Несколько слов о том, чем мы занимаемся. DINS участвует в разработке и поддержке UCaaS сервиса на международном рынке для корпоративных клиентов. Сервис используют как малые компании и стартапы, так и большой бизнес. Клиенты подключаются через интернет по SIP протоколу поверх TCP, TLS или WSS. Это создает довольно большую нагрузку: почти 1,5 миллиона соединений от оконечных устройств — телефонных аппаратов Polycom/Cisco/Yealink и софт-клиентов для PC/Mac/IOS/Android.

В статье я рассказываю о том, как устроены VoIP точки входа в систему.

Недавно Гонконгская монетарная ассоциация (HKMA Hong Kong Monetary Association) опубликовала отчет о пилотных проектах гонконгской долларовой цифровой валюты (Central Bank Digital Currency, CBDC или ЦВЦБ) — e‑HKD. Регулятор запустил программу‑пилот в мае, чтобы исследовать применение потенциальной цифровой валюты в реальных сценариях. Чем это интересно? Гонконг — одна из ведущих экономик мира, десятки лет занимавший первые строки в разнообразных рейтингах. Поэтому можно ожидать, что лучшие практики будут перениматься другими странами. А отчет, представленный по итогам пилота — один из немногих документов, подробно освещающих тестирование цифровой валюты. Я прочитала этот монументальный труд и расскажу из чего состоит проект и что интересного напилотировали в Гонконге.

Предисловие

Если вы занимаетесь сбором данных на обширной территории, да еще не охваченной интернетом, возникает задача передачи данных на расстояния, исчисляемые километрами без использования WiFi и сети Ethernet.

В решении этой задачи вам помогут радиомодули, передающие данные с использованием технологии связи на большие расстояния (Long Range, LoRa). Эта технология запатентована компанией Semtech и реализована в микросхемах приемо‑передатчиков (трансиверов), таких как SX1268, SX1276, SX1278.

В зависимости от выходной мощности передатчика, типа антенны, рабочей частоты, наличия прямой видимости или препятствий для прохождения радиоволн в виде домов, леса, помех со стороны других источников радиоизлучения и других факторов дальность может составлять от сотен метров до десятков километров.

К сожалению, скорость передачи данных LoRa невелика, порядка 2400–19 200 бит/c. Однако этого достаточно, например, для систем телеметрии и удаленного контроля, систем умного дома или других подобных систем.

Логов много не бывает, а если бывает?! Расскажем, как мы внедряли новую систему логирования на основе EFK (Elasticsearch-Fluetnd-Kibana), как страдали, когда FluentD перестал держать нагрузку, как мы переходили на Fluentbit (спойлер: неудачно) и почему смогли найти свой Vector. А в конце дадим пару советов о культуре логирования: как к ней относиться, чтобы не страдали вы, ваши коллеги, тестировщики и разработчики. 

Этот пост — расшифровка доклада, который мы представили на конференции HighLoad++ Foundation 2022 в Москве. Видео можно найти по ссылке, а здесь — почитать доклад и посмотреть слайды из презентации. 

Привет! Меня зовут Сергей, я более 11 лет в тестировании, и успел за это время перепробовать множество разных подходов в QA — начинал простым тестировщиком, затем строил и развивал всевозможные отделы тестирования и автоматизации, а сейчас работаю в QIWI.

В этой серии постов я хочу поговорить с вами про тестирование трех популярных так называемых не-REST-бэкендов. Самое главное для начала — определиться с терминами, договоримся, что везде в тексте, где я упоминаю REST — речь идет именно о REST HTTP-бэкенде. Наверняка многие из вас с ним работали и вообще неплохо знакомы.

Но есть ещё три других, собственно, не-REST-бэкенда. С ними тоже полезно научиться работать: во-первых, для общего развития, во-вторых, будете знать, как подступаться к их тестированию, на случай, если ваша команда вдруг решит поработать на одном из них. 

Под катом — разбор тестирования первого из этой тройки, GraphQL. Все примеры в посте я делал с помощью Postman, он достаточно популярен и доступен, чтобы вы при желании могли всё быстро в нём повторить.

Все, что понадобится — подтвержденная учетная запись на Госуслугах и небольшая плата за сведения

СМИ время от времени сотрясают скандалы связанные с тем, что у того или иного государственного служащего находят дома, квартиры, участки и другую недвижимость. Их сменяют другие скандалы о том, что имя  чиновника в государственных реестрах зашифровывается.

Как удается узнавать собственников недвижимости? Неужели любой может узнать кто владеет тем или иным участком, домом или квартирой?

Да, данные о собственниках недвижимости открыты всем желающим. В этом посте Вы узнаете как получить данные о настоящем и предыдущем собственнике, залогах, арестах на любой объект недвижимости в России, будь то соседние квартиры по лестничной клетке или земельный участок на Камчатке.

Все что Вам нужно для этого - подтвержденная учетная запись на госуслугах. С помощью нее заходим на официальный сайт Росреестра.

Сколько это стоит?

Официальная плата Росреестра от 1 до 5 рублей за одну выписку. Доступ к выпискам оплачивается по УИН на сайте Росреестра пакетами от 100 шт. до 500 000 шт.

Павел Труханов, "Мониторинг Postgres по USE и RED"

Есть две методологии перформанс мониторинга: USE (Utilization, Saturation, Errors) Брендана Грегга и RED (Requests, Errors, Durations) от Тома Уилки. В докладе я хочу рассказать о том, как мы на них ориентировались и продолжаем ориентироваться, когда реализуем мониторинг Postgres в okmeter.io.

