Многие сайты пытаются помочь пользователям установить более сложные пароли. Для этого устанавливают базовые правила, которые требуют обычно указать хотя бы одну прописную букву, одну строчную букву, одну цифру и так далее. Правила обычно примитивные вроде таких:

'password' => [
    'required',
    'confirmed',
    'min:8',
    'regex:/^(?=\S*[a-z])(?=\S*[A-Z])(?=\S*[\d])\S*$/',
];

К сожалению, такие простые правила означают, что пароль Abcd1234 будет признан хорошим и качественным, так же как и Password1. С другой стороны, пароль mu-icac-of-jaz-doad не пройдёт валидацию.

Некоторые специалисты говорят, что это не лучший вариант.

Привет, Geektimes! Описывать преимущества SSD или твердотельного накопителя над HDD нет смысла – кто ценит быстрый запуск операционной системы, отсутствие шума и низкое энергопотребление, наверняка уже успел обзавестись таким диском. Но на этом приключения с SSD не заканчиваются: подобно автомобилю или даже смартфону данный накопитель требует бережного обращения и ухода. Поэтому периодически за ним нужно следить.

Если вы установите Vector или другой твердотельный накопитель от OCZ вместо HDD (или совместно с ним) на Mac, сделать это можно будет довольно просто – производитель предлагает собственную утилиту SSD Guru, которая позволяет поддерживать диски в надлежащем состоянии (о ней мы уже подробно писали в блоге). Однако и сторонние разработчики не спят – многие давно выпустили на рынок собственные решения, заслуживающие пристального внимания. О них мы и поговорим.

Эта публикация – продолжение моей статьи, в которой я рассказал, как устроена база данных Caché изнутри. В ней я описал типы блоков, как они связаны, какое отношение имеют к глобалам. В той статье была теория. Я создал проект, позволяющий визуализировать дерево блоков – и в этой статье вы всё это увидите. Добро пожаловать под кат.

Любой специалист, причастный к тестированию веб-приложений, знает, что большинство рутинных действий на сервисах умеет делать фреймворк Selenium. В Яндексе в день выполняются миллионы автотестов, использующих Selenium для работы с браузерами, поэтому нам нужны тысячи различных браузеров, доступных одновременно и 24/7. И вот тут начинается самое интересное.



Selenium с большим количеством браузеров имеет много проблем с масштабированием и отказоустойчивостью. После нескольких попыток у нас получилось элегантное и простое в обслуживании решение, и мы хотим поделиться им с вами. Наш проект gridrouter позволяет организовать отказоустойчивый Selenium-грид из любого количества браузеров. Код выложен в open-source и доступен на Github. Под катом я расскажу, на какие недостатки Selenium мы обращали внимание, как пришли к нашему решению, и объясню, как его настроить.

Не так давно на хабре в блоге InterSystems были выложены статьи о том, что собой представляет глобал в Caché, с чем его готовят и как подают (часть 1 и часть 2). Это всё, конечно, интересно, удобство работы с любыми моделями данных, какие только пожелает разработчик. Но что обеспечивает хорошую скорость обращения с этими глобалами?

InterSystems никогда раньше не проводила хакатонов. Школы собирали каждый год, тренировали, разбивали на команды, делали задания, различной продолжительности, но так это не называли. Но время идет. Не хотелось в очередной раз повторять одно и тоже. Хотелось чего-то нового.

Хакатонов, тех же.

Если уж мы собираем полсотни высокопрофессиональных программистов Caché почему бы не попытаться, разбив их на команды, создать нечто новое? Не все, скорее всего, согласятся участвовать и захотят программировать ночи напролет, но даже и малая часть, всего две-три команды вполне могут создать что-то стоящее. Даже если в итоге получится всего пара, но осмысленных проектов, то будем считать эксперимент успешным. (И забегая вперед, мы можем с удовлетворением констатировать, что получили больше чем «пару» достойных проектов)

Здравствуйте, дорогие читатели!

Как помнят самые внимательные из вас, мы работаем над инновационной книгой о микросервисах, но в то же время не забываем читать, что пишут в Сети на эту тему. Поэтому не смогли пройти мимо интереснейшей статьи из блога Amazon, автор которой Тим Вагнер делится своими взглядами на микросервисную архитектуру.

Много Java, JavaScript, схем, рассуждений и очень много текста

Авторы статьи: Борис Солдовский SoldovskijBB, Шевцов Сергей s_shevtsov.

