1. Свой сервер видеоконференций Jitsi.
   Jitsi и все необходимые службы работают на одном сервере + сервис Jibri (для записи видеоконференций на отдельном сервере).
2. Свой высоконагруженный сервис видеоконференций Jitsi.
   Jitsi и все необходимые зависимые службы работают на разных серверах для получения высокой производительности.
3. Свой мессенджер Matrix-synapse в связке с Jitsi-meet.
   Настройка Matrix на своем сервере и объединение с Jitsi для видеозвонков.

О чём пойдёт речь?

Пилотный пост будет посвящён интересной проблеме с которой мы столкнулись при попытке организовать CI/CD для монорепозитория с lerna. Сразу скажу, что этот пост:

* не про монорепозитории. Плюсы и минусы монорепы, как концепции, уже давно описаны в множестве постов, в том числе на Хабре (этот довольно холиварный, кстати)

* не про инструменты для управления монорепозиториями. Монорепу можно реализовать при помощи Nx, rush, даже просто yarn workspace. Но так получилось, что мы выбрали lerna и поживём с ней какое то время.

* не про пакетные менеджеры. Могу порекомендовать хороший видос со сравнением npm, yarn и pnpm и офигенную серию постов в которой работа npm объясняется с самых азов и очень тщательно. У нас npm (пока)...

* не про nestjs. Но он классный!

Обо всём этом будет рассказано только в том объёме, который нужен для понимания проблематики.

Тогда о чём? О том, как сварить это всё вместе.

Наш век запомнится мне, как время стартапов. От школьника-активиста, до жителя Кремниевой долины - все делают своих единорогов. Как поняли - так и делают. Я тоже не прошла мимо тренда на безграничные возможности самореализации, и запустила школу программирования для детей Step to Science. Время жизни этого проекта было наполнено открытиями, борьбы со страхами, маленькими и большими победами, ошибками и много чем еще. Весной 2020 года команда столкнулась с сами знаете с чем, и, немного порефлексировав, я приняла решение закрыть проект.

За годы работы школы, был найден оптимальный алгоритм обучения ребят занимательной науке разработки игр на Unity 3D. Мы перебрали много тем, которые смогли захватить интерес школьников от 10 до 16 лет, опробовали десятки способов передачи информации, тренировки навыков и оценки заложенных знаний. Эта кропотливая работа принесла нам отличные результаты, в виде комплексной программы по созданию компьютерных игр на Unity 3D, и учебных успехов, которые достигали наши ребята!

Этими результатами и успехами мне хочется поделиться с широкой аудиторией. Если вы ведете кружок программирования или робототехники, а может, вы родитель, ищущий ответ на вопрос "чем увлечь подростка?" - я предлагаю вам воспользоваться материалами школы абсолютно безвозмездно, то есть, даром!

Материалы будут публиковаться постепенно, начиная от простых к более сложным. Всего вас ждет 20 проектов, которые мы успевали реализовать с ребятами за полтора года занятий.

В ClickHouse постоянно возникают задачи, связанные с обработкой строк. Например, поиск, вычисление свойств UTF-8 строк или что-то более экзотическое, будь то поиск типа учёта регистра или поиск по сжатым данным.

Всё началось с того, что руководитель разработки ClickHouse Лёша Миловидов o6CuFl2Q пришёл к нам на факультет компьютерных наук в НИУ ВШЭ и предложил огромное количество тем для курсовых и дипломов. Когда я увидел «Умные алгоритмы обработки строк в ClickHouse» (я, человек, который увлекается разными алгоритмами, в том числе экспериментальными), сразу же настроил планов, как сделаю самый крутой диплом. Мою радость и выражение лица можно описать следующей картинкой:

Ищем совпадение по шаблону

const testString = 'My test string'
const testRegex = /string/
testRegex.test(testString) // true

Ищем совпадение по нескольким шаблонам

const regex = /yes|no|maybe/

Игнорируем регистр

const caseInsensitiveRegex = /ignore case/i
const testString = 'We use the i flag to iGnOrE CasE'
caseInsensitiveRegex.test(testString) // true

