Продолжаем говорить о производительности и оптимизации кода. Сегодня поговорим о том, как и зачем оценивать сложность алгоритмов,  а также наглядно покажем, как эта сложность влияет на производительность кода.

Всем привет! Думаю многие читали кучу книжек по поводу Hexagonal, Onion, Clean, Layer Architecture и у вас могли остаться спорные вопросы как в сложности понимания материала, так и в реализации данных подходов в ваших проектах. Сегодня я хочу затронуть тему “Организации кода” и показать насколько это важно и легко одновременно на примере Layer Architecture (Слоистая архитектура).

Viam supervadet vadens (дорогу осилит идущий)

Есть много счастливчиков, которым повезло работать в ситуации, когда объёмы по-настоящему огромны и требования кажутся невыполнимыми. Но есть те, кому по настоящем крупно повезло! Я говорю о тех, кто решал задачи в пространствах, где размерность больше 1.

Давайте разбросаем осколки по всей земле?

.NET разработчики знают, что такое ждать сборки кода. Работать при этом невозможно: пока не увидишь, как обновится приложение, — не перейдешь к следующему шагу. А переключиться на другую задачу за это время не успеешь. Получается, если в день переписать код 5 раз, можно потерять полчаса при сборке, а то и больше.

Теперь на примере платформы автоматизации маркетинга Mindbox. Основное программное решение — это монолит на C#: несколько миллионов строк, 50 проектов, над которыми одновременно работают десятки команд. Даже сэкономленная при сборке минута выливается в кучу продуктивных человеко-часов. Поэтому, когда речь зашла о переходе всей компании на MacBook в будущем, мы решили выяснить, как это отразится на производительности.

Существует популярный подход к покрытию метриками Celery: он заключается в запуске некоторого процесса, который слушает события из специальной очереди, на основе этих событий обновляются объекты метрик, а фоновый поток сервера отдаёт собранные метрики скраперу. В этой статье подробно разберём события, их жизненный цикл, откуда и как их принимать. Также поговорим про механизм удалённого управления (remote control), какие у него есть возможности и как им пользоваться. Обсудим существующие решения, чем они отличаются, и почему вам, возможно, будет выгодно сделать своё.

Микросервисы и контейнеры для их развертывания сейчас являются стандартом в крупных компаниях. Для разработчиков и DevOps-инженеров это удобный подход: он дает больше возможностей и ускоряет процессы.

Но для специалистов по информационной безопасности микросервисная архитектура выглядит не так радужно. Чем больше контейнеров, тем выше риски. Причем большая часть уязвимостей наследуется из базовых образов.

Меня зовут Саша Рахманный, я разработчик в команде информационной безопасности в Lamoda Tech. В этой статье я сравню разные базовые образы для .NET с точки зрения безопасности их компонентов и быстродействия. 

Я собрал шпаргалку, которая поможет выбрать базовый образ для развертывания приложения, а также расскажет, как снизить количество пакетов и уязвимостей в контейнерах.

Приветствую! Меня зовут Ксения, и я — DevOps инженер компании Smartex. 

Я люблю создавать инфраструктуру и процессы, которые помогают разработчикам и операционной команде быть более эффективными и продуктивными. 

Если ваша повседневная рутина связана с множеством однотипных микросервисов и разнообразными средами, данная информация может быть для вас полезна. Материал рассчитан на Junior+ и Middle DevOps специалистов.

Привет!

В очередной раз собирая образ Docker своего бота для Телеграмм и используя в качестве базы официальный образ python:3.12.2-alpine3.19, обратил внимание на то, что docker scout показывает наличие свежей уязвимости в pip . Я бы не сказал, что она как‑то влияет на мое приложение, но сам факт наличия потенциальной уязвимости «на борту» контейнера с приложением, которое работает под рутом и с проброшенным сокетом Docker (НЕ лучшая практика!) натолкнул меня на мысль, как можно минимизировать этот риск?

