Механика биржевой торговли в криптовалютах нередко воспринимается как нейтральная инфраструктура: вы выставляете лимитный ордер, он попадает в стакан, и дальше всё решает рынок. На практике это не совсем так.

Ретейл-участник видит лишь результат исполнения, в то время как большинство решений принимаются до фактической сделки — на уровне реакции на сам факт появления вашего ордера. Эти реакции происходят за миллисекунды, и инициируют их не люди, а торговые боты, встроенные в инфраструктуру самой платформы или подключённые к ней через публичные API.

В этой статье мы разберём, как устроен order book на биржах типа Binance, OKX и Bybit, и какие манипуляционные паттерны можно наблюдать в реальном времени. Мы изучим:

Предупреждение: в этом посте активно используется язык ассемблера x86_64, в котором я ни в коем случае не являюсь специалистом. Для написания статьи мне пришлось изучать приличный объём материалов, и, возможно (почти наверняка), в ней есть ошибки.

Современный ИТ-рынок требует от компаний максимальной отдачи при минимальных затратах. Бизнес ждет быстрых результатов, технические команды сталкиваются с дефицитом ресурсов, а выбор языка программирования может кардинально повлиять на оба этих фактора.

Возглавляя бэкенд-команду витрины в KION, я, Леша Жиряков, постоянно балансирую между скоростью вывода фичей и стабильностью работы системы. Сегодня решил перевести абстрактные технические дискуссии в конкретные цифры. А еще — поделиться расчетами, которые помогут принять экономически обоснованное решение: что выбрать для следующего проекта — Python или Java?

KRR (Kubernetes Resource Recommender) — это CLI-инструмент для оптимизации использования ресурсов в Kubernetes. Он анализирует метрики Pod'ов, собираемые в Prometheus, и предлагает оптимальные настройки requests и limits для CPU и памяти. Это помогает снизить расходы на облачные ресурсы и повысить производительность приложений. В этом посте будет рассмотрен периодический запуск krr в kubernetes с сохранением в html формат для удобного отображения через браузер как web-сайт.

В этой статье мы создадим учебный проект, демонстрирующий мощную связку FastAPI, Redis и Celery на примере системы временного хранения файлов. Наше приложение будет обладать функцией автоудаления файлов и удобным веб-интерфейсом, что позволит наглядно продемонстрировать возможности этого современного стека технологий.

Мы пошагово разберем процесс разработки, начиная с настройки FastAPI для обработки HTTP-запросов, интеграции Redis для эффективного хранения метаданных файлов, и заканчивая использованием Celery для асинхронного выполнения задач по удалению устаревших файлов.

Статья будет полезна разработчикам, желающим углубить свои знания в области современной веб-разработки на Python и получить опыт работы с передовыми инструментами и фреймворками.

Привет! Сегодня мы продолжаем реализовывать шифрование. В этой статье мы рассмотрим алгоритм шифра "Магма", который был разработан и использовался в СССР.

Если вы собрались плотно погрузиться в тему Doman Driven Design (DDD), о том как его применять, как использовать, для чего он нужен, и как с ним связаны Command and Query Responsibility Segregation (CQRS), Event Sourcing и другие термины из мира DDD то можно воспользоваться планом обучения, который последовательно погрузит вас в эти темы и поможет сориентироваться. Часть информации на русском, часть на английском языке, так как русскоязычных аналогов я не смог найти.

Для запуска контейнеров платформа Kubernetes использует Container runtime, т. е. движок для контейнеров. Долгое время основным движком считался Docker, но им не ограничивался — Kubernetes также поддерживает такие движки, как CRI-O и containerd. Однако начиная с версии Kubernetes 1.20, было объявлено, что в будущих версиях поддержка Docker (а если быть точнее, то dockershim) будет полностью прекращена. Начиная с версии Kubernetes 1.24, Docker был полностью удален из Kubernetes. Одной из причин такого решения было то, что в Docker отсутствует поддержка интерфейса CRI (Container Runtime Interface). В качестве замены можно перейти на CRI-O, который позиционирует себя как легковесную исполняемую среду для контейнеров в Kubernetes. В данной статье мы рассмотрим миграцию с движка Docker на CRI-O.

Так уж вышло, что в течение своей деятельности мне немало доводилось работать с публичными API, причем как в со стороны, которая их предоставляет, так и со стороны, которая интегрируется. И здесь я хочу рассказать не только про один из кейсов, который решал ранее, но и поделиться результатами проводимого анализа, полученным опытом, а также набитыми шишками.

