Привет, Хабр!

Когда приложения становятся все более сложными и распределенными, и эффективное управление ими требует глубокого понимания происходящего внутри. Мониторинг позволяет нам наблюдать за состоянием приложения, собирать ценные метрики о его работе и предоставлять нам обратную связь в реальном времени. Это помогает в обнаружении и устранении проблем до того, как они станут серьезными. Мониторинг также дает возможность планировать масштабирование и оптимизацию, основываясь на данных, а не на предположениях.

Инструменты мониторинга, такие как Prometheus, позволяют нам собирать метрики, настраивать правила оповещения и создавать графики для визуализации данных.

Prometheus - это система мониторинга с открытым исходным кодом, разработанная для наблюдения за распределенными системами. Он предоставляет инструменты для сбора и хранения временных рядов данных, а также для создания пользовательских запросов и алертинга на основе этих данных. Prometheus предлагает нативную поддержку для сбора метрик от приложений, что делает его идеальным выбором для мониторинга Go-приложений.

Трассировка, с другой стороны, позволяет нам отслеживать путь выполнения запросов и выявлять проблемы производительности и узкие места в наших сервисах. Jaeger - это инструмент для трассировки с открытым исходным кодом, который обеспечивает сбор и анализ трассировочных данных. Он позволяет нам визуализировать путь выполнения запросов и идентифицировать бутылочные горлышки в наших приложениях.

Привет, уважаемые читатели!

GIL, или Global Interpreter Lock десятилетиями оставался темой обсуждения и дебатов среди питонистов.

Что такое GIL? GIL, сокращение от Global Interpreter Lock, представляет собой важную концепцию в Python. Он представляет собой мьютекс, который блокирует доступ к объекту Python interpreter в многопоточных средах, разрешая выполнять лишь одну инструкцию за раз. Этот механизм, хоть и заботится о безопасности и целостности данных, одновременно становится камнем преткновения для тех, кто стремится максимально задействовать многозадачность и использовать полностью потенциал многоядерных процессоров.

Когда мы говорим о многозадачности в Python, имеется в виду использование множества потоков или процессов для выполнения различных задач. Это особенно актуально в приложениях, которые требуют обработки данных в реальном времени или одновременного выполнения большого числа задач. Однако GIL вносит ограничения в этот процесс, так как только один поток имеет доступ к интерпретатору Python в определенный момент времени.

В начальных версиях Python, GIL не существовал. Однако, когда Python начал использоваться для многопоточных приложений, стало очевидным, что возникают проблемы с одновременным доступом к общим ресурсам. Поэтому Гвидо ван Россум и команда разработчиков внедрили GIL, чтобы обеспечить безопасность работы с памятью и объектами Python.

Одной из ключевых задач при работе с данными является уменьшение размерности данных, чтобы улучшить их интерпретируемость, ускорить алгоритмы обучения машин и, в конечном итоге, повысить качество решений. Сегодня мы поговорим о методе, который считается одним из наиболее мощных инструментов в арсенале данных разработчиков — методе главных компонент, или PCA (Principal Component Analysis).

Привет, Хабр!

Когда вы открываете ваш любимый стриминговый сервис, и перед вами развертывается каталог фильмов и сериалов, точно соответствующих вашим вкусам - это великолепное ощущение, когда ваш сервис знает, что именно вас интересует, и предлагает именно то, что вы искали.

Рекомендательные системы не только облегчают жизнь пользователям, но и повышают уровень удовлетворенности клиентов, а также помогают увеличивать доходы компаний.

Привет, Хабр! Меня зовут Артем.

По мере роста различной работы с телеграм ботом нашего корпоративного телеграм-бота, оптимизация и поддержание его стало более сложной задачей. В какой-то момент я осознал, что нужен надежный способ отслеживания происходящих событий в приложении. Это важно не только для решения проблем и багов, но и для оптимизации производительности и повышения общей эффективности работы.

В этой статье мы рассмотрим как реализовать событийное логирование для телеграм-бота.

Привет, Хабр!

Микросервисная архитектура предлагает нам гибкость, масштабируемость и управление сложными приложениями на новом уровне. Однако, чтобы извлечь максимальную выгоду из этой архитектуры, важно правильно спроектировать микросервисы и обеспечить эффективное взаимодействие между ними.

gRPC – высокопроизводительный и мощный инструмент для построения микросервисных систем.

Привет, Хабр! За последние полгода я очень увлекся созданием социальных сетей и делаю пет-проект в виде социальной сети.

Если вам интересна эта тема, то возможно, вы уже видели мою предыдущую статью о базовых принципах проектирования архитектуры социальных сетей на Хабре (если нет, вы можете ознакомиться с ней здесь). В ней я рассмотрел основы архитектуры, которые полезны для понимания в процессе разработки социальных сетей.

