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.

Друзья, всех приветствую и предлагаю ознакомиться, как мне кажется с довольно полным FAQ по теме налогового и валютного резиденства РФ. По ходу материала есть некоторые примеры, а внизу вопросы & ответы.

Как договориться друг с другом на простом языке? Как научиться понимать и сделать так, чтобы тебя тоже поняли твои коллеги или подчиненные? Чтобы разобраться в этом вопросе, можно привлечь результаты исследований в области когнитивной психологии. А в частности вопросы специфики когнитивных стилей. Когнитивный стиль — это индивидуальный стиль решения задач и познания мира.

На самом деле, когнитивная психология — это не просто один из разделов психологии. Это множество наук, которые на Западе называют cognitive sciences. Причём именно во множественном числе, потому что там много чего. Изучать можно на разных этапах — от первичного вхождения информации, perception, до уже размышления, принятия решений и так далее.

Некоторые ошибки мы делаем невольно, и это мешает нам понимать друг друга. Это связано, в том числе, и с семантикой, со смыслом языка. Доклад о том, как быть лучше понятыми нашими собеседниками, если мы от них отделены, например в онлайн‑общении.

В этой статье мы разберём несколько аномальных случаев высокой нагрузки в СУБД PostgreSQL. Что это такое? Обычно PostgreSQL хорошо показывает себя под нагрузкой и оправдывает ожидания в отношении производительности — она остаётся высокой. Но при определённых профилях нагрузки СУБД может вести себя не так, как мы ожидаем. Это и есть аномалии, на которых мы сосредоточимся в данной статье (для тех, кто предпочитает видео, эта информация доступна в виде записи доклада на HighLoad++).

Наша компания помогает обслуживать мультитерабайтные базы данных в крупных проектах, поэтому мой рассказ об аномалиях основан на реальном опыте промышленной эксплуатации СУБД в Postgres Professional — порой мы сталкиваемся с тем, что СУБД ведёт себя не так, как мы ожидали.

Также в рамках статьи мы рассмотрим следующее:

В этом посте:

• Использование terraform модулей
• Организуем структуру каталогов с terraform модулями для terragrunt согласно вашей инфраструктуре
• Создание/Обновление/Удаление инфраструктуры одной terragrunt командой
• Настройка в gitlab ci для запуска и сохранения terraform lock и state в gitlab
• Бекап terraform state из gitlab

Конференция Heisenbug («по тестированию, но не только для тестировщиков») близится: программа уже готова, и пришло время поделиться с Хабром всеми подробностями. 

Во-первых, напоминаем формат. Конференция будет проходить три дня. Первые два — полностью онлайновые. А вот в третий всё на выбор участников: можно приехать на конференцию в Москве, чтобы как следует пообщаться лично, или подключиться удалённо из любой точки планеты. 

Во-вторых, публикуем полную программу. В ней не только доклады-монологи: будут и воркшопы с мастер-классами, где можно научиться чему-то на практике, и круглые столы с тематическими обсуждениями. Среди прочего будут звучать слова «SRE», «Kaspresso», «бенчмаркинг», «TestOps» и не только. Но обо всём по порядку.

В данной статье приведен скоуп информации о том, что взять за основу, чтобы развернуть свой домашний Linux-сервер и систему визуализации на нем, используя MQTT в качестве транспорта с оконечного оборудования. 

Многие статьи или инструкции, которые есть в интернете, в части работы с Influx и Telegraf – имеют отношения к довольно старым версиям рассматриваемого ПО, в виду чего у меня ушло какое-то время, чтобы со всем разобраться. Хотелось бы оставить небольшое обновление по инструкциям здесь, возможно, они помогут кому-то сэкономить время и нервы, так как информация агрегирована в виде summury моего погружения в реализацию данного решения. 

Кому интересно, welcome :)

Всем привет! Меня зовут Анатолий Калмыков, и я отвечаю за качество создаваемых решений в «Ростелеком ИТ». Сегодня я расскажу вам про WireMock – это одновременно и утилита, и библиотека на Java для создания HTTP заглушек над веб-сервисами. Он создает HTTP-сервер, к которому мы могли бы подключиться, как к реальному веб-сервису.

Статья получилась длинной, поэтому в первой части я расскажу, что такое WireMock и в каких случаях его необходимо использовать, как его разворачивать и настраивать, как правильно сопоставлять запросы с заглушками и как использовать журналирование. Сегодня речь пойдет исключительно о WireMock в амплуа утилиты и standalone http-сервер, который можно настроить как душе угодно, не зная языков программирования.

Всем привет! В предыдущей части я рассказал, что такое WireMock, в каких случаях его необходимо использовать, как его разворачивать и настраивать, как правильно сопоставлять запросы с заглушками и как пользоваться журналированием. Настало время рассмотреть все что связано с HTTP ответом, который возвращает заглушка, а также затронем сценарии.

С появлением snapshot-controller в Kubernetes появилась возможность создавать снапшоты для совместимых с ними CSI-драйверов и облачных провайдеров.

Как и всё в Kubernetes, имплементация API является универсальной и не зависит от какого-либо вендора, что позволяет нам рассмотреть данный функционал в общем порядке. Как же устроены снапшоты и какую пользу они могут принести пользователям Kubernetes?

Добрый день! Меня зовут Александр Леонов, я руководитель группы разработки одной из распределённых команд Usetech. Сегодня я хочу рассказать вам о том, как написать карманный тест производительности на неблокирующий код Webflux. Статья рассчитана на разработчиков, которые разрабатывают API или выполняют оптимизационный рефакторинг медленного кода. Итак, начнём.

