Современный подход к эксплуатации решает множество насущных проблем бизнеса. Контейнеры и оркестраторы позволяют легко масштабировать проекты любой сложности, упрощают релизы новых версий, делают их более надежными, но вместе с тем создают и дополнительные проблемы для разработчиков. Программиста, в первую очередь, заботит его код: архитектура, качество, производительность, элегантность, — а не то, как он поедет в Kubernetes и как его тестировать и отлаживать после внесения даже минимальных правок. Посему весьма закономерно и то, что активно развиваются инструменты для Kubernetes, помогающие решать проблемы даже самых «архаичных» разработчиков и позволяя им сосредоточиться на главном.

В этом обзоре представлена краткая информация о некоторых инструментах, которые упрощают жизнь программисту, чей код крутится в pod’ax Kubernetes-кластера.

Перед каждым сервисом, генерирующим хотя бы 1 Мбит/сек трафика в интернете возникает вопрос: «Как? по TCP или по UDP?» В прикладных областях, в том числе и платформах доставки уже сложились предпочтения и традиции принятия подобных решений.

По идее, если бы, к примеру, однажды один ленивый разработчик не попробовал развернуть свой ML на Python (потому что только его и знал), мир скорее всего никогда не проникся бы такой любовью к презренному «супер-джава-кодерами» языку. А сегодня слабости этого языка в прошлом контексте применения безоговорочно обеспечивают ему первенство в развертывании и запуске многочисленных майнерских А/Б.

Сравнивать можно многое: ARM с Intel, iOS и Android, а Mortal Kombat с Injustice. И нарваться на космический холивар, поэтому вернемся к теме доставки огромных объемов разноформатного контента.

Десять лет назад все были абсолютно уверены, UDP — это что-то про негарантированную доставку. Если нужен надежный протокол — это TCP. И вопреки традициям в этой статье мы будем сравнивать такие, кажущиеся несравнимыми вещи, как TCP и UDP.


Осторожно, под катом 99 иллюстраций и схем и все важные.

Вступление

Данный пост — это логическое продолжение моего поста/статьи — Как я перестал любить Angular / How I stopped loving Angular.
Рекомендуется к ознакомлению перед прочтением.

Вот уже около года во всех проектах, в которых я участвую, я использую Vue вместо Angular.
В данном посте я поделюсь основными впечатлениями и отличиями после Angular, а также поведаю некоторые вещи из реального опыта использования Vue на боевых проектах.

Привет, Друзья!

Я написал библиотеку поисков путей на произвольных графах, и хотел бы поделиться ей с вами.

Пример использования на огромном графе:

Поиграться с демо можно здесь

В библиотеке используется мало-известный вариант A* поиска, который называется NBA*. Это двунаправленный поиск, с расслабленными требованиями к функции-эвристике, и очень агрессивным критерием завершения. Не смотря на свою малоизвестность у алгоритма отличная скорость сходимости к оптимальному решению.

Описание разных вариантов A* уже не раз встречалось на хабре. Мне очень понравилось вот это, потому повторяться в этой статье я не буду. Под катом расскажу подробнее почему библиотека работает быстро и о том, как было сделано демо.

При поиске кратчайшего пути на графах большого размера плохо работает традиционная оценка стоимости т.к. данные заведомо не помещаются в памяти и общая стоимость больше зависит от числа обращений к диску нежели от числа просмотренных рёбер. А число дисковых операций — весьма субъективный фактор, зависимый от сложно формализуемой пригодности графа к хранению на диске в форме удобной для конкретного алгоритма. Кроме того, очень важным становится компактность — количество информации в расчете на ребро и вершину.

Под катом представлена обобщенная эвристика к алгоритму A*, полезная именно в свете практической пригодности на больших графах при ограниченных ресурсах, например, на мобилке.