Регулярные выражения в Python от простого к сложному

Еще 4 года назад использование контейнеров в production было экзотикой, но сейчас это уже норма как для маленьких компаний, так и для больших корпораций. Давайте попробуем посмотреть на всю эту историю с devops/контейнерами/микросервисами ретроспективно, взглянуть еще раз свежим взглядом на то, какие задачи мы изначально пытались решить, какие решения у нас есть сейчас и чего не хватает для полного счастья?

Я буду в большей степени рассуждать про production окружение, так как основную массу нерешенных проблем я вижу именно там.

Каждый год появляется столько новых технологий (таких как Kubernetes или Habitat), что легко забыть о тех инструментах, которые тихо и незаметно поддерживают наши системы в промышленной эксплуатации. Одним из таких инструментов, который мы используем в Stripe на протяжении нескольких лет, является Consul. Consul помогает в обнаружении сервисов (то есть помогает находить тысячи работающих у нас серверов с запущенными на них тысячами различных сервисов и сообщать, какие из них доступны для использования). Это эффективное и практичное архитектурное решение не было чем-то совсем новым и особенно заметным, но оно верой и правдой служит делу предоставления надежных сервисов нашим пользователям по всему миру.

В этой статье мы собираемся поговорить о следующем:

• Что такое обнаружение сервисов и Consul.
• Как мы управляли рисками, возникавшими при внедрении критически важного программного продукта.
• Вызовы, с которыми мы столкнулись, и наши ответы на эти вызовы.

Сказать, что для Docker'а 2017 год выдался тяжёлым, было бы преуменьшением. Не могу вспомнить ни одного столь раскрученного и хорошо обеспеченного деньгами стартапа из Долины, кроме Uber'а, который бы провёл 2017 год так же невнятно, как Docker. 2017 стал тем годом, когда Docker, великолепный образчик программного обеспечения, был полностью уничтожен плохим бизнес-управлением. Эта заметка — сторонний взгляд на то, как и где Docker пошёл не туда, и как попытки что-либо исправить оказались слишком слабыми и запоздалыми.

В конце июля 2016 года в корпоративном блоге Uber появилась поистине историческая статья о причинах перехода компании с PostgreSQL на MySQL. С тех пор в жарких обсуждениях этого материала было сломано немало копий, аргументы Uber были тщательно препарированы, компанию обвинили в предвзятости, технической неграмотности, неспособности эффективно взаимодействовать с сообществом и других смертных грехах, при этом по горячим следам в Postgres было внесено несколько изменений, призванных решить некоторые из описанных проблем. Список последствий на этом не заканчивается, и его можно продолжать еще очень долго.

Наверное, не будет преувеличением сказать, что за последние несколько лет это стало одним из самых громких и резонансных событий, связанных с СУБД PostgreSQL, которую мы, к слову сказать, очень любим и широко используем. Эта ситуация наверняка пошла на пользу не только упомянутым системам, но и движению Free and Open Source в целом. При этом, к сожалению, русского перевода статьи так и не появилось. Ввиду значимости события, а также подробного и интересного с технической точки зрения изложения материала, в котором в стиле «Postgres vs MySQL» идет сравнение физической структуры данных на диске, организации первичных и вторичных индексов, репликации, MVCC, обновлений и поддержки большого количества соединений, мы решили восполнить этот пробел и сделать перевод оригинальной статьи. Результат вы можете найти под катом.

На протяжении последних месяцев я использую Go для имплементаций Proof of Concept (прим.пер.: код для проверки работоспособности идеи) в свободное время, отчасти для изучения самого языка программирования. Программы сами по себе очень просты и не являются целью написания статьи, но сам опыт использования Go заслуживает того, чтобы сказать о нем пару слов. Go обещает быть (прим.пер.: статья написана в 2015) массовым языком для серьезного масштабируемого кода. Язык создан в Google, в котором активно им пользуются. Подведя черту, я искренне считаю, что дизайн языка Go плох для умных программистов.

Если вы не изучали JavaScript с самого начала, то осваивать его современную версию сложно. Экосистема быстро растёт и меняется, так что трудно разобраться с проблемами, для решения которых придуманы разные инструменты. Я начал программировать в 1998-м, но начал понимать JavaScript только в 2014-м. Помню, как просматривал Browserify и смотрел на его слоган:

Browserify позволяет делать require («модули») в браузере, объединяя все ваши зависимости

Я не понял ни слова из предложения и стал разбираться, как это может помочь мне как разработчику.

Цель статьи — рассказать о контексте, в котором инструменты в JavaScript развивались вплоть до 2017-го. Начнём с самого начала и будем делать сайт, как это делали бы динозавры — безо всяких инструментов, на чистом HTML и JavaScript. Постепенно станем вводить разные инструменты, поочерёдно рассматривая решаемые ими проблемы. Благодаря историческому контексту вы сможете адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту JavaScript и понять его.

• обеспечивать отказоустойчивость и избыточность;
• легко масштабироваться;
• просто и быстро решать задачу добавления и блокировки пользователей VPN;
• балансировать нагрузку между входными нодами;
• одинаково хорошо работать для клиентов на GNU/Linux, Mac OS X и Windows;
• поддерживать клиентов, которые находятся за NAT.

1. Создание счёта.
2. Создание корректного смарт-контракта.
3. Получение информации со смарт-контракта.
4. Изменение состояния смарт-контракта.