Разработка

Это первая статья из цикла, рассказывающая о практике развёртывания небольшого кластера Cassandra: от дефолтного деплоя «из коробки» до готовности к производственной эксплуатации.

Apache Cassandra — это распределенная высокомасштабируемая NoSQL СУБД, предназначенная для надежного хранения огромных массивов данных. Cassandra используют такие гиганты как Netflix, Apple, Instagram*, Twitter* (*Запрещены в РФ), Spotify и множество других известных компаний и брендов.

Здесь не будет рассказа об архитектуре Cassandra — о ней опубликовано очень много статей и снято настолько же много видео. Особо отмечу суперский «Cassandra Day Russia» на Youtube на русском языке, записанный нашими соотечественниками из Datastax. Поэтому, если вы вообще ничего не знаете о Cassandra, то посмотрите, например, вебинар «Введение в фундаментальные принципы и основы Apache Cassandra», а уже затем добро пожаловать в подготовку боевого кластера.

Что касается самого кластера, который мы будем разворачивать, то мне достался раскатанный через Ansible деплой на 5 хост‑машин с единственным образом Cassandra 4.0 в docker‑compose и дефолтными настройками. Пятерка хост‑машин представляет собой Core i5 / 64 GB RAM / 2 x 512 GB NVMe SSD / 16 TB SATA c Debian 11.

Пожалуй, это небольшой кластер (большие кластера Cassandra могут включать десятки и сотни нод, раскиданных по многим ДЦ в разных странах мира), однако для наших задач он вполне достаточен и главное решает потребности бизнеса.

Приступим?

Сказ о том, как я реализовал «взрослое» управление питанием одноплатника на одной тактовой кнопке с потреблением в выключенном состоянии 1,2 мкА.

О сколько нам открытий чудных
...

Судя по результатам голосования и комментариям к предыдущей статье, к вопросу контроля АКБ у самых простых ИБП есть некоторый интерес. Данная статья - продолжение данной темы.

Сейчас прототип собран на макетной плате (токовый шунт к которому подключено два АПЦ). Измеритель напряжения и тока INA3221, как рекомендовали в комментариях, я решил не использовать, так как дискретность его измерения 8мВ сравнима с дискретностью 12-ти битного АПЦ в обычном микроконтроллере (для ESP32 получается точность измерения около 6мВ).

Однажды по работе мне прилетела задача по сборке и запуску Linux на одноплатном ПК. Тогда я, будучи разработчиком ПО для микроконтроллеров, встал в небольшой ступор — задачка явно не решалась установкой IDE и нажатием в ней кнопки «Собрать проект». Гугл помог узнать о том, что существует некий Buildroot. В материалах по теме всё выглядело довольно просто: скачай, настрой, дерни пару команд, загрузи результат на одноплатник — и можно запускать! Получается, процесс не многим сложнее установки дистрибутива Linux или Windows на обычный ПК? Конечно же, нет. Ведь если у тебя в руках кастомный одноплатник неизвестного китайского бренда, а не BeagleBone или Raspberry Pi, то зарыться в Buildroot придётся с головой...

В 2023 году генеративные ИИ стремительно ворвались в потребительский сегмент, достигнув миллиарда долларов пользовательских расходов за рекордно короткий срок. В 2024-м, по нашим оценкам, потенциал выручки в enterprise-сегменте будет в несколько раз выше.

Пока в прошлом году потребители часами общались с новыми AI-компаньонами или создавали изображения и видео с помощью diffusion-моделей, корпоративное внедрение genAI, казалось, ограничивалось лишь очевидными кейсами и выпуском «GPT-оберток» в виде новых SKU. Скептики задавались вопросами: действительно ли genAI может масштабироваться в enterprise? Разве мы не застряли а трёх одинаковых сценариях? Способны ли стартапы вообще зарабатывать на этом деньги? А вдруг это просто хайп?

За последние несколько месяцев мы пообщались с десятками топ-менеджеров компаний из списка Fortune 500 и других лидеров enterprise-сегмента, а также провели опрос среди ещё 70 компаний, чтобы понять, как они используют genAI, как покупают решения и как планируют бюджеты. Мы были поражены тем, насколько сильно изменилась структура инвестиций и отношение к генеративным ИИ всего за полгода. Хотя у этих лидеров всё ещё остаются определённые опасения по поводу внедрения generative AI, они почти утроили бюджеты, расширили число рабочих кейсов, реализованных на меньших open-source моделях, и начали активно выводить задачи из стадии эксперимента в продакшн.

Для фаундеров это колоссальная возможность. Мы убеждены: те AI-стартапы, которые, во-первых, ориентируются на стратегические AI-инициативы корпораций с учетом их болевых точек, и, во-вторых, трансформируют сервисную модель в масштабируемые продуктовые решения, — именно они смогут захватить значительную долю нового инвестиционного потока и закрепиться на рынке.

«Самый горячий язык программирования сегодня — английский», — заявил Андрей Карпатый в своей лекции о Software 3.0. Звучит как мем, но за этой фразой стоит серьезная концепция эволюции разработки ПО.

Карпатый предложил простую, но мощную модель: как мы дошли от написания кода на C++ до промптов на естественном языке. При этом сама концепция остается спорной — одни называют её «новой операционной системой», другие видят дорогой эксперимент с непредсказуемым поведением.

Разобрал лекцию, убрал пафос и оставил практические выводы для разработчиков, продакт-менеджеров и CTO, которые решают, когда и как внедрять LLM в свой продукт. Ниже — основные тезисы Карпатого и контраргументы из реальной практики.

Контракты в Kotlin — это «тёмная лошадка» языка — они загадочные и чуть-чуть магические. И под капотом у них спрятано гораздо больше, чем можно найти в официальной документации.

