Попробуем начать с цитаты:

При современных темпах развития индустрии программирования приложениям нельзя оставаться застывшими. Разработчики должны найти способ вдохнуть новую жизнь в программы, которые уже поставлены пользователям. Решение состоит в том, чтобы разбить монолитное приложение на отдельные части, или микросервисы (рис. 1).

...

Традиционно приложение состояло из отдельных файлов, модулей или классов, которые компилировались и компоновались в единое целое. Разработка приложений из микросервисов — так называемых приложений микросервисной архитектуры — происходит совершенно иначе. Микросервис подобен миниприложению; он поставляется пользователю как двоичный код, скомпилированный и готовый к использованию. Единого целого больше нет. Его место занимают специализированные микросервисы, которые подключаются во время выполнения к другим микросервисам, формируя приложение. Модификация или расширение приложения сводится просто к замене одного из составляющих его микросервисов новой версией.

Если интересно откуда эта цитата и что с ней не так прошу под кат.

Идея спасти мир и при этом заработать немного шекелей витала у меня в голове уже давно. Имея неплохой накопленный опыт в области геоинформационных систем и защитивши в свое время диссертацию с их применением мне не хватало знаний разработчика. Окончив IT-курсы и получив доступ к "Святому Граалю знаний" я понял, – пора, и завертелось! Летом 2024 года мы в составе команды "Arrow" одержали победу, заняв третье место в хакатоне "Лидеры цифровой трансформации" и вошли с нашим проектом в топ-100, став резидентами "Академии инноваторов" у нас появился свой стартап.

Общая идея такова. "Arrow" – это платформа для анализа и обработки спутниковых снимков, использующая технологии машинного обучения и нейросетей для мониторинга окружающей среды, строительства и природопользования. Наш продукт помогает бизнесу и государственным структурам автоматизировать выявление экологических нарушений и незаконных построек, обеспечивая более точное и своевременное реагирование. Это в «розовом» будущем, а пока это только проект «Мобильное приложение для управления антропогенной нагрузкой на особо охраняемых природных территориях Камчатского края», занявшее призовое место, хотя и этот результат тоже когда-то был только в мечтах.

Я хочу открыть целый цикл статей в котором постараюсь осветить историю жизненного цикла нашего проекта "Arrow", которая будет писаться на ваших глазах. Здесь будет все: и фронт и бэк и мобильная разработка, будет и деплой в облако. В этих статьях ("Путь к стартапу: от хакатона до акселератора"), которые к стати буду писать не только я, но и ребята с моей команды, мы хотим осветить все начиная от создания MVP (минимально жизнеспособный продукт) и заканчивая выводом проекта в продакшн, анализ целевой аудитории и поиск первых клиентов, привлечение первых инвестиций, подбор команды, в общем все этапы через которые нам предстоит пройти для достижения своей цели, - получения интересного и востребованного продукта. Начнем же…

В этой статье я поделюсь с вами своим опытом использования Golang, Kafka и Clickhouse на примере простого ETL-конвейера для параллельной передачи JSON-данных в базу данных с последующим прогнозированием температуры на основе машинного обучения.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Махнаткин, я работаю разработчиком в отделе User Experience в Yandex Cloud. В прошлом году мы писали о нашей дизайн-системе и библиотеке компонентов Gravity UI. С тех пор система не раз обновлялась и обрастала новыми функциями, и сегодня я хочу рассказать о новом инструменте — Markdown Editor, который значительно упрощает процесс работы с документацией.

Поговорим об истории создания пользовательского интерфейса, архитектурных особенностях и технических деталях интеграции и разработки собственных расширений, а потом — почему всё это доступно в опенсорсе.

Привет, Хабр! Меня зовут Марина, я QA-инженер в Купере. Как специалисту по тестированию, мне часто приходится сталкиваться с задачами, связанными с тестированием микросервисов, использующих асинхронное общение через Apache Kafka. Уверена, многие QA-инженеры, да и разработчики знакомы с подобными вызовами.

