Привет! Меня зовут Виталий, я фронтенд-тимлид в KTS.

В августе я писал о ключевых хард скиллах фронтендера. Сегодня я расскажу о софт скиллах без привязки к конкретному направлению. Этот материал одинаково полезен и бэкендеру, и мобильному разработчику, и DevOps-инженеру.

Главный вопрос, на который я попытаюсь ответить: чем отличаются сотрудники разных грейдов от стажера до синьора. В сообществе есть негласное понимание этих отличий: джун только начинает, у миддла побольше опыта, синьор совсем крутой, а тимлид почти не программирует, он в основном управляет командой. Эти формулировки очень размыты, и при этом каждая компания по-своему различает грейды.

Итак, вы гиперскейлер, давайте отталкиваться от этого. Потому что если нет — собирайте хоть 3-tier на OSPF. А гиперскейлер вы в том случае, если у вас большая сеть на тысячи хостов, а лучше стоек. Вы уже попробовали топологию Клоза. Сначала вам очень нравилось. Она вся такая плотная, регулярная и масштабируемая — просто прелесть.

Как только кластер начал грозить вырасти за 2000 хостов, вы стали надстраивать ещё один уровень коммутации и докидывать в него всё новые и новые группы стоек. И продолжаете расти на десятки тысяч узлов. У вас отработанный дизайн, автоматизация ввода нового оборудования. Всё на потоке.

Но отчего‑то вы несчастливы. Вам плохо спится. Гложут сомнения и дурные мысли.
А всё дело в эпохе 400G! Вы долгие годы строили свою сеточку на 25+100, и всего всегда хватало. Раньше. А теперь надо на хосты соточку спустить. А значит и аплинки надо расширять, да вы и сами уже понимаете, что пора: ещё несколько лет — и эта сеть станет устаревшей. 200G, 400G, SerDes по 100 Гб/с на PSM4. Тут думать надо.

И новая сетка выглядит действительно привлекательной, даже почти изумительной.Но как только вы подумаете, что её, такую красивую, нужно как‑то интегрировать с существующей, уже немного опостылевшей сетью, настроение сразу портится — фактически это означает, что нужно менять уровень S2 или строить ещё одну сетку рядом с нужной ёмкостью и каким‑то ужасным образом скрещивать их друг с другом иначе.

Приветствую вас, читатели Хабра! В этой статье я бы хотел уделить внимание такой вещи как шифрование трафика на Linux системах. Наверно каждый из нас прекрасно понимает, насколько важна защита нашей приватности. Ведь в эпоху когда многие компании собирают данные, а иногда хакеры могут перехватить наш трафик, это становится особенно важно. Просто необходимо позаботиться о безопасности своих данных. Например, быть уверенным, что какая-либо корпоративная сеть не прослушивается злоумышленниками. Информационная безопасность сегодня — это не просто мода, а насущная необходимость. Постоянно растет киберпреступность, и защита трафика от перехвата — это основной аспект цифровой жизни человека или бизнеса.

В рамках этой статьи мы рассмотрим основные методы шифрования, которые можно использовать в Linux, и разберем как их внедрить. Мы попытаемся разобраться как работает криптография на уровне протоколов, как работает сеть в Linux, что такое сквозное шифрование и виртуальные частные сети.

Особенно эта статья будет актуальна для людей, которых заботит конфиденциальность и защита данных, в том числе для корпораций.

Простое руководство для новичков: как самому генерировать данные для анализа и тестирования

Представьте: вы только что написали модель машинного обучения и вам нужно протестировать её работу в конкретном сценарии. Или вы собираетесь опубликовать научную статью о пользовательском решении в области Data Science, но имеющиеся датасеты нельзя использовать из-за юридических ограничений. А может быть, в рамках проекта машинного обучения вы занимаетесь отладкой и исправлением ошибок и вам нужны данные, чтобы идентифицировать и устранить проблемы.

В этих, да и во многих других ситуациях могут пригодиться синтетические данные. Реальные данные часто недоступны: уже кому-то принадлежат или дорого стоят. Так что умение создавать синтетические данные — важный навык для дата-сайентистов.

