Всем привет. Мы давно не писали на тему менеджмента команд и проектов. Начнем с краткой вводной. Помимо продуктовой разработки, которой мы занялись около 5 лет назад, основным направлением деятельности «Фланта» остается DaaS (DevOps as a Service). Мы помогаем клиентам с обслуживанием инфраструктуры. И эта деятельность накладывает большой отпечаток на наш внутренний процесс управления проектами, так как у нас много специфичных процессов и практик: у команды может быть несколько разноплановых проектов, ей необходимо обеспечить SLA по каждому из них. Важно и то, что наши команды на 100% удаленные. 

Три года назад нам казалось, что мы нашли лучшее решение для управления распределенными командами и многочисленными проектами. Но это оказалось не так. С тех пор в нашей работе произошло столько изменений, что нам пришлось полностью пересмотреть модель таск-менеджмента. В этой статье мы проследим, как и почему появлялись новые практики и как они повлияли на эволюцию наших процессов. 

"Там просто регулярку написать" - говорили они...

Привет, хабр! С удивлением обнаружил, что здесь нет ни одного упоминания Grafana OnCall, Incident Response Tool с открытым исходным кодом от Grafana Labs. И это нужно исправлять, ведь мы бурно растем как по звездочкам на гитхабе, так и как часть Grafana Cloud, а в issues на гитхабе, в основном, встречаются техлиды из FAANG.

Если кратко, OnCall — это инструмент, который поможет организовать надежные оповещения/реагирование на инциденты в команде, соблюдать SLA и не просыпаться ночью от звонков.

В данной статье хотелось бы рассказать о том, как можно применить различные методы машинного обучения (ML) для обработки текста, чтобы можно было произвести его бинарную классифицию. 

Рассмотрим задачу обработки естественного языка (NLP — Natural Lanuage Processing) на примере классификации психического здоровья для определения депрессии по комментариям в Reddit.

Terraform за 15 дней (AWS/Yandex). День 1

Мы от простого к сложному, поднимем небольшую инфраструктуру на aws и Яндекс (актуальность последнего я думаю объяснять не нужно). Так что по итогу вы сможете сказать: “Я изучал terraform от простого к сложному”.

Я постараюсь добавить все необходимые ссылки на документации и доп. источники, так что вы сможете дополнить необходимые знания, но данный курс (если это можно так назвать) скорее рассчитан на тех, кто в общем знаком с облачными технологиями. Это не пособие по terraform. Цель - помочь новичкам в данном вопросе начать изучать IaC и облака в целом. Некий quick start в terraform.

Хочу рассказать, как в один прекрасный день я решил погрузиться в прекрасный мир криптовалюты и оплатить себе зарубежную подписку.

Дисклеймер: Это не инструкция и не жалоба, а подробная история, как я платил в интернете криптой, написанная по просьбе моей жены, когда она закончила истерически ржать над мамкиным криптотрейдером.

• Простота. Стажёр или студент, приходя к нам, может уже через неделю написать и отправить в продакшен новый микросервис.
• Надёжность. Многие ошибки, в том числе и связанные с многопоточностью, можно поймать на этапе компиляции. Кроме того, фреймворк даёт подсказки по исправлению проблем.
• Полнота. В userver есть всё необходимое для тестирования, работы с разными базами данных, кеширования, логирования, трейсинга, распределённых блокировок, работы с JSON, BSON, YAML, изменения параметров сервиса на лету и так далее.

Как известно, пользователи и группы в Linux определяются по целочисленному идентификатору, который используется при описании владельца и группы файла, а также для создания контекста текущего пользователя после авторизации. Но как это работает внутри? И можно ли создать свою реализацию для взаимного преобразования имен и идентификаторов и для аутентификации пользователей? В этой статье мы детально рассмотрим анатомию подсистем NSS (Name Service Switch) и создадим свою простую реализацию подсистем для использования с текстовым файлом со списком пользователей и паролей. Во второй части статьи мы поговорим о PAM и обсудим возможные способы ее реализации и применения.

В течение всего прошлого года я искал информацию о разных визах для цифровых кочевников. Пандемия бушевала, страны закрывались для туризма, но как на дрожжах появлялись визы для удаленщиков. Хотелось на всякий случай иметь интересные варианты под рукой, поэтому я сохранял наиболее привлекательные программы в отдельный список вместе со всеми требованиями. Кажется сейчас самый подходящий момент, чтобы поделиться этой подборкой. Ниже представлены требования к оформлению виз для цифровых кочевников в разных странах и ссылками на подачу заявлений.

1. Отделили ли вы сборки от продуктового кластера?

В этой статье мы рассмотрим, как с помощью Open Source-утилиты werf собрать Docker-образ простого приложения и развернуть его в кластере Kubernetes, а также с легкостью накатывать изменения в его коде и инфраструктуре.

Мы поговорим об общих принципах работы с werf при использовании ее разработчиками, поэтому в качестве примера приложения используем небольшой эхо-сервер на основе shell-скрипта, который будет возвращать в ответ на запрос по адресу /ping строку Hello, werfer!. В следующих материалах будет рассмотрена работа и с «настоящими» приложениями, основанными на распространенных фреймворках на разных языках, но для начала сфокусируемся на общем подходе к разработке с использованием утилиты werf.

Отладка в контейнерной среде – дело не самое простое, поэтому разработчики зачастую прибегают к неэффективным методам локализации ошибок на этапе развертывания. Быстрее и красивее будет использовать отладчик на удаленном сервере, задав точки останова для поиска причин неполадок.

Именно этот вариант мы рассмотрим сегодня и покажем, как запускать отладчик на кластере Kubernetes через IDE-среду Visual Studio Code (VS Code). В качестве приложения у нас будет программа на Go, но всё изложенное вполне применимо и к другим языкам программирования и отладчикам.

Этой ночью официально выпустят новую версию Kubernetes — 1.23. Рассказываем о самых интересных нововведениях (alpha), а также о некоторых фичах, которые перешли на уровень выше (beta, stable).

Пошаговое руководство написания чат-бота на языке Python.

Установим Python и библиотеки на Debian, подключим PostgreSQL, получим вопросы и ответы, подключим морфологию и нормализуем слова, запустим чат-бота в Telegram.

Голая практика и полный листинг с комментариями.

IaC Development Life Cycle

Это расшифровка выступления на T-Meetup: DevOps Life Cycle.

Осмелюсь предположить, что многие слышали про SDLC (Systems development life cycle). Но что, если все то же самое происходит с IaC?

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл, одной из задач, которой я занимаюсь в Just AI, является пользовательская аналитика. В этой статье я хочу рассказать о нашем опыте миграции этой аналитики на новую СУБД ClickHouse. О том, с какими нюансами пришлось столкнуться и как мы их решали. Посмотрим на примерах, как изменилась схема и запросы к БД и удалось ли получить прирост в производительности.

Наша компания занимается разработкой платформ для создания чат-ботов и голосовых ассистентов. Всё общение клиентов сохраняется, и в дальнейшем владелец бота может искать диалоги, клиентов или сообщения по множеству различных фильтров, строить графики, скачивать отчеты и т. д. 

Изначально все эти данные хранились в PostgreSQL, и, пока их было немного, все работало достаточно быстро. Шли года, приходило все больше крупных пользователей, и постепенно наступила ситуация, что для построения какого-нибудь простого графика за две недели перестало хватать таймаута в 10 минут. Тут-то мы и поняли, что настало время что-то менять…