Японцы уже в 2018 году научили немецкий GraphHopper строить маршруты по дорогам хранящимся в PostgreSQL.

Как кастомизировать источник данных, и сохранять новые дороги в таблицу правильно?

Я рад приветствовать вас в первой части серии интенсива по диплинкам (deep links или глубинным ссылкам). Для начала, чтобы сформировать некоторый контекст, мы поговорим о том, что такое ссылка, затем мы рассмотрим все типы диплинков, и, в конце, мы обсудим некоторые моменты, связанные с безопасностью. Ну что ж, давайте приступим!

Наконец, последний аспект, который хотелось бы осветить в рамках данного раздела — это управление ожиданиями партнёров в отношении развития вашего API. С точки зрения коммуникации потребительских качеств API мало отличается от любого другого B2B программного обеспечения: и там, и там вам нужно как-то сформировать у разработчиков и бизнеса понимание о допустимом SLA, объёме функциональности, отзывчивости интерфейсов и прочих пользовательских характеристиках. Однако у API как продукта есть и специфические особенности.

Это последняя глава моей книги, посвящённой API. Книга целиком: ссылка на книгу.

Протокол OData (или Open Data Protocol) не часто встречается на практике. Чаще мы видим собственные решения по поводу проектирования RESTful API и тратим на это много времени. Но за долгое время существования REST, уже были собраны лучшие практики, которые слились в OData. На просторах интернета не много ресурсов для изучения. Давайте исправим это. В этой статье приведены основные варианты использования OData с примерами.

Считается, что роботы-хирурги — технология будущего, но они принципиально не менялись вот уже 20 лет. Некоторые врачи считают роботов-хирургов ненужной тратой денег, в то время как другие — в восторге от открывающихся возможностей.

Большинство же даже не представляет, откуда взялись, как устроены и зачем нужны эти системы. Так что, давайте разбираться. Под катом вас ждут ответы на эти вопросы, с полсотни фотографий и множество технических подробностей.

Привет, я Кирилл Шаталаев, инженер инфраструктуры и автоматизации в X5 Tech.

Я в курсе, что статей на эту тему достаточно, в том числе и на Habr. И когда у меня возникла задача поднять кластер, я их все перечитал. Где-то очень подробно рассказывается, как ставить виртуалки с убунтой на Windows под virtualbox, и очень скудно про сам кубер. Где-то досконально описано, как это всё круто можно провернуть с terraform в Яндекс.Облаке. Где-то про сам kubespray скупо пару слов, зато куча скриншотов прометея с кибаной.

В итоге до большинства ключевых моментов пришлось доходить самостоятельно, гуглежом и изучением исходников ролей kubespray. Поехали!

Статья для тех, кто боится слова template в C++. Вводная информация с примерами и их подробным разбором.

С каждым днем компании все чаще сталкиваются с проблемой, что аналитика рекламных кампаний занимает много времени у сотрудников, что увеличивает сроки выполнения задач. Помимо этого, выводы, сделанные на основании исследований эффективности рекламных каналов, являются субъективными и имеют приблизительное значение. Из-за этого стратегия маркетинга и компании в целом составляется неверно, что ухудшает ситуацию бизнеса, либо оставляет ее без изменений.

Исходя из существующей проблемы, компании приходят к выводу, что им необходима сквозная аналитика, которая поможет решить данную задачу и устранить недостатки.

Внедрение сквозной аналитики в компании «Leasing Company» прошло успешно, все работает стабильно, однако еще будут проведены доработки в дашбордах и со временем будут подключены новые источники информации. С точки зрения экономики, данное внедрение можно считать дорогостоящим, однако, это разовые траты, которые окупятся после первого же месяца, так как аналитика поможет дать четкие и объективные суждения, насчет состояния рекламных кампаний, снизит затраты и увеличит прирост как клиентов, так и доходы компании. Помимо этого, будет сэкономлено время на выполнение других задач.

Компании необходимо добавить оставшиеся рекламные источники, чтобы вся информация хранилась в одном месте и позволяла быстро анализировать данные, которые постоянно автоматически обновляются. Самым основным источником будет являться подключенная CRM – система. Именно она хранит в себе самую важную информацию о клиентах.

Внедрение сквозной аналитики однозначно является одним из полезных современных решений по повышению эффективности всей компании, увеличению ее доходов и укрепление своих позиций на рынке или даже выход на новый уровень.

В конце года мы рассказывали о необычных муз. инструментах, стримах и стартапах. Решили продолжить обсуждение, но при этом разбавить различные материалы о стриминге заметками о продуктивной работе и любительских DIY-решениях.

Правильный процесс ревью кода — это процесс итеративного улучшения продукты и контроля.
Контроля того, что:
1) Cоблюдены общие правила и договорённости
2) Решение не избыточное и масштабируемое.
3) Решение покрывает все критерии приемки указанные в описании к задаче

Для начала будет хорошо задать в своей команды такие вопросы:
1) Сколько времени занимает ревью кода для средней (сферической в вакууме) задачи
2) Как вы минимизируете время ревью?
3) Как вы определяете, что ревью конкретной задачи сделано правильно?

Проводя автотесты для скорости и надежности тестирования, в разработке и процессах CI/CD зачастую используют следующий стек технологий – Jenkins, Selenoid и Allure. Можно выделить несколько их преимуществ: у Jenkins это бесплатный доступ, большое количество возможностей и плагинов для расширения; у Selenoid – независимость окружений, каждый браузер запускается в отдельном контейнере; Allure, в свою очередь, в последние годы стал популярным инструментом для построения отчетов по результатам автотестов (подробнее об этом мы писали в прошлой статье). При этом информации о том, как эти инструменты можно сочетать, до сих пор достаточно мало, и мы хотим поделиться своим примером.