Привет, друзья! Сегодня я подготовил для вас увлекательную практическую статью о создании мини-чата на FastApi. Мы погрузимся в мир вебсокетов, узнаем, зачем они нужны и как применяются в реальных приложениях. Также я продемонстрирую работу с асинхронной SQLAlchemy на примере взаимодействия с базой данных SQLite.

Для создания современного интерфейса мы обратимся к интересному и бесплатному сервису Websim.ai, который за пару минут сгенерирует нам интерфейс, включая страничку для входа/регистрации и страницу самого чата.

Чтобы наш чат мог обслуживать множество пользователей одновременно, мы выполним деплой нашего FastApi приложения. Для этого воспользуемся сервисом Amvera Cloud. Нам нужно будет подготовить файлы приложения, написать код, создать файл с настройками (можно сгенерировать на сайте или скопировать мой код), а затем доставить файлы на сервис. Для доставки можно использовать встроенный терминал или GIT, используя стандартные команды PUSH/PULL.

Но прежде чем мы погрузимся в код, давайте кратко обсудим, что такое вебсокеты и как они работают в контексте FastApi.

Привет, Хабр!

Сегодня поговорим о том, как правильно настраивать автовакуумирование в PostgreSQL — одном из механизмов, который позволяет базе данных оставаться "в форме" и поддерживать производительность на должном уровне. Если неправильно подойти к настройке, можно столкнуться с деградацией скорости обработки запросов и внезапным ростом объема данных.

Однажды нам нужно было уменьшить мастер кластера PostgreSQL по CPU и памяти. План был надёжный: дождаться низкой нагрузки на кластер, сменить мастер на одну из асинхронных реплик, переконфигурировать виртуальную машину с бывшим мастером и сделать switchover обратно. Казалось бы, что могло пойти не так?

Привет, меня зовут Вера, я Android‑разработчик в Яндекс Диске. Мы в Диске сейчас активно работаем над переездом на Compose с использованием дизайн‑системы. Про стабильность в Compose есть немало статей, однако ошибки продолжают cовершаться, поэтому решила поделиться своим опытом в формате ликбез‑статьи.

По моему опыту, многие кто начинают писать на Compose, делают это интуитивно. Почему? Чтобы привыкнуть, понять, осознать подход к декларативному UI — нужно много времени, и поэтому к пониманию стабильности приходят, как правило, сильно позже. Однако это важно, ведь правильно организованная стабильность уменьшает количество рекомпозиций, что улучшает производительность и плавность работы приложения.

BigQuery — мощный облачный сервис от Google для работы с большими объемами данных. Один из часто используемых случаев использования BigQuery — это интеграция с Google Analytics. Эта связка позволяет компаниям эффективно обрабатывать и анализировать огромные массивы данных о поведении пользователей на сайтах и в приложениях. Благодаря способности обрабатывать большие данные, масштабироваться, делать мгновенные запросы и интегрироваться с другими инструментам BigQuery стал стандартом де-факто для тех, кто хочет перейти от обычных отчетов основанных на табличных данных к гибкой и осмысленной аналитике.

Google решил прекратить работу BigQuery на территории РФ начиная с 9 сентября, и всвязи с этим, у многих пользователей возник вопрос относительно дальнейшего сохранения своих исторических данных и их миграции в другое место.

К счастью, существует достаточно понятный способ миграции данных из BigQuery в ClickHouse кластер, который может быть развернут как в Яндекс Облаке, так и в on-prem виде.

В данной статье мы рассмотрим миграцию данных Google Analytics из GCP BigQuery в Yandex Cloud ClickHouse, а также доступ к ним через DataLens, или же WebSQL.

Я администрирую много серверов и параметры подключения к ним занесены в ~/.ssh/config файл. В этой статье я расскажу, как настроить автодополнение для команды ssh, чтобы Bash подсказывал хосты, указанные в файле ~/.ssh/config.

Меня зовут Андрей Комягин, я СТО компании STM Labs. Мы занимаемся разработкой очень больших распределённых высоконагруженных систем для различных отраслей и в своей работе широко используем open-source решения, в том числе СУБД Redis. Недавно я подробно рассказывал об этой системе на конференции Saint HighLoad++, а теперь с удовольствием поделюсь основной информацией с читателями Хабра. Итак, поехали.

В этом тексте хочется подробнее рассмотреть хранение данных в PostgreSQL на физическом уровне.

Для начала определимся с общеизвестными вещами. Данные хранятся в таблицах, таблицы находятся в схемах, схемы, в свою очередь, в базах данных. Под данными я тут подразумеваю одну или несколько строк. В качестве примера будем рассматривать эталон критики, по моему личному мнению, цитаты Линуса Торвальдса.

Всем привет! Решил накидать книжных полезняшек для тех, кто любит DevOps или движется в этом направлении. Книги поделил по темам: сначала базовый уровень, потом архитектура, методологии, ну и всё остальное. В общем, от и до.

Я Сергей Задорожный, руководитель отдела платформенных решений банка «Центр-инвест» и один из авторов курса «DevOps для эксплуатации и разработки» от Яндекс Практикума. Раньше занимался написанием бэкендов на Java и Kotlin, потом занялся архитектурой, выстраиванием процессов, а сейчас заношу DevOps-практики в финтех-энтерпрайз.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Docker Tips: Clean Up Your Local Machine" автора Luc Juggery.

Сегодня мы поговорим о том, как Docker использует дисковое пространство хостовой машины, а также разберемся в том, как это пространство освободить от ошметков неиспользуемых образов и контейнеров.

Каждому твоему разработчику нужна база близко похожая на продакш, но она очень тяжелая, чтобы каждое утро выкачивать её к разработчику в его локальную среду, теперь есть решение - поможет aldaas.

Под капотом d2c.io мы используем Ansible. С его помощью мы создаем виртуальные машины у облачных провайдеров, устанавливаем программное обеспечение, а также управляем Docker-контейнерами с приложениями клиентов.

Ansible – удобный инструмент, который готов к работе почти без настройки. Это возможно благодаря отсутствию агентов (agentless system), поэтому не нужно ничего предустанавливать на обслуживаемые хосты.

Для подключения к хостам в большинстве случаев используется ssh. Однако оборотной стороной этой медали является определенная медлительность, так как вся логика находится на управляющем сервере и каждую задачу (task) Ansible формирует локально и отправляет на исполнение через SSH-подключение. Затем он принимает результат, анализирует его и переходит к следующему шагу. В статье мы рассмотрим, как можно ускорить работу Ansible.

В эпоху цифровых технологий безопасность играет ключевую роль в защите ваших данных и систем. Особенно это актуально для серверов и систем, доступ к которым осуществляется через SSH. Даже если вы используете сложные пароли и надежные методы шифрования, одной аутентификации может быть недостаточно для полноценной защиты вашего сервера от несанкционированного доступа.

Двухфакторная аутентификация (2FA) – это мощный инструмент, который значительно повышает уровень безопасности, требуя подтверждения вашей личности с помощью второго фактора. В этом контексте, двухфакторная аутентификация через Telegram представляет собой эффективное решение, которое можно легко интегрировать в процесс SSH-подключения.

Почему стоит задуматься о внедрении двухфакторной авторизации через Telegram для SSH? Во-первых, это значительно усложняет жизнь потенциальным злоумышленникам. Даже если пароль окажется скомпрометирован, доступ к вашему серверу будет возможен только после подтверждения входа через Telegram, что практически исключает риск несанкционированного доступа. Во-вторых, Telegram предоставляет удобный интерфейс и высокий уровень безопасности для отправки уведомлений и запросов на подтверждение, что делает процесс аутентификации простым и доступным.

В этой статье мы шаг за шагом рассмотрим, как настроить двухфакторную авторизацию для SSH с использованием Telegram-бота. Мы разберем все необходимые шаги – от создания бота до интеграции с вашим сервером, чтобы вы могли обеспечить дополнительный уровень безопасности для вашего окружения.

Полный разбор корутинного мира с нуля, который может послужить отличной шпаргалкой на собеседовании!
Разберем разницу между многопоточностью и асинхронностью; раскроем все основные понятия корутин, параллельно ссылаясь на исходники kotlinx.coroutines; посмотрим их применение на практике и в конце напишем свой собственный CoroutineScope.

Кластеризация необходима для большинства СУБД уровня Enterprise. Есть много способов создать или развернуть кластер: от бесплатных до дорогих, от простых до сложных. У разных вендоров свои приоритеты: одни делают настройку кластера в пару кликов (как в MS SQL), другие фокусируются на надежности и функциональности (Oracle).

В мире СУБД на базе PostgreSQL на сторону которых всё активнее переходит российский IT, тоже есть свои кластерные инструменты и решения: как бесплатные и открытые Patroni, Stolon, pacemaker/corosync, так и проприетарные. Лидер по популярности среди открытых решений – Patroni. Сегодня я расскажу, почему настраивать кластеризацию на нем руками весело только первые пару раз. Поговорим об особенностях поддержки Patroni в Proxima DB, снижении порога входа для новичков и повторяемости конфигураций. 

• когда повторять запрос (retries);
• как выбрать значения для таймаутов;
• как не убить нижележащие серверы в момент аварии/перегрузки;
• нужны ли health checks;
• как обрабатывать «мерцающие» проблемы.

В начале месяца я прочитал доклад про индексы в базах данных для Saint P Ruby Community и буквально через несколько дней жизнь не замедлила подкинуть мне показательный пример работы индексов, планировщика баз данных и важности обновления СУБД.

Итак, дано: большая таблица projects с кучей (ненужных) индексов, в том числе обычный BTree-индекс по числовой колонке forks_count. У неё есть связь по has_one с таблицей project_dependencies с функциональным GIN-индексом по полю packages в колонке data, в котором поле находится JSON-объект с названиями NPM-пакетов в ключах и их версиями в значениях (куда ж сейчас без джаваскрипта?):

Задача: вытащить примеры проектов, имеющих в зависимостях определённый пакет, показать пользователю наиболее популярные. Показателем популярности и ценности как раз будет количество форков — как правило это какие-то уже раскрученные публичные стартер-проекты.