Бэкенд

Привет, Хабр! Если последние годы вас не отпускала фантомная боль от вечного выбора между ураганной скоростью ClickHouse, невозмутимой простотой SQLite и порой адской сложностью настройки InfluxDB, — возможно, вы, как и мы, дождались чего-то по-настоящему нового.

На горизонте появился проект Arc от команды Basekick Labs. Это не просто очередная попытка, а дерзкая заявка на соединение всего лучшего из мира time-series и lakehouse-подхода. Забудьте о тяжёлых серверах и мучительной шардированной архитектуре. Arc предлагает:

Один сервер — это точка отказа. Рано или поздно он не выдержит. Как только появляется второй, третий, десятый сервер, возникает вопрос: кто будет раздавать им работу? Эту роль и берет на себя балансировщик нагрузки.

Но это не тупая раздача запросов по очереди. Хороший балансировщик — это мозг. Он должен чувствовать пульс системы: какой сервер отвечает быстро, а какой начал "тормозить". Он должен понимать, что запросы одного пользователя лучше отправлять в одно и то же место. Ошибка в этой логике — и вся система превращается в хаос из ошибок и потерянных сессий.

Привет, Хабр!

Вы устали иметь дело со сломанными Swift проектами через несколько месяцев после их создания? Каждый раз мучаетесь с настройкой Swift окружения, нюансами под каждую платформу и страдаете от засорения системы кучей устанавливаемых компонентов? Или просто интересуетесь тем как попробовать Swift для разработки за пределами экосистемы Apple? Тогда добро пожаловать под кат, будет интересно!

В мире, где абстракции правят бал, а скорость важнее эффективности, говорить о C — значит идти против течения. Для многих это «устаревший» язык с ручным управлением памятью и «опасными» указателями. Но что, если именно эти его особенности — не минусы, а ключи к системному программированию, где нет права на ошибку? Программистом Postgres Professional с 22-летним стажем Максим Орлов убеждён, что C — не про мгновенный дофамин и быстрые прототипы, а про суть, контроль и философское понимание того, как действительно работает железо. Погрузитесь в историю любви к C, которая началась с раздражения на Pascal, и узнайте, почему этот «бастион спокойствия» актуален и сегодня.

Всем привет! Меня зовут Бороздин Филипп, я разработчик платформы GitFlic.

Вместе с командой мы создаем продукт, включающий в себя все возможности Git, автоматическое тестирование и анализ кода, CI/CD, реестр пакетов, а также множество других фич, с полным списком которых вы можете ознакомиться на сайте нашей платформы.

В данной статье я расскажу вам, как мы оптимизировали процесс загрузки артефактов CI/CD, используя чанковую загрузку.

Привет, Хабр! Я Катя Саяпина, менеджер продукта МТС Exolve. В прошлом посте я рассказывала, как подключить второй фактор аутентификации через звонок робота, который диктует код. А еще — как реализовать рабочее решение на Django с использованием API МТС Exolve на примере сайта бронирования.

Сегодня продолжим тему. Покажу, как это решение можно масштабировать и оптимизировать: уменьшить затраты за счет сохранения аудиокодов, повысить надежность доставки с помощью fallback-канала по SMS, автоматически подобрать голос и язык диктовки.

«Вспоминая требования заказчиков на клиентских интервью, я могу сказать, что сейчас все больше внимания клиенты уделяют знаниям БСП у разработчиков, – рассказывает мой коллега Сергей. – Конечно, вопросы сперва очень общие: «А знаешь ли что-то о БСП?, «Может быть, что-то слышал о БСП?» или «а какие задачи решал с помощью механизмов БСП?». Исходя из этих вопросов, я бы хотел, чтобы у читателя сформировался некий базовый задел, на котором мы и будем дальше развиваться.

Мы рассмотрим стандарты разработки 1С, восполним возможные проблемы и посмотрим на варианты типового решения задач в 1С».

Привет, Хабр. Это осенний дайджест для тех, кто откладывал учебу «на потом». В нем мы собрали 49 курсов по ключевым ИТ-направлениям: от разработки, инфраструктуры и QA до аналитики, ИБ и управления. С сегодняшнего дня на них действуют особые условия, подробности — под катом.

Небольшой практический разбор библиотеки CCXT - как получать рыночные данные, баланс и историю ордеров с криптобиржи, обрабатывать ответы API и использовать их в локальном приложении. Примеры на Bitget, интеграция с CoinGecko, код на Nest.js с SQLite и Prisma.

В современных реалиях всё чаще встаёт вопрос о переходе с вендорских продуктов на open-source. Компании активно рассматривают DBT как стандарт для управления трансформациями данных, но сталкиваются с проблемами: существующие алгоритмы загрузки оказываются недостаточными, а адаптеры для СУБД - устаревшими.

В этой статье рассказываем о нашей доработке адаптера для DBT, который расширяет возможности работы с Greenplum и ClickHouse, добавляя новые стратегии загрузки, логирование и интеграцию с внешними источниками.

