Когда проект создан, его требуется где-то разместить, чтобы он работал 24/7. В статье мы изучим два способа деплоя приложения на облачный сервер. В первом сценарии мы рассмотрим деплой через отправку кода в выделенный Git-репозиторий. Во втором сценарии мы осуществим аналогичную операцию, но загрузим файлы через графический интерфейс. Оба способа предполагают деплой буквально за 5-10 минут. 

В качестве примера приложения возьмем API для TODO-заметок на языке Python. Вы можете подобным способом перенести на хостинг любой свой сайт или бот, написанные на Java, Node.JS и т.д.

Вот код самого приложения.

Прошёлся недавно по поисковой выдаче гугла и выяснил, что регистрация прав на программу для ЭВМ стоит около 15 тыс. рублей. 15 тыс. рублей! И это ещё без пошлины.

Я удивился, потому что подготовка документов занимает минут тридцать. Чёрт с ним, пускай даже один час, но 15 тыс. рублей за час — это более чем достойное вознаграждение.

Зашёл на сайт Роспатента: инструкции там есть, но четкой картины не дают. На месте руководителя маленького IT-проекта я бы не стал подавать заявление сам — вдруг что-то сделаю не так.

Но я же юрист, и процедуру эту проходил не раз. Так почему бы мне не помочь стартаперам? Подумал-подумал, и не нашёл аргументов против. Так что давайте вместе попробуем подготовить документы и направить их в Роспатент, сэкономив при этом в среднем 15 тыс. рублей.

Node. js -  это одна из самых популярных платформ для создания IT-приложений, например, ботов и сайтов. Мы рассмотрим варианты специализированного хостинга с поддержкой проектов Node. js, причем, в основном, бесплатные, или почти бесплатные. Также пробежимся по хостингам, нативно поддерживающим базы данных PostgreSQL, MySQL и MongoDB для Node. js. 

В России не так много специализированных провайдеров, поэтому рассмотрим также иностранных игроков. Но для оплаты их услуг потребуется карта иностранного банка. Отмечу, что мы не будем упоминать классические VPS хостинги, поскольку это тема отдельной статьи. 

В последнее время я вижу много хайпа вокруг Kubernetes. Кажется, что он везде и всюду, а если кто-то его еще не использует, то он безнадежно отстал. Но странно принимать решение о внедрении технологии только на основе ее популярности в СМИ. Давайте разберемся: а вот лично вам правда нужен K8S?

Для чего используют Kubernetes? 

Как правило, внедрение Kubernetes означает использование микросервисной архитектуры. Конечно, чтобы реализовать микросервисы, не обязательно внедрять Кубернетес. Но очень часто обращаются именно к нему.

Тогда сформулируем вопрос иначе: а вам правда нужны микросервисы? И потом вернемся к предыдущему вопросу.

Достоинств у микросервисной архитектуры много. Например: 

Когда у вас небольшой проект (например, телеграмм-бот или дискорд-бот), платить лишние деньги за хостинг не хочется. Давайте попробуем разобраться, какие есть варианты бесплатного – или условно бесплатного – хостинга для ботов.

Далеко не все в России знают про компанию Splunk. Splunk разрабатывает IT-сервисы (программы для сбора и обработки логов, SIEM системы и т.д.) и зарабатывает около 3 млрд.$ в год. У нас данная американская компания известна, прежде всего, двумя вещами:

• Ее продукты стоят как “чугунный мост”. Средний чек Splunk - несколько сотен тысяч долларов в год.

• Подключив несколько сотен корпоративных клиентов в России, Splunk ушла с российского рынка одним днем в 2019 году, оповестив клиентов в пресс-релизе. После чего все в горящем режиме переходили на Elastic и другие решения.

Данная статья будет как раз о первом пункте - неадекватной цене, и почему лучше так не делать (хотя уходить одним днем тоже не лучшая идея). Материалы для статьи мы случайно нашли, когда выбирали решение для анализа логов. История показалась нам весьма интересной.

Привет! Меня зовут Максим Бабенко, я руковожу отделом технологий распределённых вычислений в Яндексе. Сегодня мы выложили в опенсорс платформу YTsaurus — одну из основных инфраструктурных BigData-систем, разработанных в Яндексе.

YTsaurus — результат почти десятилетнего труда, которым нам хочется поделиться с миром. В этой статье мы расскажем историю возникновения YT,  ответим на вопрос, зачем нужен YTsaurus, опишем ключевые возможности системы и обозначим область её применения.

