Service Manager (SM, CM) в ZF2.

Service Manager — это один из ключевых компонентов Zend Framework 2, который существенно облегчает жизнь разрабочика избавляя его от дублирования кода и рутинных операций по созданию и настройки сервисов, позволяя их конфигурировать на максимально высоком уровне. СМ, по своей натуре, является реестром сервисов, основная задача которого — создание и хранение сервисов. Можно сказать, СМ является очень продвинутой версий компонента Zend_Registry из Zend Framework 1.
СМ реализует паттерн Service Locator. Во многих частях приложения (например, в AbstractActionController) можно встретить функции getServiceLocator(), которые возвращают класс Zend\ServiceManager\ServiceManager. Такое несоответствие названия метода и возвращаемого типа легко объясняется тем, что getServiceLocator() возвращает объект, реализующий интерфейс ServiceLocatorInterface:

В оригинале способов было 6, но часть из них автор перевода не смог заставить работать, и потому упоминать смысла не видит.

Несколько месяцев назад я делал пост о том, где найти ретроспективные данные о рынках США на момент закрытия, и перечислил 10 сайтов, которые предоставляют эту информацию бесплатно. (10 ways to download historical stock quotes data for free).

Пошаговая и суточная информация так же находится в свободном сетевом доступе. Сегодня я расскажу о четырех местах, где вы можете скачать хронологические данные. Некоторые сайты популярны, о некоторых вы вероятно никогда не слышали.

Начнем с наиболее известных

Очередной проект Y Combinator: курс CS183B для студентов Стэнфорда и для всех интересующихся бизнесом и венчурными инвестициями (материалы курса бесплатно доступны онлайн). Это продолжение великолепного курса, прочитанного Питером Тилем 2 года назад, только теперь это 20 лекций не с одним Питером, а и с другими спикерами, среди которых Пол Грэм, Марк Андрессен, Марисса Майер, Сэм Альтман. На сегодняшний день уже доступно для просмотра 7 видео и каждую неделю будут добавляться еще 2.

Ниже самая крутая лекция (на мой взгляд): "Рост (бизнеса)". Спикер Алекс Шульц, вице-президент по развитию бизнеса Facebook.

PostgreSQL это современная, динамично развивающаяся СУБД с очень большим набором возможностей которые позволяют решать самый широкий спектр задач. Использование PostgreSQL как правило относится к очень критичному сегменту ИТ инфраструктуры который связан с обработкой и хранением данных. Учитывая особое место СУБД в инфраструктуре и степень критичности возложенных на нее задач, возникает вопрос мониторинга и надлежащего контроля за работой СУБД. В этом плане PostgreSQL обладает широкими внутренними средствами сбора и хранения статистики. Собираемая статистика позволяет получить довольно подробную картину о том что происходит под капотом в процессе функционирования СУБД. Эта статистика хранится в специальных системных таблицах-представлениях и постоянно обновляется. Выполняя обычные SQL запросы в эти таблицы можно получать разнообразные данные о базах, таблицах, индексах и других подсистемах СУБД.
Ниже я описываю способ и средства для мониторинга PostgreSQL в системе мониторинга Zabbix. Мне нравится эта система мониторинга поскольку предоставляет широкие возможности для реализации самого кастомного мониторинга самых разных систем и процессов.

Много информации в сети по Zabbix, много и шаблонов самописных, хочу представить на суд аудитории свои модификации.
Zabbix — очень удобный и гибкий инструмент мониторинга. Хочешь — сотню мониторь, хочешь — тысячу станций, а не хочешь — следи за одним сервером, снимай сливки во всех разрезах. Буду не против отдать на github, если кто коллекционирует схожие.



Так случилось, что решили мы выложить на хостинг базу данных с оберткой из php-fpm+nginx. В качестве БД — postgres. Мысли собирать данные о работе машины были еще до покупки хостинга — это нужно, это полезно! Волшебным пенделем к внедрению системы послужили тормоза жесткого диска на нашей VDS станции — в начале скриптом каждую минуту кладем время и замерянную скорость в файл, а потом в экселе строим графики, сравниваем как было/стало, снимаем количественную статистику. И это всего один параметр! А вдруг виноват не VDS, а наши приложения, которые на нем работают. Вобщем, мониторить надо много, мониторить надо удобно!

