С увеличением сложности ИТ-систем все больше становится очевидной ограниченность привычных реализаций с простой архитектурой компонентов. Особенно это заметно в случае систем, которые должны стабильно работать с большими и интенсивными нагрузками. 

Чтобы понять это, достаточно рассмотреть механику разворачивания большинства высоконагруженных систем. Например, разобрать построение системы авторизации пользователей для последующей сквозной аналитики авторизации/аутентификации между связанными сервисами компании.

Разбираемся на примере клиентского кейса, как может выглядеть такая система в части хранения данных, почему для таких задач оптимальна комбинация реляционной БД и Tarantool, а также показываем, какие показатели может обеспечить система с Tarantool.

Всем привет!

Хотел бы поделиться своим небольшим опытом работы в Excel при создании и наполнении базы данных оборудования и обработке большого количества данных разного формата. Данная статья поможет ускорить работу в Excel начинающим специалистам.

Очень часто сталкиваешься со следующей задачей. Есть таблица с искомыми данными. Необходимо эти данные добавить в другую таблицу в соответствии с уникальными ключами (в моем случае это ID из ПО Bimeister, SAP и т. д.). Для такой задачи используются функции ВПР, ИНДЕКС + ПОИСКПОЗ, и относительно новая функция ПРОСМОТРX. Работа этих функций, на мой взгляд, хорошо описана на сайте «Планета Excel». Однако для более целостного восприятия материала, считаю нужным немного рассказать о ней.

Функция ПРОСМОТРX

В моей работе до 30% рабочего времени приходится использовать либо эту функцию, либо её аналоги. Данная функция появилась в январе 2020 года. Соответственно, более ранние версии MS Excel не имеют её в своем арсенале.

Рассмотрим пример. Имеется «Таблица 1», в которую надо внести данные в столбец «Максимальный расход» из «Таблицы 2», на основании «ключа» - столбца «Системный номер ID».

Привет, Хабр. Я Вероника, java-разработчик, который юзает Camunda без слез. Здесь моя первая статья, в которой мы переложили BPMN диаграмму на java код и реализовали небольшой процесс. 

На этот раз пишу о мониторинге бизнес-процессов. Давайте представим: мы зарелизились в прод. Всё работает прекрасно. Но тут приходит бизнес, которому нужны графики, диаграммы и отчеты. Что делать?

Всем доброе утро! С Вами Крылов Александр, и мы продолжаем серию статей про DevOps as a Service, и как с помощью данного подхода возможно решить ряд распространённых проблем в организации работы подразделения. В прошлых статьях мы описали подход и показали пути решения часто встречающихся проблем. С данными материалами можно ознакомиться тут Часть 1, Часть 2, Часть 3, Часть 4, Часть 5. Сегодня мы обсудим создание площадки обучения DevOps в стенах компании для обмена опытом между коллегами разных подразделений, повышения компетенции и культуры обучения.

Итак, проблема, которую мы будем решать — это смещение фокуса с развития на поддержку.

Вот тут ув. @dimview на пальцах и Си объясняет за бутстрап решая несложную задачу. И в статистике существует 100500 разных тестов для (не)подтверждения нулевой гипотезы.

Давайте используем ряд самых распространеных и посмотрим на результаты. В конце сравним с бутстрапом. Изложение будет сопровождаться кратким выводом и объяснением основных тестов, их "ручной" реализацией и сравнением результата с готовыми тестами из пакета scipy.stats. В этом плане, мне кажется, повторение лишним не будет, т.к. позволит лучше понять и уяснить принцип и особенности тестов.

Сама задача звучит как: "И вот свежие результаты — в тестовой группе из 893 пришедших у нас что-то купили 34, а в контрольной группе из 923 пришедших что-то купили 28. Возникает вопрос — идти к начальству и говорить «в тестовой группе конверсия 3.81%, в контрольной группе 3.03%, налицо улучшение на 26%, где моя премия?» или продолжать сбор данных, потому что разница в 6 человек — ещё не статистика?"

Для того чтобы данные были понятны даже для неподготовленного человека, их можно представить в виде визуализаций: графиков, диаграмм, таблиц, карт.

В статье рассказываем, как создавать эффективные визуализации, которые раскроют природу данных и помогут выявить скрытые в них закономерности.

Устройство в крупную IT компанию — непростой и порой длительный процесс. Работода‑ тели в ходе многочисленных собеседований проверяют кандидата со всех сторон. В частности, оценивают его способности решать задач и технические навыки. В статье мы расскажем о том, как готовиться к прохождению технических собеседований по математике и алгоритмам в IT компании, как в целом проходит процесс устройства на работу. (1)

При устройстве в иностранный хедж‑фонд XQuant на среднюю позицию у вас будет два тестирования по математике и программированию, одно hr собеседование, шесть технических собеседований, три интервью с биг боссами, одно интервью на сошиал фит, часть интервью на английском языке. При устройстве аналитиком в российские IT‑компании (Яндекс, Авито, Тинькофф,...) количество технических собеседований может варьироваться (по нашим оценкам от 2 до 7), но минимум два по алгоритмам и математике пройти придётся.

Для оценки IQ кандидата (2) или того, насколько быстро, оригинально и глубоко он может мыслить, ему предлагают решить задачи по математике, алгоритмам, а также брейнтизеры — головоломки на общую сообразительность. Некоторые задачи стандартные, из школьных и вузов‑ ских учебников, но часто на собеседованиях предлагают нестандартные задачи. Такие, которые не встречались ни в школе, ни в вузе (и даже ни в баре и ни на дискотеке). Например, такого характера (3):

Привет, Хабр! Вот уже 7 с половиной лет я веду учет своих личных финансов в одном из многочисленных приложений. Всё это время оно неплохо закрывало базовые потребности в моменте, но с годами захотелось глубже проанализировать свою накопленную микро-бигдату и просмотреть на картину в целом. Желательно, в буквальном смысле: воспринимать информацию в виде визуализаций, диаграмм и дашбордов мне проще.

Поэксперементировав, я за несколько вечеров собрал себе решение на довольно нестандартной для таких целей платформе – Kibana. Как по мне, получилось неплохо. По горячим следам я описал этот кейс в своем англоязычном Твиттере и поделился им же в одном русскоязычном сообществе. Угадайте, откуда какой первый комментарий:

– А [зачем], собственно?
– Интересное решение! Я евангелист из Эластик – не хочешь на митапе выступить?

Выступить и правда было бы интересно. И в процессе подготовки презентации родилась эта статья. В ней я поделюсь своим опытом и подходом к личным финансам, расскажу о техническом стеке и воспроизведу по шагам процесс его трансформации. А также расскажу о том, как накопить и погасить технический долг, найти баланс, перестать беспокоиться и начать жить (но это не точно).

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих", подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре".

В этой лекции мы узнаем, что такое план выполнения запроса, как и зачем его читать (и почему это совсем непросто), и о каких проблемах с производительностью базы он может сигнализировать. Разберем, что такое Seq Scan, Bitmap Heap Scan, Index Scan и почему Index Only Scan бывает нехорош, чем отличается Materialize от Memoize, а Gather Merge от "просто" Gather.

Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись (часть 1, часть 2) и слайды.