Привет, Хабр! Сегодня у нас на повестке дня тема кастомизации сетевого стека в Kubernetes с Cilium.
Cilium — это сетевое решение, которое работает прямо в ядре Linux и построено на основе eBPF. Его главная задача — обеспечить эффективное, а главное, безопасное взаимодействие между подами в кластере Kubernetes. И это не просто замена стандартному kube-proxy. Это полноценный инструмент для построения сетевых политик, мониторинга и кастомизации сетевого стека.
Сейчас любое сколько-нибудь серьезное приложение нуждается в базе данных для хранения информации. СУБД позволяет сохранять данные, оперативно находить и извлекать то, что нужно с помощью запросов. Но для того, чтобы наши данные в базе хранились в безопасности необходимо не просто установить и настроить необходимое ПО, но выполнить харденинг – безопасную настройку СУБД.
В рамках данной статьи мы не будем концентрироваться на какой-то конкретной СУБД, а посмотрим те советы, которые подойдут любой базе данных.
Недавно мы представили два новых пул-реквеста в ClickHouse, которые будут доступны в ClickHouse 24.4. Эти изменения повышают производительность JOIN'ов во многих производственных сценариях, в некоторых случаях увеличивая скорость выполнения запросов на несколько порядков.
«Искусственный интеллект сделает разработчиков ненужными», — говорили они. И вот разработчики в 2 часа ночи занимаются отладкой кода, сгенерированного искусственным интеллектом. Что пошло не так?
Искусственный интеллект должен был писать идеальный код, выполнять всю рутинную работу и в целом делать нашу жизнь проще. Но вот мы пришли к текущей реальности, и... всё не совсем так, как мы ожидали.
Тестирование гипотез — это неотъемлемая часть любой продуктовой разработки. Оно позволяет принимать решения, основанные на данных, а не на догадках, минимизировать риски и увеличить вероятность успеха на рынке.
Разработка — это дорогостоящий и ограниченный ресурс, поэтому важно сосредотачиваться на задачах, которые напрямую влияют на рост продуктовых метрик и выручки. Эффективный Discovery процесс позволяет минимизировать потери, исключая неэффективные продуктовые решения, и тем самым оптимизирует вложения в разработку.
В этой статье я расскажу, как мы наладили процесс тестирования гипотез в одной из продуктовых компаний. Это гайд, который вы можете взять за основу.
Привет, Хабр!
Если вы когда-либо занимались анализом данных, связанных со временем, то наверняка знаете, какое это иногда бывает нелегким занятием — особенно когда данных много, миллионы строк, и SQL начинает медленно кряхтеть под нагрузкой. Но для этого есть отличный инструмент: TimescaleDB на базе PostgreSQL.
PostgreSQL в принципе хорош, но когда речь заходит о временной шкале, хочется больше гибкости. TimescaleDB — это расширение к PostgreSQL, умеющее превращать обычные таблицы в «гипертаблицы», которые автоматически шардируются по времени (и по пространству, если надо).
Привет, Хабр!
В этой статье я расскажу вам о том, как можно анализировать текстовые данные в R, используя библиотеки quanteda и tm.
Привет, Хабр!
В этой статье поговорим о паттерне «Компоновщик» (он же Composite) — на примере котиков. Котики идеально иллюстрируют структуру паттерна: в каждом доме есть простые котики, сложные котики (например, те, кто лазает по шкафам и открывает холодильники), а иногда — целые прайды из котиков.
Единственный разумный подход к оптимизации игры — это всегда иметь под рукой хорошие метрики производительности. Unreal Engine поставляется сразу с несколькими полезными инструментами профилирования. «Stat commands» — один из таких инструментов. Они позволяют нам измерять ряд показателей для различных фрагментов нашего (C++) кода.
В этой небольшой статье я объясню, каким образом вы можете извлечь из этого пользу.
Глобальный отраслевой аналитик Кэти Эндерес (Kathi Enderes), старший вице‑президент по исследованиям в The Josh Bersin Company, считает необходимым сдуть пыль с идеи о HRBP 30-летней давности. В этом эксклюзивном выпуске UNLEASH она поделится с вами своим видением.
Ситуация: у вас PostgreSQL, в котором копятся гигантские таблицы. Вы попытались их разбить по времени или по ID, но все уперлось в рутинный менеджмент: надо создавать новые партиции, чистить старые, не забыть настроить индексы... Короче, превращается это в сериал на сто сезонов. А может, вы используете встроенное декларативное партиционирование, но хочется чего-то поудобнее? Вот тут хорошо поможет pg_partman. Это расширение — фактически «менеджер по партиционированию», который сделает половину этой рутины за вас.
pg_partman — это расширение к PostgreSQL, которое упрощает декларативное партиционирование больших таблиц по времени или по числовым значениям. Не надо вручную создавать новые партиции, ломать голову над датами, выпиливать старые партиции. pg_partman сам создаст нужные секции вперед, поможет с очисткой старых, подскажет, если данные вдруг залетели в дефолтный партишн.
