Open Build Service – программное обеспечение с открытым исходным кодом, распространяющееся под лицензией GPL, которое заметно упрощает организацию собственных репозиториев для популярных дистрибутивов Linux и сборку бинарных пакетов.

Наша организация занимается оказанием услуг. Изначально мы базировались в одном городе и наш контакт-центр состоял из одной девушки и мобильного телефона. По мере увеличения количества городов встала острая необходимость во внедрении решения, которое позволило бы быстро наращивать мощь. И, конечно, выбор пал на IP телефонию.

Я думаю, что в процессе изучения той или иной СУБД каждый из вас не раз изобретал велосипеды для решения своих задач, не зная о существовании той или иной функции или приема, которые бы могли в разы ускорить выполнение запросов и уменьшить объем кода. В данной статье я хочу поделиться с вами своим опытом работы с очень «добрым» и «отзывчивым» MySQL, часто позволяющему программисту делать вещи, которые другие СУБД переварить бы не смогли. Материал будет полезен скорее тем, кто только решил углубиться в чудесный мир запросов, но возможно и опытные программисты найдут тут что-то интересное.

Если вы запускали Eclipse в Linux, то наверное остались недовольны его громоздким интерфейсом.
Я попытался это исправить и вот что у меня получилось.

Весь поисковый индекс Google размещается в RAM памяти уже как минимум 5 лет. Почему бы не попробовать сделать то же самое и с поисковым индексом для Lucene?

В последнее время, оперативная память стала весьма недорога, поэтому для высоконагруженных ресурсов, вполне резонно ожидать серьезного улучшения производительности за счет размещения поискового индекса целиком в оперативной памяти.

Очевидный вопрос – не попробовать ли нам загрузить весь индекс, в предоставляемый Lucene класс RAMDirectory?

Я хотел написать статью про линейную регрессию, но потом подумал, да ну её, лучше куплю квартиру. И пошёл искать, что предлагают. А предлагают, как оказалось, много чего. В подходящий мне ценовой диапозон попало больше 500 квартир. И что, мне теперь все это просматривать? Ну нееет, программист я в конце концов или не программист. Надо это дело как-то автоматизировать.

Процесс выката новых версий ETL на продуктив всегда процесс волнующий. Редко когда среда разработки полностью соответствует среде эксплуатации, в моем предыдущем проекте различались в том числе ОС и железо, на которых велась разработка и эксплуатация ХД.

Хорошо хоть база данных использовалась одна и та же — Oracle. Для того, чтобы убрать максимальное количество различий между настройками и содержимым продуктивной и разработческой БД мой коллега подготовил скрипт, собирающий, и, что очень важно, правильно форматирующий вывод в файл, скрипт, позволяющий сравнивать две БД.

После такого сравнения и унификации многие, зачастую неожиданные, проблемы при деплое должны будут найтись немного раньше, на этапе тестирования, т.е. при деплое с ДЕВа на СИТ. А определенное количество устаревших маппингов OWB или таблиц можно будет удалить с ПРОД системы.

Возможности сравнения нескольких БД присутствуют в некоторых утилитах разработки и администрирования БД, в частности данный набор скриптов получен из Toad. Мой коллега просто выбрал необходимые параметры для сравнения, которых, я думаю, будет достаточно для начала и вам, а уж если вы используете кластеризацию таблиц или что-то более сложное добавить вывод этих объектов для сравнительного анализа сможете сами.

Сформированные файлы (db_info.txt с ДЕВа и такой же с ПРОДа) можно, в дальнейшем, сравнивать утилитами типа WinDiff и решить, где значение вернее и какое из них оставить.

Сначала немного предыстории. Небольшое продолжение истории с медиаплеером GV2B, описанным мной ранее ту/т. Напомню, что изначально бокс покупался не как Android приставка к телевизору, а как более мощная замена Raspberry Pi, на который я оставил заявку ещё в апреле, но приедет который только в августе. А GV2B оказался у меня в руках через 8 дней после заказа, всего за $100 и с полным комплектом кабелей (что всего на $5 дороже, чем комплект Raspberry Pi с зарядкой, шнурами и корпусом).
Успокою злопыхателей из моего предыдущего поста, что Youtube и другие приложения, установленные с Play, заработали замечательно, и больше никаких недостатков у устройства обнаружено не было.

