Всем привет!

Компания Netсracker уже много лет разрабатывает и поставляет enterprise-приложения для мирового рынка операторов связи. Разработка таких решений достаточно сложна: в проектах участвуют сотни людей, а количество активных проектов исчисляется десятками.

Раньше продукты были монолитными, но сейчас мы уверенно двигаемся в направлении микросервисных приложений. Перед DevOps появилась достаточно амбициозная задача — обеспечить этот технологический скачок.

В итоге мы получили удачную концепцию сборок, которой хотим поделиться в качестве передовой практики. Описание реализации с техническими деталями будет достаточно объёмным, в рамках данной статьи мы не будем этого делать.

Введение

Есть несколько статей об антипаттернах разработки ПО. Но большинство из них говорят о деталях на уровне кода и фокусируются на конкретной технологии или языке программирования.

В этой статье я хочу сделать шаг назад и перечислить высокоуровневые антипаттерны тестирования, общие для всех. Надеюсь, вы узнаете некоторые из них независимо от языка программирования.

Терминология

К сожалению, в тестировании пока не выработали общую терминологию. Если спросить сотню разработчиков, в чём разница между интеграционным, сквозным и компонентным тестом, то получите сто разных ответов. Для этой статьи ограничимся такой пирамидой тестов:


Если не видели пирамиду тестов, настоятельно рекомендую ознакомиться с ней. Вот некоторые хорошие статьи для начала:

• «Забытый слой пирамиды автоматических тестов» (Майк Кон, 2009)
• «Пирамида тестов» (Мартин Фаулер, 2012)
• «Блог отдела тестирования Google» (Google, 2015)
• «Пирамида тестов на практике» (Хэм Фокке, 2018)

Автоматизация тестирования – место встречи двух дисциплин: разработки и тестирования. Наверное поэтому, я отношу эту практику к сложным, но интересным.

Путем проб и ошибок мы пришли к следующему технологическому стеку:

1. SpecFlow (опционально): DSL
2. NUnit: тестовый фреймворк
3. PageObject + PageElements: UI-абстракиця
4. Контекст тестирования (информация о целевом окружении, пользователях системы)
5. Selenium.WebDriver

Для запуска тестов по расписанию мы используем TFS 2012 и TeamCity.
В статье я опишу, как мы к этому пришли, типовые ошибки и пути их решения.

Хабр, привет. Сегодня рассказываем вам об эталонном кроссплатформенном приложении .NET Core от Microsoft, созданном на основе упрощенной архитектуры микросервисов и контейнеров Docker. В статье поделимся большим количеством технических данных, документацией, книгами по теме, а также полезными ссылками. Ну и, конечно, видео, для лучшего понимания. Присоединяйтесь!

Этот лонгрид об истории одного маленького бизнеса с большими амбициями, а также о том, через что мы прошли и чему научились за 7 месяцев с момента, когда мы услышали о таких словах, как блокчейн и ICO и до момента публикации двух собственных смарт контрактов в сети Ethereum.


Иллюстрация из книги Евгения Федотова

Добавление локальных функций в языке C# первоначально для меня было излишним. Прочитав статью в блоге SergeyT, я понял, что эта фича действительна нужна. Итак, кто сомневается в надобности локальных функций и кто еще не знает что это, вперед за знаниями!

Локальные функции — это новая возможность в C# 7, которая позволяет определять функцию внутри другой функции.

Хабр, привет! Сегодня хотим поделиться полезным контентом по разработке микросервисов на .NET Core: доклады с конференции .NET Conf 2017, Net Core microservices on Service Fabric, курс Microsoft Virtual Academy для новичков, список обучающих материалов, а также пламенная сибирская конференция D2D DevPRO’17. Обо всем этом читайте после ката.

Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим с вами о цифровой трансформации (digital transformation), том самом buzzword, про который все говорят, но никто не знает как это делать. Это первая статья из цикла, в которой будет больше теории. Под катом вы узнаете о том, чем трансформация отличается от автоматизации на примере бизнеса бабушки, найдёте топ-10 кейсов от Microsoft, а также расскажем немного о новой программе Tech Acceleration.

Говорят, бесконечно можно смотреть на три вещи: как горит огонь, как течет вода и как работают другие люди. То есть, идеальный объект для наблюдений — прямая трансляция большой конференции.

И кстати, у нас есть для вас одна такая. В это воскресенье и понедельник проходит DotNext 2017 Moscow — крупнейшая в России конференция, посвященная разработке на платформе .NET. Три десятка спикеров выступят с докладами о настоящем и будущем платформы .NET, об оптимизации производительности и многопоточности, о внутреннем устройстве платформы .NET и CLR, о профилировании и отладке .NET-кода, и так далее.

И у вас есть возможность поучаствовать в этом — без необходимости куда-то лететь или ехать через полгорода, на YouTube, бесплатно. Как именно — читайте дальше.

Привет, Хабр! Культурные воины продолжаются, люди сражаются по разные стороны баррикад, пытаясь решить: tabs or spaces. На эту же тему мы нашли интересную статью Скотта Хансельмана, в которой он рассказывает про инструмент, решающий это спор, EditorConfig в Visual Studio. Всех интересующихся прошу под кат.

