User
Я мотоцикл покупал, чтобы ездить, а не чтобы падать
Эта статья не совсем в формате Хабра, но, наблюдая какими темпами растет количество двухколесных на улицах столицы, в том числе и среди ИТ-шников, я всё же рискну — может это спасёт несколько жизней, что не так уж и плохо.
Когда лет 10 назад я купил себе первый мотоцикл, любая встреча двухколесных на дороге была целым событием. Последние же несколько лет ситуация изменилась кардинально — пробка из мототехники в междурядье уже каждодневная обыденность. Размышлять на тему, почему это происходит я не буду, а постараюсь просто поделиться опытом «выживания в большом городе» с теми, кто только купил или пока просто задумывается. Вполне возможно, что некоторые вещи будут полезны и любителям электротранспорта.
Обратное собеседование: какие вопросы задавать компании?
Этот текст — перевод репозитория viraptor. Вы можете предложить свои вопросы на английском, в оригинальном репозитории, или на русском — в моём форке, а я постараюсь перевести их и передать автору
Обратное собеседование
Это список вопросов, который может быть интересен соискателю должности технического специалиста. Пункты не упорядочены и могут быть неприменимы к конкретной должности или виду работы. Вначале это был просто список вопросов, но со временем он стал включать ещё и те вещи, которых хотелось бы видеть больше, и «красные флажки», то есть вещи, которых хочется избегать. Ещё я обратил внимание, что многие люди, которых я собеседовал, не задавали эти вопросы, и, я думаю, это были упущенные возможности.
Если вы задавали вопросы, которых нет в этом списке, отправьте пожалуйста пулл-реквест!
Telegram в качестве хранилища данных для IT проектов
Весь проект выложен на github, ссылка будет в конце статьи.
Основная проблема
Изначально я хотел для себя написать простенького телеграмм бота счетчика калорий, который получает число от пользователя и возвращает сколько калорий осталось до нормы на день. То есть нужно хранить грубо говоря пару переменных для каждого пользователя.
Руководство по SQL: Как лучше писать запросы (Часть 1)
Узнайте о антипаттернах, планах выполнения, time complexity, настройке запросов и оптимизации в SQL
Язык структурированных запросов (SQL) является незаменимым навыком в индустрии информатики, и вообще говоря, изучение этого навыка относительно просто. Однако большинство забывают, что SQL — это не только написание запросов, это всего лишь первый шаг дальше по дороге. Обеспечение производительности запросов или их соответствия контексту, в котором вы работаете, — это совсем другая вещь.
Вот почему это руководство по SQL предоставит вам небольшой обзор некоторых шагов, которые вы можете пройти, чтобы оценить ваш запрос:
- Во-первых, вы начнете с краткого обзора важности обучения SQL для работы в области науки о данных;
- Далее вы сначала узнаете о том, как выполняется обработка и выполнение запросов SQL, чтобы понять важность создания качественных запросов. Конкретнее, вы увидите, что запрос анализируется, переписывается, оптимизируется и окончательно оценивается.
- С учетом этого, вы не только перейдете к некоторым антипаттернам запросов, которые начинающие делают при написании запросов, но и узнаете больше об альтернативах и решениях этих возможных ошибок; Кроме того, вы узнаете больше о методическом подходе к запросам на основе набора.
- Вы также увидите, что эти антипаттерны вытекают из проблем производительности и что, помимо «ручного» подхода к улучшению SQL-запросов, вы можете анализировать свои запросы также более структурированным, углубленным способом, используя некоторые другие инструменты, которые помогают увидеть план запроса; И,
- Вы вкратце узнаете о time complexity и big O notation, для получения представления о сложности плана выполнения во времени перед выполнением запроса;
- Вы кратко узнаете о том, как оптимизировать запрос.
Трансляция h264 видео без перекодирования и задержки
Перед нами и нашими швейцарскими партнёрами из компании Helvetis встала задача транслировать видео в режиме реального времени с web-камеры с маломощного embedded-устройства на дроне по WiFi на Windows-планшет. В идеале бы нам хотелось:
- задержку < 0.3с;
- низкую загрузку CPU на embedded-системе (меньше 10% на одно ядро);
- разрешение хотя бы 480p (лучше 720p).
