Сербия -- одна из немногих европейских стран, которая всё ещё лояльно относится к россиянам. IT-компании открывают тут офисы (раз, два), а IT-специалисты приезжают сюда работать. По данным сербского Министерства труда, в 2022 году официально было зарегистрировано 5316 иностранных IT-специалистов. В это число входит много граждан России, Украины и Беларуси. Чтобы понять, как им работается, разберём трудовое законодательство Сербии на основе опыта одного из наших подписчиков, который работает в сербской IT-компании.

Эпоха новых технологий и их внедрения в разные сферы жизни продолжается машинным обучением в вопросах командования и контроля. Применение машинного обучения в некоторых областях уже стало реальностью — например, ВВС США использовали его в качестве “рабочего члена экипажа” на военном самолете, а армия США для выбора стрелка по распознанной цели. Военные делают многое для управления роботизированными системами, анализа больших массивов данных, прогнозируя угрозы и формируя стратегию. Использование алгоритмов в этих и других областях открывает потрясающие возможности — от экономии человеко-часов до использования “семантических движоков”, улучшающих наше понимание глобальных событий и тенденций. Тем не менее с использованием машинного обучения возникает этический риск — военные могут отдать выбор между жизнью и смертью алгоритмам, а отказ от выбора лишает человека статуса морального субъекта.

В моих постах о вычислительных военных рассуждениях (тактический искусственный интеллект) мы рассмотрели алгоритмы для обнаружения закрепленных и не закрепленных флангов, внутренних линий и ограниченных путей атаки и отступления. В этом посте я представляю свое докторское исследование, которое использует эти и другие алгоритмы при создании неконтролируемой программы машинного обучения, способной классифицировать текущую тактическую ситуацию (поле боя) в контексте ранее наблюдавшихся сражений. Другими словами, он учится и запоминает.

В двух предыдущих постах в блоге на тему анализа поля боя (вычислительное военное мышление и тактический искусственный интеллект), я рассказал, как программа может определять ключевые тактические позиции, как то: закрепленные / не закрепленные фланги и ограниченные / неограниченные пути атаки и отступления. Сегодня мы рассмотрим, как TIGER / MATE выполняет анализ фронтов и реализует маневры проникновения и инфильтрации.

В своём последнием посте в блоге я описал, как программы TIGER, а потом и MATE, класифицировали сражения (в терминах информатики - "объекты") на основе атрибутов, конкретнне - атрибута закреплённых и не закреплённых флангов, а после распознания их наличия или отсутвия, мы увидели как были реализованы тактические манёвры охвата и поворота. Сегодня я хочу рассмотреть вместе с вами ещё один атрибут, который мы можем детектировать, с помощью машинного обучения: ограниченные пути атаки и отступления.

Тактический ИИ делится на две части: анализ – поля боя и действия на основе полученной и обработанной информации, путем создания набора согласованных приказов (известных, как План действий), которые используют слабые места в позиции нашего противника, обнаруженные во время анализа поля боя.

Можем ли мы "слепить" нечто, чего ещё не было никогда, из пустоты, а потом продать? Продуктовый мозг жаждет сырья: нужны бесчисленные опросы пользователей, исследования целевой аудитории, карты пути клиента и т.д. Но в основе всего лежат несколько вещей: это могут быть форма, огонь, воля.

Прошу не воспринимать эту работу всерьёз: это попытка обобщения идей и мыслей, что будет, если первичная материя позволит лепить из неё что угодно. Можем ли мы слепить из неё нечто, что даст заработать? Конечно, все соображения в статье метафоричны и образны. Это лишь "Игра" для самоосвобождения того, чего в реальности нет.

Предыстория

Предыдущая статья

В предыдущей статье я писал о том, как сконфигурировать ваше приложение с помощью Sitri, однако, упустил момент с локальной разработкой, так как согласитесь, что не очень удобно разворачивать vault локально, да и хранить локальный конфиг в общем vault, особенно, если над проектом работают несколько человек — неудобнее вдвойне.

В Sitri данная проблема решается достаточно просто — с помощью локального режима для ваших классов настроек, то есть вам не придётся даже переписывать ничего или дублировать код, да и структура json файла для локального режима будет почти полностью повторять структуру секретов.

Итак, ну а теперь, давайте добавим в наш проектик буквально пару строк кода + я покажу, как со всем этим можно работать, если ваш проект локально запускается в docker-compose.

