложности начинаются, когда обычного crontab уже не достаточно, когда пакетная обработка не подходит и когда у каждой единицы задачи свое время выполнения или оно назначается динамически.
Для решения такой задачи было создано очередное решение под названием Trigger Hook. Принципиальная схема работы показана на рисунке 1. На схеме показано, что происходит с заданиями в течения всего их жизненного цикла. Смена цвета означает смену статуса задачи.
В настоящее время киберпреступность стала проблемой мирового уровня. Например, Дмитрий Самарцев, директор BI.ZONE в сфере кибербезопасности привёл на Всемирном экономическом форуме следующие цифры. В 2018 году ущерб мировой экономики от киберпреступности составил по его словам 1.5 триллиона долларов. В 2022 году прогнозируются потери уже в 8 триллионов, а в 2030 ущерб от киберпреступлений может превысить 90 триллионов долларов. Чтобы уменьшить потери от киберпреступлений, необходимо совершенствовать методы обеспечения безопасности пользователей. В настоящее время существует множество методов аутентификации и авторизации, которые помогают реализовать надежную стратегию безопасности. Среди них многие эксперты выделяют в качестве лучшей авторизацию на основе токенов.
До появления токена авторизации повсеместно использовалась система паролей и серверов. Сейчас эта система всё ещё остаётся актуальной из-за своей простоты и доступности. Используемые традиционные методы гарантируют пользователям возможность получить доступ к их данным в любое время. Это не всегда эффективно.
Обфуска́ция (от английского obfuscate — делать неочевидным, запутанным, сбивать с толку) в широком смысле - приведение исходного текста или исполняемого кода программы к виду, сохраняющему её функциональность, но затрудняющему анализ, понимание алгоритмов работы и модификацию при декомпиляции.
Эту небольшую заметку я решил написать после собственного опыта разворачивания личной "инфраструктуры", состоящей из нескольких приложений для повседневных дел.
Здесь я расскажу, как развернуть сервисы для контроля финансов (FireFly3), заметок и чего покрупнее (BookStack) и контроля времени, уходящего на задачи в opensource проектах или на работе (Titra) — всё это на Vultr с защитой с помощью firewall групп и доступа только с нужных ip, например, домашней статики или vpn (ещё развернём для этого Pritunl).
Vultr я выбрал, так как достаточно давно с ним работаю и уже знаю, что он может, а что нет — в моём случае он подошёл идеально.
Надеюсь, что это окажется для кого-то полезным.
Публикуем новый перевод и надеемся, что рекомендации автора помогут вам оптимизировать образ Docker.
Всем привет! Меня зовут Андрей, и я работаю DevOps инженером в компании Exness в команде разработки. Моя основная деятельность связана со сборкой, деплоем и поддержкой приложений в docker под операционной системой Linux (далее — ОС). Не так давно у меня появилась задача с теми же активностями, но в качестве целевой ОС проекта стала Windows Server и набор проектов на C++. Для меня это было первое плотное взаимодействие c docker контейнерами под ОС Windows и в целом с приложениями на C++. Благодаря этому я получил интересный опыт и узнал о некоторых тонкостях контейнеризации приложений в ОС Windows.
Queue (очередь) — структура данных на диске или в оперативной памяти, которая хранит ссылки на сообщения и отдает их копии consumers (потребителям). Queue представляет собой Erlang-процесс с состоянием (где могут кэшироваться и сами сообщения). 1 тысяча очередей может занимать порядка 80Mb.
Binding (привязка) — правило, которое сообщает обменнику в какую из очередей должны попадать сообщения.
Здравствуйте как и обещал в продолжение моей статьи о Автоматической публикации приложения в Google Play , рассмотрю в деталях процесс написания Telegram Bot`a для оповещения команды тестировщиков о выпуске новой версии.
