Редкое видео с молодым Стивом Джобсом, снятое в 1980 году. Профессиональный русский перевод.

Один из известных разработчиков Microsoft Скорр Хансельман (Scorr Hanselman) опубликовал сообщение, в котором оправдывается по поводу изображения облака на сайте ASP.NET.



Он говорит, что после смены дизайна ASP.NET получил множество писем с подколками «классная иконка iCloud». Мол, выглядит очень похоже на пиктограмму Apple iCloud.

В статье будет описан способ подключить прямой московский номер в Skype с бесплатными входящими за 8 долларов в год.

UPD: Данный способ уже не актуален, всё можно сделать проще habrahabr.ru/blogs/skype/130299/#comment_4599646

Вместе с прямым московским будут доступны шлюзы в крупных городах России, Украины, Великобритании, США и других, через которые можно принимать входящие вызовы, используя добавочный пятизначный префикс, и, если нет необходимости в прямом номере, решение будет полностью бесплатным.

Для этого будут использованы два sip-провайдера и собственный сервер asterisk для коммутации.

На конференции попасть получается не всегда, а умных людей послушать хочется. Решил собрать воедино скопившиеся ссылки на видеоматериалы. Надеюсь кому то пригодится.

Известные

• Yet another Conference от Яндекс 2010 2011 — раз, два, три
• Application Developer Days
• DevPoint
• HighLoad++ Последние видео за 2009 год, но вроде как обещали выложить с недавно прошедшей
• РИТ
• JavaTechDays 2010, 2011
• DevСon'11
• Percona.TV Видео по MySQL
• PyCon — 2009-2011

Довольно давно на Хабре не было статей про такой удобный и эффективный инструмент для быстрого прототипирования как Axure RP.
Решил выложить свою подборку закладок по «Акшуре» в виде сводного списка ресурсов.

Как и обещалось, Twitter выложил на github распределённую систему обработки данных в реальном времени Storm (от компании BackType). Теперь это проект open source.

В пояснительной записке автор проекта Натан Марц объясняет, что за последнее десятилетие такие технологии как MapReduce, Hadoop и проч. произвели настоящую революцию в области обработки больших объёмов данных. К сожалению, они никак не предназначены для работы realtime. Storm предалагет альтернативное решение. Фактически, Storm можно назвать «Hadoop в реальном времени», здесь реализована такая же схема с набором базовых примитивов. Это чрезвычайно надёжная и масштабируемая система с поддержкой любых языков программирования, устанавливается одной строчкой на Amazon EC2.

Сейчас в тематических интернетах модно слово «Node.js». В этой небольшой статье мы попробуем понять («на пальцах»), откуда всё это взялось, и чем такая архитектура отличается от привычной нам архитектуры с «синхронным» и «блокирующим» вводом/выводом в коде приложения (обычный сайт на PHP + MySQL), запущенного на сервере приложений, работающем по схеме «по потоку (или процессу) на запрос» (классический Apache Web Server).

Приветствую многоуважаемых хабражителей.

Поиск по Хабру по ключевым словам «dataface» и «xataface» привёл к пустой странице результатов, поэтому считаю своим долгом поделиться с честной публикой своим давним открытием, до сей поры остававшимся в тени.

Рунет так же не в курсе такой замечательной штуки, которая, между тем, существует свыше трёх лет и имеет определенную популярность в узких кругах.

Подробности под катом.

Riak это NoSQL решение, честная DHT (key/value storage) с дополнительными возможностями для разруливания конфликтов.

У распределенной хеш таблицы есть как плюсы, так и минусы. DHT хорошо масштабируется, но возможны потери данных из-за конфликтов конкурентного доступа, рассмотрим следующий пример:

client a: def o-value = DHT.get("some-key");
client a: def a-value = changeValue(o-value);
client b: def o-value = DHT.get("some-key");
client a: DHT.put("some-key", a-value);
client b: def b-value = changeValue(o-value);
client b: DHT.put("some-key", b-value);

Получилось, что клиент b переписал данные клиента a и никто об этом не знает (ни a, ни b, ни тот, кто прочтет данные по этому ключу позже).

