User
Функциональное программирование — это не то, что нам рассказывают
Функциональное программирование — это очень забавная парадигма. С одной стороны, про неё все знают, и все любят пользоваться всякими паттерн матчингами и лямбдами, с другой на чистом ФП языке обычно мало кто пишет. Поэтому понимание о том, что же это такое восходит больше к мифам и городским легендам, которые весьма далеко ушли от истины, а у людей складывается мнение, что "ФП подходит для всяких оторванных от жизни программок расчетов фракталов, а для настоящих задач есть зарекомендовавший себя в бою проверенный временем ООП".
Хотя люди обычно признают удобства ФП фич, ведь намного приятнее писать:
int Factorial(int n)
{
Log.Info($"Computing factorial of {n}");
return Enumerable.Range(1, n).Aggregate((x, y) => x * y);
}
чем ужасные императивные программы вроде
int Factorial(int n)
{
int result = 1;
for (int i = 2; i <= n; i++)
{
result *= i;
}
return result;
}
Так ведь? С одной стороны да. А с другой именно вторая программа в отличие от первой является функциональной.
Как же так, разве не наоборот? Красивый флюент интерфейс, трансформация данных и лямбды это функционально, а грязные циклы которые мутируют локальные переменные — наследие прошлого? Так вот, оказывается, что нет.
Собираем, парсим и отдаём логи с помощью Logstash
Так уж сложилось, что по долгу работы мне приходится много времени уделять логам. Это и участие в выработке правил и политик сбора/хранения/использования логов, это и разбор разных инцидентов и обнаружение аномалий. За сутки наши программы, сервисы и серверы генерируют ОЧЕНЬ большое количество логов. И потребность копания в логах растёт постоянно.
Мне довелось поработать с коммерческими лог-менеджмент продуктами типа ArcSight, RSA Envision, Q1 Labs. У этих продуктов есть как плюсы, так и минусы. Но в статье речь пойдёт не о них.
Речь будет о Logstash.
Что же такое Logstash? Зачем он нужен? Что он умеет?
Еще одна визуализация ряда алгоритмов и структур данных
Университет Сан-Франциско создал с использованием HTML5 коллекцию визуализаций различных алгоритмов и структур данных. Посмотреть и потыкать кнопки можно вот тут.
Список визуализированных алгоритмов и структур данных со ссылками под катом.
Яндекс открывает ClickHouse
ClickHouse позволяет выполнять аналитические запросы в интерактивном режиме по данным, обновляемым в реальном времени. Система способна масштабироваться до десятков триллионов записей и петабайт хранимых данных. Использование ClickHouse открывает возможности, которые раньше было даже трудно представить: вы можете сохранять весь поток данных без предварительной агрегации и быстро получать отчёты в любых разрезах. ClickHouse разработан в Яндексе для задач Яндекс.Метрики — второй по величине системы веб-аналитики в мире.
В этой статье мы расскажем, как и для чего ClickHouse появился в Яндексе и что он умеет; сравним его с другими системами и покажем, как его поднять у себя с минимальными усилиями.
Information
- Rating
- Does not participate
- Registered
- Activity