Извлекаем первое совпадение в переменную

const match = 'Hello World!'.match(/hello/i) // 'Hello'

Классический подход к распознаванию речи

Источник изображения

На просторах сети Интернет можно найти немало полезных утилит для Docker. Многие из них принадлежат к разряду Open Source и доступны на Github. В последние два года я достаточно активно использую Docker в большинстве своих проектов по разработке программного обеспечения. Однажды начав работать с Docker, вы осознаете, что он оказывается полезен для гораздо более широкого круга задач, нежели вы изначально предполагали. Вам захочется сделать с Docker еще больше, и он не разочарует!

Docker-сообщество живет активной жизнью, ежедневно производя новые полезные инструменты. За этой бурной деятельностью достаточно сложно уследить. Поэтому я решил выбрать несколько наиболее интересных и полезных из ежедневно используемых мной Docker-утилит. Они делают работу более продуктивной, автоматизируя операции, которые пришлось бы выполнять вручную.

Давайте посмотрим на утилиты, которые помогают мне в процессе докеризации всего и вся.

Сегодня я планирую рассказать, как нужно писать приложения и какие есть требования для того, чтобы ваше приложение хорошо работало в Kubernetes. Чтобы с приложением не было никакой головной боли, чтобы не приходилось придумывать и выстраивать какие-то «костыли» вокруг него — и работало всё так, как это задумывалось самим Kubernetes.

Эта лекция в рамках «Вечерней школы Слёрма по Кубернетес». Вы можете просмотреть открытые теоретические лекции Вечерней Школы на Youtube, сгруппированные в плейлист. Для тех же, кому удобнее текст, а не видео, мы подготовили эту статью.

Зовут меня Павел Селиванов, на текущий момент я являюсь ведущим DevOps инженером компании Mail.ru Cloud Solutions, мы делаем «облака», мы делаем мэнедж-кубернетисы и так далее. В мои задачи сейчас как раз-таки входит помощь в разработке, раскатывание эти облаков, раскатывание приложения, которые мы пишем и непосредственно разработка инструментария, который мы предоставляем для наших пользователей.

• Кэширование данных (да, банально и скучно, но это классный инструмент для кэширования и обойти стороной этот кейс, кажется будет не правильно)
• Работа с очередями на базе redis
• Организация блокировок (mutex)
• Делаем систему rate-limit
• Pubsub — делаем рассылки сообщений на клиенты

Если Вам приходилось когда-нибудь пользоваться веб-интерфейсами для просмотра логов, то Вы наверняка замечали, насколько, как правило, эти интерфейсы громоздки и (зачастую) не слишком-то удобны и отзывчивы. К некоторым можно привыкнуть, некоторые совсем ужасны, но, как мне кажется, причина всех проблем заключается в том, что мы неправильно подходим к задаче просмотра логов: мы пытаемся создать веб-интерфейс там, где лучше работает CLI (интерфейс командной строки). Мне лично очень комфортно работать с tail, grep, awk и прочими, и поэтому для меня идеальным интерфейсом для работы с логами было бы что-то аналогичное tail и grep, но которое при этом можно было использовать для чтения логов, которые пришли с множества серверов. То есть, конечно же, читать их из ClickHouse!

*по личному мнению хабрапользователя youROCK

*"ублюдок" — вольный перевод слова "git" — "an unpleasant or contemptible person", "неприятный или презренный человек".

В комментариях к статье 15 базовых советов по Git для эффективной работы каждый день развернулась дискуссия на тему эффективности использования тех или иных команд и опций. Надо признать, что git предоставляет столько различного функционала, что во-первых, за всем становится невозможно уследить, а во-вторых, его можно совершенно по-разному вписывать в рабочий процесс.

Давайте посмотрим, что можно использовать, чтобы улучшить себе жизнь. Статья предполагает, что читатель умеет пользоваться основными возможностями git и понимает что делает, когда, скажем, вводит в консоль git rebase --merge --autostash.