Современные веб-приложения, даже простые на вид, часто подразумевают нетривиальную архитектуру, состоящую из многих компонент. В статье «Делаем современное веб-приложение с нуля» я рассказал, как она может выглядеть, и собрал для демонстрации простейшую реализацию на стеке из нескольких популярных технологий. В неё вошёл бэкенд, фронтенд, воркер для асинхронных задач и аж два хранилища данных — MongoDB как основная база и Redis как очередь задач. В «Делаем поиск в веб-приложении с нуля» я показал, как можно добавить полнотекстовый поиск, и подключил третье хранилище — Elasticsearch.

Всё это время для простоты разработки и отладки компоненты приложения запускались локально через Docker Compose. Но как развернуть такое приложение в настоящем продакшн-окружении? Как обеспечить горизонтальное масштабирование? Как раскатывать новые релизы без простоя? 

В этой статье мы разберёмся, как разворачивать многокомпонентное веб-приложение в кластере Kubernetes на примере его локальной реализации — minikube. Мы поднимем виртуальный кластер прямо на рабочем ноутбуке, разберёмся с основными сущностями Kubernetes, запустим и соединим между собой компоненты демо-приложения и обсудим, какие ещё возможности Kubernetes пригодятся нам в суровом энтерпрайзе. Если вы занимаетесь разработкой и слышали о Kubernetes, но ещё не имели возможности пощупать его руками — добро пожаловать под кат!

Когда работаешь с данными, скорость запросов — один из главных показателей эффективности. Чтобы повысить эту скорость, нужно знать не только как оптимизировать сами запросы, но и как конфигурация самой базы влияет на скорость выполнения запроса.

Администратор баз данных в Southbridge и ведущий инженер компании Data Driven Lab Иван Чувашов занимается базами данных 15 лет и сегодня хочет поговорить про оптимизацию запросов. Разбирать все будет на примере PostgreSQL, так как именно с этой базой он сейчас работает плотнее всего.

Эта статья — конспект бесплатного вебинара об оптимизации PostgreSQL от «Слёрма». Если вам удобнее смотреть, а не читать, переходите на YouTube.

Дедлоки — распространенная проблема в многопоточном программировании. В больших приложениях вручную отслеживать порядок блокировок может быть достаточно сложно, причем эта проблема может не всплыть на этапе тестирования и случиться только в каких-то сложновоспроизводимых кейсах при реальном использовании. Существует много способов их избегания, но здесь мы рассмотрим только один — автоматическое выявление дедлоков на основе графа ожидания.

Меня зовут Якупов Азат, я дата-архитектор Quadcode. В индустрии я больше 20 лет, из них больше 6 лет — в архитектуре. Эта статья — немного сокращенный пересказ моего выступления на митапе по теме «Heap Table в PostgreSQL». 

Речь в тексте пойдет об обычных таблицах, с которых начинается вся дата-инженерия. Посмотрим на то, как метаданные располагаются в Postgres, разберемся, что такое table page и fillfactor, а также поближе познакомимся с TOAST-таблицами.

Понимание того как Kubernetes обрабатывает контейнеры дает большую гибкость при создании пользовательских конфигураций под конкретные нужды.

Kubernetes позволяет выполнять много полезной работы без глубокого понимания деталей. Утилита командной строки kubectl и дашборды в Openshift помогают управлять вашими контейнерами. Однако, как только вы заглянете глубже в Kubernetes все может быстро усложниться.

Тем не менее, понимание того, как основные части взаимодействуют друг с другом, является важным для главного архитектора, который использует Kubernetes в своих проектах. Проведем аналогию с обычным архитектором: для проектирования небоскребов важно знать прочность на растяжение железобетона в сравнении с балками из чистой стали. Также полезно понимать как работают системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха.

Такая аналогия правдива и для работы с Kubernetes. Просто сказать: "Давайте оставим это на усмотрение разработчиков" - недостаточно, с таким же успехом можно предоставить выбор системы кондиционирования обычным рабочим со строительной площадки. За каждой хорошо спроектированной системой стоит как множество деталей, так и архитектор, который понимает их значение.

