Сеть Kubernetes — это сложная и увлекательная тема, наполненная множеством подвижных частей. Одним из ключевых компонентов, обеспечивающих сетевую связность и взаимодействие различных элементов кластера, является CNI (Container Networking Interface).

CNI  - это спецификация, разработанная CNCF (Cloud Native Computing Foundation) для стандартизации процесса подключения сетевых интерфейсов к контейнерам. CNI обеспечивает гибкость и адаптивность сетевой инфраструктуры, позволяя интегрировать различные сетевые решения в Kubernetes.

Давайте подробнее разберем, что такое Container Network Interface?

Kubernetes, ставший де-факто стандартом для оркестрации контейнеров, значительно упрощает развертывание, масштабирование и управление контейнеризированными приложениями. Однако, по мере роста и усложнения инфраструктуры, требования к сетевым возможностям также увеличиваются. В современных распределенных системах, где различные микросервисы взаимодействуют друг с другом, критически важно обеспечить безопасность, производительность и надежность сетевых коммуникаций. Здесь на помощь приходят продвинутые сетевые функции Kubernetes, такие как:

Большинство статей в интернете предлагают вам почти одинаковый список хостингов с примерно одним и тем же слегка переписанным текстом. Но, по правде говоря, все хостинг-провайдеры на своих сайтах предлагают одно и тоже по похожим ценам, и это ужасно скучно. Поэтому я составила данный “Антирейтинг”, в который собрала все их “косяки”. Я специально не буду ранжировать сервисы. Вы не узнаете, кто худший из худших, или лучший из худших. Просто соберу по отзывам и инфоповодам то, что следует учесть при выборе сервиса, и что хостинги никогда не разместят на главной странице своего сайта. 

Приступим! 

OpenAI блокирует доступ к сервисам пользователям из России. И если вы написали приложение (бот, сервис), которое взаимодействует с их API, вам приходилось разворачивать его на зарубежных облаках. Либо платить посредникам, предоставляющим услуги по проксированию запросов, что и дорого, и небезопасно. Мы решили это исправить и сделали технологию проксирования. Она помогла нам самым неожиданным образом, когда Docker Hub заблокировал пользователей из России.

Ситуация, возникшая вокруг международного проекта с открытым исходным кодом Greenplum, не окажет негативного влияния на развитие продукта Arenadata DB. Об этом официально заявили представители Arenadata — ведущего российского разработчика ПО на рынке систем управления и обработки данных. 

В конце мая статус всех публичных репозиториев GPDB на GitHub был изменён на архивный. Скорее всего, это означает, что разработка Greenplum в рамках open source приостановлена. А дальнейшее развитие проекта силами нового правообладателя проекта — компании Broadcom — будет происходить в рамках коммерческой версии VMware Tanzu Greenplum. 

В Arenadata заявили, что возникшая ситуация не является неожиданностью. Компания была готова к подобному сценарию и заранее обеспечила возможность разработки продукта Arenadata DB (ADB) на основе технологии Greenplum в рамках собственного форка. 

Некоторое время назад у нас возникла задача организовать возможность создания managed баз данных. Сложность данной задачи в том, что нам надо развертывать и управлять тысячами баз данных PostgreSQL, которые обеспечивают репликацию, бэкапы, мониторинг и другие полезные пользователям функции. При этом в ядре нашей системы лежит Kubernetes, в котором запускаются приложения пользователей. И по ряду факторов нам требовалось запускать базы данных внутри кластера.

Чтобы не изобретать велосипед, мы решили рассмотреть известные операторы, позволяющие разворачивать базы данных PostgreSQL в Kubernetes и управлять ими.

Когда у вас 2 собственных дата-центра, тысячи железных серверов, виртуалки и хостинг для сотен тысяч сайтов, Kubernetes может существенно упростить управление всем этим добром. Как показала практика, с помощью Kubernetes можно декларативно описывать и управлять не только приложениями, но и самой инфраструктурой. Я работаю в крупнейшем чешском хостинг-провайдере WEDOS Internet a.s и сегодня расскажу о двух своих проектах — Kubernetes-in-Kubernetes и Kubefarm.

С их помощью можно буквально за пару команд, используя Helm, развернуть полностью рабочий Kubernetes внутри другого Kubernetes-кластера. Как и зачем? Добро пожаловать под кат!

Когда у вас небольшой проект (например, телеграмм-бот или дискорд-бот), платить лишние деньги за хостинг не хочется. Давайте попробуем разобраться, какие есть варианты бесплатного – или условно бесплатного – хостинга для ботов.

Мы в Badoo постоянно мониторим свежие технологии и оцениваем, стоит ли использовать их в нашей системе. Одним из таких исследований и хотим поделиться с сообществом. Оно посвящено Loki — системе агрегирования логов.

Loki — это решение для хранения и просмотра логов, также этот стек предоставляет гибкую систему для их анализа и отправки данных в Prometheus. В мае вышло очередное обновление, которое активно продвигают создатели. Нас заинтересовало, что умеет Loki, какие возможности предоставляет и в какой степени может выступать в качестве альтернативы ELK — стека, который мы используем сейчас.

В этой статье мы, расскажем, как сделали первое действительно бесплатное облачное распознавание речи и как им воспользоваться.

Разработчики систем распознавания речи, как правило, используют поминутную тарификацию распознавания. В одной из прошлых статей я уточнял почему считаю это далеко не всегда правильным (если кратко, то при такой тарификации вендоры округляют длительность в большую сторону, а значит, за распознавание коротких записей вы заметно переплачиваете, а при большом трафике это очень дорого).  

Давайте теперь разберемся, действительно ли для вендоров экономически оправданно брать деньги с хобби-проектов и небольших компаний, которым нужно распознавать не миллионы, а всего лишь десятки или сотни минут в день.

Привет, Хабр. Меня зовут Саша, в прошлый раз я рассказывал сообществу про поиск организаций в Яндексе. В этот раз мы вновь поговорим про поиск, но уже совершенно другого рода. Сегодня расскажем про «Поиск по архивам». Этот проект вырос из моего личного интереса к истокам семьи, но в итоге (хочется верить!) поможет тысячам других таких же пользователей чуть больше узнать о своих корнях.

Генеалогическое исследование — очень трудоёмкий процесс. Информация о родственниках разбросана по разным архивам, запросы на получение данных могут обрабатываться долго, а доступ даже в открытые архивы ограничен. Несмотря на то что оцифровка архивных документов ведётся уже более десяти лет, по ним не так-то просто искать — придётся отсматривать вручную множество сканов в надежде найти фамилию предка. 

Чтобы упростить этот процесс, мы научились превращать в текст сканы архивных документов. Основная сложность этой задачки заключалась в том, что текст в архивах написан от руки. Машинописный текст всё-таки создан по предсказуемым правилам: автор использует набор уже известных шрифтов. А рукописный текст уникальный, потому что каждый человек пишет по-своему. Кроме того, архивные документы написаны не просто от руки, но и на дореволюционном русском языке, который существенно отличается от современного. 

Решению этой задачи мы и посвятим историю. А поможет мне с ней Таня @miryable из команды, которая уже много лет развивает в Яндексе технологию оптического распознавания символов (OCR).

Здравствуйте и добро пожаловать в нашу новую статью, в которой будет рассказано об оповещениях (алертах) в нашем решении SOCaaS. Как вы все знаете, предупреждения в любом SOC играют жизненно важную роль при уведомлении группы реагирования.

Они могут прервать цепочку кибер-атак или отслеживать эту атаку, в зависимости от политики предприятия и команды. Вы, наверное, задаетесь вопросом, зачем нам нужно включать больше предупреждений. Разве модулей предупреждений Open Distro недостаточно? Это потому, что ему не хватает количества выходов и его интегрируемости с остальной частью нашего решения, например Thehive. Мы познакомим вас с другой альтернативой.

Сотрудники ECOMMPAY IT Ярослав Саган и Николай Нестеренко на конференции HighLoad++2019 рассказали об архитектурном решении для компактного хранения логов в ClickHouse.

На основе их доклада я сделал статью с расшифровкой, так как тема оказалась полезной.

(Ярослав Саган) Мы расскажем о том, как делали архитектуру для компактного хранения логов в ClickHouse; как прикручивали Kibana для просмотра логов, их фильтрации и аналитики. А также расскажем, с какими трудностями столкнулись и что у нас получилось в итоге.

Эта история началась с того, что к нам пришел клиент, которому нужна была система распознавания речи. Да не простая, а качественно распознающая разговоры с микрофонов на АЗС, то есть речь в сильных шумах. Цель заказчика простая – контролировать, упоминают ли кассиры акции, предлагают ли установить мобильное приложение и выпить кофе. Вы наверняка все это сами слышали на заправках.

Но есть проблема. Хорошо распознать простую чистую речь могут почти все известные решения. Но речь, где на фоне играет радио, слышны звуки с других касс, громкость речи говорящих разная и присутствует много отраслевой лексики (бренды сигарет, марки топлива), качественно распознать не смогло ни одно «коробочное» решение.

Вызов принят! Мы решили за ограниченное время справиться с этим кейсом.

Шаг 1 – транскрибируем несколько файлов и замеряем качество распознавания на своем решении и решении конкурентов.

Для измерения качества распознавания используем метрику WER.

С появлением в 2020 году нейронной сети GPT3 и других архитектур – трансформеров, генерируемые тексты стали невероятно правдоподобными. Такими правдоподобными, что отдельно взятый текст, не несущий большой смысловой нагрузки, стало сложно отличить от написанного человеком. В статье мы разберем подход к определению сгенерированных текстов. И заодно выясним, является ли, по мнению алгоритма, Пушкин (и другие деятели искусства) искусственной нейронной сетью.

Суть подхода

С 28 ноября Heroku закрывает бесплатные тарифные планы. В статье мы приведем список конкурентов и альтернатив Heroku для бесплатного или недорогого размещения вашего хобби-проекта.

Если у вас нет карты, оформленной в иностранном банке, то альтернативами Heroku являются:

Замены Heroku

Программисты любят программировать. Но если вы – программист, и результат вашего творения делается не “в стол”, рано или поздно наступит момент, когда нужно показать его миру: заказчику, пользователям, инвесторам, etc. Хорошо, когда вы работаете в компании, где есть целый отдел или хотя бы отдельный специально обученный человек, который может развернуть ваше приложение где вы скажете и как вы скажете. Однако не все компании могут себе такое позволить. А уж если вы фрилансер или это ваш пет-проект, развертывание приложения точно ляжет на вас.

О чем вам нужно позаботиться перед развертыванием? Арендовать сервер, настроить его, зарегистрировать доменное имя, получить SSL-сертификат, подумать о доставке обновлений.

Чтобы предметно рассмотреть процесс развертывания, напишем небольшой API-сервис TODO-заметок на языке программирования Python с использованием микрофреймворка Flask.

Планирование

Каждая заметка будет определяться следующим образом:

Мне нравится концепция, согласно которой речь – это, в первую очередь, не способ коммуникации, а отражение сознания. В таком случае стихи - это отражение красоты сознания. Но сможет ли нейросеть сгенерировать стихотворения, похожие на рукотворные? Давайте попробуем сделать такой алгоритм.

Шаг 1 – выбираем архитектуру

Тренд последних лет в обработке естественных языков (NLP) - использование нейронных сетей. А если смотреть более узко, то - нейронных сетей архитектуры «трансформер», включающих блок внимания «attention». Суть подхода в том, чтобы использовать при кодировке как в энкодере эмбединга (вектор признаков на выходе слоя нейронной сети), так и в декодере, механизм «attention», позволяющий учитывать взаимосвязь между словами и «фокусировать внимание» нейронной сети только на контексте, имеющем значение для слова.

Одной из архитектур на основе трансформеров является ruBERT, его и возьмем. Но для чистоты эксперимента попробуем также использовать и более старый подход, а именно LSTM нейронную сеть.

Когда вы выбираете ASR, важно определиться не только с вендором, но и с моделью закупки. Конечно, если вы банк, облачная система вам не подойдет по умолчанию. Но для всех остальных кейсов мы попробуем сделать расчет и определить, при каком объеме трафика будет выгоднее уже не платить за облако, а поставить решение в контур. 

В этой статье мы расскажем, как устроены технологии распознавания речи, и опишем архитектуру собственного решения. В конце статьи – бесплатный телеграм-бот для теста системы распознавания речи, описанной в статье.