В этой статье я расскажу, с помощью каких приёмов и методов можно с нуля создать в Python синтетические данные, игрушечные датасеты и фиктивные значения. В некоторых решениях применяются методы из библиотек Python, в других — приёмы, основанные на встроенных функциях Python.

Привет! Меня зовут Артём Коньков, я тимлид команды продуктовой разработки в Купере. У меня в команде шесть разработчиков, по два на каждый стек: мобилка, фронтенд, бекенд и два QA. В статье расскажу о том, как, став тимлидом в уже почти сложившейся команде, менял систему оценки задач и переводил абстрактные сторипоинты в конкретные.

Дисклеймер: понимаю, что тема холиварная, и с точки зрения строгой методологии нужно выбрать между оценкой по времени или по сторипоинтам и не пытаться поженить одно с другим. У нас в компании допустимы разные варинты и я, как тимлид, очень рад, что такие решения даются на откуп юнитов и отдельных команд — можно настроить процессы под свою команду и свои задачи.

Здесь хочу поделиться своей логикой и тем, как искал аргументы, чтобы реализовать свой эксперимент. Любые менния по теме приветствую в комментариях.

Сегодня мы кратко рассмотрим то, как реализовать такие протколы, как TCP, UDP и QUIC в Golang.

Начнем с TCP.

SaltStack позволяет администраторам и DevOps-специалистам взаимодействовать с различными уровнями своих инфраструктур, от индивидуальных серверов до центров обработки данных. Система использует модель Salt Minion.

Salt Master координирует действия и распределяет задачи среди узлов Salt Stack. Salt Minions, установленные на управляемых серверах и устройствах, слушают команды от мастера и выполняют их, обеспечивая таким образом моментальное распространение конфигурационных изменений и обновлений по всей инфраструктуре.

FastStream - это относительно новая блестящая игрушка в руках Python'истов, которая создана специально для работы с брокерами сообщений.

В Python сложилось устойчивое убеждение, что если мы работаем с MQ - то нам нужен Celery, но он слегка устарел. Именно поэтому люди пытаются выкинуть "деда" и затащить вместо него любой новый многообещающий MQ-инструмент. Кроме того, культ Celery настолько силен в умах, что практически все новые библиотеки для работы с MQ пытаются стать его "убийцей" и заменой.

Однако, это не совсем верно. Существует огромный пласт проектов, которым нужен не фреймворк для менеджмента задач, а просто "голый" функционал Kafka/RabbitMQ/NATS/whatever для межсервисного взаимодействия. И все эти проекты вынуждены довольствоваться "сырыми" python-клиентами к своим брокерам, а всю обвязку вокруг этих клиентов писать самостоятельно. FastStream целится как раз в эту нишу.

В рамках статьи я хочу убедить вас, что не Celery мы едины, и для альтернативных инструментов найдется место под солнцем. А также рассмотрим фичи FastStream, которые он привносит в застоявшийся мир MQ-инструментов.

Привет! В этой статье я расскажу, как создать телеграм-бота на aiogram 3.7 с личным профилем, админ-панелью и реферальной системой. Мы пройдем через регистрацию пользователей, работу с базой данных PostgreSQL и многое другое. Жмите на "читать далее"!

Используя Ansible в качестве инструмента автоматизации, часть приходится сталкиваться с задачей обработки и фильтрации структурированных данных. Как правило, это набор фактов, полученных с управляемых серверов, или ответ на запрос к внешним API, которые возвращают данные в виде стандартного json. Многие неопытные инженеры, используя Ansible в таких случаях, начинают прибегать к помощи привычных консольных команд и начинают городить то, что среди специалистов получило название bashsible. В общем, вспоминается известный мем:

Как известно, Docker умеет создавать виртуальные сети для безопасного и удобного сетевого взаимодействия внутри контейнеров. В этой статье мы рассмотрим, как именно он это делает на примере базовых манипуляций с сетью в рамках одного хоста с операционной системой Linux.

Привет, меня зовут Иван, и я делаю Авито Доставку. Когда пользователь покупает товар с доставкой, мы показываем ему список отделений служб доставки с ценами. Цена доставки может меняться от отделения к отделению. Мы смотрим на область карты, где покупатель ищет товар и информацию по объявлению, например, координаты продавца, вес и размеры товара. И на выходе показываем человеку список отделений с адресами и ценой доставки в каждое из них.

