Хотите освоить WebSocket и создать собственный чат с комнатами? В этой статье мы разберем:

• В чем разница между WebSocket и классическим HTTP

• Как реализовать сервер на FastAPI с поддержкой WebSocket

• Как создать простой FullStack-чат для мгновенного обмена сообщениями

• Как всего за пару минут развернуть готовое приложение на облачном сервисе

Статья написана с учетом новичков, но и опытные разработчики найдут здесь полезные инсайты.

В микросервисной архитектуре есть множество зависимостей от других сервисов и инфраструктуры. В результате чего возникают проблемы, которые съедают большое количество сил и времени. Приходит, например, тестировщик с описанием воспроизведения бага — а чтобы его воспроизвести, надо долго готовить данные, а потом еще дольше поднимать фронт… После N-й итерации повторять такое вы, конечно, не будете это, мягко говоря, утомляет. Так интеграционные тесты становятся определенным оверхедом вместо того, чтобы упрощать жизнь разработчикам.

Меня зовут Степан Охорзин, я Senior Go Developer в «Лаборатории Касперского». У нас в компании уже много проектов/продуктов, которые пишутся на Go, а еще мы мигрируем на него с «плюсов» там, где это возможно. Ведь Go — отличный язык, когда речь идет о распределенных системах; в частности, мы разрабатываем на нем облачные решения.

Сегодня речь пойдет как раз об одном из таких инструментов — Kaspersky Security Center (KSC). Если коротко, то KSC — это консоль для удобного управления безопасностью на уровне предприятия, эдакий аналог ЦУПа для сложных IT-систем. Как вы уже догадались, KSC построен на микросервисной архитектуре — и именно в нем мы организовали интеграционное тестирование. Теперь наши тесты не просто не уходят в технический долг, а могут сами служить документацией. Мы же думаем только о бизнес-логике, все остальные вопросы берет на себя DI-контейнер.

В статье расскажу, как мы это реализовали, с деталями и примерами.

Привет, Хабр! Меня зовут Екатерина Саяпина, я Product Owner платформы МТС Exolve. Коды ошибок — последнее, что хочет видеть разработчик в ответе API. И означают они одно из двух: либо есть проблема в запросе, либо что-то сломалось на стороне API.

В любом случае трафик останавливается: нужно найти причины и решения. И коды ошибок в этом случае — полезный диагностический элемент. Сегодня я расскажу про подходы к их обработке и дам пример распространенной классификации.

Приветствую, коллеги! Меня зовут @ProstoKirReal Мне бы хотелось с вами обсудить как работает интернет от кабелей на витой паре, соединяющие простые локальные сети до подводных коммуникационных кабелей соединяющие между собой континенты и основные операторские сети.

В предыдущей статье я рассказывал о коммутаторах, маршрутизаторах, их основных различиях и назначении, а также разбирал работу простых сетей на примере сетей с сетевым концентратором (хабом) и коммутаторами.

В этом цикле статей я не стану учить вас настраивать оборудование и проектировать сети. Я расскажу об основных (и не только) принципах построения сети, а также о функционировании сети и сетевых протоколов в стеке TCP/IP.

Я буду часто ссылаться к предыдущим статьям, где уже описывал сетевые протоколы. Это позволит мне сократить объемный текст. 

Приветствую, коллеги! Меня зовут @ProstoKirReal. Мне бы хотелось с вами обсудить как работает интернет от кабелей на витой паре, соединяющие простые локальные сети до подводных коммуникационных кабелей соединяющие между собой континенты и основные операторские сети.

Поскольку в одной статье невозможно охватить всю тему целиком, я разделю подготовленный материал на несколько частей. Сегодня мы начнем с базовых понятий.

Cовмещаем Vless, WebSocket, VPN и сайт на одном порту средствами Haproxy, создаем альтернативу VPN на основе WebSocket.

Для работы с проектами существует куча редакторов кода и IDE (VSCode, NeoVim, SublimeText, WebStorm и т.д.). В данный момент наиболее популярны VSCode и Webstorm и у каждого есть свои плюсы и минусы. Webstorm является примером прекрасного IDE от компании JetBrains, где многие вспомогательные модули идут “из коробки”. К сожалению, сейчас нет возможности легально получить доступ к этому продукту гражданам России, поэтому многим приходится искать альтернативу. Такой альтернативой вполне может стать Visual Studio Code от компании Microsoft, который имеет открытую кодовую базу, полностью бесплатный и гибко настраиваемый под ваши нужды. В данной статье мы рассмотрим пример настройки рабочего пространства VSCode для комфортной работы с нашими проектами. Я покажу вам, какими расширениями я пользуюсь для лучшего удобства и продуктивности. Эти расширения я использую давно и они хорошо зарекомендовали себя, но возможно некоторые из них могут не подойти под ваш стиль работы и написания кода. Итак, начнем!

Итак, Linux - не операционная система, а только ядро для неё. Всё остальное приходит от проекта GNU (и других). И вот интересно - на что годится ядро само по себе?

Эта статья - очень "начального" уровня. Устроим маленький эксперимент - создадим чистую виртуальную машину и попробуем запустить ядро Linux "без всего". Или почти "без", т.к. нам понадобится загрузчик ОС - и какая-нибудь "пользовательская программа" (её мы сотворим сами). Конечно, продвинутые пользователи Linux такой "эксперимент" могут провести просто отредактировав параметры запуска при включении - но наш рассказ всё же для тех кто почти (или совсем) не в теме :)

Бонусом чуть-чуть коснёмся системных вызовов и пару слов скажем о других ядрах.

