Ещё одна история изучения и использования технологии WebRTC (Web Real-time Communication). Краткое описание создания готовой библиотеки для её переиспользования в разных проектах.

Существует множество разных подходов к построению архитектуры серверных приложений. В данной статье рассмотрим Event-driven архитектуру (она же событийно-ориентированная). Рассмотрим основные принципы, как перейти от связей Компонент А <-> Компонент В, к связям через события Компонент А -> Событие А -> Компонент Б и зачем это нужно?

Vuetify - один из самых популярных Material Design фреймворков для Vue, которому недавно исполнилось 6 лет. И 6 января 2023 года его основатель заявил, что проект Vuetify перестал окупаться и он ищет работу. Отсюда - некролог в названии статьи.

Статья состоит из шести небольших частей, в которых мы пробежимся от первой версии до третьей, посередине разобрав, как фреймворк обновлялся до Vue 3, будем вместе смотреть за поведением основателя движка, а также тем, как можно справиться с переходом на Vue 3, пожалуй, хуже, чем кто-либо еще, включая команду Nuxt.

В этом, надеюсь, преждевременном некрологе я расскажу, где Vuetify был 6 лет назад, почему он был так популярен, где он сейчас и как вошел в кризисное состояние.

Недавно я обнаружил, что на Product Hunt можно получить звание «Продукт дня» практически с чем угодно. Мне удалось занять место № 4 в списке продуктов дня на Product Hunt с помощью доски Trello. В этой статье я хотел бы поделиться некоторыми советами о том, как добиться успеха на Product Hunt, и объяснить причины. В целом, это был полезный опыт, и я рекомендую попробовать это сделать ВСЕМ, кто разрабатывает продукт на мировой рынок.

Эта статья включает в себя следующие разделы:

1. Product Hunt 101. Мое руководство и советы по запуску PH

2. Запуск доски Trello на Product Hunt

Я рекомендую внимательно прочитать оба раздела, потому что они содержат много моего личного опыта и взаимосвязаны.

Привет, хабр! Меня зовут Алексей и я системный инженер в компании Constanta, мы с командой занимаемся практиками DevOps, развиваем процессы ci/cd и мониторинга.

Представьте, что у вас есть 10 серверов и 20 микросервисов на них, а релизы проходят каждую неделю. Вы уже мониторите жизнеспособность сервисов и докера с помощью zabbix или prometheus, а с помощью ELK или grailog собираете логи. Кажется, что хорошо, но в таком потоке релизов, хотфиксов и строчек кода нужно быстро ориентироваться в ошибках внутри приложения, которые не влияют на жизнеспособность сервиса, но мешают его правильной работе.

Стоп! Есть же Sentry, скажете вы. И будете правы. Он удобен, хорошо описан, есть документация, комьюнити и поддержка. Однако, есть одно "но".

API platform это полнофункциональный REST API, который вы получите за считанные минуты. Вот неполный список фич:

- Генерация CRUD

- Поддержка GraphQL

- Машиночитаемая документация API в форматах Hydra и Swagger/Open API, гененрится из метаданных PHPDoc, Serializer, Validator и Doctrine ORM / MongoDB ODM

- Хорошая удобочитаемая документация, созданная с использованием пользовательского интерфейса Swagger (включая песочницу) и / или ReDoc

- Пагинация

- Куча фильтров

- Проверка с использованием компонента Symfony Validator (с поддержкой групп)

- Расширенные правила аутентификации и авторизации

- Расширенная сериализация благодаря компоненту Symfony Serializer (поддержка групп, встраивание отношений, максимальная глубина...)

- Поддержка JWT и OAuth- Файлы и \DateTime, сериализация и десериализация

- Все полностью настраивается благодаря мощной системе событий и сильному ООП.

Привет! Меня зовут Пётр, я менеджер по отказоустойчивости в QIWI. В этом посте мы поговорим про выбор новых классов продуктов. Как-то раз мы с одним разработчиком из другой компании стали обсуждать, почему бы не выбрать для работы какую-то распределенную СУБД, поддерживающую SQL? Из этой дискуссии родился мой доклад для нашей QIWI Server Party. Представляю вам его текстовую версию.

Наша компания в первую очередь занимается разработкой системного программного обеспечения, драйверов, созданием программно-аппаратных решений. Однако мы также разрабатываем собственные информационные системы для автоматизации наших внутренних бизнес-процессов и задач наших крупных клиентов.

При проектировании нового программного решения была поставлена задача выбрать язык и фреймворк. По результатам проведенного исследования был выбран язык Go, как обеспечивающий высокую производительность вместе со скоростью разработки, а также фреймворк Flamingo для реализации принципов Domain Driven Design. Всем, кому интересно узнать, что же за птица такая Flamingo, приглашаю под кат.

Концепция предметно-ориентированного проектирования, она же DDD (Domain Driven Design), описанная Эриком Эвансом, активно используется при построении информационных систем для предприятий. Не стоит пересказывать основные принципы DDD, благо, помимо книги самого Эванса, они описаны в большом количестве статей. Нам важно другое. Эти принципы гораздо проще реализовать в своей информационной системе, если они поддерживаются фреймворком.

Для .Net, например, есть ASP.NET Boilerplate (https://aspnetboilerplate.com/), полностью реализующая все компоненты DDD – Entity, Value, Repository, Domain Service, Unit of Work и еще много всего. Но мы для одной из своих внутренних информационных систем используем Go. 

Мы решили использовать фреймворк Flamingo, распространяемый под лицензией MIT. Он разработан немецкой компанией AOE GmbH в 2018 году и к настоящему моменту “дорос” до версии 3.4 и до 331 звезды на Github. Flamingo используется в информационных системах аэропортов Окланда, Франкфурта и Хитроу, а также в T-Mobile.

По мотивам моего доклада на PyCon "Контейнеризация Python без боли". На своей практике я постоянно сталкиваюсь со спорами какой базовый образ лучше использовать для проектов: alpine или debian. Аргументы есть и у той, и у другой стороны, но мне это настолько надоело, что я решил сам разобраться и наконец-то поставить точку. В конце концов "В наше время верить нельзя никому, даже себе. Но мне - можно." (с)

Низкий порог входа и строгость языка программирования — вещи обычно несовместимые. Потому что ты либо, как Rust, бьёшь по рукам borrow checker’ом — либо, как PHP, позволяешь не задумываться о типах и быстро прототипировать. 

На самом деле, если писать код грамотно, это становится неважным и язык перестаёт иметь значение. Архитектура важнее языка, и хороший код на PHP ничем не отличается от аналогичного кода на любом другом ООП-языке. Другое дело, что возможность «любой домохозяйке» писать на PHP сопровождается и риском наворотить полное неподдерживаемое безобразие. Поэтому нам нужны тайпхинты, линтеры, статические анализаторы и подобные инструменты. 

Но в PHP есть и ещё один изъян: в нём любой класс, функция или константа — глобальны. Можно создать класс из любого места в коде, и нет способа скрыть его или сделать деталью реализации где-то в отдельной папке. Иными словами, в PHP нет того, что в других языках называется модулями.

Наша новая open-source разработка называется Modulite и внедряет в PHP модули. Это сквозная технология: мы внедряемся в IDE, в PHPStan, в KPHP, в CI, в Composer — и делаем так, будто бы модули нативно есть в языке PHP.

Поднялся вопрос стандартизации коммитов в команде. До этого были такие правила, мы пишем номер задачи и через тире описание того, что было сделано кратко. Номер задачи берется из номера issue. Например: #1 - реализован функционал сборки прода. Но, это надоело и стало как-то неудобно, когда у нас есть четкое деление задач на фиксы, фичи и так далее.

Нашли Conventional Commits и попробовали его на тестовом репозитории, понравилось. Решили внедрить это в команду, но столкнулись с тем, что люди не всегда делают коммиты правильно, а значит нужна какая-то валидация.

В нашей команде принято по максимуму IDE и его возможности. То есть, коммиты мы делаем не через консоль, а через встроенные утилиты. Поэтому, сразу пошли искать плагины, которые есть в PHPStorm и нашли вот эти 2 важных плагина: Conventional Commit и Git Commit Template. После их установки видим новые кнопки в окне коммита:

Сегодня рассказываем про анонимный мессенджер SimpleX, который написан на Haskell и позволяет, в том числе, использовать сеть Tor для общения.  