Всем привет! 

Скажу сразу, эта статья не про очередное переписывание монолита на микросервисы, а о применении микросервисных практик в рамках существующего проекта с использованием интересных, как мне кажется, подходов. Наверное, уже нет смысла объяснять, почему многие проекты активно используют микросервисную архитектуру. Сегодня в IT возможности таких инструментов как Docker, Kubernetes, Service Mesh и прочих сильно меняют наше представление об архитектуре современного приложения, вынуждая пересматривать подходы и переписывать целые проекты на микросервисы. Но так ли это необходимо для всех частей проекта? 

О чём, зачем и почему?

Эту небольшую заметку я решил написать после собственного опыта разворачивания личной "инфраструктуры", состоящей из нескольких приложений для повседневных дел.

Здесь я расскажу, как развернуть сервисы для контроля финансов (FireFly3), заметок и чего покрупнее (BookStack) и контроля времени, уходящего на задачи в opensource проектах или на работе (Titra) — всё это на Vultr с защитой с помощью firewall групп и доступа только с нужных ip, например, домашней статики или vpn (ещё развернём для этого Pritunl).

Vultr я выбрал, так как достаточно давно с ним работаю и уже знаю, что он может, а что нет — в моём случае он подошёл идеально.

Надеюсь, что это окажется для кого-то полезным.

Предисловие

Продолжение саги. Сразу, на всякий случай

В данной статье я расскажу о конфигурации для вашей сервисов с помощью связки Vault (KV и пока только первой версии, т.е. без версионирования секретов) и Pydantic (Settings) под патронажем Sitri.

Предисловие

Данная заметка в целом о пуше метрик в pushgateway, однако, предупрежу и признаюсь сразу, что в тексте будет пример — анти-паттерна пуша метрик, так как использование pushgateway рекомендуется в случае, когда сервис работает не постоянно (или у сервиса/запускаемого задания вообще нет никакого интерфейса), а значит и prometheus'у лучше в закрытые двери постоянно не стучать и не заниматься лишней работой.

Часть II. Узнаем, как писать агентов, обрабатывающих стрим событий из kafka, а так же как написать команды (обёртка на click).

1. Часть I: Введение
2. Часть II: Агенты и Команды

Как я дошёл до жизни такой?

Не так давно мне пришлось работать над бэкендом высоко нагруженного проекта, в котором нужно было организовать регулярное выполнение большого количества фоновых задач со сложными вычислениями и запросами на сторонние сервисы. Проект асинхронный и до того, как я пришёл, в нём был простой механизм крон-запуска задач: цикл с проверкой текущего времени и запуск групп корутин через gather — такой подход оказался приемлем до момента, пока таких корутин были десятки и сотни, однако, когда их количество перевалило через две тысячи, пришлось думать об организации нормальной очереди задач с брокером, несколькими воркерами и прочим.

Введение

В своей работе я уже некоторое время использую Flask-Potion — фреймворк, основными достоинствами которого являются: весьма удобная интеграция с SQLAlchemy моделями, автогенерация crud-эндпоинтов, наличие клиента potion-client (весьма удобного, если пишешь API сервиса, использование которого понадобится в другом сервисе).

Я заметил, что на русском языке о flask-potion почти ничего нет, но думаю кому-то это данный фреймворк может показаться интересным.

Вместо простой обзорной статьи на этот фреймворк я решил написать несколько статей о создании системы контроля для библиотеки "Furfur" на основе Flask-Potion.

Данная система должна уметь делать следующее:

• Хранить информацию о книгах (isbn, название, описание, автор и т.д.)
• Хранить информацию о пользователях (читатели и библиотекари)
• Оформлять выдачу книги из библиотеки на определённый срок с возможностью продления

В этой системе мы воспользуемся следующими инструментами:

• PostgreSQL
• Flask, Flask-SQLAlchemy, Flask-JWT, Flask-Potion, Flask-Migrate

Электронный паспорт

Нет повести печальнее на свете, чем российское ит-образование в среднестатистической школе

Введение

У образовательной системы в России есть много разных проблем, но сегодня я рассмотрю тему, которая затрагивается весьма не часто: ит-образование в школе. В данном случае я не буду затрагивать тему кадров, а всего лишь проведу "мысленный эксперимент" и попытаюсь решить проблему оснащения класса информатики малой кровью.