многорукий шива
Статей о работе с PostgreSQL и её преимуществах достаточно много, но не всегда из них понятно, как следить за состоянием базы и метриками, влияющими на её оптимальную работу. В статье подробно рассмотрим SQL-запросы, которые помогут вам отслеживать эти показатели и просто могут быть полезны как пользователю.
Я хотел бы, чтобы они появились и знаю многих разработчиков, которые согласны со мной. С другой стороны, есть группа PHP-программистов, возможно, даже большая, которые не знают, что такое дженерики и для чего они нужны.
Давайте поговорим о том, что такое дженерики, почему PHP их не поддерживает и что, возможно, нас ждёт в будущем.
Изменив одно местоимение, можно на 90% увеличить показатель кликабельности (CTR) кнопки, которая приведет новых пользователей. Дописав одно предложение, можно увеличить количество оплаченных покупок и снизить нагрузку на саппорт. Поставив одну запятую, можно было бы сохранить 5 миллионов долларов. ОК, третий пример про договоры, но все равно показателен.
Текстам в интерфейсе уделяется незаслуженно мало внимания. Их игнорируют, про них забывают, про них вспоминают, когда уже поздно: дизайн сделан, код написан, огребаем на проде. Печально. А ведь хороший текст — один из самых дешевых способов сделать продукт лучше, и заработать больше денег.
Исследование Nielsen Norman Group показало, что лаконичный, объективный (без маркетологического хвастовства) текст, который легко читается пользователем, увеличивает юзабилити сайта на 124%. Только текст. UX и навигацию не трогали.
В вашем продукте (сайте, программе, приложении и т.д.) есть английский текст, и вы хотите, чтобы он приносил вам выгоду, а не просто занимал место? Читайте статью дальше. Я расскажу, как писать по-английски нужно, и как не нужно.
Всем привет, я — Сергей Бобрецов, CTO в Wildberries.
Сегодня Wildberries — самый большой маркетплейс в России и мы так часто заняты повседневным хайлоадом, что не всегда успеваем рассказать что за всем этим стоит: какие технологии и решения под капотом, как мы справляемся с адом черной пятницы и ужасами киберпонедельника.
Стоит начать с того, что основным генератором прогресса в WB с самого начала и по сей день является фактор роста. По бизнес-метрикам мы растем примерно х2 каждый год уже много лет, а по техническим (количестуву запросов / транзакций / трафику / объему данных и т. д.) — рост может быть даже быстрее, и это создает множество вызовов: технических, архитектурных и организационных.
В итоге, чтобы запустить любую программу или систему в прод на мало-мальски долгий срок нужно обязательно учитывать кратный рост нагрузки, иначе совсем скоро придется вносить серьезные изменения в архитектуру или вообще все переделывать. Речь, конечно, не только про код – надо иметь стратегию масштабирования на уровне железа, сети, данных, самого приложения, команды и т. д.
Сегодня я хочу рассказать немного про нашу инфраструктуру.
Helm — один из самых популярных пакетных менеджеров для Kubernetes, так что познакомиться с ним поближе стоит всем, кто сталкивается с задачами деплоя приложений. Эта статья завершает мое краткое, но достаточно полное введение в Helm.
Поиск работы в американских компаниях, особенно с прицелом на будущий переезд – это всегда актуальная тема. Я сам живу в США уже более пяти лет, прошел все стадии профессиональной эмиграции, запустил здесь не один бизнес и нанял немало людей.
В этой статье я собрал материалы для тех, кто задумывается о поиске сначала удаленной работы в США, а затем и о переезде. В тексте есть описания виз, списки компаний, нанимающих на remote, инструменты для подготовки к собеседованиям. Надеюсь, будет полезно!
Сравнение производительности php-fpm, nginx-unit и laravel-octane - что выбрать для разработки микросервисов.
Data Science выходит в массы. Настолько, что пора напомнить основы, почти что на пальцах. Скоро вполне может появиться множество вакансий c Data Science в заголовке, явно заниженной зарплатой и требованиями к начинающему аналитику, поэтому давайте внесём ясность.
Если вы слышите о Data Science из каждого мегафона и утюга — и окончательно запутались, гуглите "Data Science в Excel", или всё понимаете и хотите объяснить науку о данных кому-то простыми словами, эта статья тоже для вас. А для продвинутых и знающих людей у нас есть другие материалы о практической стороне вопроса.
Процессом performance review сейчас сложно удивить. В нашей отрасли это уже достаточно распространенное явление. Несколько лет назад было модно рассказывать о том, как устроено performance review в конкретной компании. Со временем процессы у всех обтесались, выровнялись и стали очень похожи друг на друга. Мы обязательно расскажем о некоторых особенностях, присущих performance review в Юле, но сегодня я хотел бы затронуть мало описанный этап — калибровку.
За последние несколько лет в сфере архитектуры ПО произошли огромные изменения. Идея единственного монолитного приложения или даже нескольких крупных сервисов, разделяющих общий массив данных, практически стерта из умов и сердец инженеров-практиков во всем мире. Преобладающими инструментами в создании современных бизнес-ориентированных приложений стали автономные микросервисы, событийно-ориентированная архитектура и CQRS. Вдобавок быстрый рост количества подключаемых устройств (мобильных, IoT) многократно увеличивает объем событий, которые система должна оперативно обрабатывать.
В статье рассказываем, за счет чего Apache Kafka работает достаточно быстро для современных проектов.
Сегодня, в предпоследний день уходящего года, хочу рассказать о созданном мной сервисе, помогающем быстро проектировать, отлаживать и следить за работоспособностью ботов в мессенджере Телеграм. Надеюсь, он окажется удобным инструментом. Под катом — довольно подробный рассказ о том, как этот сервис зародился, какие технологии я для него выбрал и обзор всего того, что он сейчас умеет.
Для тех же, кому уже захотелось ознакомиться с Botsman (но не очень хочется много читать) — вот ссылка, милости прошу: https://bots.mn/. Главное, о чём стоит помнить — платформа только-только запустилась, и (пока что) не стоит переносить на неё что-то серьёзное и масштабное.
Kubernetes объявил Docker устаревшим и планирует прекратить его использование примерно через год, в версии 1.22 или 1.23. Эта новость вызвала много вопросов и непонимания. В блоге Kubernetes появилось целых две статьи, разъясняющих смысл записи в Changelog (раз и два). Если все обобщить, то для разработчиков (те, которые Dev) ничего не меняется — они все так же могут продолжать использовать docker build для сборки своих контейнеров, а вот для инженеров, ответственных за эксплуатацию кластера (Ops), пришла пора разобраться и освоить несколько новых инструментов.
