Ни одна система не может функционировать без сбоев, всегда могут возникнуть ситуации, когда в работе софта возникают проблемы. И здесь важное значение имеет observability — понятие, включающее в себя мониторинг и наблюдаемость. С помощью мониторинга мы можем определить, когда возникла проблема, а наблюдаемость позволяет нам понять, почему она возникла.

В этой статье мы поговорим о том, как можно реализовать observability с помощью сервисов стека Grafana.

Размещение вакансий на популярных «работных» сайтах — это только часть большой системной работы HR‑департамента организации. Значимую роль в привлечении новых сотрудников и удержании существующих играет контент и сервисы интернет‑ресурса предприятия. Рассказываем про то, как был модернизирован HR‑раздел на сайте «Россети Урал» и что из этого получилось.

Большинство из нас так или иначе сталкивается с кредитами, а потом и с досрочными платежами по ним. Эта статья в блоге ЛАНИТ на Хабре посвящена подробному сравнению двух способов внесения частичных досрочных платежей по кредиту: с уменьшением срока и с уменьшением платежа.

На реальном примере показано, что способы математически равнозначны, если их сравнение выполняется корректно, то есть устранено влияние разной скорости возврата долга. Также разобраны нематематические выгоды обоих способов.

Сталкивались ли вы с трудностями при отладке Python-кода? Если это так — то изучение того, как наладить логирование (журналирование, logging) в Python, способно помочь вам упростить задачи, решаемые при отладке.

Если вы — новичок, то вы, наверняка, привыкли пользоваться командой print(), выводя с её помощью определённые значения в ходе работы программы, проверяя, работает ли код так, как от него ожидается. Использование print() вполне может оправдать себя при отладке маленьких Python-программ. Но, когда вы перейдёте к более крупным и сложным проектам, вам понадобится постоянный журнал, содержащий больше информации о поведении вашего кода, помогающий вам планомерно отлаживать и отслеживать ошибки.

Из этого учебного руководства вы узнаете о том, как настроить логирование в Python, используя встроенный модуль logging. Вы изучите основы логирования, особенности вывода в журналы значений переменных и исключений, разберётесь с настройкой собственных логгеров, с форматировщиками вывода и со многим другим.

Вы, кроме того, узнаете о том, как Sentry Python SDK способен помочь вам в мониторинге приложений и в упрощении рабочих процессов, связанных с отладкой кода. Платформа Sentry обладает нативной интеграцией со встроенным Python-модулем logging, и, кроме того, предоставляет подробную информацию об ошибках приложения и о проблемах с производительностью, которые в нём возникают.

Основной целью данного бенчмарка является всесторонняя оценка возможностей русскоязычных LLM в контексте российской действительности по темам истории, географии, обществознания и политологии. В разработке бенчмарка ИОН РАНХиГС и ИСП РАН были заложены следующие принципы: 

Формирование базы вопросов из официальных источников, близких к позиции РФ. К данным источникам относятся базы вопросов по ЕГЭ по соответствующим дисциплинам, открытых экзаменационных вопросов ведущих российских вузов, а также вопросов, сформулированных специалистами РАНХиГС и ИСП РАН.

Ежеквартальный пересмотр содержания бенчмарка, заключающийся в добавлении новых вопросов по актуальным темам, удалении или обновление устаревших вопросов.

Пересмотр оценок провокационности с учетом изменений в общественном контексте.

Одна из ключевых облачных фич — масштабирование (о возможностях облака с примерами из реального бизнеса подробнее рассказали тут). Настраивать масштабирование, а также балансировщики нагрузки и виртуальные машины можно различными способами. Один из нетипичных вариантов — использование языка Tcl.

Tcl (Tool Command Language) разработал программист Джон Оустерхаут в середине 1980-х. Tcl достаточно универсален — он помогает управлять сетевыми устройствами и работать с облачными интерфейсами.

В начале девяностых вокруг решения сформировалось серьезное академическое комьюнити. Затем сообщество стало шире — участники разрабатывали новые расширения и средства для работы с БД.

История языка насчитывает уже больше тридцати лет, и сегодня мы расскажем о том, как продвигалось его развитие.

Заранее извиняюсь за кликбейтный заголовок, это цитата из твиттеровского треда о котором пойдет речь ниже, с сохранением пунктуации. Пост получился длинный, наполнен эмоциями и личным мнением и вообще не технический, но так вышло. Иногда слова цепляют почище всяких крючков и бьют сильнее кулака.

В бытность мою лидом в Gaijin, получилось поработать со многими отличными людьми и профессионалами своего дела, в том числе Женей К. и Давыдом Ф., и даже после перехода в другую студию мы продолжаем поддерживать связь, кидая друг другу интересные новости и поздравляя с днем рождения. Собственно несколько месяцев назад так мне и прилетел очередной хохмотред про джунов (не ходите туда, дабы не создавать хабрэффект) интересные цитаты я выложу ниже. Но на тот момент было совсем туго со временем, очередной майлстоун, поиск работы, собеседования новых ребят, перетряски в компании, вообщем не до тредов и статей было особо, доползти бы до кровати не уснув по дороге. Тогда глянул мельком, отметил странную подачу материала и забыл.

А тут добрался почитать более вдумчиво, и совместить это с реалиями набора не то что джунов, а мидлов и синьоров на нужные в студии позиции. Девушка-разработчица Наталья провела небольшой эксперимент, сделала фейковую вакансию и собирала отклики, отсмотрела туеву хучу резюме и собрала статистику на основе которой начала давать рекомендации как поправить эти самые резюме, чтобы пройти на эту фейковую вакансию.

Фармацевтическая компания Fox-Meyer Drugs, стоившая порядка 40 миллиардов долларов, из-за неверного внедрения ERP системы обанкротилась и была продана конкурентам за 80 миллионов долларов. Банкротство произошло потому, что складская логистика компании не измерялась, не мониторилась, не была охвачена ни метриками, ни показателями, ни KPI. При внедрении ERP не заметили разрушение ключевых бизнес-процессов: склады оказались переполнены, клиенты не получали продукцию. В компании отслеживалась прибыль, но не были формализованы логистические бизнес-процессы, которые разрушились за несколько дней. Отсутствие управления—неприятный нюанс, присутствующий на всех предприятиях. Это нужно принять, как данность, вопрос критичности, в том, какие зоны предприятия неуправляемы.

Давным-давно, скажем, этим летом, нас посетила удачная мысль включить повсюду свет и озарить ночные города. Так родился проект по обучению нейросети сложному искусству светодизайна.   

Разумеется, мы были не первыми, кто до этого додумался, но поскольку бум ИИ удачно наложился на развитие инфраструктуры и появление новых зданий в разных городах РФ (а еще осень, темно, холодно) – было решено взяться за дело. Светодизайн зданий – сложная область, которая удачно сочетает в себе архитектурное проектирование, инженерные достижения, дизайн и человеческий гений. В помощь последнему мы решили добавить искусственный интеллект. Оказалось, что после долгих тренировок он способен:

Привет, Хабр. Меня зовут Алексей Жиряков, и я техлид backend-команды витрины онлайн-кинотеатра KION. Этот текст написан по мотивам моего выступления на МТС True Tech Day.

В KION мы формируем персональную витрину для каждого юзера в условиях достаточно высокой нагрузки: в пике более 600 запросов в секунду. Время ответа на запрос при этом минимально: около 160 мс. Конечно, мы используем Machine Learning (ML), но есть и другие инструменты — например, бизнес-правила, и их около 50. О различных нюансах работы KION в связке с ML и не только расскажу в двух постах. Сегодня обсудим работу витрин и полок KION, объясню, как мы строим персональную витрину, внедряем ML в баннерную полку и просчитываем тренды. Следующий пост будет про обучение нейронки и бизнес-правила. Жду вас под катом!

Существует множество разных операционных систем с открытым исходным кодом, и если вы пользуетесь одной из них, то почти наверняка она будет на базе ядра Linux и набора программ GNU. Многие думают, что дистрибутив GNU/Linux и был первой open source операционной системой. Но это не так. Его опередил проект Berkeley Software Distribution, или BSD. Причем будет справедливо сказать, что он был также более профессиональным и ориентированным на рынок. Но почему тогда BSD сейчас находится на задворках экосистемы open source, тогда как GNU/Linux играет одну из центральных ролей? Посмотрим на это с исторической перспективы.

Привет, Хабр! На связи команда продуктового матчинга ecom.tech. 

Сегодня расскажем вам про машинное обучение под капотом сопоставления товаров на Мегамаркете.  В этом эпизоде объясним, как матчер Мегамаркета сравнивает ключевые сущности товаров и почему именно так.

Надеемся, статья будет полезна ML-инженерам (обсуждаем в тексте алгоритмы и математику), а также всем, кто стремится глубже разобраться в прикладном машинном обучении, на примере сервиса, которым вы, возможно, пользуетесь.

На исторических данных за 1991-2019 год покажем, как можно "увидеть" и "выцепить" признаки переворота.  С помощью машинного обучения и ансамблевых модели. Ансамбли (конечно, не музыкальные), как показывает практика, – более эффективны в таких делах, и самое главное -  хорошо "тюнятся" и "чипуются".

*Nota Bene (та Bene, что ни разу не гессерит). При всем негативном отношении к революциям, переворотам и прочим событиям в любой части мира, это – объективная реальность, которую можно не только изучать, но и предупреждать.