Search
Write a publication
Pull to refresh
0
@parviz-93read⁠-⁠only

User

Send message

Сколько мне стоило попасть в Гугл и получить повышение, не проработав там ни одного дня

Level of difficultyEasy
Reading time10 min
Views94K

Декабрь 2020, вторая волна Ковида в разгаре. Я ПМ на удаленке в Американской компании. После похорон отца в Тбилиси я находился в прострации, надо было возвращаться в США и как-то менять своё положение, ведь денег, которых я зарабатывал явно не хватало на нормальную жизнь. Сами воспоминания о моём предыдущем поиске вызывали во мне холодный озноб и какой-то внутренний голос тихо шептал «подожди, сейчас пандемия, многие и о таком мечтают, как-нибудь выкрутишься…».

Каждый день я пытался убить в себе ссыкуна, и убеждал что кризис — это всегда новые возможности, но на следующий день, он все равно приползал обратно и скулил знакомые до тошноты фразы.

Я зарегистрировал себе американский номер в Google Voice, чтобы мне начали звонить рекрутеры и начал рассылать резюме. Я разослал около сотни адаптированных резюме и указал в LinkedIn что активно ищу работу. Постепенно на меня начали выходить рекрутеры небольших компаний, но я понимал, что в них условия будут в лучшем случае на 40% лучше текущей и это все равно не решало моих проблем. Хоть и казалось, что на LinkedIn висят тысячи позиций, однако основных работодателей я этим исчерпал. Подавался я в основном на Sr. Project Manager или Engineering Manager позиции.

Осознание пришло, когда я стал читать teamblind.com – лучший ресурс в США по анализу рынка в ИТ и levels.fyi где можно посмотреть реальные зарплаты. Раньше я читал Glassdoor, но информация на нем устарела.

Оказалось, что в финансовой сфере в США, которая мне была интересна - плохие условия и токсичная культура, тоже самое в консалтинге кроме компаний из Big4 или MBB где надо работать долгие часы, но возможно получать 1+ миллион долларов в год дослужившись до партнёра. Самыми интересными оказались компании, которые называют FAANG (Fb, Apple, Amazon, Netflix, Google) иногда в место этого списка используют FAANGMULA справедливо добавляя туда Microsoft, Uber, Lyft и Airbnb – все они технологические, инновационные компании не просто создающие бизнес-продукты, но и технологии, которыми пользуются весь мир. Компании, создающие де-факто стандарты разработки цифровых продуктов, инвестирующие в научные исследования, создающие легендарные условия для своих сотрудников, чем привлекают умнейших инженеров и ученных со всего мира.

Читать далее

Индексы в PostgreSQL — 6

Reading time11 min
Views38K

Мы уже рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL, интерфейс методов доступа и три метода: хеш-индекс, B-дерево и GiST. В этой части речь пойдет о SP-GiST.

SP-GiST


Вначале немного о названии. Слово «GiST» намекает на определенную схожесть с одноименным методом. Схожесть действительно есть: и тот, и другой — generalized search trees, обобщенные деревья поиска, предоставляющие каркас для построения разных методов доступа.

«SP» расшифровывается как space partitioning, разбиение пространства. В роли пространства часто выступает именно то, что мы и привыкли называть пространством — например, двумерная плоскость. Но, как мы увидим, имеется в виду любое пространство поиска, по сути произвольная область значений.

SP-GiST подходит для структур, в которых пространство рекурсивно разбивается на непересекающиеся области. В этот класс входят деревья квадрантов (quadtree), k-мерные деревья (k-D tree), префиксные деревья (trie).

Читать дальше →

Индексы в PostgreSQL — 5

Reading time22 min
Views85K

В прошлые разы мы рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL, интерфейс методов доступа, и два метода: хеш-индекс и B-дерево. В этой части займемся индексами GiST.

GiST


GiST — сокращение от «generalized search tree». Это сбалансированное дерево поиска, точно так же, как и рассмотренный ранее b-tree.

В чем же разница? Индекс b-tree жестко привязан к семантике сравнения: поддержка операторов «больше», «меньше», «равно» — это все, на что он способен (зато способен очень хорошо!). Но в современных базах хранятся и такие типы данных, для которых эти операторы просто не имеют смысла: геоданные, текстовые документы, картинки…

Тут на помощь и приходит индексный метод GiST. Он позволяет задать принцип распределения данных произвольного типа по сбалансированному дереву, и метод использования этого представления для доступа по некоторому оператору. Например, в GiST-индекс можно «уложить» R-дерево для пространственных данных с поддержкой операторов взаимного расположения (находится слева, справа; содержит и т. п.), или RD-дерево для множеств с поддержкой операторов пересечения или вхождения.

