Долгое время я прекрасно обходился без использования технологий искусственного интеллекта. Одни задачи можно было реализовать без всякого ИИ, а для других или готовых моделей не было или это были какие-то коммерческие облачные API.

В последнее время всё сильно изменилось и волна популярности искусственного интеллекта принесла множество крутейших моделей, позволяющих реализовать новые идеи или переосмыслить старые.

Казалось бы, есть и локально запускаемые аналоги ChatGPT или сервисов генерации изображений. Есть библиотеки типа llama.cpp - бери и используй! Но если бы было всё так просто, то не было бы этой статьи.

Для тех, кто не может ждать, можете посмотреть, чего теперь можно добиться относительно быстро:

Представьте, что есть проект, где 200 разработчиков, 20+ независимых продуктовых команд и у каждой свой собственный DevOps. Они всё автоматизируют — все довольны и занимаются исключительно своей работой. Разработчики даже успевают красить зелёные кнопочки в красный цвет. У DevOps современные инструменты и они помогают автоматизировать релизы. У каждого product owner независимая команда, он никем не блокируется, планирует свой бэклог, быстро двигается и развивается. А “эффективный менеджер” больше не сомневается стоит ли разрешать разработчикам самим катить в продакшен. Представили? Тогда прикинем, что может случиться с ними через год.

Обо всем этом и об интересном подходе к разработке в Ситилинке расскажет Константин Осипов — руководитель DevOps, QA и 140+ backend/fronted-разработчиков. Он познакомит нас с проблемами, которые стояли перед командой разработки и с тем, как они их решили. Поделиться своими мыслями, как не надо делать и объяснит как перестать быть эникейщиком. А главное, как со своими задачами в разработке справляются в Ситилинке.

Последние пять лет авиакомпании активно применяют блокчейн и алгоритмы машинного обучения для решения задач отрасли. С помощью технологии распределённого реестра компании создают безопасные системы хранения и передачи данных, в то время как анализ больших данных используется для принятия решений в задачах авиасообщения.

В то же время и в блокчейне, и в машинном обучении требуются колоссальные вычислительные мощности и высокопроизводительные кластеры на базе дорогих графических процессоров. Авиаотрасль может позволить себе организацию инфраструктуры для подобных проектов, и в последние годы оказалась одним из важных игроков в сфере ИИ и блокчейна.

Каждый разработчик рано или поздно сталкивается с необходимостью повторного использования собственного кода. В проектах PHP для этих целей создаются пакеты, устанавливаемые с помощью Composer. При этом пакеты могут быть абстрагированы от каких-либо фреймворков, либо могут быть предназначены для использования в конкретном PHP-фреймворке. В данной статье рассказывается о том, как создать PHP-пакеты для фреймворка Laravel, но материал будет полезен и тем, кто собирается разрабатывать любые другие PHP-пакеты (как публичные, так и приватные).

Для лучшего понимания данного материала рекомендуется ознакомиться с разделом о разработке пакетов в официальной документации Laravel. А для более детального изучения темы будет полезен данный ресурс.

Данная статья в большей мере ориентирована на начинающих разработчиков.

Структурирование информации — очень полезный навык. И дабы привнести некоторый порядок в этап подготовки к интервью на должность Golang разработчика (и немножко техлида) решил записывать в этой заметке в формате FAQ те вопросы, которые я задавал, задавали мне или просто были мной найдены на просторах сети вместе с ответами на них. Стоит относиться к ним как к шпаргалке (если затупишь на реальном интервью — будет где подсмотреть) и просто набору тем, которым тебе стоит уделить внимание.

Я постарался копнуть в каждый вопрос чуть глубже чем, возможно, надо бы — что бы у читателя был не только короткий ответ на вопрос, но и некоторое понимание "а почему именно так устроена та или иная штука". Более того, крайне рекомендую ознакомиться и с ссылками на источники, что будут под ответами — там вы найдете более развернутые ответы.

