Ранее я рассказывал о том, как запустить PostgreSQL в Docker. Тогда речь шла об использовании «ванильных» образов Postgres и поднятии одного хоста. В большинстве случаев этого достаточно как для тестов, так и для экспериментов, но нужно понимать, что в промышленной эксплуатации чаще всего используются высокодоступные (отказоустойчивые, кластеризованные) конфигурации PostgreSQL.

Сегодня я покажу, как запустить уже целый кластер PostgreSQL в Docker, а также в тестах через Testcontainers, и как вручную инициировать смену мастер-хоста.

 Меня зовут Алексей Мясников, я тимлид на проекте YDB в Яндекс Облаке. А ещё — старший ментор на курсе «Go-разработчик» в Яндекс Практикуме и кандидат технических наук. В коммерческой разработке более 15 лет, стек — C++, Java, Go, TypeScript, а пробовал около 20 языков программирования, в том числе в продакшн. 

Эта статья про Go и микросервисную архитектуру написана на основе вебинара для Практикума.

Рассмотрим, как работает Jaeger, один из популярных инструментов, который помогает расследовать инциденты и находить узкие места в производительности в микросервисной архитектуре. Разберём, как правильно настроить трассировку и с какими проблемами можно столкнуться в процессе.

Меня зовут Иван Кесель, я CPO в Домклик, лидер нескольких команд. Давайте поговорим про disrupt. Во-первых, разберёмся, что это за англицизм. Во-вторых, на примере из практики Домклика я покажу, как мы запускаем disrupt-решения. И в-третьих, дам вам десять подробных практических советов, которые нам помогают. 

Привет. Сегодня я расскажу о работе с геоданными в PostgreSQL и немного о том, как это сделать в своем Java/Kotlin-приложении.

Допустим, есть прикладная задача: написать приложение, которое находит ближайший к текущему местоположению магазин с мороженным. Для человека, который прежде не сталкивался с решением подобных задач, это покажется чем-то нетривиальным. Наверное, так и есть. Ну, что ж, появилась необходимость — значит, надо реализовать задуманное, а заодно и расширить свой кругозор и опыт работы с технологиями.

Хочу рассказать вам свой путь в поиске новой работы в 2023 году и поддержать тех, кто сейчас проходит через это. За 6 месяцев я собеседовался в 25 компаний, прошел 54 этапа (а какие-то не прошел), получил 2 оффера и в итоге один из них принял. Если вы сейчас в поиске работы, эта статья будет для вас глотком свежего воздуха. Если же вы матерый специалист, устраивающий процессы онбординга в своей компании, вам это может быть интересно с другой стороны.

Яндекс отчитался за 2 квартал (и первое полугодие) 2023 года, и в отчете я обнаружил много интересного. Я уже на протяжении 4 лет разбираю каждый квартал отчетность Яндекса, и это 16-й по счёту отчет (и, возможно, это последний разбор в общем доступе). Так что я уже знаю, куда смотреть и что там можно увидеть.

Я расскажу о том, что мы с командой сделали для поднятия сервиса по сбору событий и низкоуровневой телеметрии на примере MacOS: как готовили архитектуру, с какими проблемами столкнулись и как их решали.  Подробнее остановлюсь на возможностях osquery&Fleet и на том, какие must-have-события рекомендую собирать.

Немного о себе: я работаю в группе инфраструктурной безопасности в команде Ozon около двух лет.  До этого я уже имела опыт работы с MacOS-устройствами, поэтому у меня есть представление о том, что это за «фрукт».

Технологии искусственного интеллекта активно развиваются и всё больше входят в нашу жизнь. Появление моделей уровня ChatGPT продемонстрировало огромные возможности современного ИИ уже сегодня, вызвав эффект разорвавшейся бомбы.

Но применение и развитие технологий искусственного интеллекта невозможно без специализированного аппаратного обеспечения. Доступ к такому оборудованию определяет принципиальную возможность участвовать в конкурентной гонке по разработке технологий искусственного интеллекта как на уровне отдельных компаний, так и для государств в целом. Поэтому потребности в железе растут, а в отрасль вливаются огромные деньги. Прогнозы по размерам и перспективам роста рынка AI Hardware есть разные, но в среднем они выглядят примерно так:

В десятом классе я задумался о том, что, наверное, такое беззаботное устройство жизни не приведет меня ни к чему хорошему. Я часто не успевал делать все задачи, которые ставил перед собой, и это если учесть, что про половину заданий я просто забывал. В общем, три года назад, я задумался о том, что пора внедрять что-то.

В этот момент мне повезло, и знакомый рассказал мне про систему Дэвида Аллена - getting things done...