Вторая часть серии статей "Лучшее время для соло предпринимательства". Описание процесса интеграции платежной системы Paddle с точки зрения юзер-сценариев.

Если вы работаете с аналитическими базами данных, то наверняка слышали о Greenplum — одном из самых мощных MPP-решений (Massively Parallel Processing) на базе PostgreSQL.
Однако в последние годы в экосистеме PostgreSQL появилось новое имя — Apache Cloudberry.

На первый взгляд, это ещё один форк Greenplum.
Но на деле Cloudberry — переосмысление архитектуры MPP-СУБД, выполненное с уважением к наследию Greenplum, но с современным кодом, ядром PostgreSQL 14+, открытым управлением через Apache Foundation и амбициозной целью стать по-настоящему открытой аналитической платформой уровня DWH.

Представьте, что вы написали скрипт, разместили его как serverless-функцию и неожиданно получили счёт на 75 000$ из-за самой простой ошибки обработки исключений. Представить страшно, а ведь это реальная история.

У каждого типа IT-проектов есть свои особенности, определяющие где, и как, их лучше размещать. Сегодня мы сравним несколько вариантов хостинга, для простых скриптов как парсеры, боты, API и Web-приложений.

Большинство тестов языков программирования — это синтетика. Мы сравниваем скорость сортировки массивов, подсчёт аллокаций и другие упражнения, которые почти не встречаются в реальной жизни.

А вот настоящие приложения — редакторы, движки, интерфейсы, базы данных — живут совсем в другом мире. Они управляют не числами, а сложными структурами объектов. И если присмотреться, почти все эти структуры сводятся к одной универсальной модели: DOM-подобному графу.

Я PHP-разработчик с восьмилетним коммерческим опытом. Долгое время я не видел смысла в микросервисах — пока не перешёл на Python и не столкнулся с его архитектурными особенностями.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей, и я тот самый программист, который до недавнего времени скептически относился к ИИ. «Очередная мода», — думал я. Но время не стоит на месте, и сейчас я активно изучаю ИИ как со стороны пользователя, так и с позиции разработчика.

Особенно интересной стала задача интеграции нашей внутренней системы управления задачами с ИИ. Типовое решение — использование векторной базы (RAG) в качестве промежуточного хранилища. Саму задачу я стал решать в режиме Vibe Coding (но об этом стоит написать отдельный пост).

С другой стороны весной команда Yandex DB анонсировала поддержку векторных операций, а на недавней конференции Yandex Neuro Scale упоминалось, что теперь YDB можно использовать в качестве RAG. Но вот незадача — я нигде не нашел end-to-end примера реализации. Пришлось разбираться самостоятельно.

В этом уроке мы делаем нашего бота умнее и организованнее. Сначала наводим порядок в коде: разбираемся, что такое Роутеры, и выносим всю логику в отдельные файлы, как это делают профессионалы. Затем учим бота реагировать не только на текст, но и на фото и стикеры, используя мощные фильтры aiogram.

Протокол Model Context Protocol (MCP) стремительно развивается, и вопросы его безопасности становятся всё актуальнее. Чтобы упростить реализацию защиты MCP-серверов в проектах на Spring AI, был запущен инкубационный проект spring-ai-community/mcp-security. В новом переводе от команды Spring АйО рассмотрим, как защитить MCP-сервер с помощью OAuth2 или API-ключей, а также как развернуть собственный MCP-совместимый Spring Authorization Server.

Семейство методов Rank Fusion включает различные алгоритмы объединения нескольких ранжированных списков результатов в один улучшенный ранжированный список с целью повышения качества и надежности итогового ранжирования.

Основная идея — агрегировать информацию из разных систем или моделей, которые могут по-разному оценивать релевантность документов.

Rank Fusion широко применяется в информационном поиске, мультимедийном поиске, гибридных системах поиска, системах на основе модели Retrieval Augmented Generation (RAG), а также в задачах ансамблевого обучения.

В статье описан новый алгоритм семейства Rank Fusion, а может и не новый, дайте знать.

Я устал вести таблички с серверами и сделал сервис, который теперь помогает другим.

В последние 8 лет я работал над множеством IT проектов и стартапов: от телеграм ботов, до высоконагруженных Web-сервисов. От ТЗ до MVP — в роли разработчика, тимлида, и даже продакта. И для всех этих проектов нужна была инфраструктура, которую, как правило, выбирал и поддерживал я в одиночку.

В один прекрасный момент, когда проектов стало много, «поиск сервера» неожиданно превратился в отдельную работу: у каждого провайдера свой кабинет и свои правила списаний, дизайн и логика панелей разные, тарифы меняются чаще, чем успеваешь привыкнуть. Сначала я решил парсить все тарифы в одну таблицу, чтобы быстро сравнивать цены и характеристики, а потом внезапно оказалось, что эта «самоделка» нужна не только мне. Так из простой таблицы выросла идея сервиса.