За счет расширяемости в PostgreSQL вполне можно создать совершенно новый метод доступа с нуля: для этого надо реализовать интерфейс с механизмом индексирования. Но это требует продумывания не только логики индексации, но и страничной структуры, эффективной реализации блокировок, поддержки журнала упреждающей записи — что подразумевает очень высокую квалификацию разработчика и большую трудоемкость. GiST упрощает задачу, беря на себя низкоуровневые проблемы и предоставляя свой собственный интерфейс: несколько функций, относящихся не к технической сфере, а к прикладной области. В этом смысле можно говорить о том, что GiST является каркасом для построения новых методов доступа.
Читать дальше →

Индексы в PostgreSQL — 4

Reading time26 min
Views122K

Мы уже рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL и интерфейс методов доступа, а также один из методов доступа — хеш-индекс. Сейчас поговорим о самом традиционном и используемом индексе — B-дереве. Глава получилась большой, запасайтесь терпением.

Btree


Устройство


Индекс btree, он же B-дерево, пригоден для данных, которые можно отсортировать. Иными словами, для типа данных должны быть определены операторы «больше», «больше или равно», «меньше», «меньше или равно» и «равно». Заметьте, что одни и те же данные иногда можно сортировать разными способами, что возвращает нас к концепции семейства операторов.
Читать дальше →

Индексы в PostgreSQL — 3

Reading time9 min
Views88K

В первой статье мы рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL, во второй — интерфейс методов доступа, и теперь готовы к разговору о конкретных типах индексов. Начнем с хеш-индекса.

Hash


Устройство


Общая теория


Многие современные языки программирования включают хеш-таблицы в качестве базового типа данных. Внешне это выглядит, как обычный массив, но в качестве индекса используется не целое число, а любой тип данных (например, строка). Хеш-индекс в PostgreSQL устроен похожим образом. Как это работает?

Как правило, типы данных имеют очень большие диапазоны допустимых значений: сколько различных строк можно теоретически представить в столбце типа text? В то же время, сколько разных значений реально хранится в текстовом столбце какой-нибудь таблицы? Обычно не так много.

Идея хеширования состоит в том, чтобы значению любого типа данных сопоставить некоторое небольшое число (от 0 до N−1, всего N значений). Такое сопоставление называют хеш-функцией. Полученное число можно использовать как индекс обычного массива, куда и складывать ссылки на строки таблицы (TID). Элементы такого массива называют корзинами хеш-таблицы — в одной корзине могут лежать несколько TID-ов, если одно и то же проиндексированное значение встречается в разных строках.

Хеш-функция тем лучше, чем равномернее она распределяет исходные значения по корзинам. Но даже хорошая функция будет иногда давать одинаковый результат для разных входных значений — это называется коллизией. Так что в одной корзине могут оказаться TID-ы, соответствующие разным ключам, и поэтому полученные из индекса TID-ы необходимо перепроверять.
Читать дальше →

Индексы в PostgreSQL — 2

Reading time7 min
Views68K

Интерфейс


В первой части мы говорили о том, что метод доступа должен предоставлять информацию о себе. Посмотрим, как устроен этот интерфейс.

Свойства


Все свойства методов доступа представлены в таблице pg_am (am — access method). Из этой таблицы можно получить и сам список доступных методов:

postgres=# select amname from pg_am;
 amname
--------
 btree
 hash
 gist
 gin
 spgist
 brin
(6 rows)

Хотя к методам доступа можно с полным правом отнести и последовательное сканирование, исторически сложилось так, что оно отсутствует в этом списке.

В версиях PostgreSQL 9.5 и более старых каждое свойство было представлено отдельным полем таблицы pg_am. Начиная с версии 9.6 свойства опрашиваются специальными функциями и разделены на несколько уровней:

  • свойства метода доступа — pg_indexam_has_property,
  • свойства конкретного индекса — pg_index_has_property,
  • свойства отдельных столбцов индекса — pg_index_column_has_property.