Привет! Меня зовут Виталий. Я работаю Android‑разработчиком в Альфа‑Банке. В этой статье я делюсь пасхалками и неожиданными фичами Kotlin компилятора, связанными с Kotlin Contracts: как парсится список эффектов, как работает новый Contracts API изнутри, и почему, чёрт возьми, на уровне компилятора можно использовать контракты не только на уровне функций.

Всё просто, лампово и с примерами из исходников. Даже если вы никогда не ковырялись в кишках компилятора, гарантирую: после прочтения контракты станут чуть ближе, а компилятор — чуть менее пугающим.

Процедурная генерация воксельных рогаликовых уровней с использованием клеточных автоматов и алгоритмов работы с сеткой ячеек на Python. Описана начальная генерация уровней, их упорядочивание, прокладка путей.

Привет, Хабр! Меня зовут Ирина Созинова, я эксперт по информационной безопасности в Авито. Моя прошлая публикация была о том, как мы выстраиваем в Авито процесс оценки рисков безопасности. В этой же статье рассказываю, на какой функционал стоит обратить внимание при выборе инструмента в целом и что было важно конкретно для нас. А еще — разбираю плюсы и минусы системы класса GRC для управления рисками. 

Да кто такой этот ваш 2D-скролл? Зачем он нужен, если ты не делаешь аналог excel? На самом деле, двунаправленная прокрутка нужна в огромном количестве сценариев использования мобильных приложений, в виде таблицы можно представить самые разные сущности — как, например, наш видеоредактор. 

Есть только одна маленькая проблема: видеоредактор Yappy кроссплатформенный, написан на Flutter, а до недавнего времени команда фреймворка предлагала только один способ реализовать 2D-скролл — очень не производительный. В статье рассказываю, в чём была была загвоздка, что есть во Flutter сейчас и каких впечатляющих результатов можно добиться собственной реализацией. 

Нам важно, чтобы поддержка пользователей была на высоком уровне, поэтому у нас есть десятки сервисов для организации обучения специалистов поддержки. Я работаю над одним из таких проектов. Он активно развивается: ежемесячно добавляем более 10 новых страниц — сейчас в проекте их больше 120.

В статье расскажу, как мы поэтапно организовали хранение путей роутера и связали параметры страниц с компонентами их вёрстки. Такой подход помогает повысить читаемость кода, сокращает его дублирование и упрощает поддержку.

В первой части мы разобрались с принципами работы Ingress-nginx контроллера. Теперь пришло время углубиться в то, как в Ingress-nginx устроен механизм обновления бэкендов и как реализована балансировка нагрузки на примере sticky sessions. Готовы узнать больше? Поехали!

Напомню, если вдруг забыли, эта статья написана по мотивам выступления на DevOpsConf’25, а меня зовут Алексей Колосков, я Lead DevOps из Hilbert Team.

Итак, рассмотрим, как реализовано обновление бэкендов в самом контроллере.

Если на собеседовании по System Design не уделить внимание требованиям, это почти гарантированно приведёт к провалу — даже если ваше техническое решение идеально. Игнорирование требований — главная причина провала на собеседовании. Уделите этому 5-10 минут, и ваше решение сразу станет в разы сильнее. Расскажем, как собрать и зафиксировать требования чтобы повысить свои шансы при прохождении собеседования в IT-компанию.

В проектах по разработке ML-моделей я регулярно сталкиваюсь с тем, что значительная часть времени уходит не на саму модель, а на приведение данных в нужный формат: очистку, трансформацию, агрегацию.

Этот этап требует не только времени, но и вычислительных ресурсов, особенно когда речь идет о больших объемах информации. В этой статье я расскажу о своем небольшом исследовании DuckDB — инструменте, который может значительно упростить и ускорить работу с данными.

Серия статей с очередным разбором MV* шаблонов, но с интересными деталями
Даже опытные разработчики смогут найти что-то новое для себя

Это четвертая статья из серии,
в которой разбираем как собирается MVI и что же такое Model

Статья 4: Готовим MVI
- 🧩 Собираем MVI-пазл воедино
- 🤔 А что если вообще написать свою реализацию MVI?
- 📜 Ты так и не понял, что такое Model?

Вытаскиваем максимум пользы из привычного проектного артефакта в условиях внедрения систем с высоким уровнем кастомизации.

В процессе создания программного обеспечения участвует множество ролей, каждая из которых имеет свою систему ценностей, приоритетов и целей. Эти различия часто приводят к противоречиям в требованиях. Для структурированного анализа таких конфликтов используется модель «Гексапараллакс», которая рассматривает шесть ключевых точек зрения:

Современные веб-приложения требуют не только высокой производительности, но и надёжной защиты — от классических SQL-инъекций до сложных атак, включая перегрузку API. В условиях растущих киберугроз и ограничений на использование западного программного обеспечения особенно важно выбрать эффективную архитектуру, отвечающую требованиям российского рынка.
В этой статье мы делимся практическим опытом построения системы безопасности с использованием аппаратного балансировщика DS Proxima и решения SolidWall WAF для защиты веб-приложений и API. Рассматриваем архитектурные особенности, результаты тестирования и ключевые преимущества подхода, который объединяет безопасность, масштабируемость и предсказуемую производительность.

Привет, коллеги! Меня зовут Юля, я системный аналитик в компании EvApps.

Сегодня поговорим о sequence-диаграммах (диаграммы последовательности) – одном из способов моделирования взаимодействий между объектами в системе. В этой статье мы рассмотрим преимущества использования sequence-диаграмм, типичные ошибки при их создании, а также пример их проектирования. Ключевая идея – показать мыслительный процесс, а не просто шаблонное описание. Статья будет полезна прежде всего системным аналитикам, а также тем, кто участвует в проектировании и разработке программного обеспечения.