Вот уже много лет мы каждую осень проводим серию конференций. Но в этот раз их впервые будет целых 14. Так что найти подходящее мероприятие смогут самые разные люди — от тех, кто пишет на Go, до тех, кто работает с машинным обучением. Некоторые конференции пройдут полностью в онлайне, но у большинства будет возможность и лично прийти на площадку.

Кратко описали их все для Хабра, и каждой добавили по видеозаписи доклада — чтобы можно было не просто читать красивые слова, а сразу увидеть конкретику и заодно узнать что-то полезное.

Вот общий список, а дальше в посте — отдельно про каждую.

— SmartData (инженерия данных)
— DotNext (.NET)
— Flow (системный и бизнес-анализ)
— PiterPy (Python) 
— VideoTech (видеотехнологии)
— GoFunc (Go)
— КаргоКульт (HR-практики)
— Joker (Java)
— Heisenbug (тестирование)
— Mobius (мобильная разработка)
— SafeCode (безопасность приложений) 
— DevOops (девопс)
— HolyJS (JavaScript)
— I'ML (использование ML)

Давненько я не публиковал новостей по развитию инструмента описания архитектуры кодом. А похвастаться есть чем. Сегодня я исправлю свою досадную оплошность.

Один из самых частых вопросов, которые мне задают как консультанту это: “В чем разница между liveness и readiness пробами?”. Следующий самый частый вопрос: “Какие из них нужны моему приложению?”.

Любой, кто пробовал за Duck Duck Go-ить этот вопрос знает, что на него непросто найти ответ в интернете. В этой статье, надеюсь, я смогу помочь вам ответить на эти вопросы самостоятельно. Я поделюсь своим мнением о том, каким образом лучше использовать liveness и readiness пробы в приложениях развернутых в Red Hat OpenShift. И я предлагаю не строгий алгоритм, а, скорее, общую схему, которую вы можете использовать для принятия своих собственных архитектурных решений.

Сегодня мы поговорим о производительности в C#, о способах прокачать её до неузнаваемости. Задача этой статьи — продемонстрировать такие способы повышения производительности, которые, при необходимости, вы смогли бы использовать самостоятельно. Однако эти методики не являются универсальными — вы не сможете использовать их в качестве общего решения любой задачи. Они хороши при наличии вполне конкретных сценариев использования, о которых пойдет речь ниже.

В качестве прототипа статьи был выбран доклад Федерико Луиса, основателя компании Corvalius (они занимаются R&D). Работая над движком базы данных для одного из клиентов, они посвятили около четырёх лет задачам оптимизации. Такое количество времени требуется для того, чтобы применить разного рода техники и достичь хороших показателей оптимизации. Требуется выявить все проблемы и узкие места, проследить поведение софта в соответствии со всеми имеющимися метриками и так далее. Примеры из этой статьи основаны на работе над RavenDB 4.0 (известная NoSQL база для .NET), которую компания Федерико тюнила до уровня наносекунд во всевозможных сложных кейсах.

Все примеры, которые встретятся вам в ходе рассказа (плюс некоторые дополнительные), доступны в специальном репозитории на GitHub.

Осторожно, трафик! В этом посте присутствует огромное количество картинок — слайдов и скриншотов с видео в формате 720p. На слайдах присутствует важный для понимания статьи код.

	public class Tester {
		public string Property { get; set; }
		public void Foo() {
			this.Property = "Some string"; // NullReferenceException
		}
	}