Для системного архитектора в IT важно понимать как Kubernetes создает и запускает контейнеры. Изучение контейнерной оркестрации необходимо по двум причинам. Во-первых, это хорошее знание для архитектора уровня компании (как для обычного архитектора знание систем кондиционирования). Во-вторых, понимание механизмов, благодаря которым Kubernetes создает и запускает контейнеры, позволяет настраивать пользовательские конфигурации кластеров Kubernetes для специфичных кейсов, но для этого необходимо понимать основы.

Меня заинтересовал челлендж: в течение 26 недель откладывать N+100 руб, где N - сумма, вложенная на прошлой неделе. Я решил откладывать деньги по средам, составил такую табличку в Google Sheets

Здравствуйте!

Хочу представить вам пошаговую инструкцию по деплою django проекта.

Сразу скажу, что используя мою краткую инструкцию вы не поймете механику развертывания. По сути, это просто список команд для деплоя. Тут не будет никаких подробностей касательно работы UWSGI, NGINX и самого Django. Я просто помогу быстро добраться до цели, а цель у нас одна - задеплоить уже наконец этот **** проект!

Рассказываем, как начинающему разработчику установить и управлять различными версиями Python с помощью Pyenv, подготовить свой проект и создать виртуальное окружение через Poetry.

Если ваше приложение использует Log4j с версии 2.0-alpha1 до 2.14.1, вам следует как можно скорее выполнить обновление до последней версии (2.16.0 на момент написания этой статьи - 20 декабря).

Log4j уязвимость отслеживаться как CVE-2021-44228 (также известный как Log4Shell) позволяет злоумышленнику выполнить произвольный код в системе. 

В заметке описаны инструменты для проверки зависимости Java проекта от уязвимой версии Log4j.

Целевая аудитория

• настройка dev-окружения в docker-compose.
• создание бэкенда на Flask.
• создание фронтенда на Express.
• сборка JS с помощью Webpack.
• React, Redux и server side rendering.
• очереди задач с RQ.

Всем привет!

Кратко о себе. По образованию я математик, а вот по профессии — программист. В сфере разработки с 2006 года. Хотя, поскольку программирование начали изучать ещё в школе, свои первые программки и игры я начал писать ещё в школе (примерно, с 2003). Так сложилось, что пришлось выучить и поработать на нескольких языках. Если не брать во внимание ВУЗ-овские лекции по С, С++, Бэйсику, Паскалю и Фортрану, то реально я работал с Delphi (более 6 лет), PHP (более 5 лет), Embedded (Atmel + PIC около 2.5 лет) и последним временем Python + чуть-чуть Scala. Конечно же без баз данных тоже никак не обойтись.

Для кого эта статья? Для всех, кто, как и я, хотел (или хочет) найти для себя достойную хорошо оплачиваемую работу с интересным проектом, классным коллективом и всякими плюшками. А также для тех, кто желает поднять свой уровень знаний и мастерства.

Меня зовут Сергей, мне 40 лет и сейчас я работаю Java разработчиком в немецкой компании. Мы занимаемся разработкой программного обеспечения для пивоварен оценки финансовых и кредитных рисков. Это моя первая работа в качестве разработчика. До этого я работал в сфере IT-поддержки и системной интеграции. Первого февраля 2019 г. закончился мой шестимесячный испытательный срок, и у меня на руках бессрочный контракт. Я хочу поделиться своим опытом, как можно самостоятельно выучить Java так, чтобы получить работу.

Это мой рабочий стол. Пить пиво в рабочее время у нас разрешено, мы же в Германии.

Моя первая статья: «IT-эмиграция с семьей. И особенности поиска работы в маленьком городе Германии, когда ты уже там»

• Декабрь 2018
• Ноябрь 2018
• Октябрь 2018
• Сентябрь 2018
• Август 2018
• Июль 2018
• Июнь 2018

1. крупный проект на Java с фронтом на Angular,
2. разрабатываемый небольшой командой (~15 человек),
3. с использованием кучи (порядка 40 штук параллельно) фич-бранчей,
4. в git-репозитории;
5. несколько виртуальных серверов в приватном амазоновском облаке, которые можно использовать под задачи разработки;
6. разработчик, который немного подустал от Java, и хочет сделать что-нибудь по-настоящему полезное для постановки процессов.

1. обеспечить возможность команде QA инженеров тестировать каждый фич-бранч, как вручную, так и автоматизированно, на выделенном стенде, который не мешает остальным.