Разработчик
Туториал по работе с логами в Kibana для начинающих специалистов по тестированию ПО.
У Kibana имеется свой язык запросов KQL (Kibana Query Language) - официальный источник. С помощью этого языка можно составлять запросы, которые помогают отфильтровывать и найти необходимую информацию.
Подключение к Kibana для просмотра логов.
В комментариях к моему туториалу, рассказывающему о парсинге логов с помощью Fluent-bit, было приведено две альтернативы: Filebeat и Vector. Этот туториал рассказывает как организовать сбор и парсинг лог-сообщений при помощи Filebeat.
Цель туториала: Организовать сбор и парсинг лог-сообщений с помощью Filebeat.
Дисклеймер: Туториал не содержит готовых для продакшена решений, он написан с целью помочь тем кто только начинает разбираться с filebeat и для закрепления изученного материала автором. Также в туториале не проводится сравнение доставщиков логов. Сравнение можно найти здесь.
Кому данная тема интересна, прошу под кат:)
Как часто вы, в очередной раз матерясь и grep'ая простыню текста, говорили себе, что вот-вот перестанете хранить логи в файлах и переедете на ELK?
Я - часто, а виной тому кажущаяся сложность настройки всей системы в целом.
Наверное, так оно и есть, но для того, чтобы складывать логи и искать по ним, как оказалось, много ума не нужно.
Дисклеймер: я не знаю всех тонкостей ELK стека и возможно данный сетап не подойдет для огромной компании с сотней проектов и терабайтами логов, но там и без этой статьи все знают. Судите строго, давайте советы мне и другим в комментариях - я буду только рад.
В данной статье мы: разберем компоненты ELK стека и развернем его одной командой; законфижим Filebeat и научим его собирать и отправлять логи; рассмотрим интерфейс Kibana и научимся искать по логам; настроим Kibana и разберемся с правами доступа; поговорим об индексах, шаблонах и об автоудалении индексов (неактуальных логов);
Умными домами сегодня никого не удивишь, но как насчет офисов? Могут ли умные функции повысить комфорт и, как следствие, производительность труда в офисе?
Мы попытаемся ответить на этот вопрос, посетив умный офис в башне «Федерация» комплекса «Москва-Сити». Там весьма высоки требования к интеграторам, поэтому решение должно быть проверенным и надежным.
Кроме того, заказчик отказался от всего, с его точки зрения, лишнего: здесь нет ни голосового управления, ни многоцветной диммируемой подсветки — только те функции, которые действительно ему нужны. О них мы и расскажем.
Интересно? Ныряйте под кат.
Эта статья отражает моё личное мнение и профессиональные взгляды, учитывающие различные точки зрения в сообществе Android-разработчиков. Кроме того, я регулярно просматриваю руководства от Google для Android.
Важно подчеркнуть: некоторые хорошие инструменты, паттерны и архитектуры я не упомянул в статье в явном виде, но это не отменяет их потенциал в качестве ценных альтернатив для разработки Android-приложений.
Анемичная модель предметной области (Anemic domain model) это такая модель, где сущности содержат только свойства, а бизнес-логика находится в сервисах. Ее противоположность это богатая модель предметной области (Rich domain model), где логика находится в сущностях, а cервиcы рекомендуют писать только в редких случаях.
В этой статье я хочу показать, почему логика в сервисах является более правильным подходом. Мы рассмотрим пример бизнес-требований и их реализацию с Anemic domain model.
В серии предыдущих статей я описывал, почему повсеместно используемые VPN- и прокси-протоколы такие как Wireguard и L2TP очень уязвимы к выявлению и могут быть легко заблокированы цензорами при желании, обозревал существующие гораздо более надежные протоколы обхода блокировок, клиенты для них, а также описывал настройку сервера для всего этого.
Но кое о чем мы не поговорили. Во второй статье я вскользь упомянул самую передовую и недетектируемую технологию обхода блокировок под названием XTLS-Reality, и пришло время рассказать о ней поподробнее, а именно - как настроить клиент и сервер для нее.
Кроме того, что этот протокол еще более устойчив к выявлению, приятным фактом будет и то, что настройка сервера XTLS-Reality гораздо проще, чем описанные ранее варианты - после предыдущих статей я получил довольно много комментариев типа "А что так сложно, нужен домен, нужны сертификаты, и куча всего" - теперь все будет гораздо проще.
Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона.
Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину.
В 2021 наметился тренд: повышенный спрос на бизнес-аналитиков. Практически каждый проект стремится заполучить в свои ряды специалиста с такой ролью. При этом вакансии с примерно одинаковым описанием должностных обязанностей поражают многообразием названий: requirement specialist, business analyst, system analyst, (proxy) product owner, product manager. Меня зовут Святослав Щербатюк, я сотрудничаю с ЕРАМ в роли ведущего бизнес-аналитика. В этом материале предлагаю порассуждать, почему сложилась такая ситуация, отличаются ли эти роли между собой и если да, то чем.
Продолжаю серию статей про хорошую интеграцию. В первой статье я говорил, что хорошая админка обеспечит быстрое решение инцидентов — как ключевой фактор для устойчивости работы всего комплекса систем. Во второй — про использование идемпотентных операций для устойчивой работы в условиях асинхронного взаимодействия и при сбоях.
В этой статье рассмотрим синхронный, асинхронный и реактивный способы взаимодействия между сервисами и более крупными модулями. А так же способы обеспечить консистентность данных и организовать транзакции.
Когда я переключился с ВК на телеграм, выбрав последний основным мессенджером, я столкнулся с рядом неудобств: в телеге нет привычной ленты новостей и весь контент надо собирать по каналам. ВК имеет функционал групп (сообщения из которых и собираются в ленту), но меня всегда бесило наличие рекламы, рекламных постов и прочего мусора, видеть который я в ленте не хотел.
Одно время, когда ВК начал пихать в ленту свои рекомендации (неотключаемые вообще никак), я пользовался адблоком, альтернативными андроид-клиентами (kate mobile), но все эти полумеры напрягали.
В телеге же, как только количество каналов подросло, очень напрягала необходимость заходить в каждый. И, когда их набралось штук 30, я стал забивать на некоторые, т.к. утомлялся туда-сюда по ним перемещаться.
Поэтому я решил написать свою ленту для телеграма, с репостом и стикерами.
Привет, Хабр!
Хотим поделиться краткой историей о том, как мы на одном из проектов «Рексофт» пришли к написанию автотестов, и почему сделали акцент именно на e2e-тестах.