Так как многие NoSQL базы данных в своей основе имеют DHT, интересно смотреть как они пытаются решить проблему конкурентного доступа.

Например, MongoDB использует compare-and-swap стратегию: с каждым документом (значением) храниться его версия, при обновлении указывается версия «предка» измененного документа, если в базе в момент обновления храниться предок, то обновление проходит, если нет, то нет: обновляющая сторона получает сообщение, и пытается провести обновление снова — аналог STM. Такой подход хорошо работает с шардами, но плохо с репликацией.

Riak решает проблему конкурентного доступа подобно системам контроля версий, он, как бы, сохраняет конфликтные версии в разных бранчах, предоставляя программе при следующей выборке провести merge. Такой подход позволяет разрешать конфликты, связанные не только с конкурентным доступом, но и с времянной изолированостью части кластера (partition tolerance: кластер машин может распаться на две части, обе части будут работать и смогут без проблем объединиться в будущем).

Riak накладыват больше условий на разработку, но обеспечивает масштабируемость и надежность данных при работе с большим объемом информации. Статья опишет, как «обойти» ограничения Riak при разработке типичных web приложений.

Периодически( а иногда и достаточно часто) возникает необходимость в тестовых, или иных других целях, поднять пару mysql серверов, а можно и с реплицированием, для откатки или отладки того или иного процесса.
Автоматизировать самому данное телодвижение зачастую нет смысла, поскольку это не так часто необходимо, как хочется.

В последнее время интерес к облачным архитектурам растет с каждым днем, так как это один из наиболее эффективных способов масштабировать приложение, не прикладывая больших усилий, а самым узким местом любого высоконагруженного проекта является хранилище данных, в частности реляционная БД. Для борьбы с недостатками традиционных БД в основном используется 2 подхода:

1) Кэширование результатов выполнения запросов

• плюсы: высокая скорость доступа к данным
• минусы: требует компромисса между актуальностью данных и скоростью доступа, т.к. данные в кэше могут устареть, а удалять старые данные из кэша с последующим кэшированием новых — это дополнительные задержки и нагрузка на систему

2) NoSQL решения

• плюсы: хорошая горизонтальная масштабируемость, доменная модель данных совпадает с моделью хранения данных
• минусы: низкая скорость получения результатов в случае использования диска, практически невозможно обеспечить работу внутрикорпоративного софта, который ориентирован на работу с конкретной реляционной БД.

Сегодня я хочу познакомить вас с таким типом хранилища данных, который объединяет достоинства обоих подходов и при этом имеет ряд преимуществ перед упомянутыми выше решениями: In-memory-data-grid (IMDG).

В недрах документации MySQL на dev.mysql.com я как-то обнаружил упоминание о том, что в случае, если используется MyISAM, можно получить прирост в скорости чтения из таблицы в 5-7 раз, если читать данные из таблицы самостоятельно. Мне довольно долго хотелось проверить этот факт и вот, наконец, у меня дошли руки до того, чтобы это попробовать. Что из этого вышло, читайте под катом

Вольный перевод списка из довольно удачных способов для повышения своего уровня, как программиста.

Сейчас обычного компьютера вполне достаточно для создания качественной электронной музыки. Многие пробовали писать свою музыку, интересовались этой темой. Возникло желание поделиться своим опытом. Первая статья из серии будет на важнейшую тему — VSTi синтезаторы.

Что такое VSTi? Зачем нужны VSTi? Почему не хватит одних только семплов для создания качественной музыки?

Во-первых: такого семпла, который звучал так как хочешь, еще нужно найти. А это не так просто. Естественно существуют продакшен-библиотеки с готовыми мелодическими лупами, но в таком случае создание музыки подобно складыванию конструктора лего.

