B-дерево — это структура, помогающая выполнять поиск в больших объёмах данных. Она была изобретена более сорока лет назад, однако по-прежнему используется в большинстве современных баз данных. Хотя существуют и более новые структуры индексов, например, LSM-деревья, B-дерево пока никто не победил в обработке большинства запросов баз данных.

После прочтения этого поста вы будете знать, как B-дерево упорядочивает данные и выполняет поисковые запросы.

Эту полу-шуточную теорию о проектном управлении я излагал коллегам по ИТ цеху лет 15 назад, и тогда же неоднократно слышал советы загрузить этот текст на Хабр, но руки не дошли. На днях, разгребая старые файлы наткнулся на свои записи и решил все таки поделиться ими с Вами. Частое употребление ключевого слова к сожалению, неизбежно и не отделимо для целостности этого текста, прошу принимать или нет 'as is'. Итак...

Каждая карьера развивается от Жопы к Жопе, и никак иначе. Хочешь повышения - ищи Жопу и принимай, как говорят в Америке, "challenge". Если Вам предлагают возглавить новый проект, либо занять какую то должность, да что угодно - знайте, там Вас ждет Жопа. Иначе не предложили бы, а сами бы справились. Равно как и если Вы ожидаете избавиться от надоевшей Вам сейчас деятельности, надеясь вырваться из "этого ада" и заняться "чем то новеньким" - будьте готовы встретиться с Большой Жопой.

Зачем я это читаю?

TL;DR:

• Переложив секции кода и данных программы на большие страницы можно существенно ускорить приложение (у нас получилось до +10%) не трогая исходный код.
• Можно быстро проверить ничего не перекомпилируя, детали здесь.
• Финальное решение оперирует "классическими" большими страницами (не transparent huge pages), поэтому в какой-то степени его можно назвать дальнейшим развитием libhugetlbfs.

Рассказываю, почему SQLite отлично подойдет вам в повседневной работе. И неважно, разработчик вы, аналитик, тестировщик, админ или продакт-менеджер.

Все говорили – переходи на rust! Начинай пользоваться самым-самым языком, который самый любимый язык на stackoverflow и всё такое.

Я тяжело вздохнул и огляделся. Ну опять двадцать-пять. Ладно, давайте разбираться, как правильно покрывать всё ржавчиной.

Профессионально я программирую уже 17 лет. В далёкие-предалёкие времена я начал изучать программирование с x86 Assembly. Такой жестокий подход к изучению компьютера дал мне глубокое понимание того как работает процессор и что делают другие языки программирования. Учить новые языки для меня никогда не было проблемой. Я их просто учил. C, C++, шарпы, ГО, тысячи разных скриптов и фреймворков. Чего уж там, ещё один язык, можно и выучить.

Ага.

Только вот не с этой ржавой развалюхой. Я просидел две недели над официальным руководством, пялился в VSCode и не мог выдавить из себя больше чем fn main() {}. Ну какого же чёрта? Я просто закрыл глаза, открыл руководство на рандомной странице и начал его читать. И прикол в том, что я понял о чём там говориться. И тут до меня дошло… Руководство написано наизнанку. Начало и конец ничуть не лучше чем в Мементо Кристофера Нолана. Они как-то умудрились запутать в общем-то нормальное руководство. После этого всё пошло получше.

Ржавые шестерёнки заскрипели и начали крутиться. Программа пошла-поехала. Если хотите знать как я внедрил rust в продакшин, как я ему научился и что из этого вышло – добро пожаловать под кат. Реальные люди, коммиты, примеры и никаких todo-list и хеллоу-ворлдов.

• как управлять разметкой,
• как связывать функциональность с компонентами,
• как управлять стилями.

Продолжаем серию статей про BPF — универсальную виртуальную машину ядра Linux — и в этом выпуске расскажем о том, какие типы программ BPF существуют, и как они используются в реальном мире капиталистического чистогана. Кроме этого, в конце статьи приведено некоторое количество ссылок, в частности, на две с половиной существующие книжки про BPF.