​​SimpleX – не только один из немногих мессенджеров, который не собирает данные пользователей, но и единственный на сегодняшний день мессенджер, который не использует идентификаторы для профилей пользователей, даже случайные числа. Также он полностью open source, и каждый может принять участие в его разработке.

"Портрет, сделанный нейросетью" - все чаще читаем в новостной ленте, и каждый хотел бы сделать себе подобный, но удобные сервисы, просящие монету, или желание разбираться самому, отталкивают. Не нужно ничего скачивать. Час времени и каждый сможет сделать себе аватарку!

Трассировка и анализ ошибок в микросервисной архитектуре без средств централизации логирования обычно причиняет неудобства, поскольку для понимания “что и на каком микросервисе умерло” приходится обходить микросервисы по очереди, сверять и сопоставлять данные в логах. В данной статье рассматривается централизация логирования с помощью Graylog, с примерами кода на Python.

Статья будет полезна в качестве пошаговой инструкции для разработчиков, столкнувшихся с трудностями сбора логов от нескольких микросервисов.

Достаточно часто при проектировании схемы БД возникает задача сохранить по основной сущности некоторый набор простых второстепенных данных.

Например, это могут быть ФИО сотрудников, принимающих участие во встрече, список приложенных к сообщению файлов или перечень отгружаемых по документу позиций.

Во всех этих случаях мы заранее понимаем, что список этот меняется редко и ни индексировать эти данные, ни искать по ним, ни извлекать отдельно от основной сущности (встречи, сообщения или документа), мы не захотим.

Давайте посмотрим, какие варианты хранения таких данных мы можем использовать в PostgreSQL, и какой из них окажется в разы более эффективным.

Когда ручного тестировщика впервые просишь проверить метод REST API, того охватывает паника: «Как это делать? Я вообще почти ничего не знаю про API. Что делать? Как это тестировать?»

Спокойно. Без паники =) Я уже рассказывала на простом языке, что такое API. А сегодня я расскажу о том, как его тестировать. На самом деле почти также, как GUI: в первую очередь это тест-дизайн и придумывание проверок, а потом уже всякие API-штучки. Но и про них не стоит забывать.

Я дам вам чек-лист, к которому вы сможете обращаться потом — «так, это проверил, и это, и это. А вот это забыл, пойду посмотрю!». А потом мы обсудим каждый пункт — зачем это проверять и как.

После теории будет практика! Для неё возьмем метод doRegister системы Users — он находится в открытом доступе, можете дергать по ходу чтения и проверять =) 

В интернете есть десятки ультимативных шаблонов, как сделать питч-дек. Каждый фаундер, сделавший хотя бы один питч-дек, также готов выдать пачку рекомендаций. Каждый фонд имеет свой темплейт. А ответа на вопрос «как сделать питч-дек?» по-прежнему нет. 

В этом материале разбираемся:

• из чего состоит питч-дек
• структура питч-дека на разных стадиях
• важен ли питч (или питч-дек запитчит себя сам)
• нужен ли сторителлинг
• и как же его все-таки сделать?

Всем привет! Мы команда Dev’s Battle. В этом посте расскажем о том, как мы создавали для нашего продукта (MMO RPG игра в телеграм) собственную систему аналитики

У каждого образа Docker есть свой размер, который он занимает на жёстком диске. Порой бывает так, что контейнер с запущенным приложением на языке программирования Go, который содержит в себе всего лишь одну строчку с выводом фразы «Hello, world!» может занимать сотни Мб, в то время как существуют образы содержащие легковесные ОС весом всего лишь 5 Мб (alpine).

В этой статье будут подробно рассмотрены способы оптимизации файла Dockerfile с целью уменьшения размера готового образа и ускорения его сборки.

Это третий доклад с прошедшей Ruby Russia. В нём Александр Меркулов, team lead UCHI.ru рассказывает, как его команда решила поэкспериментировать с JSON:API, и что из этого вышло.