Привет, Хабр! Я Маша Башан, Python разработчик в команде dBrain. Сегодня расскажу, как в dBrain мы внедрили собственную стратегию тестирования, которая в разы сокращает количество действий работающих с платформой инженеров. Мы применили альтернативный вариант тестирования — с помощью сервиса Apache Airflow.
Здравствуйте, друзья! Меня зовут Константин, я python backend developer из компании «Окенит». Сегодня я хочу рассказать свое видение проблемы новичка при ознакомлении с принципами SOLID, описанными в книге «Стерильная Архитектура» Робина Мартерта.
За свой десятилетний опыт я часто был свидетелем ситуации, когда молодые разработчики, желая сделать свой проект как можно более открытым для расширения и редактирования, превращали его в груду нечитаемого и неподдерживаемого кода при попытке использовать у себя все рекомендации Матушки Роба. Отсюда вопрос: «Почему, при следовании советам более опытного разработчика, код стал только хуже?».
Ответ на этот вопрос пришел ко мне очень быстро. Из‑за описания и без того абстрактных вещей чересчур абстрактными словами и примерами, Робин Мартерта вместо упорядочивания знаний, наводит хаос в умы читателей. Во избежание этой ситуации я решил написать данную статью, где коротко расскажу о наборе принципов SOLID, для чего они нужны и, главное, как применять эти принципы в жизни. Начнем по порядку, с буквы «S». И так, что же она значит?
В мире интеграций REST API на сегодняшний день занимает по праву свое почетное, королевское место. Сегодня мало какой проект или продукт обходится без стандартных HTTP-методов и документации к ним.
Но если для REST API уже всемирную славу приобрел Open API со своей Swagger-документацией, которая внедряется практически повсеместно и является по праву, так сказать, золотым стандартом, то для брокеров сообщений и, в целом для асинхронного взаимодействия, в большинстве случаев дела обстоят далеко не так однозначно.
В данной статье я хотел бы подробнее остановиться на довольно молодом типе спецификации для асинхронного взаимодействия - AsyncAPI, который, на мой взгляд, имеет огромный потенциал и все шансы на массовое применение в будущем.
На некоторых порталах, в том числе и здесь, уже косвенно поднималась тема AsyncAPI и вызывала у авторов, как правило, смешанные чувства. Описывали преимущества и недостатки, приводили некоторые примеры. Справедливо отметить, что AsyncAPI, конечно же, не идеален.
Но если посмотреть на это с другой стороны: удобно ли будет разработчику читать ТЗ и другую документацию касаемо разработки интеграции по асинхрону, слепленную из кусков текста, таблиц, рисунков, непонятных ссылок и т.д.? Одно дело, если разработчик находится на проекте с самого начала и знает все тонкости и может сам что-то додумать. Но если человек придет на проект уже через один, два или более лет после начала проекта и увидит тонны макулатуры, которую как-то нужно читать и анализировать, то вот тут начинаются трудные времена.
Привет! Меня зовут Максим Соколов, я — аналитик в команде “Управление доступностью товаров и категорий”. В нашей команде была выделена отдельная подгруппа, которая создавалась специально под новый продукт-фичу для селлеров. Сразу стало понятно, что для реализации нового функционала требуется разработка нового микросервиса. Командой разработки было принято решение интегрироваться по gRPC, но мне до конца не было понятно, почему выбор именно такой. И тут я решил разобраться подробнее!
До этого я занимался анализом доработок по уже существующему функционалу, поэтому не задавался вопросом, почему выбран тот или иной путь реализации API. Но здесь-то всё с нуля, а специалисту, который дебютирует в этом выборе, становится ещё трудней.
Могу сказать, что выбор технологии для проекта — задача непростая, требующая совместного участия разных участников технической команды: аналитик, разработчик, тимлид, архитектор.
На свете много статей про проектирование API, в которых описаны архитектурные стили, протоколы, технологии. Информации — огромное количество, иногда она даже противоречивая, поэтому новичку тяжело подступиться к теме.
В этой статье я хочу дать точку входа для джун/мидл системных аналитиков, которые хотят разобраться в межсервисной интеграции. Мы пройдёмся по HTTP, REST, RPC и gRPC, разберёмся в их значениях. Выясним, почему эти аббревиатуры появляются, когда происходит проектирование API, и попробуем понять, когда и что следует применять.
Также по ходу статьи буду оставлять ссылки на хорошие (по моему мнению) статьи для более глубокого погружения в поднимаемые темы.
Кэширование с FeignClient: ускоряем микросервисы и радуем пользователей
Статья о том, как добавить кэширование в FeignClient с помощью Caffeine Cache и сделать микросервисы молниеносными. Простая настройка, минимум кода, максимум пользы — пошагово на примере Java и Spring Boot, чтобы ваши запросы летали, а API не тормозил.
В настоящее время трудно себе представить работу сложных систем, состоящих из множества компонентов, без взаимодействия между собой при помощи различных интеграций. Ну и само собой, брокеры сообщений по популярности на сегодняшний день входят в топ самых используемых решений.
RabbitMQ и Apache Kafka — это термины, которые, возможно, на слуху у каждого, кто так или иначе работает в ИТ-сфере.
И сегодня я хотел бы познакомить вас с одним из, на мой взгляд, интереснейших инструментов для симуляции брокера RabbitMQ - сайтом RabbitMQ Simulator https://tryrabbitmq.com.
Для начала пару слов теории о брокере сообщений RabbitMQ.
RabbitMQ — это популярная система обмена сообщениями с открытым исходным кодом, которая используется для передачи данных между различными приложениями и сервисами. Она основана на протоколе AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) и позволяет создавать надежные и масштабируемые системы обмена сообщениями.
RabbitMQ представляет собой брокер сообщений, который принимает сообщения от отправителей (publishers), хранит их в очереди и передает получателям (consumers). Он поддерживает различные модели взаимодействия, такие как точка-точка (point-to-point) и публикация-подписка (publish-subscribe).
Теперь перейдём к самому RabbitMQ Simulator-у.
Итак, RabbitMQ Simulator — это онлайн-симулятор, который предоставляет пользователям возможность познакомиться с основами работы RabbitMQ и отработать сценарии использования очередей сообщений в безопасной и понятной среде, не требующей установки самого RabbitMQ на локальной машине. И это делает его необычайно полезным инструментом для изучения принципов работы RabbitMQ, а также для тестирования различных сценариев использования.
Как избежать типичные ошибки при внедрении микрофронтов и какие инструменты упрощают жизнь разработчикам.
Рассмотрим плохие примеры разделение кода приложения, т.е. когда "архитектор" или лид проекта, не умеют микрофронты готовить. А разработчикам нужно с этим жить.
Всем привет! Меня зовут Максим, я QA в Максилекте.
Недавно коллеги попросили меня рассказать о базовых вещах в Kafka, которые могут быть полезны при тестировании общающихся между собой микросервисов или сервисов, взаимодействующих со сторонними ресурсами. В этой статье - основные идеи моего рассказа.
Бесплатное решение по налоговому учету для ИП и организаций.
Цветовые решения, рейтинги ТОП-10. Прибыльность и рентабельность с налогом и без.
Заинтересует бизнесменов и бухгалтеров как альтернативное универсальное ПО для налогового и управленческого учета и сравнения разных налоговых режимов.
Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Топчий, я уже более 20 лет работаю в IT. Прошёл все уровни: бэкенд, фронтенд, фулстек со множеством языков и технологий. В СберТехе занимался Единой фронтальной системой, в Яндексе участвовал в стартапе, связанном с FMCG. Сейчас занимаюсь сервисом ценообразования в сети магазинов «Пятёрочка» (X5 Group).
В этой статье я приоткрываю тайну бэк-офиса современного магазина и делюсь опытом, как мы развиваем программный комплекс, что интересного при этом происходит, с какими проблемами сталкиваемся и как их решаем. Статья будет полезна архитекторам, техническим менеджерам и всем, кто интересуется преобразованием корпоративных IT-ландшафтов.
Привет! Хочу поделиться, как я с KeyCloak-ом сражался.
Испытание воли на прочность, падение до глубин отчаяния и победа, как кульминация всех потраченных недель на поиски решения.
При разработке микросервисов рано или поздно возникает вопрос о специализированном микросервисе, через который проходят запросы и маршрутизируются в нужный. Это необходимо не только с точки зрения безопасности (в одной точке аудита можно увидеть все нужные события), но так же с точки зрения производительности. Ваш микросервис выполняющий важную функцию наверняка использует массу ресурсов, например подключения к БД - даже если обработка плохого запроса не требует подключения к БД, то она гарантированно ворует ресурс ЦП. Разумеется можно покупать все более производительные сервера, но такой путь ни к чему не приведет.
Если вас интересует эта тема, то добро пожаловать под кат.
В рамках микросервисной архитектуры достаточно легко делать «реактивные» сервисы: к вам приходит событие или вызов HTTP-метода, и в ответ на это происходит какое-то действие. Однако бывают более сложные сценарии, когда надо собрать некоторое количество информации или событий прежде, чем что-то делать. В таком случае нужен пайплайн — механизм организации сложных правил обработки событий.
Недавно нам пришлось организовать пайплайн с использованием интересных С++-трюков. О них я и расскажу в статье.
— Как хранить в одном контейнере разные типы и использовать тип в качестве ключа контейнера
— Как средствами метапрограммирования удобно сериализовать и десериализовать разнотипные объекты
— Как сделать универсальный запускатель функций, который будет запускать любую функцию и сам искать, откуда «добыть» эти аргументы
— И главное, как сделать интерфейс для написания пайплайна обработки события — удобный и полностью изолированный от инфраструктуры
Меня зовут Екатерина Александрова, я интернет‑маркетолог, выпускница курса «Интернет‑маркетолог» и «SMM‑продвижение в Телеграмм», и Станислав Козырев — ведущий инженер‑программист, дата‑аналитик и саентист ЦУНБ им. Некрасова, выпускник курса «Специалист по Data Science».
Наша команда «Проактивные практики», состоящая из пяти увлеченных и энергичных участников, проходит обучение в амбассадорской программе Яндекса. Заключительным этапом программы стала выпускная работа.
Привет, Хабр!
Меня зовут Михаил, я являюсь ФинТех системным аналитиком, исполняющим роль архитектора на проектах. И сегодня я хочу поделиться материалами по Kafka, которые подготовил для обучения сотрудников из своей команды. В материале постарался отразить самые важные технические моменты по Kafka, которые будут подкреплены наглядными кейсами и примерами использования. Материал будет полезным как для начинающих, так и для продвинутых пользователей. Желаю приятного прочтения.
Архитектура микросервисов широко распространена в современном программировании. Благодаря этой архитектуре разработчики смогут самостоятельно разрабатывать сервисы и управлять ими. Однако очень важно выбрать правильный протокол для эффективного взаимодействия между микросервисами. Здесь протокол gRPC (Google Remote Treatment Call) выделяется своей высокой эффективностью и скоростью. В этой статье мы предоставим подробную информацию о RPC и gRPC, рассмотрим преимущества gRPC в архитектурах микросервисов и продемонстрируем их различия на примерах кода на языке программирования Go.
Хочу рассказать о том, какие проблемы при разработке создают рекурсивные зависимости на фронте.
С данной проблемой каждый второй проект живет и разработчики не знают, что у них есть циклические зависимости.
Рассмотрим способы разрешения циклических зависимостей и их обнаружение.
Привет, Хабр! Мы в команде Nova Container Platform продолжаем серию переводов полезных материалов о микросервисной архитектуре.
Привет! Меня зовут Дима, я архитектор в Купере. Сегодня расскажу о шаблоне проектирования Strangler, который мы использовали для поэтапного выноса бизнес-логики из монолитной системы в отдельный сервис.
Сначала обратимся к первоисточнику, а затем перейдем к практическим моментам, с которыми столкнулись в процессе работы. Поехали!
Привет, Хабр!
Сегодня поговорим о хорошей библиотеке для управления потоками данных в Python – RxPY — реализации Reactive Extensions для нашего любимого языка. В версии 4.0.4 эта библиотека получила ряд улучшений, и сегодня мы разберем её основной функционал.
