Приветствую, Хабравчане.
Предлагаю вам, окунуться в ретро программирование на С++ 23 и модулях. Да вы не ослышались. Это вполне возможно и я готов вам рассказать это и показать на практике.
Но сначала мы напишем движок для моей любимой игры Arcanum. Но мы не остановимся на спрайтах и старой графике, я добавлю 3D.
Если хотите узнать как. Заходите. Я рад всем.
Настоящая проблема — не отсутствие одной платформы, а разнородность сред, в которые нужно доставить одно и то же приложение. Каждая среда тянет доставку к своему механизму, а инфраструктурный код — тот самый «второй API» с сотнями параметров установки — форкается под каждую цель.
Цель принести Kube-way туда, где Kubernetes под запретом!
В статье рассматривается планирование ребаланса кластера Greengage DB (open-source fork Greenplum) после shrink, декомиссии и добавления хостов: формальная модель размещения primary- и mirror-сегментов, минимизация числа перемещений, сравнение точных и эвристических алгоритмов и реализация планировщика в ggrebalance
Независимый разработчик собирает инструмент, через несколько недель о нем говорит весь интернет, а спустя несколько месяцев крупная корпорация показывает собственную версию той же идеи — с корпоративными политиками, аудитом и подпиской. Знакомая история? Так происходит любая технореволюция. Недавно этот путь прошел OpenClaw — от opensource-проекта до Scout, нового ИИ-агента Microsoft. Разберем, почему эта история интересна и самим продуктом, и тем, как индустрия приручает технологии.
Читатели хабра знают меня как автора статей о django. Например, в предыдущем посте я писал о том, как собирался переписывать django на async/await. Кстати, первые эксперименты подтвердили, что подход рабочий, и что django отлично поддаётся переписыванию. А также - что он хорошо расширяем и содержит код высокого качества.
Однако, я пришёл к выводу, что несмотря на эти достоинства, django сильно уступает Pony ORM, которая, в отличие от django и других ORM, ещё и спроектирована правильно - способом, дружественным к оптимизациям. Не случайно в статьях, которые есть о ней на хабре, её хвалят именно за производительность.
В этой статье речь пойдёт о Pony ORM, но не о фичах для пользователя, которых много (о которых можно узнать в этих видео 1, 2), а о её внутренней архитектуре.
У любого запроса к Strapi есть неприятное свойство: форма ответа зависит от того, что вы попросили. Запросили статью без populate — в ответе только скалярные поля. Добавили populate: { category: true } — появилась вложенная категория. Добавили fields: ['name'] внутри populate — категория пришла обрезанной. Один и тот же эндпоинт возвращает десятки разных форм, и статический TypeScript-интерфейс ни одну из них честно не описывает: он либо врёт (обещает поля, которых в этом конкретном ответе нет), либо бесполезен (any).
В этой статье я разберу, как решить эту проблему кодогенерацией: как достать схему из работающего Strapi, сгенерировать по ней TypeScript-клиент и — самое интересное — как заставить систему типов вывести форму ответа прямо из аргумента populate на этапе компиляции. Подход Prisma-подобный: возвращаемый тип метода зависит от того, что вы передали в вызов. Код — на TypeScript; клиент, на примере которого я всё показываю, open-source под MIT, ссылка в конце.
Не только лишь Mistral
Что первое приходит вам в голову, когда вы слышите фразу «европейские LLM»? Опытный читатель наверняка вспомнит про французскую Mistral и... в целом, на этом всё.
series redb ecosystem
Про Kafka и RabbitMQ в этой серии уже было. Теперь — Amazon SQS, и вместе с ним в одном пакете SNS: два транспорта, потому что в мире AWS они ходят парой. Коннектор redb.Route.Sqs — поверх нативного AWS SDK for .NET v4 (AWSSDK.SQS, AWSSDK.SimpleNotificationService), но писать вам придётся не «клиент», а маршруты, где вся очередь задаётся одной строкой-URI:
Привет, Хабр!
Меня зовут Алексей Свиридов, в InfoWatch я уже 12 лет, начинал как инженер, теперь отвечаю за проекты внедрения на территории СЗФО. В этой статье расскажу о том, как Immich помогает мне в работе с корпоративным фото/видеоархивом.
Мануалов по установке не будет, но расскажу про пару технических приёмов, которые лично мне показались интересными. Возможно, пригодятся и вам.
При чём тут вообще фотоархив?
