Всем доброго времени суток! Недавно жизнь подкинула автору увлекательную работу по развертыванию MongoDB кластера с настройкой репликации и шардирования, а также аутентификации c использованием x.509 сертификатов. В данной статье я в первую очередь хотел бы изложить свои мысли и поделиться полученными опытом. Так как некоторые вещи оказались не тривиальными и сделать их с первого раза не удавалось, то думаю мои пошаговые инструкции могут пригодиться для освещения вопроса тем кто только знакомится с шардированием данных и работой с MongoDB в целом.
Также я буду очень рад увидеть рекомендации по добавлению/изменению конфигурации кластера и просто вопросы или критику по самой статье или по сути вопроса.

Здравствуй, Хабр!

Несколько лет назад в прикладных целях я реализовал обычный Force-based визуализатор графов.

На меня произвело впечатление, как простые итеративные преобразования могут производить субъективно сложные и интересные вычисления, формируя нетривиальные визуально-кинетические модели.

Со временем возникло несколько идей, что интересного можно смоделировать.

Вот что получилось с одной из них (в кадре мелкие объекты, смотреть в HD):

Когда писалась эта статья, хабрапоиск по словосочетанию «Генетический алгоритм» выдавал благородную пустоту. Однако недостаточный уровень *вырезано цензурой* отодвинул дату публикации, и вот только сейчас после позорного нудливого попрошайничества с моей стороны эта статья получила возможность показать себя миру. За этот промежуток времени успели выйти в свет как минимум три (столько мне на глаза попалось) статьи на подобную тему, и, вполне вероятно, что-то из написанного ниже вы прочитаете не впервые. Таким людям я предлагаю не хмурить носики от очередной попытки неопытного юнца научно-популярно объяснить ГА, а проходить к следующему экспонату ко второй части, где описывается создание на основе ГА бота для программистской игры Robocode. Это, по последним сведениям разведки, еще не встречалось на хабре.

Часть первая. Жизнь и творчество генетического алгоритма.

Начнем издалека. Есть некоторый набор задач, которые требуют решения. Наша цель — найти действия, которые смогут преобразовать Дано (начальные условия задач) в Ответ (целевое состояние).

Если ситуация простая, и решение такой задачи можно явно посчитать из условий при помощи этих ваших матанов, то и славно, тут и без наших премудростей все хорошо, нас наебали, все расходимся. Например, при решении квадратного уравнения ответ (значения x1, x2) получаются из начального условия (коэффициентов a, b, c) путем применения формулы, которую мы все учили в школе. А что делать в более печальном случае, когда нужной формулы в учебнике нету? Можно попробовать с помощью мозгового штурма решить одну из задач. Аналитически. Численными методами. Силой отчаянного перебора функций. Через некоторое время послышатся мечтательное студенческое «хоть бы оно само решилось». Ага, тут-то мы и вылезаем из-за занавесок. Итак, цель — написать программу, которая бы находила функцию (программу), получающую на вход исходные данные и возвращающую годные циферки. Сила метапрограммирования, в бой!

Цель этого рассказа — поделиться способами решения проблемы, над которой работали авторы при разработке рекомендательного сервиса imhonet.ru. Поскольку проблема не является чисто научно-технической, а скорее находится на стыке технологий и бизнеса и может быть полезна более широкой аудитории, чем обычный технический отчёт, мы выбрали именно такой формат представления нашей работы — попытались написать рассказ настолько простым языком, насколько это возможно. Первая часть рассказа посвящена довольно подробному обоснованию того, как правильно измерять качество работы алгоритмов рекомендательной системы. А в конце иллюстративно перечислено несколько примеров, в которых мы проводили эти измерения для решения конкретных задач.

Наш умозрительный провайдер linkmeup взрослеет и обрастает по-тихоньку всеми услугами обычных операторов связи. Теперь мы доросли до IPTV.
Отсюда вытекает необходимость настройки мультикастовой маршрутизации и в первую очередь понимание того, что вообще такое мультикаст.
Это первое отклонение от привычных нам принципов работы IP-сетей. Всё-таки парадигма многоадресной рассылки в корне отличается от тёплого лампового юникаста.
Можно даже сказать, это в некоторой степени бросает вызов гибкости вашего разума в понимании новых подходов.

