Обнаружение бездействующих пользователей с помощью API Idle Detection


О создании API



Если проект вышел за рамки локальной машины, скорее всего придётся интегрироваться с какими-нибудь сторонними системами.
Хочу рассмотреть случай, когда упомянутая внешняя система хочет получать уведомления о каких-либо изменениях в нашей системе. Например, обновление каталога товаров.
Существует торговая площадка, которая предоставляет доступ к своей товарной базе посредством WEB-сервисов. Партнёры площадки хотят узнавать об изменениях в базе в кратчайшие сроки.




В последнее время на хабре стали появляться статьи, начинающиеся с рассказов про свободное время на самоизоляции и, как итог, появившихся троллейбусов из буханки. Возможно, администрации стоит задуматься о добавлении нового хаба — Самоизоляция..
Вот и у меня появилось свободное время, которое я посвятил анализу своих сделок в Тинькофф Инвестициях. Есть 2 типа людей: одни прекрасно строят многомерные массивы у себя в голове, пробегаясь по ним for-циклом в IPython Notebook, другим же нравится "щупать" цифры, раскладывая их по полочкам в Excel. Себя я отношу ко второй категории, поэтому все свои сделки аккуратно заносил в Google Sheets.
Под катом я расскажу, как автоматизировал свою рутину при помощи Google Apps Script и API от Тинькофф Инвестиций.
Представленный ниже шаблон сервера на Golang был подготовлен для передачи знаний внутри нашей команды. Основная цель шаблона, кроме обучения — это снизить время на прототипирование небольших серверных задач на Go.
Первая часть шаблона посвящена HTTP серверу:
Вторая часть шаблона посвящена прототипированию REST API.
Ссылка на репозиторий проекта осталась прежней.
Третья часть посвящена развертыванию шаблона в Docker, Docker Compose, Kubernetes (kustomize).
Пятая часть посвящена оптимизации Worker pool и особенностям его работы в составе микросервиса, развернутого в Kubernetes.

В ходе тестирования шаблона на стенде были получены следующие результаты.

WebRTC — это браузерная технология, предназначенная для передачи потоковых данных между браузерами или приложениями с использованием технологии двухточечной передачи (point-to-point transmission).


В этой статье я расскажу о том, как создал шаблон (cookiecutter) и настроил окружение для написания REST API сервиса на С++ с использованием docker/docker-compose и пакетного менеджера conan.
Во время очередного хакатона, в котором я участвовал в качестве бекенд-разработчика, встал вопрос о том, на чем писать очередной микросервис. Все что было написано на текущий момент, писалось мной и моим товарищем на языке Python, так как мой коллега был специалистом в этой области и профессионально занимался разработкой бекендов, в то время как я вообще являлся разработчиком под встроенные системы и писал на великом и ужасном С++, а Python просто подучил в университете.
Так вот, перед нами встала задача написать высоконагруженный сервис, основной задачей которого был препроцессинг поступающих к нему данных и запись их в БД. И после очередного перекура товарищ предложил мне, как С++ разработчику, написать этот сервис на плюсах. Аргументируя это тем, что так будет быстрее, производительнее, да и вообще, жюри будут в восторге от того, как мы умеем распоряжаться ресурсами команды. На что я ответил, что никогда не занимался такими вещами на С++ и с легкостью могу оставшиеся 20+ часов посвятить поиску, компиляции и компоновке подходящих библиотек. Проще говоря, я струсил. На том и порешили и спокойно дописали все на Python.

Всем, привет!
В статье я хотел бы рассказать об одном из подходов к логированию приложения, который сильно помогал мне и коллегам при отладке, поиске ошибок и анализе проблем производительности. Про необходимость логирования было написано множество хороших статей в том числе и на Хабре, поэтому здесь нет большого смысла повторяться. Я начинал карьеру в IT с Oracle и изучал эту БД по книгам главного эксперта — Тома Кайта. Мне запомнилась его фраза по поводу логирования из книги "Effective Oracle by Design":
Instrumentation is not overhead. Overhead is something you can remove without losing much benefit. Removing (or not having) instrumentation takes away considerable functionality. You wouldn’t need to do this if your systems never break, never need diagnostics, and never suffer from performance issues. If that is true, you don’t need to instrument your system (and send me your email address, because I have a job offer for you).
С работой над Oracle проектами всё и началось.


Наша команда занимается созданием информационного сервиса по отображению глобальных данных для многих стран, городов и территорий — Routitude. К концу февраля этого года стремительное распространение коронавируса по всему миру побудило нас внедрить дополнительный функционал для мониторинга ситуации в наше приложение. Помимо визуализации данных в веб-интерфейсе, основным компонентом реализации этой задачи стал микросервис, написанный на Python с использованием популярного веб-фреймворка Flask.
Сервис регулярно обновляет данные из различных источников и по запросу отдает необходимую информацию для визуализации в веб-интерфейсе. Основным источником данных являются страницы Википедии, посвященные распространению вируса в странах и территориях. Таблицы с показателями на этих страницах оперативно обновляются и отлично подходят в качестве источника данных для сервиса по мониторингу распространения инфекции.
В статье я расскажу про основные компоненты сервиса, от получения и обновления данных до создания API для клиентских запросов. Код проекта доступен в github репозитории.