Один из моих знакомых недавно сходил на собеседование, на котором его попросили спроектировать укорачиватель ссылок. Он растерялся и задачу — как хотел интервьюер — не осилил, а потом нашел в интернете популярное решение и попросил меня прокомментировать. Полная формулировка поставленной проблемы: «Как бы вы разработали службу сокращения URL-адресов, подобную TinyURL?»

К моему сожалению, я — человек любознательный, поэтому я не закрыл окно чата, а пошел почитать, как принято в высшем свете такую задачу нынче решать. То, что я увидел, заставило меня набросать свою собственную архитектурку, потому что даже в страшном сне согласиться с предложенным по ссылке дизайном — не вариант. В тексте ниже я заочно дискутирую с автором решения по ссылке выше.

В 2023 году, в эпоху взрывного роста нейросетей, вся IT-отрасль продолжает давать кандидатам в стажёры (и не только) домашние тестовые задания. Компании тратят время на то, чтобы придумать эти задания, студенты тратят время на то, чтобы их сделать, потом компании снова тратят время на проверку… В этой небольшой заметке я продемонстрирую, что все задачи последних лет решаются за несколько минут при использовании нейронки, доступ к которой может получить каждый.

Я возьму тестовые задания на Python, C++, Go и C#  и буду использовать только открытые источники, убрав названия компаний и прямые ссылки, чтобы исключить любые подозрения в предвзятости.

А в качестве нейронки использую ChatGPT Plus (GPT 4). Она всё еще очень глупа, много выдумывает и постоянно смешно ошибается, но как раз для таких задач годится хорошо.

И да, вместо дисклеймера. Если вы хоть немного успели «посотрудничать» с ChatGPT, то статья может показаться вам глубоко капитанскоочевидной (она такая и есть, безусловно). Но если вы вместо хайпа по нейронкам предпочитаете работать, то у вас нет времени на такие развлечения. Так что, возможно, несколько минут, которые вы сейчас потратите на прочтение, сэкономят вам много часов инвестиций в «ненастоящих стажеров» и «ненастоящих джунов». И соответственно, помогут не наделать ошибок при найме.

Привет, Хабр! Меня зовут Надя Терехова, я руководитель дизайна в отделе продукта для младшей школы Учи.ру. Я работаю в компании немногим больше года: за это время мне удалось не только показать результат для бизнеса, но и завоевать доверие команды (хотя это было довольно сложно в условиях удаленки). Сегодня я поделюсь своим опытом и расскажу, куда новому тимлиду лучше направить фокус в первые месяцы работы и как заручиться поддержкой команды.

Всем привет! Меня зовут Александр, я разработчик ActiveTrip.me — cервиса для построения маршрутов для пеших, велосипедных, водных походов и путешествий, а также для хранения и группировки интересных мест в виде меток.

О том, почему мы начали делать такой сервис, расскажем подробно в отдельной статье, а здесь опишем технические особенности создания такого рода планировщика.

В разработке есть такой термин, как жизненный цикл программного обеспечения -  от технического задания до снятия системы с эксплуатации. Моя система прошла все этапы жизненного цикла. Хочу рассказать, как появилась, запускалась и работала система, какой опыт при ее внедрении приобрел, какие эмоции получил и какие уроки извлёк. История о том, как в одиночку создать приложение, понравиться пользователям, но проиграть как менеджер.

Да, мы привыкли, что перемножение двух байт, или двух LONG это операция, которая происходит за константное время и не требует какого то особого алгоритма. Даже в школе мы учили наизусть таблицу умножения, что позволяло нам за константное время получить любой результат умножения двух чисел размером от 1 до 10.

Но, что если нам надо перемножить два числа любой длины? Не LONG, не байт, не число от 1 до 10, а любые два числа, которое, имеют в общем случае длину n бит, а результат умножения может иметь длину 2n бит.

В школе все мы проходили алгоритм умножения "столбиком". отличный алгоритм, который нас выручал в докалькуляторную эру, позволяя умножать числа произвольной длины.

Давайте применим его к нашей задаче.

В двоичной системе все выглядит проще, чем то, чему нас учили в школе для десятичных чисел. Берем два числа x и y в двоичном представлении. Чтобы получить произведение, нам надо сложить несколько раз числа x сдвинутые влево на позиции всех ненулевых битов y.

Решил ты обновить себе смартфон или корм докупить для собаки/кошки или подгузники ребенку, достаешь телефон и поехали: ищешь на Ozon, потом открываешь приложение WildBerries, потом в Яндекс Маркете, затем в СберМегаМаркете, потом еще на паре сайтов, потом уже забыл где нужный товар был дешевле и пошел снова по кругу, купил, а потом выяснилось, что именно сегодня нужный смартфон был дешевле в DNS, а подгузники по акции в Детском Мире, но ты забыл там посмотреть.

Знакомая ситуация? Площадок много и каждый раз нужный товар может быть дешевле совсем не на той, где он был дешевле вчера. А искать на всех отнимает много времени и порядком надоедает.