В этой статье сосредоточимся на следующем:

• Общее понимание Multicast
• Протокол IGMP
• Протокол PIM
• >>>PIM Dense Mode
• >>>Pim Sparse Mode
• >>>SPT Switchover — переключение RPT-SPT
• >>>DR, Assert, Forwarder
• >>>Автоматический выбор RP
• >>>SSM
• >>>BIDIR PIM
• Мультикаст на канальном уровне
• >>>IGMP-Snooping
• >>>MVR

Всем привет!

Сегодня мы расскажем о том, как с помощью потоковой обработки данных можно увеличить качество рекомендаций и снизить время отклика всей рекомендательной системы в 5 раз. Речь пойдет об одном из наших клиентов – сервисе потокового видео Rutube.

Не кажется странным, что навязчивое гудение компьютера всеми воспринимается «как норма»? Можно вообразить весь ужас происшествия, если внезапно эти же звуки начнёт издавать любимый телевизор. Расценивать такое событие можно будет только как серьёзную поломку. Так почему компьютер не сделать, подобно телевизору, таким же уютно тихим?!

Итак, настала пора отступить от стереотипов и поменять хорошее на лучшее!

Эта статья для тех, кто считает шум лишним компонентом компьютера: меломанам и аудиофилам, борющимся за чистый звук; студентам, делящим кубрик общежития с нервными соседями; родителям, желающим своим чадам крепко спать не отвлекаясь на вой кулеров и клацанье периферии. Всем тем, кто рад островку тишины в нашем беспокойном мире.

Цель статьи — поделиться исследовательским и практическим опытом в компоновке компьютера, который при работе не издавал бы ни единого звука.

abstract: В статье описаны продвинутые функций OpenSSH, которые позволяют сильно упростить жизнь системным администраторам и программистам, которые не боятся шелла. В отличие от большинства руководств, которые кроме ключей и -L/D/R опций ничего не описывают, я попытался собрать все интересные фичи и удобства, которые с собой несёт ssh.

Предупреждение: пост очень объёмный, но для удобства использования я решил не резать его на части.

Оглавление:

• управление ключами
• копирование файлов через ssh
• Проброс потоков ввода/вывода
• Монтирование удалённой FS через ssh
• Удалённое исполнение кода
• Алиасы и опции для подключений в .ssh/config
• Опции по-умолчанию
• Проброс X-сервера
• ssh в качестве socks-proxy
• Проброс портов — прямой и обратный
• Реверс-сокс-прокси
• туннелирование L2/L3 трафика
• Проброс агента авторизации
• Туннелирование ssh через ssh сквозь недоверенный сервер (с большой вероятностью вы этого не знаете)

Приветствую уважаемое сообщество!

Итак, это мой первый пост на хабре :)
Посвящен он будет серьезной теме, в которой, волею судеб, я неплохо разбираюсь. А именно, генной инженерии.

Помнится, тут пробегал пост в котором говорилось о геннотехнологической лаборатории “на коленке”. Оказалось, что тема интересна аудитории, поэтому я решил заняться ее развитием с просветительскими целями.

Я буду давать наглядные и понятные обычным людям примеры для описания сложных процессов. Если кто-то посчитает нужным меня поправить – не стесняйтесь. Я буду сознательно упускать многие вещи, но если вам кажется, что без них страдает логика изложения – так же поправляйте.

Всем привет! Меня зовут Артур, я аналитик в отделе анализа данных департамента рекламных технологий Mail.Ru Group. И я попробую рассказать о том, как мы используем кластеризацию в своей работе.

Чего в этой статье не будет: я не буду рассказывать об алгоритмах кластеризации, об анализе качества или сравнении библиотек. Что будет в этой статье: я покажу на примере конкретной задачи, что такое кластеризация (с картинками), как ее делать если данных действительно много (ДЕЙСТВИТЕЛЬНО много) и что получается в результате.