Казалось бы, что может пойти не так?
Скрипт настройки Windows 10
Давно хотел поделиться своим скриптом по автоматизации настройки Windows 10 (на данный момент актуальная версия 19041), да все руки не доходили. Возможно, он будет кому-то полезен целиком или только его части. Конечно, будет проблематично описать все пункты настройки, но постараюсь выделить самое важное.
Если кому-то интересно, то добро пожаловать под кат.
Создание и хостинг телеграм бота. От А до Я
Статья получилась длинной, советую пробежаться глазами по содержанию и кликнуть по интересующему вас пункту.
P.S. Пишите если нужна статья по созданию более сложного бота, т.е. с вебхуками, БД с настройками юзеров и т.д.
Для начала стоит определиться, что же будет делать наш бот. Я решил написать
И так, начнём же.
ENTRYPOINT vs CMD: назад к основам
Название ENTRYPOINT
всегда меня смущало. Это название подразумевает, что каждый контейнер должен иметь определенную инструкцию ENTRYPOINT
. Но после прочтения официальной документации я понял, что это не соответствует действительности.
Анализ производительности виртуальной машины в VMware vSphere. Часть 1: CPU
Если вы администрируете виртуальную инфраструктуру на базе VMware vSphere (или любого другого стека технологий), то наверняка часто слышите от пользователей жалобы: «Виртуальная машина работает медленно!». В этом цикле статей разберу метрики производительности и расскажу, что и почему «тормозит» и как сделать так, чтобы не «тормозило».
Буду рассматривать следующие аспекты производительности виртуальных машин:
- CPU,
- RAM,
- DISK,
- Network.
Начну с CPU.
Для анализа производительности нам понадобятся:
- vCenter Performance Counters – счетчики производительности, графики которых можно посмотреть через vSphere Client. Информация по данным счетчикам доступна в любой версии клиента (“толстый” клиент на C#, web-клиент на Flex и web-клиент на HTML5). В данных статьях мы будем использовать скриншоты из С#-клиента, только потому, что они лучше смотрятся в миниатюре:)
- ESXTOP – утилита, которая запускается из командной строки ESXi. С ее помощью можно получить значения счетчиков производительности в реальном времени или выгрузить эти значения за определенный период в .csv файл для дальнейшего анализа. Далее расскажу про этот инструмент подробнее и приведу несколько полезных ссылок на документацию и статьи по теме.
Шпаргалки по безопасности: Docker
Docker контейнеры — самая популярная технология для контейнеризации. Изначально она использовалась в основном для dev и test окружений, со временем перешла и в production. Docker контейнеры начали плодиться в production среде, как грибы после дождя, однако мало из тех, кто использует данную технологию, задумывался о том, как же безопасно публиковать Docker контейнеры.
Основываясь на OWASP, мы подготовили список правил, выполнение которых позволит значительно обезопасить ваше окружение, построенное на Docker контейнерах.
Load Average в Linux: разгадка тайны
Средние значения нагрузки (Load averages) — это критически важная для индустрии метрика. Многие компании тратят миллионы долларов, автоматически масштабируя облачные инстансы на основании этой и ряда других метрик. Но на Linux она окутана некой тайной. Отслеживание средней нагрузки на Linux — это задача, работающая в непрерываемом состоянии сна (uninterruptible sleep state). Почему? Я никогда не встречал объяснений. В этой статье я хочу разгадать эту тайну, и создать референс по средним значениям нагрузки для всех, кто пытается их интерпретировать.
Простой Telegram-бот на Python за 30 минут
Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 6
Ссылка на оригинальный материал: Kibana User Guide [6.6] » Visualize
Ссылка на 1 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 1
Ссылка на 2 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 2
Ссылка на 3 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 3
Ссылка на 4 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 4
Ссылка на 5 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 5
Содержание:
1. Vega Graphs
2. Inspecting Visualizations
Профилирование и трейсинг с perf
Уровень сложности — для суперпродвинутого администратора.
