В статье рассказывается о разработке портативного NAS с двумя дисками NVME на основе одноплатного компьютера. Даётся небольшая теория работы контроллера PCIe, рассказывается о проблемах интеграции своего модуля дисков, а также приводятся детали дизайна и результаты тестирования.

Именно этот слоган (с добавлением технологии COW) написан на сайте данной файловой системы. Хотя эта файловая система входит в состав ОС Linux уже более десяти лет, о ней написано достаточно мало. В этой статье я попробую по возможности это исправить.

Итак, Bcachefs - это файловая система с использованием технологии CoW нового поколения, которая призвана предоставить функции уже достаточно распространенных BTRFS и ZFS с более стабильной кодовой базой, большей скоростью и лицензией, совместимой с GPL.

Привет, Хабр!

Beego – это фреймворк для разработки веб-приложений на языке Go, ориентированный на быстрое развертывание и простоту использования. В его основе лежит идея создания полнофункциональных приложений с минимум усилиям на настройку и кодирование. Это достигается за счет широкого выбора инструментов, включая ORM, систему маршрутизации, интерфейс кмд и многое другое. Beego придерживается принципов RESTful и MVC.

В мире существует огромное количество онлайн-школ, которые предлагают освоить новую профессию и «войти в IT». Многие ребята, кто стремится изменить жизнь, заканчивают такие школы в надежде быстро устроиться на работу. Но как показывает практика, почти все выпускники сталкиваются с проблемой отсутствия коммерческого опыта. Но откуда ему взяться, если они только закончили курс? В этой статье я покажу решение данной проблемы.

Приватный GPT - это готовый к производству проект искусственного интеллекта, который позволяет задавать вопросы о ваших документах, используя мощь больших языковых моделей (LLM), даже в сценариях без подключения к Интернету. 100% приватный, никакие данные не покидают ваше окружение выполнения в любой момент.

Запуск на Windows Subsystem для Linux (WSL) с поддержкой GPU может значительно улучшить его производительность. В этом руководстве я проведу вас пошаговый процесс установки PrivateGPT на WSL с использованием ускорения GPU.

Всем привет! Меня зовут Александр, в данное время я на фрилансе занимаюсь проектом по созданию очередного маркетплейса. В процессе работы мы столкнулись с далеко не новой проблемой организации хранения информации о товарах, имеющих различные характеристики и цену, зависящую от характеристик. На нашем проекте применяется принцип CQRS: запись осуществляется в Postgres, чтение происходит из OpenSearch, а данные между ними перемещаются по шине, реализованной на Kafka. Такой подход обусловил использование реляционной БД для решения несвойственной ей задачи.

Чтобы увидеть, почему эта задача не нак проста, как кажется с первого взгляда, представим, что в нашем каталоге есть футболки мужские всего с двумя атрибутами: цвет и размер. Мы хотим хранить товар с названием "Футболка Junior Developer", она представлена в синем, красном и зеленом цветах, и каждый цвет доступен в нескольких размерах. Добавляя немного сложности, представим, что цена конкретной футболки также варьируется в зависимости от цвета и размера. Как представить эту сущность в реляционной базе данных, с учетом того, что продавец футболки может в какой-то момент добавить новые атрибуты для своего товара, например, габариты упаковки для отправки (длина, ширина, высота)?

С одной стороны, можно использовать подход: Entity-Attribute-Value. Он позволяет гибко настраивать связи между сущностями, их атрибутами и значениями, сохраняя возможность динамического добавления новых атрибутов сущности. Однако у такого подхода есть свои недостатки. На них останавливаться не буду - в статье: "Замена EAV на JSONB в PostgreSQL" они приведены, также там есть сравнение по производительности и памяти EAV и JSONB.