На одном из проектов, где я работаю, у меня возникла проблема: используемые инструменты для тестирования Kafka были недостаточно удобными:

Консольная утилита Protokaf не имеет интерфейса и полученные данные для лучшей читаемости нужно отформатировать в json структуру (а это еще одно доп приложение).

UI-приложение Kowl удобно только для мониторинга состояния топиков, и только недавно в нём стала доступна возможность чтения сообщений без сложного флоу для расшифровки, но всё так же нет возможность отправки сообщений в топик. 

В поисках более удобного решения коллега посоветовал Plumber — графическое приложение, с возможностью коньюмера и продюсера сообщения.

В этой статье я не буду объяснять, что такое Kafka и как работают брокеры — на эти темы уже есть множество отличных материалов, например, вот. Хочу поделиться своим опытом использования этого инструмента. Я не ставлю цель сравнивать его с другими существующими решениями, а просто расскажу, как Plumber помог мне упростить процесс ручного тестирования Kafka на стейджах. 

Всем привет! Меня зовут Владислав, я занимаюсь разработкой клиринговой системы в Мир Plat.Form.

Сегодня я хотел бы поделиться нашим опытом перехода от взаимодействия через REST к использованию Kafka между системой Фронт-Офиса, в которой хранятся данные об авторизованных транзакциях, и системой Бэк-Офиса, ответственной за выполнение клиринга.

Если вы хотите пощупать GraphQL API с ТЗ на русском языке, то добро пожаловать в мою песочницу — систему Cards.

Тут есть пользователи и их банковские карты. Можно пополнить баланс банковской карты, можно переводить деньги с одной карты на другую. Есть графический интерфейс и API. Есть даже ролевая модель! И даже ТЗ есть, хоть и не супер подробное =)

Гитару я буду собирать не простую, а кастомную. Установка третьего звукоснимателя и особая схема коммутации превратит её в Nashville Telecaster — инструмент «два в одном», сочетающий звучания и телекастера, и стратокастера.

Приветствую всех любителей кодинга!

Сегодня мы с вами рассмотрим на примере простого React-приложения, как легко и дешево сделать его доступным для пользователей с помощью сервисов AWS.

Когда-то давно в детстве, когда я ещё только начинал заниматься электроникой, у меня была мечта изготовить огромные часы на семисегментных индикаторах. Для их изготовления я рассматривал люминесцентные лампы дневного света. По прошествии многих лет в обиход вошли светодиодные ленты. Именно они и послужили стимулом воплотить свою старую задумку в реальность. Имея возможность и опыт программирования микроконтроллеров, я решил, конечно же, самостоятельно изготовить электронную плату для часов со своими функциональными возможностями. В данной статье я не буду подробно описывать принципиальную схему и прошивку МК. Напишу лишь краткий обзор и историю разработки своей конструкции.

FForm — это пакет Flutter высокого уровня, предназначенный для упрощения создания и управления формами с упрощенной проверкой полей. Он предлагает два основных компонента: FFormField и FFormBuilder, которые вместе обеспечивают простоту и гибкость обработки форм в приложениях Flutter.

Моему серверу 4U 71 TiB ZFS, собранному из двадцати четырех 4-терабайтных дисков, уже больше десяти лет и он всё ещё отлично работает. Хотя сейчас у него уже вторая материнская плата и блок питания, система до сих пор не столкнулась ни с одной поломкой дисков (стучу по дереву). Как же мне удалось добиться отсутствия отказов дисков в течение десяти лет?

Простое руководство для новичков: как самому генерировать данные для анализа и тестирования

Представьте: вы только что написали модель машинного обучения и вам нужно протестировать её работу в конкретном сценарии. Или вы собираетесь опубликовать научную статью о пользовательском решении в области Data Science, но имеющиеся датасеты нельзя использовать из-за юридических ограничений. А может быть, в рамках проекта машинного обучения вы занимаетесь отладкой и исправлением ошибок и вам нужны данные, чтобы идентифицировать и устранить проблемы.