Да, это очень объемный пост, и вряд ли его можно вдумчиво осилить за один подход, но поместив его в закладки он, возможно, когда-то сослужит вам добрую службу (читать его можно по частям, находясь в метро или между вечными совещаниями; да и Ctrl + F никто не отменял). Ещё ему очень не хватает оглавления для удобной навигации между вопросами, но у хабраредактора нет возможности генерировать TOC (если будут запросы об этом в комментариях — сделаю его руками). Об очепятках, пожалуйста, пишите в личку.

Чуть больше года назад я столкнулся с тем, что на внутреннем проекте совсем не айтишной компании вырос целый отдел веб-разработки, которым мне и довелось руководить. Рабочий процесс вроде как устаканился и всех устраивал, но оставались проблемы:

• Проверка каждой ветки проходила локально. Приходилось откатывать базу от изменений с предыдущей проверки, билдить фронт. Когда несколько разработчиков вот-вот закончат работы и осталось проверить каждую по мелочи — это превращалось в ад;
• Различались окружения на проде и между разработчиками, что приводило к ошибкам: “у меня всё работает”.

Внутренний перфекционист жаждал организовать всё правильно. Делюсь результатами поисков ответа на вопрос: «а как, собственно, “правильно”»?

Мы добились

• Легкого и быстрого деплоя в production (ради эксперимента выводили каждый день две недели подряд);
• Гарантию защищённости от ошибок из-за различий в окружении приложения;
• Можем организовать эффективное взаимодействие с заказчиком:
  
  • демонстрировать каждую feature-ветку;
  • давать гостевой доступ для создания задач и наблюдения над ходом работ.

Данная статья будет полезна, если вы:

• начинающая IT-компания или в первый раз столкнулись с работой в команде над большим проектом;
• хотите обновить свой устаревший процесс разработки (workflow);
• ищете лучшие практики и хотите посмотреть, как у других;
• часто натыкаетесь на статьи про DevOps, CI/CD, облака и хотите, чтобы у вас одним нажатием кнопки создавались тестовые окружения, а очередное обновление прода не было рулеткой.

Под катом вы найдёте

• типовой рабочий процесс от постановки задач до релиза;
• инфраструктурное решение для построения любого современного процесса разработки с использованием минимального количества инструментов;
• пример для часто встречающегося кейса: разработка веб-приложения;
• видеозапись доклада, где вживую показывается результат.

Понимание того, как MySQL использует память, является ключом к настройке системы для достижения оптимальной производительности, также как и для устранения неполадок в случаях ненормального использования памяти, например, когда у вас есть сервер MySQL, использующий намного больше памяти, чем вы ожидаете, исходя из параметров конфигурации.

На заре MySQL понимание всех тонкостей и нюансов использования памяти было трудным и включало очень много догадок. Быть может, для выполнения некоторых запросов требуется большая временная таблица или выделение больших объемов памяти для сохраненных пользовательских переменных? Может, какие-либо хранимые процедуры занимают неожиданно большой объем памяти? Причиной чрезмерного использования памяти MySQL могло оказаться что угодно, но у вас не было легких путей понять и быть уверенным, что именно.

Все это изменилось в MySQL 5.7, который добавил инструментарий для отслеживания памяти в Performance Schema, а в MySQL 8.0 этот инструментарий стал включен по умолчанию, поэтому вы можете получить эти данные практически с любого работающего инстанса.

Не Wordpress-ом единым

Страсти по Laravel UI — сообщество против Тейлора. Лучшие практики безопасности Laravel-приложений. Уроки по новым возможностям восьмой версии фреймворка. Подробный обзор Laravel JetStream.

Подборка новых статей по фреймворку Laravel. Некоторые подробности о Laravel 8. Как правильно писать масштабируемые приложения. Интеграция Paypal и Pusher.

GitLab 13.2 помогает командам управлять планированием проектов с итерациями майлстоунов, улучшать совместную работу для более быстрого реагирования с диффами для вики-страниц и общую производительность и эффективность с нагрузочным тестированием производительности.

• когда повторять запрос (retries);
• как выбрать значения для таймаутов;
• как не убить нижележащие серверы в момент аварии/перегрузки;
• нужны ли health checks;
• как обрабатывать «мерцающие» проблемы.

Предисловие