Technotext

Эта статья родилась случайно. Слоняясь по книжному фестивалю и наблюдая, как дочка пытает консультантов, заставляя их искать Иэна Стюарта, мой глаз зацепился за знакомые буквы на обложке: "Nginx".

Надо же, на полках нашлось целых три книги - не полистать их было бы преступлением. Первая, вторая, третья... Ощущение, будто что-то не так. Ну вроде страниц много, текст связный, но каково содержание? Установка nginx, список переменных и модулей, а дальше docker, ansible. Открываем вторую: wget, лимиты запросов и памяти, балансировка, kubernetes, AWS. Третья: GeoIP, авторизация, потоковое вещание, puppet, Azure. Ребята, а где про то, как вообще работает nginx? На кого рассчитаны ваши книги? На состоявшегося админа, который и так знает архитектуру этого веб-сервера? Да он вроде с базовыми настройками и сам справится. На новичка, который не знает как пользоваться wget? Вы уверены, что ему знание о существовании ngx_http_degradation_module и тем паче "облака" важнее порядка прохождения запроса?

Итак. О чем не пишут в книгах.
(здесь и дальше мы говорим только о NGX_HTTP_)

Некоторое время назад мною была создана первая версия автоматизированной системы обеспечивающей управление электричеством и подачей воды в квартире. За прошедшее время система претерпела довольно серьезные изменения и была внедрена в квартире. О всем по порядку ниже.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я крайне опечален качеством поиска современных поисковиков.

Например, обсуждали мы как-то в $mol-чате стоит ли делать "человеко-понятную" псевдостатику в урлах вида /snjat-dvushku/s-remontom/v-vihino для SEO, или всё же сеошники - шарлатаны, гадающие на поисковой гуще. Решили проверить кто там у нас в топе по запросу "квартира купить однокомнатная горьковская" и получили такой результат:

Дыбенко, Лесная, Жопа Мира, всё, что угодно, только не то, что спрашивали. Первые 4 результата - нерелевантный мусор. А потом сервис самого же Яндекса. Как так получилось, что в 2к21, в эпоху машинного обучения и GPT-3, у нас получился поиск хуже, чем на заре интернета?

«Представь, что люди как бы находятся в подземном жилище наподобие пещеры, где во всю её длину тянется широкий просвет. С малых лет у них на ногах и на шее оковы, так что людям не двинуться с места, и видят они только то, что у них прямо перед глазами, ибо повернуть голову они не могут из-за этих оков.»

© Платон «Государство», книга 7: Миф О Пещере

Около десяти лет назад сообщество веб-разработчиков впервые начало обсуждать концепцию "Single-Page Application" и искать способы ее реализации. К тому моменту разработка графических интерфейсов уже не являлась чем-то новым и поэтому многие вещи заимствовались у существующих решений и немного адаптировались под специфику браузеров.

Наиболее успешным результатом подобной работы оказался Backbone.js — объектно-ориентированный MVC-фреймворк, который в свое время использовался в BitBucket, Basecamp, Stripe, Airbnb и Trello. Со временем он был полностью вытеснен следующим поколением фреймворков, но...

Что если бы этого не случилось? Как бы тогда выглядела современная разработка веб-интерфейсов?

Как-то заглянув на GitHub, обнаружил Koka — язык функционального программирования со статической типизацией. Koka разрабатывается с 2012 года Daan Leijen в Microsoft Research, USA. Его исходники выкладываются на GitHub под лицензией Apache 2.0. Как признаются его авторы, он ещё не готов для промышленного применения: у него нет библиотек, менеджера пакетов и полной поддержки в средах разработки. При этом сам язык достаточно стабилен, а компилятор полностью разработан. Отдельными моментами язык напоминает Rust, Haskell и Scala. Сам же по себе он интересен контролем побочных эффектов. Это его основная фишка. Приглашаю познакомиться с Koka и обсудить его свойства.

fun main(): console ()
  println("Hello, World!")

Сначала пробежимся по свойствам языка, а затем рассмотрим один небольшой пример.

Однаждый мне рассказали о самодельном девайсе под названием Yayagram (по какой-то причине описанном создателем в Твиттере, а вот тут по-русски). Я на него посмотрел и решил сделать свой, с преферансом и поэтессами аркадными кнопками и старым термопринтером.

Так родился БабаГрам, чёрный ящик, открывающий моей бабушке общение в Телеграме.

В статье - про устройство и сборку сего девайса.

Nest.js - популярный node.js фреймворк с отличной архитектурой, основанной на Angular.

Под капотом Nest использует надежные платформы HTTP-серверов, такие как Express (по умолчанию), и при желании также может быть настроен для использования Fastify! Nest обеспечивает уровень абстракции по сравнению с этими распространенными платформами Node.js (Express/Fastify), но также предоставляет свои API-интерфейсы непосредственно разработчику. Это дает разработчикам свободу использовать множество сторонних модулей, доступных для базовой платформы.

Для таргетинга мы в Ozon используем сегменты, в которые группируем пользователей по интересам. Интересы могут быть определены через систему трекинга событий. Последние в свою очередь формируются в процессе взаимодействия пользователя с маркетплейсом Ozon. На основе сегментов мы отправляем нотификации, рассылаем письма, показываем рекомендации, баннеры, страницы с товарами и цены на товары, участвующие в маркетинговых акциях. В принципе, на сегменты можно завязать любую механику. Мы даже А/В тесты иногда проводим с ними.