Разделение на уровни метода доступа и индекса сделано с прицелом на будущее: в настоящее время все индексы, созданные на основе одного метода доступа, всегда будут иметь одинаковые свойства.

Читать дальше →

Индексы в PostgreSQL — 1

Reading time17 min
Views490K

Предисловие


В этой серии статей речь пойдет об индексах в PostgreSQL.

Любой вопрос можно рассматривать с разных точек зрения. Мы будем говорить о том, что должно интересовать прикладного разработчика, использующего СУБД: какие индексы существуют, почему в PostgreSQL их так много разных, и как их использовать для ускорения запросов. Пожалуй, тему можно было бы раскрыть и меньшим числом слов, но мы втайне надеемся на любознательного разработчика, которому также интересны и подробности внутреннего устройства, тем более, что понимание таких подробностей позволяет не только прислушиваться к чужому мнению, но и делать собственные выводы.

За скобками обсуждения останутся вопросы разработки новых типов индексов. Это требует знания языка Си и относится скорее к компетенции системного программиста, а не прикладного разработчика. По этой же причине мы практически не будем рассматривать программные интерфейсы, а остановимся только на том, что имеет значение для использования уже готовых к употреблению индексов.

В этой части мы поговорим про разделение сфер ответственности между общим механизмом индексирования, относящимся к ядру СУБД, и отдельными методами индексного доступа, которые в PostgreSQL можно добавлять как расширения. В следующей части мы рассмотрим интерфейс метода доступа и такие важные понятия, как классы и семейства операторов. После такого длинного, но необходимого введения мы подробно рассмотрим устройство и применение различных типов индексов: Hash, B-tree, GiST, SP-GiST, GIN и RUM, BRIN и Bloom.
Читать дальше →

Подборка полезных слайдов от Джулии Эванс

Reading time1 min
Views53K
Перевели новую порцию слайдов. Права доступа в Unix, файловые дескрипторы, потоки, магия proc. И на закуску пара советов о том, как общаться, когда ты не согласен. А вдруг пригодятся =)



Читать дальше →

Открытый урок Java Enterprise «CDI in action»

Reading time1 min
Views3.9K
Всем доброго дня!

Наш прекрасный Виталий Иванов, преподаватель курса «Разработчик Java Enterprise» провёл на прошлой неделе вебинар на тему «CDI in action» — про с одну из ключевых спецификаций стека Java Enterprise — Contexts and Dependency Injection 2.0. На уроке в целом разбирались паттерны IoC и DI, а на примере референсной имплементации Weld провели знакомство с Managed Beans, способами их внедрения и определения контекста, плюс разобрали такие возможности спецификации, как перехватчики, декораторы и альтернативы.


Если есть какие-либо вопросы и комментарии, то их можно оставить тут или задать их Виталию напрямую, зайдя на день открытых дверей.

Микросервисная архитектура, Spring Cloud и Docker

Reading time14 min
Views264K

Привет, Хабр. В этой статье я кратко расскажу о деталях реализации микросервисной архитектуры с использованием инструментов, которые предоставляет Spring Cloud на примере простого концепт-пруф приложения.



Код доступен для ознакомления на гитхабе. Образы опубликованы на докерхабе, весь зоопарк стартует одной командой.

Читать дальше →

JSR 133 (Java Memory Model) FAQ (перевод)

Reading time25 min
Views153K
Добрый день.
В рамках набора на курс «Multicore programming in Java» я делаю серию переводов классических статей по многопоточности в Java. Всякое изучение многопоточности должно начинаться с введения в модель памяти Java (New JMM), основным источником от авторов модели является «The Java Memory Model» home page, где для старта предлагается ознакомится с JSR 133 (Java Memory Model) FAQ. Вот с перевода этой статьи я и решил начать серию.
Я позволил себе несколько вставок «от себя», которые, по моему мнению, проясняют ситуацию.
Я являюсь специалистом по Java и многопоточности, а не филологом или переводчиком, посему допускаю определенные вольности или переформулировки при переводе. В случае, если Вы предложите лучший вариант — с удовольствием сделаю правку.
Этот статья также подходит в качестве учебного материала к лекции «Лекция #5.2: JMM (volatile, final, synchronized)».

Также я веду курс «Scala for Java Developers» на платформе для онлайн-образования udemy.com (аналог Coursera/EdX).

Ну и да, приходите учиться ко мне!