В данной статье мы перейдем на следующий уровень и глубже исследуем архитектурные решения, которые позволяют социальным сетям успешно масштабироваться и обеспечивать высокую производительность. Мы коснемся таких ключевых аспектов, как горизонтальное масштабирование, управление данными, архитектурные шаблоны, балансировка нагрузки, безопасность и многое другое.

Мгновенность процессов стала золотым стандартом. Пользователи требуют мгновенных результатов, и телеграм-боты не являются исключением. Без кеширования данных, боты могут столкнуться с серьезными задержками при обработке запросов. Кеш-слои в теботах - это ключевой инструмент, который позволяет значительно ускорить обработку запросов, сохраняя часто запрашиваемые данные в памяти для быстрого доступа.

Кеширование становится особенно важным, когда бот имеет множество пользователей и обрабатывает запросы, требующие доступ к внешним ресурсам, таким как базы данных или внешние API.

Redis - это молниеносная, высокопроизводительная система управления данными в памяти, которая идеально подходит для кеширования в телеграм-ботах. Эта in-memory база данных спроектирована с учетом скорости и эффективности, позволяя разработчикам хранить и получать данные практически мгновенно. С Redis, вы можете сохранять разнообразные данные, такие как текстовые ответы, изображения, аудиофайлы, и даже более сложные структуры данных, все это с невероятной скоростью доступа.

Redis также предоставляет богатый набор функций, включая поддержку транзакций, публикации/подписки, управление исключениями и автоматическое удаление данных, что делает его превосходным выбором для создания надежного и масштабируемого кеш-слоя.

Привет, Хабр!

А вы когда-нибудь задумывались, каким образом ваша покупка на угловой заправке или в супермаркете превращается в акт, сохраняющийся в электронной памяти кассового аппарата? Эти устройства - настоящие живые свидетели каждой транзакции, но как они работают внутри?

Мы рассмотрим аппаратную архитектуру, операционные системы, языки программирования, методы обработки фискальных данных и многие другие аспекты, которые составляют суть программирования кассовых аппаратов. Вдобавок, я предоставлю примеры кода и практические инсайты, которые помогут вам понять, как это делается в реальном мире.

Привет, уважаемые читатели Хабра! Сегодня мы вас познакомим с OLAP и аналитическими функциями.

OLAP, или Online Analytical Processing, представляет собой технологию для анализа и извлечения данных из больших наборов информации. Это позволяет производить сложные агрегации, расчеты, фильтрации и срезы данных, что особенно полезно при работе с огромными объемами информации. В отличие от OLTP (Online Transaction Processing), который ориентирован на операции с данными, OLAP нацелен на поддержку бизнес-аналитики, многомерного анализа и принятия решений.

Привет, Хабр!

Мы сталкиваемся с огромными объемами информации, высокой нагрузкой, и постоянно меняющимися требованиями. Все это требует от нас не только навыков программирования, но и грамотного проектирования архитектуры, которая способна справиться с этими вызовами.

Именно здесь на сцену выходит архитектурный паттерн, о котором мы сегодня поговорим - Lambda-архитектуре. Если вы уже имеете опыт в области обработки больших данных, то, возможно, слышали о ней. Lambda-архитектура - это эффективный способ структурирования и организации процессов сбора, обработки и анализа данных, обеспечивая надежность, масштабируемость и гарантированную консистентность.

Привет, Хабр!

Сегодня мы поговорим о чем-то, что является неотъемлемой частью современной микросервисной архитектуры, что-то, без чего трудно представить себе успешное и надежное приложение в мире распределенных систем. Да, вы правильно догадались, мы говорим о сквозном наблюдении, или, как его еще называют, "observability."

Если вы читаете эту статью, то, вероятно, уже являетесь опытным разработчиком и хорошо знакомы с микросервисами. Вы, возможно, создали и поддерживаете множество микросервисов, и, скорее всего, столкнулись с ситуацией, когда отладка и мониторинг становятся настоящей головной болью.

Именно здесь на сцену выходит сквозное наблюдение. Это не просто новомодное словечко или набор инструментов, это фундаментальный компонент, который позволяет нам видеть и понимать, что происходит в наших микросервисах в реальном времени. С его помощью мы можем следить за запросами, анализировать производительность, идентифицировать проблемы и, конечно же, обеспечивать бесперебойную работу наших приложений.

Разберемся подробнее с первым из ключевых компонентов сквозного наблюдения - трассировкой.

Быстрая загрузка, реакция на действия пользователя без замедлений и низкая задержка — все это играет критическую роль в обеспечении высокого уровня пользовательского опыта. Чем быстрее приложение, тем довольнее пользователь, и тем больше вероятность, что он вернется к нему снова.

Для достижения такой производительности можно использовать два ключевых инструмента: кэширование и Content Delivery Network. Эти методы не только снижают нагрузку на сервер, но и ускоряют загрузку ресурсов, уменьшая время отклика приложения.