Существует множество определений термина "Архитектура ПО", от устаревших и неформальных до слишком абстрактных и претендующих на остроумие. К примеру, можно упомянуть сайт Института Программной Инженерии (SEI) Университета Карнеги-Меллона, в электронной библиотеке которого есть соответствующий документ.

Пятая статья из цикла про вычислительные выражения, написанная популяризатором Скоттом Влащиным.

Глубже погрузимся в исследование типов-обёрток и узнаем, наконец, почему список тоже может быть обёрткой.

Сегодня я, наконец, расскажу, почему игровой ИИ, основанный на машине состояний, это ленивое подобие ИИ и не должно видеть свет в любом не пет-проекте.

Это мой первый telegram-бот и моя первая разработка на go. ...

Полагаю проект всё равно будет заброшен, по крайней мере у меня уже нет сил его "продавливать". Хоть я и не могу опубликовать исходный код (полностью), но могу поделиться той схемой к которой пришёл. Возможно это кому то пригодиться, тому кто хочет написать свой telegram-бот, но не знает как продумать архитектуру, которая была бы проста в реализации и которую было бы легко расширять.

Предлагаю вниманию свою идею.

Если у вас не просто большая компания, а целая экосистема с разными сервисами, IT-инфраструктура должна обеспечивать бесшовность. Клиенты и сотрудники могут входить в систему с разных устройств, но изменение информации в одном канале должно отображаться в других, а целостность данных сохраняться, даже если вход совершен в двух каналах параллельно. И в идеале — так, чтобы клиент не видел «внутренней кухни».

Меня зовут Владимир Паршин, я ведущий ИТ-инженер в СберТехе. Расскажу, как выстроена работа с бесшовностью в Сбере.

В статье будет про драматичное прошлое, Джастина Бибера и балансировку нагрузки. А главное — про то, какие решения СберТеха под капотом банка сейчас обеспечивают обработку данных огромного числа клиентов и сотрудников.

Если вы C# разработчик, то наверняка вам знаком класс Dictionary. В качестве значений вы, скорее всего, использовали классы. Но что если я скажу, что в Dictionary можно использовать структуры? Не стоит бояться того, что структуры копируются при передаче в метод или возврате из него. Есть способ этого избежать, и это работает быстро.

Привет! Меня зовут Дмитрий Королёв, я бэкенд-разработчик в Авито. В этой статье я расскажу про ключевые аспекты и концепции работы с наиболее популярными алгоритмами и структурами данных. Это поможет и в реальных проектах, и чтобы глубже понять алгоритмические принципы. Статья подойдёт специалистам, которые хотят углубить свои знания в программировании, и укрепить навыки нахождения оптимальных решений алгоритмических задач.

Четвёртая статья из цикла Вычислительные выражения Скотта Влащина. Скотт рассказывает о типах-обёртках и об их глубокой связи с вычислительными выражениями.

И вновь я приветствую всех своих читателей! В своей прошлой статье я начал рассказывать про то, как я стал кадетом Глубины. Продолжение погружения в Глубину начнётся здесь и сейчас, поэтому настоятельно рекомендую всё-таки обратиться к истокам, чтобы быть в курсе всех событий, которые произошли со мной за этот период.

Уверен, небольшие pet-проекты полезны не только для прокачивания навыков, но и для отвлечения от рабочей рутины и - нередко - для решения небольших практических задач. 

Курс рубля, как водится, - всегда актуальная тема. И на естественное желание быть в курсе курса рубля, лично у меня, возникает такое же естественное желание реализовать pet-проект. И естественно, это нужно сделать в виде телеграм-бота. 

Здесь вы можете посмотреть пример моего бота. Почти такой же вы можете запустить и сами, пользуясь исходниками. Именно с этим и поможет данная статья.

Про использование Python понятно из сабжа, ну а добиться максимально быстрого запуска нам позволят встроенные CI/CD процессы от Amvera, которые буквально из кода соберут работающий сервис.