Несколько лет назад, на проекте по разработке внутреннего портала для учебных заведений, занимающем практически весь датский рынок, я разработал прототип системы тестирования слоя данных, внедрил его в процесс разработки и обучил использованию две проектных команды. В данном посте я подведу итоги и расскажу об основных изменениях.

Всем привет!

Я работаю в Тинькофф, в проекте «Тинькофф Телефония». Наша основная задача — организация IP-телефонии внутри компании и за ее пределами. В день через нас проходит несколько миллионов звонков. Всей этой кухней занимаются около 10 сервисов. 

В какой-то момент мы столкнулись с проблемой: во время релиза сервисы останавливаются неприлично долго. Нас это печалило, поэтому мы приняли решение прокидывать везде и всюду CancellationToken. 

Чуть позже столкнулись с другой проблемой: все наши сервисы начали потихоньку пожирать доступную память. Не так чтобы слишком сильно и быстро, но в целом в перспективе нескольких недель — заметно. 

В один прекрасный день терпение лопнуло, и мы с Женей Мишустиным и Кириллом Марковым накинулись на эту проблему: Женя с Кириллом ловили и анализировали дампы, а я занимался поиском причин такого поведения.

В этой статье хочу рассказать о том, какой интересный подводный камень таит в себе CancellationTokenSource и как это связано с нашими «утечками» памяти.

• Разбираемся, как на самом деле считаются суммы и проценты в клиентском приложении.

• Собираем все данные по портфелю и по всем операциям через Tinkoff API.

• Строим огромную Excel таблицу со всеми данными.

• Узнаём, сколько комиссий и налогов с нас уже содрали и что нам останется при выводе.

• Пытаемся понять, что нам с этим делать.

Технологией распознавания лиц уже никого не удивить. Крупные компании активно внедряют эту технологию в свои сервисы и конечно, мошенники пытаются использовать разные способы, в том числе подмену идентификатора лица с помощью маски, фото или записи для осуществления своих преступных действий. Такая атака называется спуфингом.
Хотим познакомить вас с технологией liveness detection, в задачу которой входит проверка идентификатора на принадлежность «живому» пользователю.

Датасет можно скачать по ссылке.

Для обучения в датасете  есть 4 подкласса.

За несколько недель до 14 февраля системе Dodo IS немного поплохело под нагрузкой. Одной из причин стало то, что в backend’ах мобильного приложения и сайта не совсем корректно работали политики поверх HttpClient’а (Retry, Circuit Breaker, Timeout). В этой статье я хочу поделиться с вами потенциальными проблемами, которые могут возникнуть при неправильном использовании таких политик.