В ядре Linux версии 5.9 определено больше тридцати разных типов программ BPF, и про некоторые из этих типов я собираюсь написать по несколько статей, так что эта статья, поневоле, обзорная и не содержит такого количества технических деталей, как предыдущие. Но, тем не менее, мы постараемся, наконец-то, ответить на вопрос, зачем все это нужно и почему вокруг BPF так много шума.

Если вы хотите узнать, как именно BPF помогает эффективно решать задачи защиты от DDoS атак, распределения нагрузки на серверы, реализации сетевого стека kubernetes, защиты систем от нападения, эффективной трассировки систем 24x7 прямо в проде и многие другие, то добро пожаловать под кат.

«Физические законы — это не Python, их не изменить в новых версиях, то есть материал в книге (по электронике) будет актуален всегда».

Berkeley Packet Filters (BPF) — это технология ядра Linux, которая не сходит с первых полос англоязычных технических изданий вот уже несколько лет подряд. Конференции забиты докладами про использование и разработку BPF. David Miller, мантейнер сетевой подсистемы Linux, называет свой доклад на Linux Plumbers 2018 «This talk is not about XDP» (XDP – это один из вариантов использования BPF). Brendan Gregg читает доклады под названием Linux BPF Superpowers. Toke Høiland-Jørgensen смеется, что ядро это теперь microkernel. Thomas Graf рекламирует идею о том, что BPF — это javascript для ядра.

На Хабре до сих пор нет систематического описания BPF, и поэтому я в серии статей постараюсь рассказать про историю технологии, описать архитектуру и средства разработки, очертить области применения и практики использования BPF. В этой, нулевой, статье цикла рассказывается история и архитектура классического BPF, а также раскрываются тайны принципов работы tcpdump, seccomp, strace, и многое другое.

Разработка BPF контролируется сетевым сообществом Linux, основные существующие применения BPF связаны с сетями и поэтому, с позволения @eucariot, я назвал серию "BPF для самых маленьких", в честь великой серии "Сети для самых маленьких".

Введение

Всем привет. Как мы и обещали, погружаем читателей Хабра в детали производства российских аппаратных платформ для СХД Аэродиск Восток на процессорах Эльбрус. В этой статье мы пошагово опишем производство платформы Яхонт-УВМ Э124, которая в 5 юнитах эффективно вмещает 124 диска, может работать при температуре +30 градусов по Цельсию и при этом не просто работает, а хорошо работает.

Также 05.06.2020 мы организовывали вебинар, где подробно рассказали о технических нюансах производства СХД Восток и заодно ответили вопросы. Запись можно посмотреть по ссылкам ниже:

Промо-версия (краткое содержание за 5 минут)

Полная версия

1. Mall Customers Dataset — данные посетителей магазина: id, пол, возраст, доход, рейтинг трат. (Вариант применения: Customer Segmentation Project with Machine Learning)
2. Iris Dataset — датасет для новичков, содержащий размеры чашелистиков и лепестков для различных цветков.
3. MNIST Dataset — датасет рукописных цифр. 60 000 тренировочных изображений и 10 000 тестовых изображений.
4. The Boston Housing Dataset — популярный датасет для распознавания паттернов. Содержит информацию о домах в Бостоне: количество квартир, стоимость аренды, индекс преступлений.
5. Fake News Detection Dataset — содержит 7796 записей с разметкой новостей: правда или ложь. (Вариант применения с исходником на Python: Fake News Detection Python Project )
6. Wine quality dataset — содержит информацию о вине: 4898 записей с 14 параметрами.

RTSP — это простой сигнальный протокол, который уже много лет не могут ничем заменить, и надо признать, что не особо стараются.

Скажем, есть у нас IP камера с поддержкой RTSP. Всякий, кто щупал трафик акула-кабелем, расскажет, что там сначала идет DESCRIBE, потом PLAY, и вот полился трафик напрямую по RTP или завернутый в тот же TCP канал.