Приветствуем всех, кто читает этот пост! Мы — команда front-end разработчиков Targetix. В этой статье расскажем вам о том, как устроена клиентская часть сервиса Hybrid — веб-интерфейса для взаимодействия с нашим TradingDesk и DSP.

Введение

Еще до начала работы над Hybrid, когда формировался наш отдел по разработке клиентских приложений и обсуждались возможные варианты реализации этих самых приложений, под влиянием трендов выбор пал на одностраничные приложения, привлекшие тем, что при таком подходе нет необходимости постоянно грузить один и тот же контент, можно быстро манипулировать отображением страницы и при желании организовать офлайн работу. К тому же минимальная зависимость от групп разработки back-end. Со временем этот подход обрел форму и используется для многих наших веб-интерфейсов.

Каркас наших приложений основан на AMD-модулях, которые позволяют ограничивать область видимости, многократно использовать код и делают его структурированным. Например, у нас есть модуль станицы и модуль какого-нибудь popup-окна, а в модуле popup-окна используется какой-нибудь widget-модуль. При этом модуль popup-окна может быть использован на нескольких страницах. В этом и подобных случаях удобно использовать AMD-модули, а в их подключении и управлении зависимостями нам помогает библиотека RequireJS.

Для отображения данных используется Knockout.js — библиотека, которая реализует mvvm-патерн и позволяет динамически менять страницы благодаря шаблонизатору и наблюдаемым переменным.

Больше всего программисты любят программы, в которых не нужно исправлять баги. Шагом на пути к этой несбыточной мечте является написание юнит-тестов. В Caché, как и в любой современной СУБД, есть реализация фреймворка для автоматического выполнения тестов.

Если бы это была запись для твиттера, то она была бы следующей: «Программисты на Caché ObjectScript! Используйте $Sequence вместо $Increment для генерации Id». Но тут Хабр, поэтому придётся развернуть мысль – добро пожаловать под кат.

Битые пиксели — один из самых острых вопросов, нередко становящийся поводом для бурного выяснения отношений с поставщиками ЖК-мониторов, планшетов и смартфонов. От этой проблемы зачастую спешат откреститься менеджеры фешенебельных магазинов, ссылаясь на регламент официальных производителей. На том, что такое «битые» пиксели, и как с ними бороться «один на один», мы остановимся в этой статье.

Если кто не знает, Time Machine — это такой замечательный бэкап-сервис из коробки для Apple OS X, тут и тут можно почитать поподробнее. Если у вас есть мак, и вы не пользуетесь «машиной времени», то это совершенно напрасно. Time Machine делает постоянные дифференциальные бэкапы, поэтому она удобна даже в случае прекрасной жизни ваших HDD / SSD. Можно в любой момент открутить назад историю и восстановить случайно удаленный файл, или, что еще важнее, предыдущую версию измененного файла.

Предполагается, что пользователи будут использовать либо обычный жесткий диск, либо специальный сетевой девайс Time Capsule. Традиционный внешний жесткий диск — решение для очень организованных людей, которые регулярно (хотя бы ежедневно) будут его подключать для автоматического бэкапа, иначе польза от тайм машины будет весьма ограничена (хотя прошлогодний бэкап все же лучше, чем совсем ничего). С тайм-капсулой будет гораздо удобнее и надежнее. Кроме функции бэкапа, она может выполнять еще и функцию сетевой шары, раздачи Wi-Fi (фактически Time Capsule — это Wi-Fi роутер с HDD). Но устройство стоит денег, и оно не такое универсальное. Мне захотелось прикрутить на свой сервер работающий на Ubuntu возможность делать бэкапы тайм-машиной. И это не так сложно, о чем и будет эта заметка.

Об одноплатном компьютере Raspberry Pi узнал чуть больше полугода назад и сразу появилось желание использовать его в качестве домашнего медиасервера. Но ожидание своего заказа в течении 4 месяцев и блуждание по Интернету навели на мысль использовать Raspberry Pi в качестве хранения резервных копий MacBook Pro, т.е., настроить RPi (Raspberry Pi) таким образом, чтобы система Mac OS X по локальной Wi-Fi сети создавала свои резервные копии автоматически.

Данная статья является попыткой создать пошаговую инструкцию по настройке RPi для использования в качестве Time Capsule.

Введение

В предыдущей статье мы рассмотрели основные варианты использования макросов, теперь перейдём к написанию более обширного примера, использующего макросы. Писать будем систему логирования.