В этих, да и во многих других ситуациях могут пригодиться синтетические данные. Реальные данные часто недоступны: уже кому-то принадлежат или дорого стоят. Так что умение создавать синтетические данные — важный навык для дата-сайентистов.

В этой статье я расскажу, с помощью каких приёмов и методов можно с нуля создать в Python синтетические данные, игрушечные датасеты и фиктивные значения. В некоторых решениях применяются методы из библиотек Python, в других — приёмы, основанные на встроенных функциях Python.

int safeDiv(int a, int b) {
   if (b == 0)
      throw Div0(); // Исключения передаются особым образом
   return a / b; // Теперь-то всё абсолютно безопасно, ведь так?
}

С незапамятных времён, когда ещё существовали браузеры под ДОС, я взял себе ник Astra.

Поэтому и назвал проект превращения запчасти от майнера с мусорки в годную "отладку", с которым вожусь несколько месяцев, --Аstra_S9_SoC(+FPGA)-- или "платформа Astra9" Собственно, сама плата уже давно запроектирована и наштампована конторой Битмаин невероятно большим тиражом- порядка нескольких сотен тысяч (а то и миллиона) экземпляров. Сотни тысяч этих плат УЖЕ находятся у нас в стране, их не надо тащить с Али. Плата предназначена чисто для управления майнингом на хешплатах и не имеет никакой либо документации. Однако, "сердцем" платы является SoC+FPGA микросхема американской корпорации Xilinx -- ZYNQ 7010 xc7z010-clg400, что позволяет использовать её как FPGA девборд и как одноплатник

Я взял на себя труд разработать рабочую документацию на эту плату. https://dzen.ru/a/ZtTuMNBQ3gFhmskj

В своих статьях рассмотрю основные варианты применения этого изделия. Как минимум, будут освещены такие вопросы:

0. Никакой возни, раздобыл плату, микро-СД-флешку - и через полчаса всё заработало https://dzen.ru/a/ZtumRpI4dV3u1R7v

1. Привет, народ или Как помигать светодиодом

2. Запустить Убунту

Подчёркивание _ — это символ, который используются в именах в коде на Питоне. Он влияет на то, как код работает и как код читают. Знания о том, куда поместить подчёркивание, помогает писать код.

И вот настал тот день, когда я наконец соизволил встать с дивана и дописать следующую статью о микросервисах. Кто не в теме - в прошлой части мы выяснили, как сильно неправильная пунктуация и тупые приколы могут раздражать. Ну и немного обсудили что такое микросервисы и зачем они вообще нужны. Не будем мы отходить от трендов и в этой части - продолжим погружаться в этот дивный машинного перевода, шуточек за 300 и микросервисов.

Если вы достаточно давно пользуетесь компьютером, вы, скорее всего, знаете, что буфер обмена может хранить различные данные (картинки, текст с форматированием, файлы и др.). Как разработчика, меня начало раздражать то, что у меня нет точного представления, как буфер обмена хранит и организует данные разных типов.

Недавно я решил разобраться в механике работы буфера обмена и написал этот пост на основе моих изысканий. В основном речь пойдет о буфере обмена и его API, но мы также поговорим о том, как он взаимодействует с системным буфером обмена.

Давайте начнем с исследования различных API и их истории. Эти API имеют весьма интересные ограничения по типам данных, и мы увидим, как некоторые компании обошли эти ограничения. Мы также рассмотрим некоторые предложения, которые направлены на устранение этих ограничений (наиболее примечательное из них — Web Custom Formats).

Если вам хотя бы раз было интересно, как работает веб-буфер обмена, то эта статья для вас.

В этом материале расскажем, как автоматизировать отправку сообщений-уведомлений по данным из таблицы.