Частично, ответственность за это лежит на Docker и Heroku – источниками решений, за которыми неспешно идет Dokku. Стоит, наверное, отметить, что сам по себе Dokku минимален, написан на Bash, по заверениям авторов укладывается в 200 строк и построен всего на трех компонентах – Buildstep (сборка), Docker (контейнеры), Gitreceive (хук для git push).
Вместо реализации pre-deploy хуков, в Dokku есть CHECKS-файлы, точнее один, который обеспечивает подобие zedo-downtime deployment (рядом с опубликованным контейнером поднимается еще один, тестируется согласно правилам описанным в CHECKS и, если все ок, контейнеры переименовываются, старый контейнер удаляется через несколько минут). Роллбэки так же можно делать, опять таки, используя написанный кем-то плагин для Dokku + свой/чужой Docker registry (это если про код).
Сам я Heroku не использовал, но знаю, что тонкие настройки приложения там описываются в, скажем так, «манифест» файле в формате json, в котором перечисляются зависимости разворачиваемого приложения (например, нужно поднять инстанс монго), указываются пути для пре и пост деплой хуков.
Документация в Dokku скромна, потому что сам инструмент звезд с неба не хватает. Если есть интерес, можно так же посмотреть в сторону Flynn и Deis. Тоже Open source, тот же подход с билдпаками, но более размашисто.
Платформа построена на решении под названием Dokku (не отечественная разработка, внезапно). Там есть и клиент, и документация, и плагины, и куча всего другого. Про CI не понял, публикуется, как и на Heroku – через git push, а прогон тестов и сбор каких-то аналитических данных, думаю, будет на плечах самих пользователей сервиса – тебе предоставляют платформу, а ты уже крутишь, как хочешь.
Можно, кстати, отказаться от использования Sentry и использовать отдельно реализацию Raven JavaScript, указать свой эндпоинт в настройках, затем ловить то, что будет приходить :)
Курс "MongoDB for Developers" описывает работу на примере Python, но уровень знаний языка роли не играет. Эта, как и вся информация в заметке, есть в информации о курсе.
Раз в неделю приходит отчет с RT, он содержит круговую диаграмму и список самых посещаемых сайтов и используемого ПО. Так вот, в этом списке отражена доля записей, которые автоматически не удалось привязать к какому-либо типу, в таком случае, можно перейти по ссылке в письме и откорректировать. За неделю то вспомнить сможешь :) Если я с какой-то программой за неделю поработал пол часа или час, все равно легко вспоминается.
Минусы у RT тоже есть, так что не призываю конкретно к этому варианту, просто решил поделиться своим решением подобной проблемы.
Скука какая. Никогда ежесекундно не использовал аналитику с этого сайта. А что мешает собрать статистику за неделю или две и скорректировать принадлежность к той или иной категории? Думаю, это проще, чем искать как что-то занести в какой-то там список.
Dockerfile странный, во-первых, описывает установку MariaDB и nginx, во-вторых, нет привязки к версии, билдится только мастер, в-третьих, все это лежит в коде проекта. По этим причинам не рекомендуется использовать в продакшене или сам проект для этого не пригоден?
Скажу честно искал я дня три так не чего и не нашел.
Какие были варианты и чем не подошли? Например, logrus с хуками. Там точно можно писать в любые хранилища, добавить хуки на типы сообщений и дублировать в мэссенджеры или на почту. Все бы свелось к написанию демона, который перекладывает логи из редиса в мускуль, если уж это так нужно.
Вместо реализации pre-deploy хуков, в Dokku есть CHECKS-файлы, точнее один, который обеспечивает подобие zedo-downtime deployment (рядом с опубликованным контейнером поднимается еще один, тестируется согласно правилам описанным в CHECKS и, если все ок, контейнеры переименовываются, старый контейнер удаляется через несколько минут). Роллбэки так же можно делать, опять таки, используя написанный кем-то плагин для Dokku + свой/чужой Docker registry (это если про код).
Сам я Heroku не использовал, но знаю, что тонкие настройки приложения там описываются в, скажем так, «манифест» файле в формате json, в котором перечисляются зависимости разворачиваемого приложения (например, нужно поднять инстанс монго), указываются пути для пре и пост деплой хуков.
Документация в Dokku скромна, потому что сам инструмент звезд с неба не хватает. Если есть интерес, можно так же посмотреть в сторону Flynn и Deis. Тоже Open source, тот же подход с билдпаками, но более размашисто.
Ну а даты то курсов? Сделаю это за тебя:
https://university.mongodb.com/courses/schedule
Курс "MongoDB for Developers" описывает работу на примере Python, но уровень знаний языка роли не играет. Эта, как и вся информация в заметке, есть в информации о курсе.
Минусы у RT тоже есть, так что не призываю конкретно к этому варианту, просто решил поделиться своим решением подобной проблемы.
927к на Ruby против 83к на Swift.
Какие были варианты и чем не подошли? Например, logrus с хуками. Там точно можно писать в любые хранилища, добавить хуки на типы сообщений и дублировать в мэссенджеры или на почту. Все бы свелось к написанию демона, который перекладывает логи из редиса в мускуль, если уж это так нужно.