Совсем недавно появилось пара топиков, в которых рассказывалось, как на ARM устройства удалось поставить Puppy Linux, Arch Linux и Ubuntu. Это уникальная особенность Allwinner A10, недооценить которую тяжело, но всё-таки система физически запускается с SD карты, а не встроенного флеша. Я начал активнее работать над вопросом, и наткнулся аж на три способа прошить что-либо во флеш память устройства, что обнадёживает и, возможно открывает лазейку для заливки туда полноценного GNU/Linux. Самонадеянно замечу, что это уже следующий шаг за банальным запуском чуть допиленного образа с SD карты.

Цель

— Установить на устройство ядро Linux. Желательно самое новое. Либо самое новое из тех, которое содержит все драйвера, специфические для устройства;
— Поставить GNU;
— Поставить окружение рабочего стола;
— Сделать резервную копию, чтобы устройство можно было вернуть в изначальное состояние, если что пойдёт не так;
— Хорошенько повеселиться со сложной задачей (сравнимо с установкой первых версий USB загрузчиков на Wii и прохождению NetHack или Dwarf Fortress).

Средства

Устройство GV-2B от неизвестного китайского производителя, на базе Rockchip 2918 (сокращённо RK29) (CPU ARM Cortex A8 1ГГц + GPU Vivante GC800 600МГц), с 4ГБ флеш памяти, 512МБ оперативной памяти и неплохим количеством разьёмов.
SD карта 16ГБ class 10.
PC с Arch Linux.
Клавиатура.
Монитор.
Шнур HDMI-DVI для подключения монитора.
Куча USB шнуров, переходников итп.

Предостережение и самобичевание

Наверняка многие из читателей сделали бы то, что описано в топике или хотя бы какую-то определённую часть, быстрее и лучше, но никаких упоминаний о таком подвиге я в просторах сети не нашёл. Топик содержит много практики и совсем немного теории, лишь самое необходимое, чтобы понять о чём идёт речь и что происходит (признаюсь честно, мне и самому теории в описанных областях явно не хватает). С академической точки зрения тянет на трёхчасовую лабораторную работу. Также хочу сказать, что впервые занимаюсь всем этим, если исключить подключение диска с предварительно установленным на настольком компьютере Ubuntu к PC104 x86-совместимому одноплатнику.

Довольно часто на семинарах или при аудите существующей у заказчика виртуальной среды мне приходилось слышать упреки: «Виртуализация тормозит», «Мы попробовали перевести сервер в виртуальную среду, и он встал», «Виртуальные серверы работают медленнее физических». При этом девять из десяти таких проблем с «торможением» виртуальных серверов решались простой оптимизацией устройств в составе виртуальной машины.

Большое количество вопросов, как повысить быстродействие виртуальной среды, побудило меня к написанию небольшого FAQ по оптимизации виртуальных машин на основе VMware vSphere – платформы используемой большинством наших корпоративных клиентов. При этом хочется отметить, что для решений на основе Hyper-V и Xen Server корректный выбор устройств также способен ускорить работу виртуальных серверов.

Размеры объектов в Java уже обсуждались на Хабре, например, здесь или здесь. Мне бы хотелось подробнее остановиться на размерах многомерных массивов — простая вещь, которая для меня стала неожиданной.

Оптимизируя вычислительный алгоритм по памяти, я наткнулся на то, что при определённых (вполне разумных) входных параметрах создаётся массив float[500][14761][2]. Сколько он может занимать в памяти (на HotSpot 1.6.0_26 32bit, если кому интересно)? Я примерно прикинул, что 500*14 761*2*sizeof(float) = 500*14 761*2*4 = 59 044 000 байт плюс какой-то оверхед. Решив проверить, как на самом деле, я воспользовался Eclipse Memory Analyzer (невероятно волшебная вещь, рекомендую!) и обнаружил, что «Retained Heap» для этого массива составляет 206 662 016 байт! Неплохой оверхед — 350%. Посмотрим, почему так получилось.

Замечания:
1. В предыдущей заметке "time zone" я перевёл как «временнАя зона», поскольку речь шла о часовых поясах США, имеющих специфическое название. В данном случае корректнее использовать "часовой пояс". Здесь используется более корректный перевод.