Когда нужно отыскать причину сбоя, не имея доступа к исходным кодам. Все логи уже просмотрены, все debug и verbose-ключи включены, а причина проблем так и не обнаружена — используйте perf. Потребуется навык кодинга на языках типа Си.
RabbitMQ против Kafka: два разных подхода к обмену сообщениями
В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.
Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.
Изучая go: пишем p2p мессенджер со сквозным шифрованием
Yet another P2P Messenger
Читать отзывы и документацию о языке не достаточно, чтобы научиться на нем писать более менее полезные приложения.
Обязательно для закрепления нужно создать что-то интересное, чтобы наработки можно было бы использовать в других своих задачах.
Статья ориентирована на новичков интересующихся языком go и пиринговыми сетями.
И для профессионалов, умеющих предлагать разумные идеи или конструктивно критиковать.
Mikrotik: Load Balance & QoS (Балансировка в КПСС и соблюдение скоростного режима)
Предисловие
На просторах Хабра и интернета я встречал множество реализаций балансировки, включая и PPC, однако, в ряде этих реализаций, не во всех конечно, были моменты, совершенно дурацкого вида:
Here be dragons: Управление памятью в Windows как оно есть [1/3]
Каталог:
Один
Два
Три
Менеджер памяти (и связанные с ним вопросы контроллера кеша, менеджера ввода/вывода и пр) — одна из вещей, в которой (наряду с медициной и политикой) «разбираются все». Но даже люди «изучившие винду досконально» нет-нет, да и начинают писать чепуху вроде (не говоря уже о другой чепухе, написанной там же):
Грамотная работа с памятью!!! За все время использования у меня своп файл не увеличился ни на Килобайт. По этому Фаерфокс с 10-20 окнами сворачивается / разворачивается в/из трея как пуля. Такого эффекта я на винде добивался с отключенным свопом и с переносом tmp файлов на RAM диск.
Или к примеру μTorrent — у меня нет никаких оснований сомневаться в компетентности его авторов, но вот про работу памяти в Windows они со всей очевидностью знают мало. Не забываем и товарищей, производящих софт для слежения за производительностью и не имеющих ни малейшего понятия об управлении памятью в Windows (и поднявших по этому поводу истерику на пол интернета, на Ars-е даже был разбор полетов). Но самое потрясающее, что я видел всвязи с управлением памятью — это совет переместить pagefile на RAM-диск:
Из моих трех гигабайт под RAM disk был выделен один (на тот момент, когда на лаптопе еще была установлена XP), на котором я создал своп на 768МБ ...
Цель данной статьи — не полное описание работы менеджера памяти (не хватит ни места ни опыта), а попытка пролить хоть немного света на темное царство мифов и суеверий, окружающих вопросы управления памятью в Windows.
Linux + 2 ISP. И доступность внутреннего сервера через обоих провайдеров
Описание проблемы
Итак, суть проблемы: имеется два NAT через двух разных провайдеров, локальная сеть, в которой есть сервер и который должен быть публичным и доступным через оба NAT. У провайдеров разные приоритеты: сначала задействуется первый, потом второй.
Если пакет вошёл через первого провайдера, он NAT-ится на наш сервер, обрабатывается, образуется ответный пакет, который выходит через первого провайдера и уходит туда, откуда пришёл первый пакет. Хорошо.
Если пакет вошёл через второго провайдера, он NAT-ится на наш сервер, обрабатывается, образуется ответный пакет, который выходит через первого провайдера… а почему? Потому, что сначала в Linux происходит маршрутизация, а потом уже SNAT. Итак, при маршрутизации пакету назначается следующий узел — шлюз первого провайдера (по умолчанию). Потом происходит отслеживание соединения — conntrack замечает, что этот пакет является ответом на другой, и заменяет адрес отправителя адресом, который выдал нам второй провайдер. А потом пакет направляется через интерфейс первого провайдера на его шлюз. Как правило, провайдер блокирует пакеты, адресом отправителя которых указан адрес не из их подсети. Плохо.
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Тверь, Тверская обл., Россия
- Registered
- Activity