Во-вторых: семплу нельзя так же просто изменять звучание как звуку синтезатора.

В-треьих: при игре с семплом при помощью миди-клавиатуры стоит учитывать возможные артефакты, такие как алиасинг, разная длительность нот.

Семплы, конечно же, используються в ряде VSTi — семплерах и ромплерах, где например может быть засемплировано пианино или гитара. Что не возможно качественно создать одним синтезом. Но занимают много места и не имеют возможности полностью изменять звук как генерированые синты.

Как же можно создавать свое звучание?

Есть задачи, которые в рамках реляционных СУБД не имеют универсальных решений и для того чтобы получить хоть какой-то приемлемый результат, приходится придумывать целый набор костылей, который ты потом гордо называешь “Архитектура”. Не так давно мне как раз встретилась именно такая.

Предположим, имеется некоторые сущности А и Б, связанные между собой по принципу One-to-Many. Количество экземпляров данных сущностей достаточно велико. При отображении сущностей для пользователя необходимо применить ряд независимых критериев, как для сущности А так и для сущности Б. Причем результатом применения критериев являются множества достаточно большой мощности — порядка нескольких миллионов записей. Критерии фильтрации и принцип сортировки задается пользователем. Как (я бы ещё спросил: Зачем им миллионы записей на одном экране? — но говорят надо) показать все это пользователю за время 0 секунд?
Решать такие задачи всегда интересно, но их решение сильно зависит от СУБД, под управлением которой крутится твоя база данных. Если у тебя в рукаве козырной туз в виде Oracle, то есть шанс, что эти костыли он подставит сам. Но спустимся на землю — у нас есть только MySQL, так что придется почитать теорию.

Оптимизация явно не является коньком MySQL сервера. Цель данной статьи объяснить разработчикам, которые плотно не работают с базами данных и иногда не понимают, по какой причине запрос, который успешно отрабатывает в других СУБД, в MySQL безбожно тормозит, каким образом оптимизируется конструкция between в MySQL.
MySQL использует rule based оптимизатор. Зачатки cost based оптимизации в нем конечно присутствуют, но не в должной мере, в какой их хотелось бы видеть. По этой причине часто мощности получаемых после применения фильтров множеств вычисляются неверно. Это приводит к ошибкам оптимизатора и выбору неверного плана выполнения. При чем полученные between оптимизации невозможно изменить явным указанием: индексов для выполнения запроса и порядка соединения таблиц.

28 мая мы провели Неконференцию *aaS предпринимателей, на которую пришло более 150 человек, чтобы послушать 19 рассказов о ведении облачного бизнеса в России и СНГ.

Наконец-то, спустя 2 месяца, мы получили видеозаписи всех рассказов, а так же стенограмму к каждому из них. И сегодня предлагаем вам список ссылок с аннотациями к каждому рассказу.

Приятного просмотра!

Хорошие художники копируют, великие художники воруют.
Стив Джобс
Пабло Пикассо

Наверное все слушают музыку в интернете, большинство для этих целей используют вконтакте, или сервисы на основе его музыкальной базы. Все существующие бесплатные сервисы имеют разные недостатки, которых небыло в ныне платном простоплеере. И возникла у меня идея создать не просто очередной простоплеер с базой из вконтакте, а такой который каждый сможет поставить себе на хостинг.

Опечататься дело нехитрое; опечататься в поисковом запросе так и вдвойне. Почитай все большие веб-поисковики сегодня умеют корректировать ошибки в ключевых словах во-1х и подсказывать запросы во-2х; вслед за ними того же хочется поискам поменьше. Обе штуки можно ловко реализовать при помощи открытого поисковика по кличке Sphinx; в этом посте расскажу, как конкретно.

Ну, за did you mean («что ты имела в виду») и прочий query completion («уж не Васю ли ты ищешь»).