2. Небольшая врезка из Википедии даст вам понимание что такое UTC и чем оно отличается от GMT —

Всеми́рное координи́рованное вре́мя (UTC) — стандарт, по которому общество регулирует часы и время. Отличается на целое количество секунд от атомного времени и на дробное количество секунд от всемирного времени UT1.

UTC было введено вместо устаревшего среднего времени по Гринвичу (GMT). Новая шкала времени UTC была введена, поскольку шкала GMT является неравномерной шкалой и связана с суточным вращением Земли. Шкала UTC основана на равномерной шкале атомного времени (TAI) и является более удобной для гражданского использования.

Часовые пояса вокруг земного шара выражаются как положительное и отрицательное смещение от UTC.

Следует помнить, что время по UTC не переводится ни зимой, ни летом. Поэтому для тех мест, где есть переход на летнее время, меняется смещение относительно UTC.


Теперь продолжим разбираться со структурами, обслуживающими такие сущности, как дата и время.

Через некоторое время после публикации твита о Noda Time, меня начали спрашивать, какой смысл в использовании Noda Time — люди верили, что поддержка дат и времени в .NET вполне хороша. Я конечно не видел их код, но подозреваю, что практически любая кодовая база, имеющая дело с датами, станет яснее, если будет использовать Noda Time, а также, вполне возможно, станет более корректной благодаря подходу, с помощью которого Noda Time заставляет вас принимать некоторые, не очевидные в .NET, решения. В этой заметке мы обсудим недостатки .NET API, обеспечивающего работу с датами и временем. Моё отношение к этой теме выглядит несколько предвзятым, но я надеюсь, что эта заметка не выглядит неуважительно по отношению к команде, работающей над BCL (Base Class Library — прим. переводчика) — поскольку, кроме всего прочего, они работают в условиях, заставляющих их принимать во внимание взаимодействие с COM и т.п.

Добрый день дамы и господа,

На хабре есть не так много статей на тему GWT (Google Web Toolkit) и в большинстве своем написаны они в ключе «какая это бяка, ничего не умеет, ничего не понятно». Кроме того, как показывает мой опыт, большинство программистов о GWT вообще ничего не слышали, а те кто слышал, думают, что больше чем на „Hello World“он не способен. Я постараюсь показать вам, что с помощью этого замечательного Фреймворка можно делать такие вещи, которые большинству JavaScript программистам просто не по зубам.

Перед началом небольшое отступление, т.к. вопрос «а зачем?» обязательно прозвучит. Этот сайт я написал на GWT, т.к. у меня и выбора то не было. С HTML,CSS, PHP и JavaScriptом я знаком(был) весьма поверхностно( как собственно и большинство Java-программистов), а вот идея и желание были. А потому использовал я что имел и получилось вроде весьма не плохо.

Посмотрите на этот сайт. Да это не шедевр, но он показывает, что GWT может все, что может JavaScript и даже больше. Почему больше? Ответ на этот вопрос полностью совпадает с ответом на вопрос: «почему С++ может больше чем Assembler?». На эту тему я предлагаю подискутировать в комментариях. А мы возвращаемся к GWT. Нет ничего лучше( мое стойкое убеждение), чем объяснять что либо на примере, а посему я предлагаю вам препарировать этот сайт.

Почти всегда на ночь (или утром, со словами «Что? Рассвет уже?») я включаю на ноутбуке фильм или сериал. Чтобы бубнило и успокаивало. Недавно заметил, что совсем не уменьшаю яркость при включении. Свет светит в глаза, мешает уснуть. Решается поворотом на другой бок или уменьшением яркости, конечно, но я слишком ленив, чтобы искать Fn+уменьшить яркость или установить и вывести апплет яркости. Уменьшение яркости при неактивности ставить не захотел, потому как это меня раздражает (пьешь себя кофе и смотришь код, тут резко до нуля так хрясь). Вспомнил про свою старую Nokia E70 (ох и шикарный телефон был), в котором был индикатор освещённости. Подумал, что такой датчик может заменить и обычная камера.