Как и в любой другой компании, отдел внутрикома у нас отвечает за проведение всевозможных мероприятий — от больших корпоративов и празднований дня рождения компании до профильных праздников а-ля «День тестировщика» и прочего. Я — региональный сотрудник, так что стараюсь ходить на каждое такое мероприятие: и себя показать, и коллег вживую увидеть.
Так вот, про фото. После любого такого события появляется пара сотен фотографий. А иногда и тысяч, если фотограф попался выносливый, а мероприятие было масштабным. Немного спойлерну — сейчас в архиве компании насчитывается более 50 000 фотографий и 1000+ видеороликов.
Само собой, когда мероприятие проходит, фотограф присылает внутрикомам все фотографии, которые они затем и размещают на внутренних ресурсах. А потом присылают ссылку в рабочий чат — мол, спасибо всем, кто пришёл, вот тут ваши фото.
И всё бы ничего, если бы не один нюанс. Фотографии лежат на сетевой шаре в виде файлов, для их просмотра есть простенькая галерея. Что хочется сотруднику после получения ссылки? Правильно, быстренько забрать все свои фоточки и сохранить куда-то в домашний архив, либо поделиться ими в соцсетях. И вот с «быстренько» возникают проблемы
Последние несколько лет я занимаюсь разработкой enterprise-продуктов. И относительно недавно понял одну вещь.
Самая сложная часть проекта — вовсе не разработка. Самая сложная часть — доставка и поддержка.
Пока приложение работает на ноутбуке разработчика, всё выглядит прекрасно. Собрали, запустили, прогнали тесты, отправили изменения в Git.
Проблемы начинаются в тот момент, когда продукт нужно поставить заказчику. И тут оказывается, что единого способа поставки не существует.
Одним из самых вдохновляющих моментов в разработке микроконтроллерных устройств является их первая установка и запуск в локальной сети. И этот же момент может превратиться в настоящий ад, когда процедуру приходится повторять десятки или сотни раз. Множество однотипных контроллеров, развертываемых одновременно, требуют часов монотонного конфигурирования — времени, которое любому инженеру хотелось бы провести с большей творческой пользой.
Для решения этой проблемы был разработан легкий open-source сервис с открытым исходным кодом и условным названием «esp-monitor».
Около девяти из десяти крупных строительных проектов в мире завершаются с превышением бюджета. Причины принято искать в технической сложности, погоде, откатах и действиях подрядчиков. Всё это важные факторы, но они не объясняют, почему перерасходы повторяются из проекта в проект. Объяснение проще: заказчик и исполнитель изначально владеют разным объёмом информации. Реальную стоимость и сроки хорошо понимает лишь та сторона, что строит, и раскрывать эти данные ей, как правило, невыгодно. Непрозрачность здесь - не болезнь отрасли, а её бизнес-модель. При этом любое информационное преимущество работает лишь до тех пор, пока сведения остаются закрытыми.
История других отраслей показывает, что происходит дальше. До Uber цену поездки знал только таксист, и пассажир зависел от его решения. Как только маршрут и стоимость стали видны на экране, преимущество водителя исчезло. Booking сделал прозрачными цены на отели, маркетплейсы - на товары, Google Maps - на логистику. Строительство пока остаётся одним из немногих крупных рынков, устроенных «как такси до Uber»: полной картиной по стоимости и срокам владеет только одна сторона, а вторая оплачивает эту асимметрию перерасходами.
Дальше в статье - нидерландский строительный картель с двойной бухгалтерией и 1300 оштрафованных фирм; алгоритмы, которые находят следы сговора прямо в цифрах торгов; два миллиарда долларов SoftBank, сгоревшие в «кнопке Uber для стройки»; и рынок жилья, который свою уберизацию уже прошёл. Через историю и паттерны видно, какими будут инструменты уберизации строительной отрасли в следующие десятилетия.
Документация умирает не от лени сотрудников, а из-за неудобства и потери доверия к данным. Разбираем «два кита» качественной базы знаний: удобство использования и контроль актуальности. Показываем на примере ONLYOFFICE Workspace, как превратить хаос в работающий процесс с помощью шаблонов, ролевой модели доступа и дисциплины пересмотра.
Апскейлинг одного изображения через Real-ESRGAN обычно не вызывает особых проблем: выбираем модель, запускаем обработку и получаем результат. Но при работе с видео и большими наборами файлов быстро появляются дополнительные задачи: декодирование и сборка видео, очередь рендера, выбор видеокарты, обработка ошибок, восстановление прерванных заданий, зависимости вроде FFmpeg и понятный интерфейс для всего этого.
Мне хотелось получить обычное Windows-приложение, в которое можно перетащить видео, изображения или целую папку, выбрать параметры и оставить обработку выполняться без ручной работы с консольными командами.