Mail.Ru — огромный портал, существующий более 15-ти лет. За это время мы прошли путь от небольшого веб-проекта до самого посещаемого сайта рунета. В состав портала входит огромное количество сервисов, у каждого из которых своя судьба, и над каждым из которых работает отдельная команда. Разработчикам пришлось как следует потрудиться, чтобы на всех проектах — и новых, и старых, и тех, которые присоединились к порталу по мере его развития, — использовалась единая система авторизации. А через много лет перед нами встала фактически обратная задача: разделить пользовательские сессии. О том, зачем мы это делали, какие трудности нас ожидали и как мы их обошли, я расскажу в этом посте.

Известно, что зарубежное патентование изобретений – дело недешевое. Затраты на патентование одного изобретения в 30–40 странах (типовой целевой рынок для hi-tech продукта сектора В2В или В2С) и поддержание патента в силе в течение первых десяти лет составляют приблизительно 200–300 тыс. долл. Учитывая, что патентный портфель молодой высокотехнологичной компании, как правило, содержит от трех до десяти патентов и патентных заявок, совокупные затраты на патентование чаще всего оказываются в диапазоне 1–2 млн. долл. Столь значительные суммы требуют особого внимания.

Одна из прошлых публикаций была посвящена оптимизации маршрута зарубежного патентования, которая позволяет выбирать между экономией и гибкостью в принятии решений по тем или иным странам, а также учитывать предпочтительный график финансирования программы патентования.

Сегодня в центре внимания вопрос адекватного управления рисками, состоящими в том, что цель патентования – обеспечение правовой охраны изобретения на целевых рынках – не будет достигнута при всех понесенных затратах. В патентовании в полной мере применимы принципы классического менеджмента рисков, но для их эффективного применения следует знать специфические инструменты риск-менеджмента при зарубежном патентовании.

В конце января в логах нашей внутренней системы анализа пользовательских кликов на сайте kidsreview.ru появились сотни переходов по странным линкам вида:

compareiseries.in/goto.php?url=aHR0cDovL24uYWN0aW9ucGF5LnJ1L2NsaWNrLzUyZDhmODY2ZmQzZjViMjYxYTAwNDFjNS82OTIzMy81MDI1OS9zdWJhY2NvdW50

Сортировка последовательности данных — один из столпов компьютерной науки. Проблема в том, как делать сортировку наиболее эффективным образом, и эта задача стоит перед исследователями чуть ли не с первого дня после изобретения компьютера. На сайте sorting.at различные алгоритмы сортировки проиллюстрированы в виде пошаговой анимации, для лучшего понимания принципов их работы.

После двух лет работы над OT (техника разрешения конфликтов при совместном доступе к данным) для Google Wave, Джозефу(Joseph Gentle) пришла в голову идея, что для тех, кто захочет сделать аналогичный продукт, потребуется ни чуть не меньше времени. Чтобы как-то помочь этим людям и поделиться знаниями была написана библиотека ShareJS, представляющая собой реализацию OT на основе NodeJS. Также есть C-реализация.

Небольшой рассказ о начальном погружении в Node.js и опыте работы с Rails-like фреймворком Sails.js

Эта статья не претендует на внимание искушенных разработчиков, поскольку является лишь описанием некоторых впечатлений начинающего Rails-разработчика о Node.js. Надеюсь, кому-нибудь будет полезно.

В конце рабочего дня в пятницу, обдумывая текущую задачу, в воспаленном мозгу неожиданно возникла мысль — а не попробовать ли мне написать свой игровой сервер?

В мыслях проскакивали картины одна краше другой, изобретались механики будущей игры, спецэффекты. В голове игра была практически готова, осталось всего ничего, подготовить концепт, начать работу над дизайн документом, найти художников, сценаристов, звукооператоров, программистов… Горестно вздохнув, очередной раз отправил идею на свалку.

Но по-видимому, заноза прочно засела в голове, поэтому проснувшись в субботу я принялся творить.

В последнее время пользователи все чаще получают изображения документов при помощи фотокамер или мобильных устройств, прибегая к помощи сканера изредка, в особых случаях. В то же время, для изображений, получаемых фотокамерами, характерны следующие недостатки: геометрические искажения (о них мы говорили в статье про автоматическое выделение документа), неравномерность освещения (часто можно видеть тени или засветки при использовании вспышки), падение контраста, расфокусировка, смаз, цифровой шум при недостаточном освещении. Постараемся избавиться от этих недостатков, применяя некоторые преобразования к исходному изображению, чтобы приблизить его вид к отсканированному.