На статью меня вдохновил этот комментарий .

Dataview - это мощный плагин для Obsidian позволяющий отбирать данные (теги, даты, числа и любые другие пользовательские параметры) markdown-заметок, а затем их фильтровать и отбирать как пожелаешь.

Это такой своеобразный аналог Notion-таблиц, где можно создать таблицу с бесконечной вложенностью (таблица, внутри одной ячейки, а внутри еще таблица и еще и еще).

На КДПВ как раз собраны четыре кейса реализации функционала плагина Dataview.

Как всё это работает

1. Dataview работает на встроенном языке запросов

2. Все запросы должны писаться внутри подобного блока кода:

В прошлой статье Obsidian + Dataview: Таблицы я рассказал про установку плагина Dataview, формирование таблиц с его помощью и разобрал 4 кейса его использования.

Dataview - это очень мощный и функциональный плагин, с помощью которого кроме таблиц можно так же формировать списки, календари и задачи.

Сегодня хотелось бы остановиться на задачах, тем более что Dataview позволяет сделать из Обсидиана полноценный task/todo-менеджер с календарём и прочими приятностями.

Привет, Хабр! Относительно недавно после пары лет перерыва в айти, потраченных на изучение японского языка, мне пришлось срочно обновлять свои знания на работе. Ну знаете, искать возможности исполнить все хотелки начальника, как и положено эникею. Меня ждало много увлекательных открытий, но при этом, как водится, и немало боли и борьбы с непонятками. Docker, контейнеры, реверс DNS и реверс прокси, получение TLS сертификатов. В какой-то момент я наконец дошёл до удобного решения, которым я теперь хочу поделиться.

В своё время домашний сервер очень облегчил бы мне понимание Docker’а, да и удобство работы с ним неслабо бы повысил. Поэтому возникла идея написать эту статью, после прочтения которой любой человек даже с поверхностными знаниями в информационных технологиях сможет поставить себе постоянно доступный домашний сервер на базе Docker Swarm с удобной веб-мордой, простым получением TLS-сертификатов и Heroku-подобным функционалом (для чего будем использовать PaaS CapRover). 

Статья, в общем-то, рассчитана на новичков, обладающих какими-то техническими знаниями — школьников старших классов, студентов и просто любителей — а потому вряд ли будет интересна серьёзным профессионалам.

Меня зовут Леонид Талалаев, я занимаюсь разработкой внутреннего облака Одноклассников one-cloud, про которое уже рассказывали на Хабре. 

Одноклассники – высоконагруженная социальная сеть, и оптимизировать под высокие нагрузки нам нужно не только сервисы, но и инфраструктуру, на которой они работают. Нередко «узким горлышком» становится сама операционная система и, в частности, механизмы распределения ресурсов ядра Linux. 

В облаке на одном физическом сервере могут одновременно работать десятки контейнеров, конкурирующих за ресурсы. Чтобы обеспечить надежную и эффективную работу, необходимо управлять распределением ресурсов между контейнерами.

Для управления сетевым трафиком до недавнего времени мы использовали решение на основе дисциплины Hierarchical Fair Service Queue из Linux Traffic Control. Сегодня пойдет речь про проблему масштабирования в Linux Traffic Control, известную как root qdisc locking. И про то, как нам удалось ее решить, переделав управление сетевым трафиком с использованием eBPF.

Разберём как при помощи VictoriaMetrics замониторить kubernetes. Откуда собирать метрики и как автоматически обнаруживать новые цели. Черная магия релейблинга и как она работает. Аннотации для мониторинга приложений и что делать когда их гибкости не хватает

Алоха, пипл! Меня зовут Олег Анастасьев, я работаю в Одноклассниках в команде Платформы. А кроме меня, в Одноклассниках работает куча железа. У нас есть четыре ЦОДа, в них около 500 стоек более чем с 8 тысячами серверов. В определенный момент мы поняли, что внедрение новой системы управления позволит нам более эффективно загрузить технику, облегчить управление доступами, автоматизировать (пере)распределение вычислительных ресурсов, ускорить запуск новых сервисов, ускорить реакции на масштабные аварии.

Что же из этого получилось?

Привет, меня зовут Лев Хакимов, я — DevOps-инженер. Одно время работал над проектом Госуслуг, а сейчас в брокерской платформе в Сбере. Уже больше двух лет играю в CTF команде ONO, которая даже как-то вошла в ТОП-10 по России, а ещё я — один из организаторов VrnCTF, Воронежского CTF для школьников и студентов.

Все мы любим Kubernetes, хакать и котиков. В этой статье будет это всё, в том числе котики.

Эта статья завершает цикл "Управление знаниями в Obsidian". В ней будет предполагаться, что вы способны понять все техники и приемы из прошлой второй части про базовый рабочий процесс, т.к. здесь будут показаны продвинутые способы управления персональной базой знаний. В частности, статья затронет следующие темы:

• Ведение визуальной базы знаний (Excalidraw + Excalibrain)

• Создание системы для интервального повторения (Spaced repetition)

• Создание гибкой иерархии (Breadcrumbs + Excalibrain)

• Использование алгоритмов для поиска новых связей между заметками (Graph Analysis)

• Написание длинных текстов (Longform)