JSR 133 (Java Memory Model) FAQ


Jeremy Manson и Brian Goetz, февраль 2004

Содержание:
Что такое модель памяти, в конце концов?
Другие языки, такие как C++, имеют модель памяти?
Что такое JSR 133?
Что подразумевается под «переупорядочением» (reordering)?
Что было не так со старой моделью памяти?
Что вы подразумеваете под «некорректно синхронизированы»?
Что делает синхронизация?
Как может случиться, что финальная поля меняют значения?
How do final fields work under the new JMM?
Что делает volatile?
Решила ли новая модель памяти «double-checked locking» проблему?
Что если я пишу виртуальную машину?
Почему я должен беспокоиться?
Читать дальше →

Лабораторная работа: введение в Docker с нуля. Ваш первый микросервис

Reading time26 min
Views352K
Привет, хабрапользователь! Сегодня я попробую представить тебе очередную статью о докере. Зачем я это делаю, если таких статей уже множество? Ответов здесь несколько. Во-первых не все они описывают то, что мне самому бы очень пригодилось в самом начале моего пути изучения докера. Во-вторых хотелось бы дать людям к теории немного практики прямо по этой теории. Одна из немаловажных причин — уложить весь накопленный за этот недолгий период изучения докера опыт (я работаю с ним чуть более полугода) в какой-то сформированный формат, до конца разложив для себя все по-полочкам. Ну и в конце-концов излить душу, описывая некоторые грабли на которые я уже наступил (дать советы о них) и вилы, решение которых в докере просто не предусмотрено из коробки и о проблемах которых стоило бы задуматься на этапе когда вас распирает от острого желания перевести весь мир вокруг себя в контейнеры до осознавания что не для всех вещей эта технология годна.

Что мы будем рассматривать в данной статье?

В Части 0 (теоретической) я расскажу вам о контейнерах, что это и с чем едят
В Частях 1-5 будет теория и практическое задание, где мы напишем микросервис на python, работающий с очередью rabbitmq.
В Части 6 — послесловие
Читать дальше →

Введение в современную сетевую балансировку и проксирование

Reading time24 min
Views138K

Недавно я осознал нехватку вводных обучающих материалов о современной сетевой балансировке и проксировании. Я подумал: «Почему так? Балансировка нагрузки — одна из ключевых концепций для построения надёжных распределённых систем. Ведь должна быть доступна качественная информация об этом?» Я поискал и обнаружил, что информации мало. Статьи в Википедии о балансировке и прокси-серверах содержат обзоры некоторых концепций, но не могут похвастаться последовательным описанием предмета, особенно в том, что касается современных микросервисных архитектур. Поиск в Google информации о балансировке в основном возвращает сайты вендоров, заполненные модными терминами и скупые на подробности.


В этой статье я постараюсь восполнить нехватку постепенного введения в современную сетевую балансировку и проксирование. По правде сказать, это объёмная тема, достойная целой книги. И чтобы статья не получилась безразмерной, я постарался ряд сложных задач подать в виде простого обзора.

Читать дальше →

Как новичку поучаствовать в опенсорс разработке?

Reading time4 min
Views43K
В прошлый раз я публиковал пост о сложностях, с которыми сталкиваются разработчики при попытках поучаствовать в опенсорс проектах. Не хотелось оставлять эту проблему без описания возможного решения, поэтому в этот раз я перевел для вас статью известного опенсорс активиста Кента Доддса. В статье автор делится несколькими любопытными лайфхаками — надеюсь, кому-то из читателей они помогут извлечь больше пользы/получить больше удовольствия от участия в опенсорс проектах.

Читать дальше →

Ежедневная работа с Git

Reading time40 min
Views896K
Я совсем не долго изучаю и использую git практически везде, где только можно. Однако, за это время я успел многому научиться и хочу поделиться своим опытом с сообществом.

Я постараюсь донести основные идеи, показать как эта VCS помогает разрабатывать проект. Надеюсь, что после прочтения вы сможете ответить на вопросы:
  • можно ли git «подстроить» под тот процесс разработки, который мне нужен?
  • будет ли менеджер и заказчик удовлетворён этим процессом?
  • будет ли легко работать разработчикам?
  • смогут ли новички быстро включиться в процесс?
  • можно ли процесс относительно легко и быстро изменить?