• какие задачи помогают решить исследования производительности на продакшене, и как их результаты влияют на развитие крупного платежного сервиса.
• как команда интеграционного тестирования использует дашборды и какую пользу можно получить от такого инструмента.

Меня зовут Александр Михайлов, я работаю в команде интеграционного тестирования компании ЮMoney.

Наша команда занимается приемочным тестированием. Оно включает в себя прогон и разбор автотестов на критичные бизнес-процессы в тестовой среде, приближенной по конфигурации к продакшену. Еще мы пишем фреймворк, заглушки, сервисы для тестирования — в целом, создаем экосистему для автоматизации тестирования и обучаем ручных тестировщиков автоматизации.

Надеюсь, что эта статья будет интересна как новичкам, так и тем, кто съел собаку в автоматизации тестирования. Мы рассмотрим базовый синтаксис Jenkins Pipeline, разберемся, как создать джобу на основе пайплайна, а также я расскажу про опыт внедрения неочевидной функциональности в CI — запуска и дожатия автотестов по условию.

В этой статье описывается, как команда Netflix TVUI реализовала надежную стратегию для быстрого и легкого обнаружения аномалий производительности до релиза.

Всем привет! Меня зовут Артем, я бэкенд-разработчик в команде клиентского бэкенда. Одна из важных частей моей работы — это снижение латенси нашего бэкенда. История, о которой я расскажу в статье, как раз и началась с одной из таких задач. Звучала она следующим образом:

В одном из эндпоинтов чекаута 99 перцентиль латенси пробивает SLO. Нужно это исправить.

Соответственно, возникает вопрос: как максимально быстро и точно найти причину тормозов очень низкочастотного запроса на 99 перцентиле и что делать, чтобы ее устранить? Ответом на него стала библиотека для полуавтоматического поиска узких мест в распределененных системах. Ссылка на гитхаб будет в конце статьи.

"Зарегулировать -> Обесценить -> Передать нужным людям". Такую такику государство выбрало в отношении крупных классифайдов. Самый крупный, конечно, Авито, но достанется и другим - ЦИАНУ и Юле например.

Сперва Горелкин придумал, что надо изгнать всех иностранцев из капитала компаний (пострадает, например, ЦИАН). И забрать себе их персональные данные - для этого сервисы принудят поставить государственный счетчик, собирающий данные пользователей. Напомню, закон о счётчике (я писал в своём канале подробно о нём) прямо позволяет "создавать государственные сервисы" на базе таких данных. Закон приняли в первом чтении 5 июля.

Но этого показалось мало - в пятницу экстренно внесли и уже приняли в первом чтении совсем радикальный закон. Он разрешит публиковать цифровые объявления ТОЛЬКО через нового "государственного оператора объявлений". Это ставит крест на бизнесе Авито, Юлы и других. Причина - защитить безопасность страны. Она страдает, потому что можно разместить вредную информацию. Мотивация у закона в пояснительной записке именно такая.

Автора закона, единоросса Кирьянова, четыре раза спросили о примерах таких вредных объявлений. Он не назвал ни одного, но сказал, что "надо действовать превентивно". Кроме того, зацените комментарий автора закона - "неизвестно, где обрабатываются данные россиян, но уверен, что они (данные) пересекают границу. Неизвестно, «что из анализа больших данных будет … достоянием недружественных государств».

Это притом, что все данные Авито хранятся в России, а несколько принятых его же партией законов и так УЖЕ запрещают передавать передавать данные за границу. А закон Горелкина и так принуждал классифайды отвечать за контент. Очевидно, что автор просто не в курсе, что он собрался регулировать.

Когда речь идет об анализе данных, результаты хороши лишь настолько, насколько хороши данные. И даже если на вашей стороне миллионы значений данных, и вы вооружены искусственным интеллектом и машинным обучения, вы можете не использовать эти данные в полной мере (возможно, это сыграет даже во вред вашей организации).

Плохие данные приводят к принятию некачественных решений.

Поэтому вам необходимо очистить и отформатировать ваши данные – взять их под контроль, чтобы они были готовы к последующим процессам.

Вот тут-то и приходит на помощь выпас данных.

Часто пользователи рассказывают о сбое базы данных по вине Out Of Memory Killer. Он завершает процессы PostgreSQL и остается причиной большинства отказов этой БД. Память на хост-компьютере может закончиться по нескольким причинам. Наиболее распространены из них четыре. Во-первых, может быть плохо настроена память на хост-компьютере. Во-вторых, могут быть ограничения глобальной переменной work_mem. Например, если у вас 32Гб RAM и work_mem=1Гб, то больше 32 соединений вы никогда не запустите. Каждое соединение PostgreSQL будет выделять этот размер памяти.

Третьей причиной будет большое количество подключений. Даже неактивное соединение может занимать значительный объем памяти. И наконец, другие программы тоже потребляют ресурсы, потому что для каждой из них этот компьютер является хостом.

Представляем вам перевод статьи от Jobin Augustine, который работает в Percona старшим инженером службы поддержки. Более 20-лет он был консультантом, архитектором, администратором и инструктором по PostgreSQL, Oracle и другим технологиям баз данных. Сегодня поговорим о том, как можно защититься от OOM с помощью HugePages и разберем насколько они важны и почему нужны.