Как стать автором
Обновить
19
0
Igor Gorbenko @I_v_g

Big Data and Cloud

Отправить сообщение

Говорят, программист — ненастоящий! Или «живьём брать самозванцев!»

Время на прочтение17 мин
Количество просмотров8.7K

Привет Хабр!

Так уж повелось, что о синдроме самозванца в IT-мире знает, наверное, каждый из нас. Об этом часто можно услышать на конференциях, блогах, твиттере, разглядеть в коллегах или в себе…

Как человеку, связанному с IT, мне удалось создать подборку рассказов знакомых и коллег по этой теме. И сегодня мы поговорим про это интересное явление и узнаем, как подвержены данному синдрому разные люди из нашей отрасли в зависимости от опыта и занимаемой роли. 

Вместе с практикующим врачом-психотерапевтом Романом Вишняковым на основе собранной выборки попытаемся понять, так ли подвержена индустрия синдрому самозванца, как часто о нем говорят.

Под катом много всего интересного! Поехали!

Читать далее
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+2
Комментарии6

Интеграция Aviasales API с Amazon Kinesis и простота serverless

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров6.6K
Привет, Хабр!

А вы любите летать на самолетах? Я обожаю, но на самоизоляции полюбил еще и анализировать данные об авиабилетах одного известного ресурса — Aviasales.

Сегодня мы разберем работу Amazon Kinesis, построим стримминговую систему с реал-тайм аналитикой, поставим NoSQL базу данных Amazon DynamoDB в качестве основного хранилища данных и настроим оповещение через SMS по интересным билетам.

Все подробности под катом! Поехали!


Читать дальше →
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0+9
Комментарии0

Multiprocessing и реконсиляция данных из различных источников

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров8.1K
Привет, Хабр!

В условиях многообразия распределенных систем, наличие выверенной информации в целевом хранилище является важным критерием непротиворечивости данных.

На этот счет существует немало подходов и методик, а мы остановимся на реконсиляции, теоретические аспекты которой были затронуты вот в этой статье. Предлагаю рассмотреть практическую реализацию данной системы, масштабируемой и адаптированной под большой объем данных.

Как реализовать этот кейс на старом-добром Python — читаем под катом! Поехали!


(Источник картинки)
Читать дальше →
Всего голосов 13: ↑11 и ↓2+9
Комментарии2

Apache Kafka и потоковая обработка данных с помощью Spark Streaming

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров33K
Привет, Хабр! Сегодня мы построим систему, которая будет при помощи Spark Streaming обрабатывать потоки сообщений Apache Kafka и записывать результат обработки в облачную базу данных AWS RDS.

Представим, что некая кредитная организация ставит перед нами задачу обработки входящих транзакций «на лету» по всем своим филиалам. Это может быть сделано с целью оперативного расчета открытой валютой позиции для казначейства, лимитов или финансового результата по сделкам и т.д.

Как реализовать этот кейс без применения магии и волшебных заклинаний — читаем под катом! Поехали!


(Источник картинки)
Читать дальше →
Всего голосов 16: ↑16 и ↓0+16
Комментарии6

Архитектура хранилищ данных: традиционная и облачная

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров171K
Привет, Хабр! На тему архитектуры хранилищ данных написано немало, но так лаконично и емко как в статье, на которую я случайно натолкнулся, еще не встречал.

Предлагаю и вам познакомиться с данной статьей в моем переводе. Комментарии и дополнения только приветствуются!


(Источник картинки)
Читать дальше →
Всего голосов 11: ↑11 и ↓0+11
Комментарии7

Бессерверный REST API «на коленке за 5 минут»

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров20K
Привет, Хабр! Сегодня продолжим разговор о возможностях, которые предоставляет нам Amazon Web Services и о том, как эти возможности использовать в решении прикладных задач.

На простом примере рассмотрим создание буквально за несколько минут собственного бессерверного автомасштабируемого REST API с разбором кейса — получения списка для ресурса.

Интересно? Тогда заходим под кат!


(Источник)
Читать дальше →
Всего голосов 35: ↑29 и ↓6+23
Комментарии26

Облачные сервисы Amazon и анализ инвестиционного портфеля

Время на прочтение18 мин
Количество просмотров9K
В последнее время на фондовых рынках наблюдается высокая волатильность, когда, например, стабильная бумага известной компании может враз потерять сразу несколько процентов на новостях о санкциях против ее руководства или наоборот взлететь до небес на позитивном отчете и ожиданиях инвесторов о сверхприбыльных дивидендах.

Как же определить, принесло ли владение данной ценной бумагой доход или одни лишь убытки и разочарование?

(Источник)

В этой статье я расскажу Вам как определять и визуализировать скорректированный финансовый результат по ценным бумагам.

На примере клиентской отчетности Открытие Брокер мы рассмотрим парсинг и консолидацию брокерских отчетов для фондового рынка, построение архитектуры облачной отчетной системы с последующим простым и удобным анализом в AWS Quicksight.
Читать дальше →
Всего голосов 11: ↑11 и ↓0+11
Комментарии13

MongoDB и исследование рынка ИТ-вакансий

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров7K
Вы когда-нибудь анализировали вакансии?

Задавались вопросом, в каких технологиях наиболее сильна потребность рынка труда на текущий момент? Месяц назад? Год назад?

Как часто открываются новые вакансии Java-разработчиков в определенном районе Вашего города и как активно они закрываются?

В этой статье я расскажу Вам, как можно достичь желаемого результата и построить отчетную систему по интересующей нас теме. Поехали!


(Источник картинки)
Читать дальше →
Всего голосов 18: ↑17 и ↓1+16
Комментарии2

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность