Ashamed to admit, I still use Swarm in 2025. It's easy to explain, quick to set up, and simple to use. It's a starting point in the world of containers when full-blown Kubernetes is overkill. But Docker's evolution hasn't been the most straightforward. Over time, it began to lack a minimal dynamic proxy for Swarm - one that you run once, which configures traffic routing to microservices automatically - and forget about it. That's how Millau was born - an ingress-proxy and load balancer based on labels. It currently powers its own website and a few other projects.

Стыдно признаться, я практикую Swarm в 2025 году. Его легко объяснять, быстро готовить и просто использовать. Это инструмент старта в мир контейнеров, когда большой Kubernetes избыточен. Но путь развития Docker оказался не самым прямым. Со временем стало не хватать минимального динамического прокси для Swarm. Такого, который можно запустить один раз, чтобы он сам настраивал маршрутизацию трафика к микросервисам - и забыть. Так появился Millau - ingress-прокси и балансировщик на лейблах. Сейчас он обслуживает собственный сайт и ещё несколько проектов.

Дважды начинал эту заметку ибо откровений и контента мало. Решая личную проблему переезда входящей почты с Yandex 360, оказалось, что бесплатных парковок "на западе" не имеется. Zoho как альтернатива, определенно, хорош, но 90 центов за домен в месяц для десятка доменов с сотней текстовых входящих показалось избыточным. На коленке был собран wizard, связывающий SendGrid и Telegram вместе.

Эта статья завершает Курс программирования на COBOL, освещая важные аспекты разработки программного обеспечения, такие как модульность кодовой базы, зависимости, модульное тестирование, мокинг, DevOps на z/OS и автодокументация. Современный подход представлен здесь наилучшим образом - на примере.

Не желаете ли немного COBOL? Вы можете попробовать самостоятельно создать библиотеку на диалекте IBM Enterprise COBOL. Научиться структурировать пакет, управлять его зависимостями, реализовать автоматические тесты на z/OS, разместить в GitHub под контролем Continuous Integration. И, наконец, опубликовать в реестре пакетов.

In July 2020, the European Court of Justice invalidated an exchange of the personal data between the European Union and the United States. The times of the Safe Harbor and the Privacy Shield are over. Now what?

You will learn and create an application-level library in COBOL. You will structure the package, implement automatic tests, deploy on GitHub and enable Continuous Integration workflow. Finally, you will publish the package in the COBOL package registry.

Academic data warehouse design recommends keeping everything in a normalized form, with links between. Then the roll forward of changes in relational math will provide a reliable repository with transaction support. Atomicity, Consistency, Isolation, Durability — that's all. In other words, the storage is explicitly built to safely update the data. But it is not optimal for searching, especially with a broad gesture on the tables and fields. We need indices, a lot of indices! Volumes expand, recording slows down. SQL LIKE can not be indexed, and JOIN GROUP BY sends us to meditate in the query planner.

You will learn and implement a microservice in COBOL without Mainframe. You will structure the project, manage dependencies, implement automatic tests and build virtualized execution environment. Finally, you will publish the microservice on GitHub under Continuous Integration workflow.

Академическое проектирование хранилища данных рекомендует держать все в нормализованной форме, со связями между. Тогда накат изменений по реляционной математике даст надежное хранилище с поддержкой транзакций. Atomicity, Consistency, Isolation, Durability — вот это все. Иначе говоря, хранилище специально строится для безопасного обновления данных. Но оно вовсе не оптимально для поиска, особенно широким жестом по таблицам и полям. Нужны индексы, много индексов. Объемы разрастаются, запись замедляется. SQL LIKE не индексируется, а JOIN GROUP BY отправляет медитировать в планировщик запросов.