С наших Download-серверов каждый день скачивается несколько миллионов драйверов (статичных .exe и .zip файлов). Для анализа поведения пользователей перед нами встала задача посчитать следующие параметры: когда, сколько, как часто и даже кто именно скачивает драйверы.

Самым очевидным решением было бы использовать инструменты типа AWstat, GoAccess, ELK stack или Splunk, а в крайнем случае собирать логи Nginx.

Но у каждого варианта есть свои минусы: неудобный интерфейс, скудность данных, сложность настройки и, самое главное, отсутствие возможности строить сегменты в пользовательских отчётах.

И тогда мы решили заставить Nginx самостоятельно отправлять события в Google Analytics сразу же после скачивания файла. Мы также смогли передать в GA уникальный идентификатор пользователя ClientID.
В результате мы получили аналитику по статичным файлам, к которым раньше невозможно было привязать счетчик GA.

Под катом готовый конфиг и примеры работы нашей системы.

Технология распределения нагрузки между несколькими серверами сравнительно небольшой мощности является стандартной возможностью СУБД Caché уже достаточно давно. В её основе лежит протокол распределённого кэша ECP (Enterprise Cache Protocol); здесь имеется в виду именно «cache» («кэш»), а не «Caché» («кашЭ»). ECP открывает богатые возможности для горизонтального масштабирования прикладной системы, обеспечивая высокую производительность при не менее высокой устойчивости к отказам, оставляя при этом бюджет проекта в достаточно скромных рамках. К достоинствам сети ECP справедливо будет отнести и возможность сокрытия особенностей её архитектуры в недрах конфигурации СУБД, так что прикладные программы, изначально разработанные для традиционной (вертикальной) архитектуры, как правило, легко переносятся в горизонтальную ECP-среду. Эта лёгкость настолько завораживает, что хочется, чтобы так было всегда. Например, все привыкли к возможности управлять не только текущим, но и «чужими» процессами Caché: системная переменная $Job и связанные с ней функции и классы в умелых руках позволяют «творить чудеса». Стоп, но теперь процессы могут оказаться на разных серверах Caché… Ниже — о том, как удалось добиться почти такой же прозрачности в управлении процессами в среде ECP, как и без неё.

Введение

Хочу рассказать про использование макросов в InterSystems Caché. Макрос — это символьное имя, заменяемое при компиляции исходного кода на последовательность программных инструкций. Макрос может «разворачиваться» в различные последовательности инструкций при каждом вызове, в зависимости от сработавших разветвлений внутри макроса и переданных ему аргументов. Это может быть как статический код, так и результат выполнения COS. Рассмотрим, как их можно использовать в вашем приложении.

В поставку СУБД Caché, кроме самого сервера базы данных, входит технология для «real-time» бизнес-аналитики DeepSee. Её использование – это наиболее быстрый способ добавить OLAP функциональность к вашему приложению на Caché.

Другим элементом установки является подсистема аудита с web-интерфейсом, возможностью расширения собственными типами событий и API для использования в прикладном коде.

Под катом – небольшой пример совместного использования этих подсистем, позволяющий ответить на вопросы — кто, что, когда делал в информационной системе?

WebRTC – это API, предоставляемое браузером и позволяющее организовать P2P соединение и передачу данных напрямую между браузерами. В Интернете довольно много руководств по написанию собственного видео-чата при помощи WebRTC. Например, вот статья на Хабре. Однако, все они ограничиваются соединением двух клиентов. В этой статье я постараюсь рассказать о том, как при помощи WebRTC организовать подключение и обмен сообщениями между тремя и более пользователями.

    В Caché есть несколько различных способов пройтись по коллекции и выполнить какие-нибудь действия с ее элементами. Самым простым является while-цикл. Такой способ позволяет решить поставленную задачу в императивном стиле. Разработчику приходиться явно заботиться об итераторе, о переходе к следующему элементу и о проверке выхода за пределы коллекции.
    Но разве это то, о чем должен заботиться разработчик?! Разработчик должен решать поставленную перед ним задачу, за максимально короткое время с максимально хорошим качеством кода. Было бы очень здорово просто взять коллекцию и применить к ней функцию, которая выполняет необходимые действия на каждом элементе этой коллекции. Не проверять границ, не создавать итератор, не вызывать вручную функцию на каждом элементе. Такой способ решения задач называется декларативным программированием.

Declarative programming is when you write your code in such a way that it describes what you want to do, and not how you want to do it.

(c) 1800-information
Давайте подумаем, как же решить поставленную задачу декларативно, используя средства и возможности Caché.