В микросервисном мире добавление новой функциональности осуществляется путем написания нового сервиса. При этом стоимость добавления новой единицы составляет минимум 150 Мб оперативной памяти, хотя нашего кода в нем достаточно мало и используются, как правило, одни и те же сборки с небольшими отличиями в версиях.

В этой статье будут показаны пути оптимизации исключительно за счет настроек сервера, таким образом переписывание и перекомпиляция приложений не потребуется. Будет достигнут результат 25 Мб в среднем на один микросервис.

Привет, Хабр! Неделю назад я рассказывал вам о новой возможности, которая доступна в предварительных выпусках Docker и Windows Server/Windows 10 — запуск Linux контейнеров c Hyper-V изоляцией, аналогично Windows контейнерам с Hyper-V изоляцией. В этом пошаговом руководстве речь пойдёт про аналогичный запуск контейнеров с Ubuntu в этом окружении.

Недавно Microsoft анонсировала предварительную версию нового сервиса – Azure Stream Analytics, созданного для потоковой обработки данных в режиме близкого к реальному времени.

Текущая версия Azure Stream Analytics подключается к Azure Event Hub и Azure Blob Storage для получения потока данных (носят название Inputs), а также к Event Hubs, Blob Storage, Azure SQL Database для записи результатов (Outputs). Обработчик потока (stream processor) проектируется с использованием языка похожего на SQL, что позволяет задавать обработку и преобразование потоковых данных в достоверную информацию в реальном времени.

В продолжение первой вводной части рассмотрим сразу две важных темы. С одной стороны, эти темы больше отношения имеют к управлению программой проектов или компанией в целом, чем к управлению отдельно взятым проектом. С другой стороны, понимание конкретным руководителем проектов роли ресурсного планирования в ключевых процессах компании существенно облегчают его коммуникации с руководством и делают неуместными дискуссии относительно необходимости ресурсного планирования и качества ресурсных планов.

Решила поделиться с Хабропользователями утилитами, которыми пользуюсь при работе с Windows Azure для отладки или быстрого анализа ситуации.


Утилиты: комплексные (Windows Azure Tools для Microsoft Visual Studio, Windows Azure Management Studio от Cerebrata); для работы с хранилищем (CloudBerry Explorer for Azure Blob Storage, Azure Storage Explorer, CloudXplorer, Azure Throughput Analyzer, AzCopy); для работы с Service Bus (Service Bus Explorer); для работы с SQL Database (SQL Database Migration Wizard) и кроссплатформенные для работы из командой строки Windows, Linux, Mac (Windows Azure PowerShell, Command Line Interface (CLI)).

Как запустить Java-приложение с несколькими версиями одной библиотеки в 2017 году

Хочу поделиться решениями одной проблемы, с которой мне пришлось столкнуться, плюс исследование данного вопроса в контексте Java 9.

Представим себе простую ситуацию: разворачиваем кластер Elasticsearch и загружаем в него данные. Мы пишем приложение, которое занимается поиском в этом кластере. Поскольку постоянно выходят новые версии Elasticsearch, мы привносим в кластер новые проблемы фичи с помощью rolling upgrade. Но вот незадача — в какой-то момент у нас сменился формат хранимых данных (например, чтобы максимально эффективно использовать какую-то из новых фич) и делать reindex нецелесообразно. Нам подойдёт такой вариант: ставим новый кластер на этих же машинах — первый кластер со старой схемой данных остаётся на месте только для поиска, а поступающие данные загружаем во второй с новой схемой. Тогда нашему поисковому компоненту потребуется держать на связи уже 2 кластера.

Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:

• Основная библиотека подходит для широкого семейства техник машинного обучения, а не только для глубинного обучения.
• Линейная алгебра и другие внутренности хорошо видны снаружи.
• В дополнение к основной функциональности машинного обучения, TensorFlow также включает собственную систему логирования, собственный интерактивный визуализатор логов и даже мощную архитектуру по доставке данных.
• Модель исполнения TensorFlow отличается от scikit-learn языка Python и от большинства инструментов в R.

Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.

Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!

Я считаю, что Adobe Fireworks самая недооцененная программа для прототипирования интерфейсов. В некоторых подразделениях нашей компании именно Fireworks является основным инструментом для юзабилити специалистов. При этом мы почти не используем анимационные возможности программы. В этой статье я хочу рассказать, почему мы считаем эту программу лучшей именно для рисования интерфейса.

Эта статья — выражение моей личной боли. Кнопочные решения портят мне жизнь, я трачу время на споры и обоснования.

Когда мы общаемся с коллегами, заказчиками или пользователями, я использую фразу «кнопочное мышление». Что я имею ввиду под этим термином? Текущая статья — развернутый ответ на этот вопрос.

Синонимами кнопочного мышления я считаю «экранное мышление» или преждевременную концептуализацию. Я раскрою мышление кнопками на десятке примеров из практики. А здесь для начала история, которая наверняка случалась с каждым. Представьте к вам приходят и рассказывают о падении конверсии на сайте. А вы ему сразу: «Давайте кнопку покупки сделаем побольше и поярче!». Что произошло? В бизнесе возникла проблема. Вместо погружения в детали, вместо исследования причин, вы играете с размерами кнопки. Вот в таких случаях я говорю о кнопочном мышлении.

Для тех, кто любит смотреть, а не читать, есть видео и слайды.