Материала вышло многовато, поэтому разбил его на 2 части. В части 1 (этой статье) рассмотрим, почему и зачем вообще публичным API нужна документация, есть ли у нее какие-то отличия от документации внутренних API, а также проанализируем и детально разберем различные подходы к ведению такой документации, попутно познакомившись поближе с полезными инструментами.

В следующей части затронем уже непосредственно написание документации, подумаем, кто же должен ее писать, какие инструменты могут в этом помочь, как это встроить в реальный процесс разработки и что во всем этом может пойти не так.

Рябятаньки в этом руководстве я постараюсь рассказать как дебажить playbookи, устраняя потенциальные проблемы, не дожидаясь обезвреживания продакшена. Если вы читаете это, то я уверен что вы, также как и я, прочитали десяток статей о том как установить ansible и запускать (применять - режет слух) плэйбуки для конфигурирования всего до чего дотягивается руки.

В данной статье я хочу познакомить вас с тем, как осуществляется кодирование данных в транзакции в соответствии с Contract ABI Specification. Мы вручную разберём весь процесс кодирования, создадим контракт и произведём вызов его методов. В конце я покажу как при помощи Contract ABI создать объект-оболочку через web3.js, и через него вызывать методы контракта.

вы в команде адептов инфраструктуры как код и не только раскатываете свою инфраструктуру, но и обновляете ее и хотите быстро восстанавливать, а это значит что вы должны обеспечивать одну из ключевых концепций ansible - идемпотентность повторных запусков. Для этого вы вынуждены не только писать роли, применяя их в лабораторных условиях, но и применения их на реальной инфраструктуре, о том как дебажить при этом ямлы написано например здесь. Применять код который сделает множество изменений в продакшн - такое себе удовольствие не для слабонервных, поэтому и мы будем пускать его предварительно с флагом --check - в холостую, желая посмотреть те изменения которые будут внесены в целевую инфраструктуру.

Привет, Хабр! Меня зовут Миняйлов Лев, я старший разработчик и DevOps-инженер Группы "Иннотех".

Хочу поделиться решением задачи шифрования чувствительных данных в Helm, использующим встроенные функции encryptAES/decryptAES.

В этой статье будут рассмотрены инструменты наблюдения за сетевой инфраструктурой Kubernetes и основные составляющие Observability/Наблюдаемости – мониторинг, журналы событий, метрики, распределенная трассировка и оповещения. Обсудим, как эти инструменты могут помочь обеспечить надежную и эффективную работу кластеров Kubernetes и запущенных на них микросервисах, а также какие преимущества и недостатки существуют при использовании этих решений.

Эта статья для DevOps, Kubernetes administrators и SRE инженеров, которым важно и интересно разобраться в том, как устроена сетевая инфраструктура Kubernetes, какое взаимодействие происходит на уровне ядра Linux и различных приложений (Go, Java, Python и т.п.); изучить две обширные технологии eBPF и OpenTelemetry, активно продвигаемые CNCF сообществом. А главное при помощи каких инструментов можно упростить принятие решений инженерам при использовании Kubernetes в своих проектах и продуктах.

Мониторинг играет решающую роль в обеспечении производительности, доступности и стабильности FastAPI-приложений. Отслеживание ключевых показателей и выявление потенциальных проблем поможет разработчикам вовремя принимать решения и улучшить его работу. В этом гайде мы рассмотрим, как настроить мониторинг FastAPI-приложения с помощью двух мощных инструментов: Grafana и Prometheus.

В этой статье продемонстрирую и объясню работу Kafka, используя как можно меньше определений и больше практики. Мы рассмотрим 3 сценария работы с Kafka. Для последнего сценария мы поднимем Kafka Cluster в Docker и с помощью UI увидим, как происходит общение между сервисами.

Я начал программировать Rust несколько лет назад, и эта работа постепенно позволила мне изменить подход к проектированию программ и на других языках. В особенности заметен этот эффект был на Python. Прежде, чем я приступил к использованию Rust, я обычно писал код Python в очень динамичном стиле со свободной типизацией, без подсказок типов. Я повсюду передавал и возвращал словари, от случая к случаю прибегая к интерфейсам со «строковой типизацией». Правда, ощутив на себе всю строгость системы типов Rust и познакомившись со всеми теми проблемами, которые Rust решает «по природе», я вдруг сильно разволновался, когда пришлось вернуться к Python, и оказалось, что там и близко нет таких гарантий, как в Rust.

В этой статье мы рассмотрим память внутри контейнера Kubernetes. Какие есть основные типы памяти, как они управляются и какие коварные моменты с ними связаны. В этой статье вы узнаете ответы на интересные вопросы:

• Какие метрики памяти считаются неправильно?

• Сколько раз надо прочитать файл, чтобы он хорошо закешировался?

• Какую память учитывает Out-of-memory killer?