Первоначально сегменты создавались вручную: поступал запрос от заказчика, после чего проводилась аналитическая работа по сбору требований. Количество заявок на создание сегментов со временем только увеличивалось. Чтобы автоматизировать процесс создания сегментов мы решили сделать конструктор сегментов для DMP — Data Management Platform. Это относительно молодой проект, ему чуть больше двух лет, но он полностью себя оправдал. Сегодня расскажу вам о нашем опыте. Меня зовут Евгений Чмель, и я руковожу командой DMP & CDP.

Docker единственная система контейнерной виртуализации с которой мне еще не доводилось сталкиваться, по этому после изучения данной темы решил написать данную публикацию. В данной публикации пойдет речь о сборке собственного образа (с помощью dockerfile) на основе официальных образов системы от debian, монтировании различных файловых систем (nfs, btrfs, ext4), а также о различным параметрах dockerfile и командах управления контейнерами docker.

Вы пишите код на платформе .NET под Windows и вам нужно выполнять некоторые действия каждую миллисекунду. Возможно ли это? Какие есть варианты и насколько они надёжны? Разберёмся, что можно использовать, и какие есть гарантии по точности срабатывания. Статья сконцентрирована на поиске такого решения, которое работало бы и под .NET Framework, и под .NET Core / .NET, и в разных версиях ОС, и являлось бы механизмом общего назначения (а не только для программ с GUI, например).

Весной 2021 года во французском Страсбурге случилось яркое событие: полностью сгорел дата-центр одного из крупнейших европейских хостинг-провайдеров (OVH). Всего за несколько часов пожар отрубил доступ к миллиону популярных сайтов и онлайн-сервисов во всём мире. Одна из вероятных причин — человеческий фактор. В результате под угрозой существования оказался не только сам ЦОД, но и весь бизнес провайдера. К слову, и в России ЦОДы тоже горят. К сожалению, пожар — не единственная проблема больших данных. Не менее опасно — highload системы. Это когда, например, приложение перестаёт справляться с моментальной нагрузкой, а вся инфраструктура работает на пределе возможностей, и запаса для роста у неё нет. Забегая вперед, скажу, что решение есть у каждой из перечисленных проблем. Но, обо всём по порядку.

В этой статье я опишу различные техники повторного использования кода и разбиения сложных объектов на части, с которыми я столкнулся. Постараюсь объяснить, почему классическое наследование, а также некоторые другие популярные подходы не работают в сложных случаях, и какие есть альтернативы.

Будет рассказано о декораторах, стратегиях, Entity Component, Entity Component System, деревьях, State Machine, частично о хранении хуков в React.

Возможно многих удивит, что в основе большинства подходов повторного использования кода лежат стандартные структуры данных – массив, список, словарь, дерево, граф.

Ваш новый разработчик только что закончил подписывать трудовой договор и с горящими глазами готов закрывать по 15 задач в день. На его пути стоит лишь одно препятствие — новый ноутбук, который пока что не настроен должным образом. Чаще всего процесс настройки окружения описывается в документе, который выдается новому разработчику. Мы не сильно далеко ушли и тоже составили такой список.

Мы разрабатываем ati.su, это площадка где грузоотправитель находит грузоперевозчика. Между собой они общаются заявками. Заявка — это карточка с множеством полей. Так мы её и зовём — «Карточка груза». Поиск таких заявок по сложным фильтрам — то, зачем к нам приходят сотни тысяч пользователей.

Эта статья о том, как мы с нуля переписали карточку груза и этого почти никто не заметил. И это хорошо, так и было задумано.

Сначала я поведаю о проекте. Опишу боль, которую он вызывал. Потом расскажу, что и как мы переписали. И напоследок немного размышлений о том, что можно было сделать лучше.

На протяжении всей жизни мне приходится экономить вычислительные и сетевые ресурсы: сначала были компьютеры с 300 кГц (кило — не гига!) и 32 Кбайт RAM, интернет по dial-up. Потом я решал олимпиадные задачки. Теперь имею дело с терабайтами трафика и 50 млрд событий в сутки. И хотя современные телефоны в 1 000 раз мощнее любого оборудования двадцатилетней давности, я до сих пор оптимизирую. Думал даже, что это со мной что-то не так. Но потом понял, что все постоянно что-нибудь оптимизируют. 

Эта статья в меньшей степени о том, почему нужно бороться за производительность, и в большей о том, на что сейчас стоит заменить устаревший стек из JPEG, JSON, gzip и TCP — и как это сделать. 

Спойлер: у нас есть решение и мы его не только показываем — ссылки на open source в конце статьи.

Не плоть, а дух растлился в наши дни,
И человек отчаянно тоскует...
Он к свету рвётся из ночной тени
И, свет обретши, ропщет и бунтует.

Приветствую, уважаемые хаброжители!

Так как занимаюсь переводом кода с MS SQL в Postgre SQL с начала 2019 года, то решил продолжить сравнение этих двух СУБД.

В прошлой публикации мы рассматривали отличия в быстродействии MS SQL и PostgreSQL для 1C.

Сегодня давайте сравним основные конструкции синтаксиса MS SQL и PostgreSQL для правильного чтения кода, а также для того, чтобы быстро изменить код из MS SQL для PostgreSQL или наоборот.

Начнем рассмотрение с сопоставления типов.