Open source *

Я ненавижу руками создавать бойлерплейты. Любые. Нет, LLM-ки тут тоже не помогут: им надо писать промпты (а потом ещё проверять, что оно там нагенерировало). Мне всегда хотелось, чтобы остов приложения задавался конфигурацией, а я бы только добавлял бизнес-логику. Буквально, в уже сгенерированные для неё места.

Именно в такой парадигме написана моя библиотека finitomata, в которой конфигурация конечных автоматов задаётся текстовым представлением (PlantUML/Mermaid), а бизнес-логика просто распихивается по колбэкам переходов. Но мне этого оказалось мало, и я решил обернуть в такие же абстракции хранение и подписку на изменения.

Так родилась библиотека (пока не опубликована, доступна только в исходниках) persistomata.

В Kubernetes 1.28 появилось новое поведение: init-контейнеры теперь могут иметь поле restartPolicy (KEP 753). Это позволяет явно указать kubelet’у, что такой контейнер следует считать сайдкаром, а не классическим init-контейнером. В Kubernetes 1.33 эта долгожданная фича наконец получила стабильный статус. Разбираемся, что такое сайдкар-контейнеры и когда их лучше использовать.

Чем быстрее прогресс RISC-V, тем острее встает вопрос адаптации ПО под эту архитектуру. Например, инструментов для работы с микросервисами, без которых уже сложно представить современную разработку. Есть ли место контейнеризации в открытой архитектуре?

Под катом вас ждет тестирование современных инструментов оркестрации — Kubernetes, K3s и Docker Swarm. Мы — команда совместной лаборатории «Технологии программирования» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого и YADRO — попробовали запустить их на микрокомпьютере Lichee Pi 4A и оценили их производительность.

Это история о том, как я устал держать в голове инфраструктуру по всем своим проектам.

Прод падает — а ты тратишь время на то чтобы вспомнить где лежит Grafana, где настраивается DNS, чей Docker Registry мы используем, есть ли у нас CDN и какой.

В итоге я запилил легковесное решение чтобы разобраться с вопросом системно, а не просто наклепать закладок в браузере.

Здравствуйте,

Меня зовут Александр Певзнер, и я программирую на Си и Go. Go обычно ассоциируется с бакендом, микросервисами и вот этим вот всем. Но я использую его необычным образом: я пишу на нём системное ПО.

Почему я это делаю именно на Go? Этот язык привлекает меня своей простотой, лаконичностью, ясной семантикой, прекрасной документацией и великолепной стандартной библиотекой.

Одна из моих программ, ipp-usb, написанная на Go, входит во все дистрибутивы Linux и *BSD и делает возможным использование принтеров и сканеров, которые подключаются к USB и поддерживают IPP over USB протокол - т.е., примерно всех современных.

А еще я член OpenPrinting - небольшой, но очень плодотворной группы людей, которая ответственна за печать и, отчасти, сканирование на всех UNIX-like OS и за формирование индустриальных стандартов в этой области.

Это всё начиналось для меня, как хобби, но сейчас это - часть моей оплачиваемой работы.

В силу особенностей моей работы меня не очень интересуют такие вещи, как поддержка миллиона запросов в секунду и прочий high load (это не значит, что мои программы тормозные. Но никто не дёргает системный принтер миллион раз в секунду). Но зато приходится разбираться с некоторыми другими непростыми штуками.

Об одной из таких штук и пойдёт речь в этой статье.

Понадобился мне для одного проекта на Go встроенный скриптинг. Ну т.е., чтобы программа могла всосать в себя скрипт, который определяет некоторые аспекты её поведения.

Размышляя о том, на каком языке программа должна скриптоваться, в выбирал между JS, Lua и Python.

Однако, JS и Lua - слишком нишевые языки. JS ассоциируется у всех с вебом а Lua - с разработкой игр. Таким образом, выбор естественным образом пал на Python. Этот язык знают все, а я испытываю некоторую надежду, что скрипты для моей программы буду писать не только я. Хотя сам я, должен признаться, Python не знаю и не люблю :)

Таким образом, осталось только придумать, как встроить интерпретатор Python-а в программу на Go.

В декабре 2024 года я сел за написание дипломного проекта. Хотелось сделать не просто формальность для зачёта, а что-то реально рабочее, полезное и интересное. Так родилась идея RuFA Станции — по сути, «говорящей банки» с пинами, через которую можно было управлять внешними устройствами. Представьте себе что-то вроде умной колонки, которой можно сказать: «RuFA, подай 5V на пин 13», — и она выполнит.

Я поделился этой задумкой с одним знакомым, хорошо разбирающимся в схемотехнике. Мы встретились в кофейне, я начал описывать идею, а он выдал фразу, которая определила дальнейший путь:

«Слушай, ну это... идея так себе. Ты можешь лучше».

Наверно, чаще всего на Rust жалуются из-за его медленного цикла обратной связи и долгого времени компиляции. Я слышу и читаю об этом постоянно; в подкастах по Rust, в постах блогов, опросах, докладах с конференций и офлайн-обсуждениях. Я и сам, как пользователь Rust, регулярно жалуюсь на это!

Кроме того, наряду с обычными жалобами на время компиляции, я начал замечать от раздражённых разработчиков на Rust и подобные заявления: «Почему Rust Project не занимается активнее этой важной и очевидной проблемой? Почему с этим что-нибудь не сделают?». Я участник рабочей группы по производительности компилятора Rust, поэтому воспринимаю такие вопросы очень серьёзно. И, разумеется, у меня есть мнение по этому поводу. В этом посте я приведу свои размышления, способные служить ответами на эти (и похожие) вопросы.

Предупреждение: все выраженные в этом посте мнения исключительно мои и необязательно отражают точку зрения Rust Project (группы контрибьюторов и мейнтейнеров тулчейна Rust).

Приветствую! Я разработчик в компании НИЦ ЦТ. Мы разрабатываем операционную систему, адаптированную под российские процессоры Эльбрус. Процессоры Эльбрус работают на своей оригинальной архитектуре, которая имеет свои преимущества и недостатки. В частности, интерпретируемые языки программирования не блещут производительностью. Вот мы и решили провести сравнительное тестирование различных языков, компиляторов и интерпретаторов чтобы выяснить, что лучше использовать для разработки под Эльбрус.

В статье представлены результаты бенчмарка Programming language benchmark, основанного на решении набора задач идентичными алгоритмами, реализованными на разных языках. Это позволяет оценить эффективность генерируемого компиляторами (или интерпретаторами) кода для выбранной архитектуры, поскольку скорость выполнения напрямую зависит от архитектурных особенностей процессора. Учитывая использование одного ядра процессора в тестах, результаты отражают потенциал оптимизации кода на низком уровне для каждого языка программирования в рамках заданной аппаратной платформы. Полученные данные позволят разработчикам делать более обоснованный выбор языка программирования для задач, критичных к производительности, с учетом специфики целевой архитектуры.

Этой весной, с 8 апреля по 23 мая, Хабр совместно с GitVerse запустил сезон Open source. Идея была простой: предложить IT-сообществу поделиться своими историями работы с открытым кодом. 

За время сезона было опубликовано 80 статей, которые в совокупности набрали около полумиллиона просмотров, 2000 плюсов и 1500 комментариев. Авторы делились опытом — от первых робких коммитов в популярные репозитории до создания собственных проектов, изменивших жизнь тысяч разработчиков. А читатели, в свою очередь, поддерживали, хвалили, критиковали и даже рассказывали, как тот или иной проект изменил их работу или жизнь.

У вас есть мобильное устройство с процессором RISC-V? Вопрос странноватый, но ответ может быть сложнее, чем кажется. Например, архитектуру RISC-V использует чип безопасности в Google Pixel 6. Конечно, процессоры смартфонов в основном задействуют архитектуру ARM — созданную, кстати, по принципам архитектуры сокращенного набора команд (RISC, Reduced Instruction Set Computer). Зачем же здесь RISC-V? Далее мы рассмотрим этот вопрос и оценим, насколько сама архитектура готова к такому применению.

За 13,5 лет я создал 12 опенсорс-проектов для платформы .NET и особое место среди них для меня занимает проект WebMarkupMin. Я не могу точно сказать, что мне больше всего нравится в нем: интересная исследовательская работа, лавры первопроходца на платформе .NET или не уходящая с годами актуальность.

В этой статье будет мало технических подробностей, потому что подобных статей о WebMarkupMin написано предостаточно. Здесь будет сделан акцент на разработке концепции опенсорс-проекта, его продвижении и взаимодействии с другими людьми.

Автор статьи — мобильный разработчик, который сам поднял инфраструктуру для стартапа на одной небольшой виртуалке. Вы узнаете, как он выбрал и внедрил werf, какие проблемы решал с помощью SOPS, как организовал хранение и шифрование секретов, и почему GitOps стал для него спасением.

Привет, Хабр! На связи Андрей Бородин, в Yandex Cloud я руковожу направлением разработки СУБД с открытым исходным кодом — и я попал в Яндекс через опенсорс. Я уже немного рассказывал, что и зачем мы делаем в опенсорсных БД с точки зрения облачных сервисов, где мы развиваем PostgreSQL, Greenplum, Cloudberry, Valkey и другие решения.

Но из этих историй часто ускользает человеческая сторона: мы занимаемся опенсорсом не только для того, чтобы сделать решения с открытым кодом более облачными, не только потому, что это модно, но и потому, что это приносит пользу не только продукту, но и самим разработчикам‑контрибьюторам.

На масштабах Яндекса возникают нетривиальные задачи, которые интересно решать. А когда мы делимся решениями с сообществом, то можем получить от них новый взгляд на проблему, и продолжить совместную разработку новой фичи в удобном формате: с кем‑то на условиях независимого сотрудничества, а кого‑то можем позвать в команду (как это было и со мной).

В общем, если придерживаться опенсорс‑философии, может возникнуть ситуация win‑win. Сегодня с коллегами Леонидом Борчуком @leborchuk и Дмитрием Сарафанниковым расскажу пару историй про то, как это бывает с опенсорсными СУБД.

Я довольно давно искал менеджер заметок после того, как ушел Notion и заблокировал мой аккаунт. Я перепробовал довольно много всякого. Где-то меня не устраивал интерфейс, где-то глючная P2P-синхронизация, где-то отсутствие нативных приложений.

Сегодня расскажу про то что нашел для и себя и как это похостить.

- Зачем идете в горы вы?

Ведь Эльбрус и с самолета видно здорово!

Приветствую! Я Владислав Щапов и я обожаю манулов. А еще я разработчик в компании НИЦ ЦТ, которая разрабатывает операционную систему для российских процессоров Эльбрус. Одной из моих рабочих задач было провести тестирование статического анализатора PVS-Studio для проверки С и С++ кода на Эльбрусе. Эта задачка была непростой и очень напомнила мне восхождение на гору, когда за каждым пройденным испытанием сразу возникает какой-то новый вызов. Но манулы не сдаются!

Diplodoc — опенсорс‑платформа для работы с документацией в парадигме Docs as Code, которая создаётся в Яндексе силами команд Yandex Infrastructure и Yandex Cloud и является частью наших опенсорс‑инструментов. С её помощью мы собираем всю документацию компании. Это суммарно более 300 тысяч статей в более чем 2500 документационных проектов и порядка 6000 запусков Diplodoc CLI каждый день.

На таких объёмах нам важно быть эффективными — умеренно расходовать ресурсы сборочных ферм и при этом собирать проекты как можно быстрее, чтобы документаторы могли увидеть финальный результат без смены контекста на чай.

Со временем, скорость CLI заметно деградировала. С одной стороны, платформа прирастала полезными функциями, это увеличивало время обработки контента, с другой — размер документации вырос и для некоторых продуктов перевалил за тысячу файлов.

Больше всего от растущего времени сборки страдали технические писатели: для просмотра внесенных изменений им требовалось собирать документацию целиком и на больших проектах это стало приводить к ожиданию более 10 минут. С десятками тысяч правок документации ежедневно эти десятки минут складываются в человеко‑месяцы простоя, которые никому не идут на пользу. Поэтому мы приняли решение всё это основательно причесать.

В новом материале DevOps-инженер Максим Кульвинский делится подробным обзором RBAC Wizard — свежего Open Source-инструмента для визуализации и анализа системы доступов в кластере. Разберёмся, как быстро развернуть утилиту с помощью Helm, посмотрим на её возможности и ограничения, а также выясним, кому и в каких случаях она может реально облегчить жизнь.

Привет, Хабр! Я Александр Зырянов, проектный менеджер TMS с открытым исходным кодом TestY. Сразу о главном: выложили в open source версию TestY 2.1. 

Во-первых, подвезли любимую фичу всех разработчиков — темную тему. Дочитайте до конца, чтобы посмотреть, как выглядит интерфейс различных страниц. Во-вторых, совместно с командой технических писателей YADRO разработали удобную документацию, чтобы погрузиться в работу системы с головой.

Какие еще изменения ждут пользователей в TestY 2.1 — читайте под катом.

Покажу вам практическую реализацию семантического поиска на основе векторных представлений - эмбеддингов из текста. Здесь я создам систему, которая анализирует статьи с Хабра, извлекает из них темы и ключевые слова с помощью локально работающих больших языковых моделей LLM, и на основе этих данных создает векторные представления для эффективного поиска по смыслу, а не по запросу на вхождение определенного текста.