Наверное, все уже слышали о чудесной библиотеке asyncio?

Если нет, то коротко: эта либа стала стандартом на асинхронное сетевое программирование на Python. tornado и twisted или научатся с ней работать или постепенно уйдут в маргиналы.

asyncio прекрасна, но это просто библиотека для работы с TCP, UDP, UNIX сокетами, PIPES и асинхронным запуском subprocess.

Чтобы всем было здорово нужны сторонние библиотеки, умеющие работать с asyncio. Кое-что уже есть, но мало.

Вот я с коллегами и сделал пару: одну для ZeroMQ и другую для PostgreSQL

Если вы прочно сидите на Python 2 и не интересуетесь Python 3 — не ходите под кат во избежание глупых вопросов и прочих недоразумений.

Про директивы много написано, но мало о том как писать их правильно. Поделюсь опытом.

Хорошо написанная директива должна

• решать одну задачу
• легко расширяться
• не конфликтовать с другими директивами

Разберем каждый пункт на примере поля для ввода пароля (думаю, всем знакомо поле с глазиком)

<input ng-model="user.password"
       ng-minlength="6"
       form-password
       form-error="Не менее 6 символов">

Сколько директив используется?

Знающие люди рекомендуют разработчикам периодически пробегать глазами свою стандартную библиотеку, чтобы лучше представлять ее возможности. Зачем очередной раз изобретать велосипед, когда до нас уже столько сделано, и, главное, хорошо оттестировано, а бывает даже и нормально задокументировано. Говорят, полное использование стандартной библиотеки здорово повышает производительность.

Что же, в последнее время, в своей работе я во всех проектах задействую lodash (кому-то может больше нравиться underscore). Для меня это, фактически, — стандарт. В очередной раз пробегая глазами API, я решил составить для себя шпаргалку в виде: «название функции» — «краткое описание». Так удобно освежать API в памяти. Может кому пригодится.

Я стал замечать, что в последнее время build-системам стали уделять всё больше внимания, и, под влиянием этого, их в одночасье стало настолько много, что, честно говоря, уже всех и не упомнить. Последнее время у меня на слуху четыре системы: Grunt, Gulp, Brunch и Gear. Про все что-то где-то было написано, но ни разу не ставился вопрос о том, какие преимущества или недостатки они имеют друг перед другом? И именно поэтому я решил провести сравнительный анализ самых популярных build-систем(по версии google).

Но сперва надо определиться с критериями, по которым мы будем оценивать эти системы:

• Начало работы.
• Производительность. Никто не хочет ждать по минуте после изменения одного coffee-файла.
• Документация. Чем нагляднее и проще — тем лучше.
• Плагины. Ведь мы не хотим столкнуться с проблемой, когда мы начали использовать билд-систему, а в ней нет адаптера, скажем, для jasmine?

Теперь, я полагаю, с вводной частью можно покончить и приступить, наконец, к сравнению.

Когда-то мне доводилось участвовать в попытках внедрения Agile в команде, разрабатывающей ПО. В регулярных дискуссиях, стараясь, чтобы это внедрение не превратилось в карго-культ, я снова и снова цитировал пост в блоге Элизабет Хендриксон. Ему уже больше трёх лет, но мне он нравится, и я бы хотел представить вашему вниманию (и вашей борьбе с карго-культом) перевод этого поста.

На прошлой неделе мы отметили одну круглую дату — в базе данных Likeastore скопилось, ни много, ни мало — один миллион пользовательских «лайков».

Мы используем JavaScript, все текущие сервисы написаны на JavaScript/Node.js. В общем и целом, я не жалею о использовании Node.js в нашем проекте, он отлично зарекомендовал себя как лучшее средство реализации HTTP API. Но для сбора «лайков», это должен быть daemon, который работает постоянно. Наверно, не самая типичная задача для Node.js — про специфику реализации и некоторые подводные камни, читаем далее.

В последнее время набирают популярность различные NoSQL базы данных. Эта статья начиналась как изучение особенностей графитовой графовой базы данных Neo4j. Но, в процессе подбора информации, мне захотелось систематизировать информацию о NoSQL решениях и о графовых базах данных, в частности.
В ходе этого небольшого исследования, были выбраны для подробного рассмотрения СУБД, успешно применяющиеся в области Web. И, поскольку в тегах присутствует «PHP», я выбирал СУБД, которые уже можно использовать с этим языком.