Конечно, я попытаюсь рассказать обо всём по-порядку, начиная с основ. Поэтому, эта статья будет крайне полезна тем, кто только начинает или хочет разобраться с git. Более опытные читатели, возможно, найдут для себя что-то новое, укажут на ошибки или поделятся советом.

Далее очень много букв случайным образом превратились в пост.

Почему по мере заполнения SSD падает скорость записи в RAID, или зачем нужен TRIM

Reading time7 min
Views122K
Эта проблема наиболее актуальна для аппаратных RAID или firmware RAID (таких как Intel RST RAID 1/10/5/6) с непромышленными SSD.

Особенность SSD


SSD пишут и читают данные страницами, записать можно только на очищенные страницы, а очистить страницы можно только большими блоками. Например, у диска размер страницы 8 КБ, в блоке находится 128 страниц, таким образом, размер блока — 1024 КБ (здесь и далее, если не указано иного, КБ и МБ двоичные).

Например, если изменить 40 КБ в одном файле, то на физическом уровне это будет выглядеть так:


Читать дальше →

Git снизу вверх

Reading time27 min
Views132K
У этого перевода не совсем обычная история. Системы контроля версий далеки от моих профессиональных интересов. Для рабочих проектов они мне требовались нечасто, причем, разные, так что, каждый раз, когда возникала такая необходимость, я заново вспоминала, как в них делается та или иная операция. А для личных проектов мне хватало возможностей Dropbox, хранящей историю версий файлов.


Изображение из твиттера @girlie_mac

Но вот однажды я на три незабываемых дня попала в роддом — это иногда случается с женщинами. Из развлечений у меня были новорожденная дочь и телефон с большим экраном. Дочь поначалу развлекала плохо (дома она быстро исправилась), а на телефоне помимо книг и фильмов обнаружился текст «Git from the bottom up», который оказался более чем годным… С тех пор прошло почти 3 года, подросшей дочке уже пора самой начинать использовать Git Git стал мейнстримом, если не сказать стандартом в современной разработке, а я с удивлением обнаружила, что перевода на русский этого чуда, полезного не только начинающим, но и продвинутым пользователям Git, до сих пор нет. Исправляю эту ситуацию.
Читать дальше →

Объекты Java

Reading time4 min
Views44K
Под впечатлениями от habrahabr.ru/blogs/java/134102.

Недавно мне приходилось немного поковыряться внутри JVM. Довольно интересный опыт. Текст в вышеупомянутом топике не совсем сходится с моим опытом, но я не считаю себя обладателем абсолютной истины. Ниже я поделюсь с читателями небольшой частью моих экспериментов, которые касаются непосредственно объектов Java.
Читать дальше →

GitLab CI: ветки больше не нужны

Reading time3 min
Views36K


Неделя GitLab CI на Хабре! В 2015 году мы уже писали о встроенной в GitLab системе Continuous Integration. GitLab часто ругают за предательство идеалов UNIX way и интеграцию слишком большого количества функций в одно приложение. Зато насколько удобно пользоваться этими функциями! За те полтора года, что прошли с момента нашей публикации, ребята сделали «Environments», добавили возможность сделать кнопку «раскатать на прод» и множество других улучшений. Под катом я расскажу о накопленном опыте, как небольшим командам автоматически собирать и выкладывать на прод/стейдж не только скрипты Voximplant для телефонии, но и другие проекты — сайты и сервисы.

Яндекс открывает технологию машинного обучения CatBoost

Reading time6 min
Views103K
Сегодня Яндекс выложил в open source собственную библиотеку CatBoost, разработанную с учетом многолетнего опыта компании в области машинного обучения. С ее помощью можно эффективно обучать модели на разнородных данных, в том числе таких, которые трудно представить в виде чисел (например, виды облаков или категории товаров). Исходный код, документация, бенчмарки и необходимые инструменты уже опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.



CatBoost – это новый метод машинного обучения, основанный на градиентном бустинге. Он внедряется в Яндексе для решения задач ранжирования, предсказания и построения рекомендаций. Более того, он уже применяется в рамках сотрудничества с Европейской организацией по ядерным исследованиям (CERN) и промышленными клиентами Yandex Data Factory. Так чем же CatBoost отличается от других открытых аналогов? Почему бустинг, а не метод нейронных сетей? Как эта технология связана с уже известным Матрикснетом? И причем здесь котики? Сегодня мы ответим на все эти вопросы.

1
23 ...

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity