Каждый раз, когда мы вносим изменение в схему нашей базы данных, мы также должны вносить изменения в код, который использует эту схему базы данных.

Когда мы добавляем новый столбец в базу данных, нам нужно изменить код, чтобы использовать этот новый столбец.

Когда мы удаляем столбец из базы данных, нам нужно изменить код, чтобы этот столбец больше не использовался.

В этом руководстве мы обсудим, как мы можем координировать изменения кода с изменениями базы данных и развертывать их в нашей производственной среде без простоев. 

Мы шаг за шагом рассмотрим пример сценария использования и воспользуемся флагами функций, помогающими нам выполнить изменения.

В последние полтора года многие компании перевели своих сотрудников на удаленную работу. Часть из них, воспользовавшись возможностью, уехали работать в страны с более приятным климатом / интересной архитектурой.

Статья для всех кто прожил или планирует прожить за пределами РФ более 183 дней в течение календарного года.

Поймал как-то программист золотую рыбку, а она ему и говорит человеческим голосом: «Отпусти меня в синее море, я исполню любое твоё желание». Программист ЦПУшечкой поскрипел, да и выдал техзадание. «Построй мне», – говорит, – «систему обработки неидемпотентных запросов, да чтоб она была высокопроизводительной, масштабируемой, гибкой и отказоустойчивой!». Охнула сперва золотая рыбка, но взяла себя в плавники и молвила: «Не печалься, ступай себе домой, код написан, система развёрнута. Отпускай меня уже». Удивился программист: «Да ладно? Ну, сейчас проверю и отпущу». «Нет», – возражает рыбка – «пока ты проверяешь, я уж засохну, и всё волшебство исчезнет». Программист задумался: «Что же делать: сначала отпустить, а потом проверить, или сначала проверить, а потом сушёную рыбу к пиву получить?».

Мечты о золотой рыбке не раз посещали умы даже опытных разработчиков. В погоне за оптимальной системой обработки запросов многие отдают недели и месяцы своей жизни, а некоторые готовы отдать и душу, чтобы всё работало без сбоев.
Но нужны ли такие жертвы? Нет... Ведь у вас есть мегабыстрая Apache Kafka, супергибкий Python и возможности NoSQL баз данных. Все эти решения прекрасны по отдельности, но как из них собрать один конвейер для обработки данных, не растеряв их преимущества? Рассмотрим под катом.

Давным-давно, когда мир был юн, и компьютеры в нем были в новинку, я учился по программе на младшего сотрудника (Associate Degree) по обработке данных – программ по «компьютерным наукам» тогда не было – и в рамках этой программы преподавались бухгалтерское дело, математика, статистика, а также три языка программирования: ассемблер IBM/360, FORTRAN и COBOL. К 80-м студентам уже рассказывали, что COBOL мертвый язык, и никто его больше не изучают.

Ныне государственные учреждения и банки умоляют прислать им COBOL-щиков, специалистов по языку, который не хочет умирать. 

Архитектура Kubernetes хорошо подходит для организаций типа FAANG, но может оказаться избыточной и чрезмерно сложной для прочих.

1. Kubernetes разработан для компаний типа FAANG

Команда Kubernetes aaS от Mail.ru Group продолжает серию переводов о правильном использовании Kubernetes. В этот раз — об антипаттернах разработки на Kubernetes с рекомендациями, как сделать по-другому.

Когда есть контейнеры, работающие в продакшен, нужно, чтобы продакшен-окружение оставалось стабильным и отказоустойчивым. Если один из контейнеров падает, нужно, чтобы в любое время ему на замену был запущен другой. Kubernetes предоставляет платформу для отказоустойчивой работы распределенных систем — от масштабирования до аварийного переключения и балансировки нагрузки. И есть много инструментов, которые интегрируются с Kubernetes, чтобы помочь вам в этом.

В этой статье рассмотрим десять распространенных практик развертывания Kubernetes, для которых есть другие решения. Автор не вдается в детали практик, поскольку реализация может различаться у разных пользователей.

«При переезде оборудования было принято парадоксально глупое решение — перенести сервер между зданиями без выключения, на ИБП. Не добежали… », — неизвестный герой.

По данным Росстта в среднем житель России имеет доход 35 700 ₽ в месяц. Эта цифра мало что говорит о благосостоянии населения. Если взять двух человек — одного с доходом 70 000 ₽ и 1400 ₽, их средний ежемесячный доход будет равен ровно 35 700 ₽. Чтобы лучше продемонстрировать распределение доходов, я смастерил калькулятор, который позволяет посчитать количество людей с заданным диапазоном дохода и наглядно продемонстрировать их вклад в общий уровень доходов.

В этом посте я расскажу как от довольно скупых данных, которые доступны на сайте Росстата сгенерировать датасет для подробной инфографики.

Летом прошёл онлайн-интенсив GET PROF IT: Messaging, посвящённый работе с инструментами, которые пригодятся Java-разработчикам. Для тех, кто только вернулся из отпусков и пропустил это событие, мы решили поделиться записями воркшопов.

Меня зовут Даниил Охлопков, и я расскажу про свой подход к написанию скриптов, извлекающих данные из интернета: с чего начать, куда смотреть и что использовать.

Написав тонну парсеров, я придумал алгоритм действий, который не только минимизирует затраченное время на разработку, но и увеличивает их живучесть, робастность и масштабируемость.

В предыдущей статье я писал веб-приложение и совершенно бездумно реализовал там авторизацию, построенную на JWT. В этой статье я хотел бы устроить небольшое погружение в технические детали того, как это устроено, перебрать разные альтернативы.

Достаточно несложно в React нарисовать форму, где можно позволить пользователям вводить свои учетные данные, включающие в себя логин и пароль. Не стоит практически никаких усилий, чтобы на Django сверить пароль, соответствующий логину в базе данных. Но что дальше? Обзор получился достаточно объемный с примерами кода, которые помогут воссоздать реализацию всех схем аутентификации/авторизации.

Dear PyGui принципиально отличается от других фреймворков GUI Python. Рендеринг на GPU, более 70 виджетов, встроенная поддержка асинхронности — это лишь некоторые возможности Dear PyGui. Руководством по работе с этим пакетом делимся к старту курса по разработке на Python.

Очередная история успеха после череды неудач. Расскажу, чего мне стоило получить офферы от Facebook*, Google, Amazon, JP Morgan в Европе, как я готовился, сколько собесов зафейлил перед тем, как удача повернулась ко мне правильной стороной.

TL;DR. Послал сотни резюме. Прорешал около 100 задач на Leetcode. Прочел книжку по архитектуре (не той, которая про дома, а той, которая system design). Прошел 9 интервью. Получил 4 оффера. Принял 1. Жил, пока что, не очень долго, но, вполне себе, счастливо в Лондоне.

Наши преподаватели поделились опытом прохождения технических интервью, в том числе с позиции работодателя. Раскрываем секреты, как себя проявить даже начинающему айтишнику, что делать, если не знаешь ответ на вопрос и многое другое.

В этой статье будет показано как создать Rust бэкэнд, который использует MongoDB, документо-ориентированную БД, для хранения данных и Redis для кэширования, ограничения количества HTTP запросов и нотификаций пользователя. Для большей наглядности созданное приложение также будет предоставлять REST API. В итоге будет получена следующая архитектура:

MongoDB является хранилищем, в то время как Redis используется для следующего:

• кэш (включая изображения)
• ограничение количества HTTP запросов
• нотификации с использованием паттерна publish-subscribe

В одном из прошлых материалов мы рассказали о доступных мониторных наушниках, которые пригодятся тем, кто совмещает отдых за прослушиванием любимых композиций с рабочими задачами, — пишет музыку или монтирует видео.

Об источниках аудиодорожек и сэмплов как раз для этих целей мы сегодня и поговорим. Рассказываем, где можно скачать треки с лицензией Creative Commons, которая зачастую позволяет использовать музыку в коммерческих проектах.