В Github-репозитории находится серверный код YTsaurus, инфраструктура развёртывания с использованием k8s, а также веб-интерфейс системы и клиентский SDK для распространённых языков программирования — C++, Java, Go и Python. Всё это — под лицензией Apache 2.0, что позволяет всем желающим загрузить его на свои серверы, а также дорабатывать его под свои нужды.

Если Вам приходилось когда-нибудь пользоваться веб-интерфейсами для просмотра логов, то Вы наверняка замечали, насколько, как правило, эти интерфейсы громоздки и (зачастую) не слишком-то удобны и отзывчивы. К некоторым можно привыкнуть, некоторые совсем ужасны, но, как мне кажется, причина всех проблем заключается в том, что мы неправильно подходим к задаче просмотра логов: мы пытаемся создать веб-интерфейс там, где лучше работает CLI (интерфейс командной строки). Мне лично очень комфортно работать с tail, grep, awk и прочими, и поэтому для меня идеальным интерфейсом для работы с логами было бы что-то аналогичное tail и grep, но которое при этом можно было использовать для чтения логов, которые пришли с множества серверов. То есть, конечно же, читать их из ClickHouse!

*по личному мнению хабрапользователя youROCK

В этой статье мы, расскажем, как сделали первое действительно бесплатное облачное распознавание речи и как им воспользоваться.

Разработчики систем распознавания речи, как правило, используют поминутную тарификацию распознавания. В одной из прошлых статей я уточнял почему считаю это далеко не всегда правильным (если кратко, то при такой тарификации вендоры округляют длительность в большую сторону, а значит, за распознавание коротких записей вы заметно переплачиваете, а при большом трафике это очень дорого).  

Давайте теперь разберемся, действительно ли для вендоров экономически оправданно брать деньги с хобби-проектов и небольших компаний, которым нужно распознавать не миллионы, а всего лишь десятки или сотни минут в день.

В этом посте будет описана установка и настройка open Distro для Elasticsearch.
В open Distro доступны следующие плагины:

• Безопасность (Security )
• Оповещение (Alerting )
• SQL
• Управление информационной безопасностью (ISM)
• Анализатор производительности (Performance Analyzer )

Привет, Хабр! Продолжаем рассказывать о собственных кейсах, задачах, проблемах и способах их решения. Сегодня поговорим о платформе ServiceNow и о том, как мы с ее помощью управляем инцидентами. 

ServiceNow — это практически универсальный комбайн, который может пригодиться многим компаниям любого масштаба. Наверное, проще перечислить, что платформа не умеет, чем то, что она способна делать, поскольку возможности ServiceNow очень обширные. ServiceNow — это PaaS, который позволяет автоматизировать большинство ITSM-процессов, включая Help Desk, мониторинг сервисов, управление их доступностью, управление поставщиками, изменениями, конфигурациями, инфраструктурой и, конечно, инцидентами и событиями. Это первая статья из цикла материалов о ServiceNow, надеемся, наш опыт пригодится читателям Хабра. Приступим.

У OpenSearch неоднозначная репутация. Некоторые специалисты считают, что его развитие остановилось на версии Elasticsearch 7.10.2. Но это не сделало OpenSearch динозавром, обреченным на постепенный упадок. Продукт развивается и выдает аналогичный Elasticsearch функционал, и даже больше — возможности, которые вообще недоступны в базовой лицензии Elasticsearch.В этом посте расскажем о том, на что способен OpenSearch и как мы боролись с его недостатками. Всё это — на примере внедрения, где в одном кластере нам пришлось наладить разделение доступов для десятка команд, не теряя при этом отказоустойчивости.

В этой статье постараемся рассказать, как на базе всем доступного open-source можно построить эффективный Logger, поддерживающий интеграцию со всеми SIEM системами, и как можно модернизировать уже существующий Logger с помощью алгоритмов машинного обучения, сделав его умнее и эффективнее.

Мы в Badoo постоянно мониторим свежие технологии и оцениваем, стоит ли использовать их в нашей системе. Одним из таких исследований и хотим поделиться с сообществом. Оно посвящено Loki — системе агрегирования логов.

Loki — это решение для хранения и просмотра логов, также этот стек предоставляет гибкую систему для их анализа и отправки данных в Prometheus. В мае вышло очередное обновление, которое активно продвигают создатели. Нас заинтересовало, что умеет Loki, какие возможности предоставляет и в какой степени может выступать в качестве альтернативы ELK — стека, который мы используем сейчас.