Привет, Хабр!

Бизнес стал невероятно динамичным и конкурентным. Компании постоянно сталкиваются с вызовами и возможностями, их бизнес-модели постоянно эволюционируют. Однако, чтобы преуспеть, предпринимателям и руководителям необходимо оценивать эффективность своих бизнес-моделей.

Оценка эффективности бизнес-модели - это процесс, который позволяет оценить, насколько успешно компания достигает своих целей и какие факторы влияют на ее успех. Важными моментами в оценке эффективности бизнес-моделей являются рентабельность инвестиций (ROI), стоимость привлечения клиентов (CAC), жизненная ценность клиента (LTV) и другие ключевые показатели.

Без адекватной оценки эффективности бизнес-модели компания рискует потерять конкурентоспособность и упустить возможности для роста. Это становится особенно важным в периоды экономической нестабильности, когда компании должны быть готовы адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.

Многоклассовая и многозадачная классификация обладают огромным потенциалом для решения разнообразных задач. Для того чтобы правильно понять их значимость, давайте разберемся, в чем заключается необходимость в этих двух подходах.

Многоклассовая классификация - это способность модели классифицировать входные данные на более чем два класса. Если вы рассматривали задачи бинарной классификации, то многоклассовая классификация позволяет вам расширить вашу модель для более общих сценариев. Это актуально в сферах, где категории или классы могут быть множественными, например, в распознавании рукописных букв, классификации изображений, определении типов болезней, анализе текстовых данных и др.

Существует много писем на языке, где есть множество классов: английский, испанский, французский и так далее. Многоклассовая классификация позволяет нам эффективно различать их.

Многозадачная классификация, с другой стороны, это подход, который позволяет одной модели решать несколько задач одновременно. Это особенно полезно, когда эти задачи взаимосвязаны и могут взаимодействовать между собой, улучшая общую производительность системы. Применение многозадачных моделей нашло широкое применение в компьютерном зрении, обработке естественного языка и других областях.

В автономных автомобилях многозадачные модели могут одновременно определять объекты на дороге, классифицировать их (например, машина, пешеход, велосипед) и предсказывать их движение.

Социальные сети стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Они объединяют людей, позволяют обмениваться информацией, поддерживать связь с друзьями и даже находить новых знакомых. Однако, за всеми этими возможностями стоит сложная инженерная работа по созданию и поддержанию социальных платформ.

Эта статья расскажет вам об основах проектирования архитектуры простой социальной сети Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком, только начинаете свой путь в этой области или просто интересуетесь, как работают социальные сети "под капотом", здесь вы найдете полезные советы и примеры.

Привет, Хабр!

Каждая миллисекунда имеет значение, кэширование стало безусловно важной частью проектирования высокопроизводительных приложений. Оптимизация скорости и доступности данных стала приоритетом для разработчиков, и кэширование является одним из наиболее эффективных способов достижения этой цели. Redis и Memcached играют занимают важную роль в этом процессе.

Redis и Memcached – два из самых популярных и мощных инструментов для реализации кэширования. Redis, изначально разработанный как in-memory хранилище данных, позволяет эффективно хранить и быстро извлекать информацию в памяти, что делает его идеальным выбором для кэширования. Memcached, с другой стороны, специализируется исключительно на кэшировании данных и предоставляет простой, но мощный способ ускорить доступ к данным.

Рекомендательные системы являются неотъемлемой частью современных веб-сайтов. Они играют ключевую роль в улучшении пользовательского опыта, увеличении удержания пользователей и повышении конверсии. Эффективные рекомендации помогают пользователям находить контент, продукты или услуги, которые им действительно интересны. Это увеличивает удовлетворенность клиентов и, следовательно, прибыльность вашего веб-проекта.

В этой статье мы рассмотрим все необходимые знания и инструменты для создания собственной рекомендательной системы на основе анализа поведения пользователей с использованием Python.

Рекомендательные не только помогают нам экономить время, предоставляя персонализированные рекомендации, но и оказывают влияние на наш выбор и потребительское поведение. Подобные системы нашли применение в различных областях, включая электронную коммерцию, социальные сети, медиа-стриминг и даже медицину, помогая врачам принимать более обоснованные решения.

Surprise - это мощный инструмент, предоставляющий широкий набор алгоритмов и инструментов для построения и оценки рекомендательных систем. Эта библиотека основана на Python, является простой в использовании и гибкой в применение, что делает ее прекрасным выбором для как начинающих, так и опытных разработчиков.

Привет, Хабр!

Обработка данных в реальном времени стала важной составной частью современного мира. Бизнес, исследователи, разработчики и многие другие специалисты сталкиваются с необходимостью обрабатывать потоки данных в реальном времени, чтобы принимать решения быстрее и более точно.

В этой статье мы рассмотрим как построить пайплайн обработки данных в реальном времени с использованием Python.