Есть некоторые категории знаний, которые профессиональный разработчик познает в процессе своей работы, не прилагая к этому особенных дополнительных усилий. Вот, например, мало кто из нас читал замечательную книгу по регулярным выражениям Джеффри Фирддла, чтобы познакомиться с одноименной темой. Безусловно, есть масса людей, для которых «регвыры» стали смыслом жизни и без подобных фундаментальных знаний никак не обойтись. Но в большинстве случаев пары мелких статей и справки в соответствующем разделе документации будет достаточно для более или менее комфортной работы с регулярными выражениями (если такое понятие, как «комфортная работа» с регулярными выражениями вообще существуетJ).

Аналогичным образом мы обычно относимся и к изучению юнит тестирования. Ведь юнит-тесты – это же не rocket science; для их изучения не требуется многолетняя подготовка и множество бессонных ночей проведенных за изучением толстенных «талмудов» от гуру юнит-тестирования. Концепцию автоматизированного тестирования кода можно объяснить за 10 минут, а познакомившись с одним из тестовых фреймворков семейства xUnit (еще 15 минут), вы сможете работать с любым другим фреймворком практически сразу же. Затем нужно будет потратить еще 20 минут на изучение какого-нибудь изоляционного фреймворка, типа Rhino Mocks, и, вуаля, у нас есть еще один профессионал в области юнит-тестов.

Рассмотрим ситуацию, когда необходимо обрабатывать столкновения между объектами. Как вы в этом случае поступите? Вероятно, самым простым решением будет проверить каждый объект с каждым другим объектом. И это правильное решение, и все будет замечательно до тех пор пока объектов не много. Как только их станет порядка нескольких тысяч, вы заметите, что все стало как-то медленно работать. А если частиц несколько десятков тысяч или сотен? Тогда все замрет. Вот здесь уже интересно, на какие хитрости и оптимизации вы пойдете, чтобы решить такую проблему.

Для простоты, будем рассматривать 2D случай, частицы круглые, радиус частиц у всех одинаковый.

Содержание

1. Обзор алгоритмов
1.1. Полный перебор
1.2. Sweep & Prune
1.3. Регулярная сеть
2. Некоторые оптимизации
2.1. Sweep & Prune
2.2. Регулярная сеть
3. Сравнение скорости выполнения
4. Приложение (программа и исходный код)
5. Заключение

Вы же знаете, как это иногда бывает: погружённый в фантастический мир новых знаний, вы сидите, расслабившись, перед мануалом, и тут влетает некий истеричный субъект, мечет гром, молнии и икру. Когда удастся погасить взрыв эмоций, ситуация начнёт проясняться.
Итак, суть проблемы: есть некий компьютер/терминал в труднодоступном месте, до которого организован не очень стабильный канал связи. Если связи нет в нужный момент, этот терминал становится местом локального смерча, в вихре которого носятся все от мала до велика.
Суть задачи: организовать резервный канал связи с автопереключением на него, в случае падения основного и назад, когда основной поднимется.

В этой публикации я опишу своё решение на приснопамятном DLink DIR-320.
Я потратил много времени на тщетные поиски сначала способов и реализаций, потом прошивок и скриптов, прежде чем пришёл к ответу. Надеюсь эта информация окажется полезной.

Из знакомых мне айтишников очень немногие стараются правильно произносить английские слова. Конечно, привычнее произносить C++ как «си-плюс-плюс», а не «си-плас-плас» или «опен-бэ-эс-дэ», а не «оупэн-би-эс-ди».
Но когда «echo $value;» читают как «ечо валуй» — это уже не смешно. Другой человек вас может просто не понять, особенно иностранец.

В топике представлен небольшой список «сложных» слов, которые часто произносят неправильно.
Ориентироваться лучше не на мою (весьма приблизительную) транскрипцию, а на аудио.

♫ — прослушать произношение в словаре
► — прослушать произношение на youtube

Начнем с названий:

ABBYY	аби		►
Adobe	эдоуби	[əˈdəʋbɪ]	♫
Apache	эпэчи	[əˈpætʃiː]	►	от «a-patchy»
Asus	офиц. э́сус амер. э́йсус		►
BenQ	бенкью		♫
Cisco	сискоу	[ˈsɪskoʊ]	♫
EBay	ибэй		♫
Eee PC	и писи		►
Ethernet	изэрнэт	[ˈiθərˌnɛt]	♫
Itanium	айтэйниум	[aɪˈteɪniəm]	►
Juniper	джу́нэпэр	[ˈdʒunəpər]	♫
LaTeX	лэйтех лэйтек латех латек	[ˈleɪtɛk] ['leɪtɛx] [ˈlɑːtɛx] [ˈlɑːtɛk]
Linux	офиц. линэкс вар. линукс	[ˈlɪnəks] [ˈlɪnʊks]	►
Mac OS X	мэк оу-эс тэн		►
MySQL	офиц. май-эс-кью-эл вар. май-сиквел		►	как «My Ess Que Ell», см. оф. сайт
nginx	энджин-икс		►	(от engine-x)
PuTTY	пати	[ˈpʌtɪ]		см. оф. сайт
Qt	кьют	[kyut]		см.
TeX	тех тек	[ˈtɛx] [tɛk]		не «текс»
XBox 360	экс-бокс фри сискти		♫
Xen	зен	[ˈzɛn]	♫
Xeon	зион		♫
Xerox	зирокс	[ˈzɪərɒks]	♫
Xilinx	зайлинкс	[ˌzaɪliːŋks]	►
ZyXel	рус. зайксел амер. зайзел		►	см.

Аббревиатуры:

GNU	гну		►	вар. гню
GWT	гвит	[ˈɡwɪt]
ICANN	айкэн		►
IEEE	ай-трипл-и		►	как «I triple E»
ISO	айсо		►
PNG	пинг	[ˈpɪŋ]	♫	как «ping», см. спецификацию
PXE	пикси	[ˈpɪksi]	►
RUP	рап		►
SCSI	скази	['skʌzi]	♫
SOAP	соуп	[soʊp]	►
SQL	эс-кью-эл	[ˈɛsˈkjuˈɛl]		неофиц. «сикуел»
SWF	свиф	[ˈswɪf]		см. спецификацию
WYSIWYG	визивиг	[ˈwɪziˌwɪg]	♫
XAML	зэмл	[ˈzæməl]	►
XUL	зул	[ˈzuːl]
Yii	длинное «и»	[ji:]	►

Обычно аббревиатуры произносятся по правилам английского языка: API — эй-пи-ай, PCMCIA — пи-си-эм-си-ай-эй, OpenBSD — оупен-би-эс-ди и т.д.

Некоторое время назад мне довелось организовывать новую группу разработки, которая должна была заняться развитием OLAP и BI продуктов в дружеской софтверной компании. А так как группа была собрана из свежих выпускников ВУЗов, то мне пришлось написать «краткий курс молодого бойца» для того чтобы максимально доступно дать начальные понятия об OLAP людям, которые ни разу с ним не сталкивались, но уже имели опыт программирования и работы с БД.

Выкладываю теперь это Введение в Общественное Достояние.

В статье несколько смешиваются понятия OLAP, Business Intelligence, и Data Warehouse, но и в жизни часто сложно понять, где проходит граница. А уж в реальных проектах, так и подавно, все они ходят рядом. Поэтому прошу не судить строго.

Вы — руководитель проектов и вам поручили создать сложный интернет-магазин с извращенным биллингом за 4 месяца. Вам хочется работать в этой компании ближайшие 2-3 года — платят хорошо, проекты громкие. Топы верят в вас. На кону ваша профессиональная репутация.

Разберем, какой оседлать собственное подразделение разработки и добиться успеха.

“Есть ложь большая, есть маленькая, а есть статистика производительности Java.”

В последнее время я стал замечать обилие тестов производительности Java с удивительно невероятным разбросом результатов тестирования. Результаты отличаются с точностью до полной противоположности, в зависимости от того кто проводит тесты.

Многим понятно, что такие тесты это часть маркетинга. И те кто его заказывает, заказывают и результат. Но удивительность ситуации в том, что упрекнуть во лжи некого. Нельзя отказать в истинности тех тестов в которых Java на порядок уступает C#, ни тем тестам в которых Java превосходит С++ (не Си). Проблема в том, что такие тесты ориентированны в основном на начинающих разработчиков с целью переманить в свой стан побольше программистов и тем самым увеличить коммерческую привлекательность платформы для бизнеса. И в таких тестах намеренно упускаются сложные для понимания подробности работы динамической JIT компиляции и адаптивной оптимизации HotSpot, в которые начинающие программисты редко вдаются.

Чем это чревато? Банальным когнитивным диссонансом.