Использование Git в командной строке (CLI) может повысить вашу скорость разработки и эффективность. В этой статье рассмотрим восемь полезных команд для работы с GitHub через терминал.
Привет, Хабр!
Сегодня рассмотрим типичные грабли, на которые наступает каждый второй новичок, когда берется за A/B-тесты.
По сути, системное проектирование (System Design) — это процесс определения архитектуры, компонентов, модулей, интерфейсов и данных для системы, удовлетворяющих заданным требованиям. Оно включает в себя преобразование требований бизнеса в подробную схему, которая служит руководством на этапе внедрения. Другими словами, на этапе проектирования системы мы выполняем перевод с языка бизнеса на язык ИТ.
Цель состоит в том, чтобы создать хорошо организованную и эффективную структуру, соответствующую поставленной цели, с учетом таких факторов, как масштабируемость, надежность и производительность.
Недавно у меня была возможность обсудить трудности, уроки и успехи в разработке Spectrum Web Components вместе с коллегами-разработчиками пользовательских элементов из команд IBM, ING, SAP и Vaadin. Один из участников панельной дискуссии справедливо отметил, что разработчикам не хватает материалов, которые можно было бы использовать для внедрения надёжных практик доступности в области веб-компонентов.
С учётом этого, я решил, что было бы полезно превратить некоторые из абстрактных концепций, обсуждавшихся на встрече, в конкретные примеры рабочего и тестируемого кода. Надеюсь, это поможет следующим разработчикам, стремящимся создать для своей команды высококачественную, доступную дизайн-систему с помощью веб-компонентов.
Методы выявления вредоносного кода совершенствуются, как и сам вредоносный код. Если в прежние времена антивирусные системы использовали сигнатурный анализ для выявления вирусов, то сейчас такого подхода уже явно недостаточно. Сейчас для проверки, является ли опасным тот или иной файл необходимо запустить его на выполнение и посмотреть, к каким именно компонентам ОС он обращается, что делает, не пытается ли прописаться в автозагрузку и т. д.
Для этого существуют специальные решения — так называемые песочницы. Здесь все достаточно просто. Для проверки файла создается экземпляр виртуальной машины, например под Windows 7, в которой уже установлены основные офисные приложения, Acrobat Reader, почтовый клиент, браузеры и прочее. Далее, специальные хуки перехватывают различные обращения, выполняемые тестируемым файлом и анализируют их. В результате обращения проверяемого файла к реестру, действия с другими файлами, использование библиотек и многое другое будет выявлено песочницей. Казалось бы sandbox является эффективным средством выявления вредоносного кода, но не все так просто. Дело в том, что поток проверяемых файлов даже в организации средних размеров может быть достаточно большим и мы не можем слишком долго проверять один файл. Как правило, продолжительность проверки длится от двух до пяти минут.
Этим и пользуются разработчики вредоносов. Они могут искусственно замедлить начало выполнения полезной нагрузки, то есть вредоносного кода для того, чтобы анализатор попросту не дождался и завершил анализ раньше с вердиктом, что файл безопасен.
Вам надоело ждать выполнения набора тестов при помощи Playwright? Хотите запускать тесты на разных операционных системах и браузерах без необходимости управлять сложной инфраструктурой? Ускорить выполнение тестов и улучшить покрытие, запускать тесты на различных комбинациях ОС и браузеров поможет Microsoft Playwright Testing.
В этом посте мы подробно рассмотрим функцию облачных браузеров, предлагаемую этим сервисом, объясним, как она работает, и покажем, как интегрировать её с вашим текущим набором тестов Playwright.
Привет, Хабр! Сегодня поговорим о VACUUM в PostgreSQL — штуке, которая спасает базы данных от захламления.
PostgreSQL использует MVCC для управления транзакциями. То есть каждая операция вставки, обновления или удаления оставляет после себя версию строки. Старые версии остаются в таблице, пока VACUUM их не зачистит.
Создание успешного продукта — это как построение прочного моста между задачей пользователя и её решением. Если этот мост будет построен без учета глубины реки или потребностей тех, кто по нему будет ходить, он либо рухнет, либо окажется никому не нужным.
Эта статья — о том, почему изучение аудитории и её потребностей является основой любого успешного продукта.
Сегодня удержание пользователей, или ретеншн, — одна из самых сложных и одновременно ключевых метрик в работе продакт‑менеджеров. В условиях высокой конкуренции на рынках, где у пользователей есть выбор из десятков, если не сотен аналогичных решений, именно способность удерживать аудиторию делает продукт успешным в долгосрочной перспективе.
За последние годы я видела много кейсов, когда стартапы взлетали, привлекая огромную аудиторию, но затем теряли её из‑за отсутствия продуманных стратегий удержания. Примеров много: Prisma, Clubhouse и другие. Они показали нам, что высокая скорость роста без должного уровня ретеншна — это билет в один конец.
В этой статье я расскажу:
- что такое ретеншн,
- почему он считается одной из самых сложных метрик для роста,
- как построить стратегию удержания,
- и на примере своего опыта поделюсь, как мне удалось вырастить ретеншн в продукте.