Как-то выдалась у меня пара выходных, и я набросал GraphQL сервер к нашей Docsvision платформе. Ниже расскажу, как все прошло.

Контекст задачи

1. Напишем доменную модель для метрик
2. Замапим доменную модель метрик на реализацию App.Metrics и поднимем апишечку
3. Сделаем структурированный доменный логгер, который натянем на внутренний логгер Akka
4. Сделаем обёртку для функциональных акторов, которая спрячет работу с метриками и логгером
5. Соберём всё вместе и запустим

• Здесь нет безумного зоопарка фреймворков, работу которых надо в обязательном порядке знать на уровне исходников;
• нет 5 GC, каждый из которых обладает своими особенностями;
• качество документации стандартной библиотеки и развитых фреймворков в среднем выше;
• большинство инструментов работают четко и счетчики производительности обычно не врут (это я в основном про .NET Framework говорю, с Core не все так радужно пока);
• сам язык, в конце концов приятен и понятен (хотя под JVM можно пользоваться тем же Kotlin).

• Если вы работаете на низком уровне, модели памяти никуда не деваются;
• Работа над улучшением производительности и оптимизации по памяти по прежнему с нами;
• Сама платформа развивается огромными темпами — надо оставаться в курсе;
• С кроссплатформенностью приходят новые инструменты и новые проблемы.

Изображение: Julien Dumont, Flickr

К сожалению, иногда случаются ситуации, когда система перестает работать или начинает безудержно потреблять ресурсы, а логи и системные метрики не могут помочь. Ситуация еще усугубляется тем, что на системе в продакшене нет Visual Studio или какого-либо отладчика, невозможно поотлаживаться удаленно. Чаще всего даже нет возможности получить доступ этой машине. В данном случае единственным решением является анализ дампа памяти процесса. Я хочу описать несколько общих сценариев поиска проблем на таких дампах. Это поиск взаимоблокировок, утечек памяти и высокого потребления процессорных ресурсов.

Уже продолжительное время я размышляю над паттерном RxPM и даже успешно применяю его в «продакшене». Я планировал сначала выступить с этой темой на Mobius, но программный комитет отказал, поэтому публикую статью сейчас, чтобы поделиться с Android-сообществом своим видением нового паттерна.

Все знакомы с MVP и MVVM, но мало кто знает, что MVVM является логическим развитием паттерна Presentation Model. Ведь единственное отличие MVVM от PM – это автоматическое связывание данных (databinding).

В этой статье речь пойдет о паттерне Presentation Model с реактивной реализацией биндинга. Некоторые ошибочно называют его RxMVVM, но корректно будет называть его RxPM, потому что это модификация шаблона Presentation Model.

Этот паттерн удобно использовать в проектах с Rx, так как он позволяет сделать приложение по-настоящему реактивным. Кроме того, он не имеет многих проблем других паттернов. На диаграмме ниже представлены различные варианты и классификации шаблонов представления:

За последнее время мы очень многое узнали о монадах. Мы уже разобрались что это такое и даже знаем как их можно нарисовать, видели доклады, объясняющие их предназначение. Вот и я решил заскочить в уходящий монадный поезд и написать по этой теме, пока это окончательно не стало мейнстримом. Но я зайду с немного другой стороны: здесь не будет выкладок из теории категорий, не будет вставок на самом-лучшем-языке, и даже не будет scalaz/shapeless и библиотеки parser-combinators. Как известно, лучший способ разобраться как что-то устроено — сделать это самому. Сегодня мы с вами будем писать свою монаду.

Задача

Возьмем для примера банальную задачу: парсинг CSV-файла. Допустим нам требуется распарсить строки файла в case classes, чтобы потом отправить их в базу, сериализовать в json/protobuf и так далее. Забудем про escaping и кавычки, для еще большей простоты, считаем что символ разделителя в полях встречаться не может. Думаю, если кто-то решит затащить это решение в свой проект, докрутить эту фичу будет не трудно.

Содержание

• Вопросы и ответы
  
• Введение
  
  • Пре-реквизиты
    
  • Настройка компьютера
    
  
  
• 1.0 Играем с Busybox
  
  • 1.1 Docker Run
    
  • 1.2 Терминология
    
  
  
• 2.0 Веб-приложения и Докер
  
  • 2.1 Статические сайты
    
  • 2.2 Образы
    
  • 2.3 Наш первый образ
    
  • 2.4 Dockerfile
    
  • 2.5 Docker на AWS
    
  
  
• 3.0 Многоконтейнерные окружения
  
  • 3.1 SF Food Trucks
    
  • 3.2 Сети Docker
    
  • 3.3 Docker Compose
    
  • 3.4 AWS Elastic Container Service
    
  
  
• 4.0 Заключение
  
  • 4.1 Следующие шаги
    
  • 4.2 Фидбек автору
    

Вопросы и ответы

Что такое Докер?

Определение Докера в Википедии звучит так:

программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.

Ого! Как много информации.

Снова Чарли Чаплин на фабрике в фильме «Новые времена»

Продолжаем разговор про Azure Service Fabric. В предыдущей статье я упомянул о планах написать сначала про stateful сервисы, а затем уже перейти к модели акторов в ASF. Концепция изменилась — подумалось мне, что неплохо бы для примеров использовать если уж не production-решение, то что-то близкое, чтобы была теоретическая польза и практический смысл. Можно объединить все компоненты ASF в одном флаконе — чтобы и корованы набигали, и лунапарк, и Винни-Пух и все-все-все. Вот с такими мыслями я и пошел на кладбище домашних проектов в поисках кандидата на оживление.

Предлагаю вашему вниманию перевод статьи What are Docker none:none images? из блога Project Atomic.

Последние несколько дней я потратил на упражнения с образами Docker <none>:<none>. Чтобы объяснить, что они собой представляют, и что могут натворить, я пишу этот пост, в котором ставлю вопросы:

1. Что собой представляют образы Docker <none>:<none> ?
2. Что собой представляют обособленные (dangling) образы ?
3. Почему я вижу кучу образов <none>:<none>, когда делаю docker images -a ?
4. В чем разница между docker images и docker images -a ?

Прежде чем я начну отвечать на вопросы, запомните, что есть два вида образов <none>:<none>: хорошие и плохие.

• Простой язык быстрее изучается, значит проще получить необходимых разработчиков.
• Поддержка программы на более простом языке обычно проще (да, это интуитивное ощущение, которое нужно бы доказать, но я приму его сейчас за аксиому).
• У более простого языка проще развивать окружающую его инфраструктуру — переносить на разные платформы, создавать различные утилиты, генераторы, парсеры и т.п.

«Очень нравится сайт, потому что он не боится нарушать одно из первых правил шрифта – не использовать слишком много разных гарнитур. Используется четыре шрифта, два из семейства sans-serif и два из serif — Galaxie Copernicus, Interstate, Harriet и Nimbus Sans. Основной момент такого дизайна – последовательность, и сайт Бетани Хек последовательно использует каждый из шрифтов для своей цели.»
— Джеремия Шоаф, Typewolf

Продолжаю рассказывать про жизнь Inception architecture — архитеткуры Гугла для convnets.
(первая часть — вот тут)
Итак, проходит год, мужики публикуют успехи развития со времени GoogLeNet.
Вот страшная картинка как выглядит финальная сеть:

Что же за ужас там происходит?