Всем привет, в этой статье я раcскажу, почему я начал использовать разные инструменты Google енвайронмента для продуктивности: Google Calendar, Google Keep, Google Tasks, и Google Docs. Поскольку, я использую их относительно недавно – около года, то могу всего не знать, особенно про существование альтернатив. Поэтому одна из причин существования этой статьи - это услышать фидбек, и возможные альтернативы.

Сначала я пройдусь по юз кейсам, потом опишу все плюсы и минусы тулов.

Google Tasks

Задача, чтобы не забыть

Время от времени в голову мне приходят какие-то задачки, которые мне нужно сделать сегодня, но не сразу, а потом. И очень часто эти задачи я люблю забывать, особенно если мелкие типу: купить воды, куда-то позвонить, что-то по мелочи сделать. Для этого я как раз и использую Google Tasks.

К примеру, тасочка на покупку продуктов:

О чем эта статья

Это продолжение моих похождений по ФААНГ. Предыдущая статья была о моем опыте собеседования в Амазоне.

Здесь я тоже поделюсь всем процессом: как я попал на собеседование, все этапы, вопросы на интервью, как я готовился, некоторые детали офера, и общее впечатление от интервью. Так же будут всякие сравнения опыта собеседования в Майкрософте и в Амазоне.

К слову, все собеседования тоже сейчас проходят онлайн, и никаких онсайт интервью нет.

О чем статья

В этой статье речь пойдет о БАЗОВЫХ подходах и принципах к такому quality attribute (QA) как Availability. Никаких сложных случаев, ничего слишком сложного, только теория с двумя примерами, скипайте, если искали что-то эдакое.

Вся информация основана на парах книг, статей, и моем опыте. В конце статьи я покажу, какие именно. Также, эта статья - по суть перевод моей же статьи, только написанной на английском.

Что такое Availability?

Перед тем, как рассматривать паттерны и техники для обеспечения availability мы должны определить сам термин.

О чём эта статья

Это не история успеха, потому что в Амазон меня не взяли, но и не история полного лузера, который бомбит из-за своей тупости, ибо позже я прошел в Майкрософт, о чем будет отдельный пост. 

Это история о моем опыте собеседования в Амазоне, почему мне в целом не понравилось по сравнению с другими FAANG. Так же тут будут ответы на “а что конкретно спрашивали на интервью, какие были задачки, что на систем дизайне было”, потому что мне не дали подписать NDA, все с пруфами, скринами и прочее.

В общем и целом, статья будет о моем опыте, какие были интервью, что было сложного, что не очень, как я готовился, и какая доля везения в этом всем.

Начало, предложение от Amazon

В один прекрасный день 6 сентября, мне пришел такой сообщение в Линкедин.

Вступление

У меня бывают ситуации на проектах, когда нужна база данных какой-то статической информации. Но увы, пошарив в интернетах, какого то публичного хранилища найти не удалось, но тем не менее, я вижу кучу ресурсов, которые это используют.

В моем случае мне понадобилась база данных пород кошек, но среди этих примеров может быть что угодно, от базы данных имен, названия городов, областей и т.д. Эта статья о базовых подходах и практиках парсинга данных с веб ресурсов.

Хочу подметить, что хоть в моих жилах течет дотнет, в этом примере я буду использовать Node JS, потому что так быстрее, и удобнее в плане парсинга. Чем именно удобней - я расскажу позже в статье.

Можем ли мы спарсить?

Да, к сожалению (или счастью) веб - он не однообразен, и каждый ресурс может быть уникален по своему, но в нашем деле, ключевым моментом будет то, есть ли на этом ресурсе Server-Side Rendering (SSR), или там Client-Side Rendering и важная для нас информация подтягивается позже с помощью JS.

К примеру, нативные апки на React или тот же Angular by default есть CSR. И что бы прикрутить там SSR нужно порой очень сильно попотеть.Тем не менее, большинство сайтов с топ серч результатов любой поисковой системы будут поддерживать именно SSR, потому что таков мир SEO-оптимизаций.

• Streaming of content from the rich text editor to other infrastructure tools like full-text search, warehouses, etc.
• Retrieving of content to clients: mobile, web, desktop.
• Storing of content in some kind of storage (SQL database in my case)
• Analyzing of content, which includes point 1, but also analyzing it from the perspective of our application

Архитектура

1. Поведение (behavior) — функции и задачи, которые программа (компонент, сервис) выполняет.
2. Архитектура — этот термин в большей мере о изменении приложения.