Так появился UltraFrame AI — бесплатное приложение с открытым исходным кодом для пакетного апскейлинга видео и изображений с помощью Real-ESRGAN.
Docker и хранение данных: тома, bind mount, tmpfs и не только
Разбираемся, какие способы хранения данных есть в Docker, чем они отличаются друг от друга и что выбирать в реальных сценариях. В статье — тома, подключение хост-каталогов, tmpfs, нюансы docker compose, SELinux, volume-subpath, --volumes-from, драйверы хранения и бэкап томов на практике.
Признаю: в прошлой статье про тестирование Caveman я в конце написал, что такие инструменты, как RTK, действительно, могут помочь сэкономить токены. Я доверял самому принципу возможности экономии токенов, но не доверял конкретным цифрам эффективности, которые заявляет Headroom. Был уверен, что, садясь за тесты, скорее всего, увижу, не 60–95% экономии токенов, а типа 10% — или что-то такое. Но результат меня удивил в худшую сторону. Итак, тестируем Headroom вместе:
Claude Code, Codex, Gemini CLI — мощные штуки. Но живут они в терминале: вы открываете окно, печатаете задачу, смотрите, как агент думает, лезет в файлы, гоняет тесты. Для человека — отлично. А теперь представьте, что в это кресло перед терминалом нужно посадить не человека, а вашу программу: чтобы она сама ставила агенту задачу, видела каждый его шаг и могла остановить опасное действие до того, как оно случится.
Вот тут и начинается ACP — протокол, который позволяет любому коду управлять CLI-агентом.
Я Артур Валиев, разработчик EVRT
Когда мы форкнули RustDesk и начали строить EvertyDesk — корпоративный удалённый рабочий стол с поддержкой Hyper-V, Proxmox, VirtualBox и умным агентом — первое, во что упёрлись, было видео.
H.264 — стандарт де-факто. TeamViewer, AnyDesk, Windows App — все используют H.264. Он работает. Но он lossy. И вот здесь начинается проблема, о которой в статьях про remote desktop обычно не говорят.
Когда оператор смотрит на терминал с git diff или читает трейс в VSCode — один размытый пиксель в букве это уже другой символ. H.264 при любом разумном битрейте вносит артефакты в области с резким контрастом. Точно туда, где у нас весь текст. Это неприемлемо.
H.264 в lossless режиме (QP=0, lossless profile) существует, но поддержка в декодерах — через пень-колоду, а для mostly-static контента предикторы рассчитанные под видео с движением дают нулевой выигрыш над тривиальным delta-кодером.
Нам не нужен motion estimation. Нам нужно: вот предыдущий кадр, вот текущий, вот список изменившихся тайлов, сожми только их.
Мы написали EVRTCK.
Команда Rust рада объявить о новом выпуске Rust 1.97.0. Rust — это язык программирования, позволяющий каждому создавать надёжное и эффективное программное обеспечение.
Если у вас есть предыдущая версия Rust, установленная через rustup, то для обновления до версии 1.97.0 вам достаточно выполнить команду:
$ rustup update stable
Если у вас ещё не установлен rustup, вы можете установить его с соответствующей страницы нашего веб-сайта, а также посмотреть подробные примечания к выпуску 1.97.0 на GitHub.
Если вы хотите помочь нам протестировать будущие выпуски, вы можете использовать канал beta (rustup default beta) или nightly (rustup default nightly). Пожалуйста, сообщайте обо всех встреченных вами ошибках.
Есть три привычных способа сделать OAuth/OIDC в .NET, и каждый чем-то неудобен.
Первый — ASP.NET-привязанные решения (Duende IdentityServer, ASP.NET Identity, сэмплы OpenIddict). Мощно, но каждый эндпоинт — это HTTP-middleware. Захотелось дёрнуть token из воркера или из консьюмера шины? Поднимай HTTP-листенер и ходи через loopback. Хочешь протестировать конвейер выдачи токена в изоляции? Готовь WebApplicationFactory.
Второй — готовые IAM-платформы (Keycloak, Auth0, Okta). Богато по фичам, но это отдельный сервис со своим рантаймом, своей админкой, своей базой, своей моделью конфигурации и своим деплоем. Мультиарендно — да, встраиваемо — нет.
Третий — написать своё. И в третий раз за десятилетие переизобрести Code+PKCE, ротацию refresh-токенов, хранение согласий, отзыв сессий, защиту от replay в MFA, ротацию JWKS, шаринг ключей между репликами и backchannel-logout по RFC 8417.