Однажды наступает такой момент, когда твой руководитель подходит к тебе во время обеда, кладёт руку на плечо и, глядя добрыми глазами, говорит: «Сынок, ты уже совсем большой, поэтому можешь поехать на крупную конфу — рассказать там про наш продукт и какая мы классная компания. Давай! Наш менеджер по контенту уже договорился, наплёл, что ты классный мегаспикер, тебе напишет мужик с конфы, договоритесь».

Всем привет! Это Игорян, и внезапно для себя за месяц я выступил на четырёх конференциях, иногда по два выступления в неделю в разных городах. Поэтому я решил отдохнуть от темы ПромоСтраниц и сегодня рассказываю вам, как выступать хорошо, а плохо не выступать. Эта статья поможет тем, кто ещё не спикер, но хочет им быть для саморазвития. А ещё и тем, у кого уже был опыт выступлений, но получилось скомканно, душновато, а люди рассосались в процессе. Я начинал так же и кое-что усвоил за свою пару десятков конференций.

Делюсь.

Вот уже несколько недель я разрабатываю серверную поддержку коротких видео для компании Bluesky.

Основное назначение этой фичи – обеспечивать потоковый показ небольших (максимум 90 секунд) видеороликов. Показ должен быть бесплатным и при этом не слишком накладным для нас.

Чтобы укладываться в эти ограничения, мы попытались использовать сеть доставки видео-контента (CDN), которая могла бы нести основное бремя поддержки той полосы передачи данных, которая обеспечивала бы показ потокового видео по требованию.

Притом, что такая CDN – это полнофункциональный продукт, мы не хотели чрезмерно замыкаться на конкретном производителе и поэтому решили внести в нашу потоковую платформу некоторые улучшения, тем самым расширив спектр предлагаемых на ней услуг и творчески подойти к реализации протоколов потокового видео.

Меня зовут Оля, я разработчик в Yandex Infrastructure и я делаю веб‑плеер — библиотеку для воспроизведения видео на разных сервисах Яндекса (например, на Кинопоиске, Диске, Практикуме и Погоде).

Эта история о том, как мы отказались от опенсорс‑решения для воспроизведения потокового видео и написали свой велосипед. Я расскажу об архитектуре нашего решения и о том, с чем мы столкнулись, когда воплощали его в жизнь. Также покажу, какие эксперименты мы проводили и на какие метрики ориентировались.

Друзья, рад представить вам свою новую статью, посвященную Playwright — мощному инструменту для автоматизации браузера и тестирования. Этот фреймворк уже превзошел Selenium по многим параметрам и продолжает набирать популярность. В статье я подробно рассказываю о его преимуществах и особенностях.

Материал станет первой частью нового цикла. Если тема вам интересна, с удовольствием продолжу делиться своими знаниями о Playwright.

Привет, Хабр! В двух предыдущих статьях здесь и тут мы рассказывали историю создания одного из компонентов платформы экспериментов в компании Okko — сервиса сплитования трафика. В тех статьях говорилось о множестве изменений и улучшений, которые претерпел Python-код, чтобы работать достаточно быстро. Но как бы качественно не был написан код, все усилия могут сойти на нет, если он будет запущен в неправильной среде. В этой статье продолжим рассказ об оптимизациях и улучшениях, но сейчас речь будет идти не столько об особенностях предметной области и решаемой бизнес-задачи, сколько о том, как мы архитектурно организовали работу сервиса для получения минимального времени ответа.

На Хабре я часто вижу статьи о реализации тех или иных фич на Python-фреймворках. Я объединил все эти фичи в реальный проект с открытым исходным кодом, чтобы у вас сложилась целостная картина. Мы с вами создадим UX/UI на Figma, напишем фронтенд на HTML, CSS, SASS, Bootstrap и JavaScript, создадим ER-диаграмму в MySQL Workbench, напишем бекэнд на Flask, создадим регистрацию через социальные сети OAuth 2.0 в один клик, используем брокер сообщений и асинхронную очередь Celery для отправки писем на электронную почту, сделаем WYSIWYG-редактор, реализуем полнотекстовый поиск Elasticsearch, закешируем Redis, покроем тестами pytest и запустим в Docker-контейнерах, поговорим о многопроцессности для WSGI-шлюза Gunicorn.

Мы живём в эпоху LLM — компании применяют на практике всё более крупные модели с миллиардами параметров. Это здорово, потом что большие модели открывают пользователям сервисов новые возможности, но не всё так просто. Размер накладывает ограничения — запускать такие модели очень дорого, а на пользовательских компьютерах — ещё дороже и сложнее. Поэтому часто исследователи и инженеры сначала обучают большую модель, а потом придумывают, как сжать её с минимальными потерями качества, чтобы сделать доступнее. 

Модели выкладываются в формате float16, где на один вес выделяется 16 бит. Два года назад человечество научилось хорошо сжимать нейросети до 4 бит с помощью таких методов, как GPTQ. Но на этом исследователи не остановились, и сейчас актуальная задача — сжатие моделей до 2 бит, то есть в 8 раз. 

Недавно исследователи Yandex Research совместно с коллегами из IST Austria и KAUST предложили новый способ сжатия моделей в 8 раз с помощью комбинации методов AQLM и PV-tuning, который уже доступен разработчикам и исследователям по всему миру — код опубликован в репозитории GitHub. Специалисты также могут скачать сжатые с помощью наших методов популярные опенсорс-модели. Кроме того, мы выложили обучающие материалы, которые помогут разработчикам дообучить уменьшенные нейросети под свои сценарии.

О том, как исследователи пришли к сегодняшним результатам, мы расскажем на примере двух «конкурирующих» команд и их state-of-the-art алгоритмов сжатия — QuIP и AQLM. Это короткая, но увлекательная история «противостояния» исследователей, в которой каждые пару месяцев случаются новые повороты, появляются оптимизации и оригинальные подходы к решению проблем.