В ходе разработки калькулятора цены доставки возникла такая задача: есть структура базы данных PostgreSQL и запрос к ней от сервиса на Go. Нужно заставить всё это работать достаточно быстро. В итоге нам удалось поднять пропускную способность сервиса с 50 до 5000 RPS и выявить пару нюансов при общении сервиса с базой. Об этом и пойдёт рассказ.

При разработке приложений рано или поздно наступает момент, когда заниматься развёртыванием вручную становится затратно и неудобно. Как следствие на помощь приходит автоматизация этого процесса с помощью специально настроенных пайплайнов непрерывной интеграции и непрерывной доставки (Continuous Integration & Continuous Delivery — CI/CD). Для разных систем управления репозиториями исходного кода существуют свои способы настройки CI/CD.

В этой статье мы рассмотрим, как использовать GitLab для организации автоматической сборки и деплоя приложения в кластер Kubernetes. Сам кластер работает под управлением Deckhouse Kubernetes Platform, а автоматизировать процесс будем с помощью werf — Open Source CLI-утилиты, организующей полный цикл доставки приложения в Kubernetes и использующей Git как единый источник истины для состояния приложения, развёрнутого в кластере.

Привет, Хабр!

В этой статье я расскажу о своем опыте изучения английского языка и поделюсь вещами которые работали и не работали для меня. Процесс изучения языка очень индивидуален, и никогда нельзя утверждать что верный какой-то один метод / схема (хотя некоторые статьи на Хабре прямо говорят: вот этот метод правильный, а вот этот нет).

Начнем с бекграунда и причин.

Я – инженер машиностроитель (мой профиль – торцевые уплотнения вращающихся валов). Я начал работать в своей отрасли сразу после бакалавра, параллельно заканчивая магистратуру, и как только я начал работать, я стал стараться впитать как можно больше теоретических знаний по моей специальности из академических источников. Достаточно бысто я понял, что последняя серьезная книга по моей специальности на русском языке была написана в 1978 году. И спустя больше чем 40 лет технологии сильно поменялись, а вот их описание на русском языке отсутствовает. Зато я нашел на reddit людей работающих в штатах в моей же отрасли. Они мне насоветовали кучу классной литературы. Разумееется, она вся на английском, и русского перевода не имеет.

Начал свой путь изучения языка я в январе 2022 года с около нулевого уровня. В всех моих школах преподование английского языка было не на самомом высоком уровне, а в университете было достаточно выучить 30 предложений наизусть чтобы получить достойную оценку на экзамене.

Конечно, перед началом обучения я прочитал много статей на хабре о том как люди учат языки. Некоторые из них поражали скоростью овладения материалом (что-то вроде с нуля до fluent за 4 месяца). Но одна вещь была неизменна – у всех был какой-то план изучения языка.

Значение слова – это его использование в языке
Людвиг Витгенштейн (сурс) 

Что это вообще за магия такая? Коллокация – это просто пара или группа слов, которые часто возникают вместе. Такие комбинации звучат естественно для носителей языка, однако, тем, у кого язык не родной, бывает сложно догадаться до этой естественной комбинации.

А что если я скажу, что они улучшают сразу и вашу способность органично говорить, и канонично писать, и что совсем удивительно воспринимать английский от носителей языка на слух? И главный вопрос, который меня мучает – почему я узнал об этой технике изучения языка только полгода назад? (Рассказ об этой подготовке здесь.) 

Внимательно посмотрите на пример с картинки. Как только собеседник начал(а) произносить “pitch d…” ваш мозг, зная нужные коллокации, подскажет, что там должно быть “dark”. Даже если вы плохо расслышали эту часть. Это один из механизмов, через который коллокации позволяют лучше воспринимать язык на слух.

Подробнее о том, как их учить и использовать и будет эта статья.

Disclaimer: если у вас филологическое образование, то вам наверное будет смешно, что кто-то открыл для себя коллокации и их использование для изучения иностранного языка в 202N году, а вот если вы, как и я, когда-то читали “randomize” как “рандомизе”, то возможно эта статья будет вам полезной.