Можно ли всё это как-то ускорить?!

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!

Еще в декабре мне попалась одна совершенно замечательная статья на английском, посвящённая использованию системы типов языка для более широкого класса задач, для повышения надежности приложений и простоты рефакторинга. К сожалению, в тот момент я был слишком занят написанием статей по ФП, которые крайне важно было написать, пока свежи воспоминания. Но теперь, когда с этой задачей я справился, наконец дошли руки перевести эту замечательную заметку. Оригинальный язык примеров — Хаскель, но я решил переписать их на раст, для более широкого охвата аудитории. Однако язык тут совершенно неважен, советы этой статьи я применяю в ежедневной разработке на вполне себе "приземлённых" C# и TypeScript, так что если вы просто стараетесь писать надёжный и поддерживаемый код, то, вне зависимости от языка, статья вам будет в тему.

Благодарю за вычитку и помощь в переводе Hirrolot, funkill и andreevlex

Здесь собраны лучшие и самые полезные репозитории Github, которые будут служить вам долгое время.

Привет, друзья!

Хочу поделиться с вами заметками о Docker.

Заметки состоят из 4 частей: 2 теоретических и 2 практических.

Если быть более конкретным:

• эта часть посвящена самому Docker, Docker CLI и Dockerfile;
• в второй части рассказывается о Docker Compose;
• в третьей части мы разработаем приложение, состоящее из 3 сервисов (клиента, админки и API) и базы данных (PostgreSQL);
• в четвертой части мы это приложение "контейнеризуем".

Если вам это интересно, прошу под кат.

Перед вами краткое профессиональное описание особенностей языка Rust для профессионалов.

Содержание

• Владение (эта статья)
• Времена и функции
• Времена и структуры
• Работа с кучей
• Заменяем глобальный аллокатор
• Замыкания
• Связный список на Rust в стиле С/C++

Кроме огромных репозиториев с источниками для подготовки к интервью, здесь много чего интересного

Я собрал список из десяти отличных репозиториев на Github, которые помогут вам существенно расширить свои знания.

А я его перевел, т.к. показалось, что пост многим будет интересен. Перевод очень вольный: я опустил нерелевантные промо-ссылки и гипер эмоциональные похвалы автора оригинала, чтобы оставить только суть. Еще, обновил цифры, чтобы информация была более актуальной к моменту публикации этого перевода. Итак, перейдем к списку.

Квантовые компьютеры и квантовые вычисления — новый баззворд, который добавился в наше информационное пространство наряду с искусственным интеллектом, машинным обучением и прочими высокотехнологическими терминами. При этом мне так и не удалось найти в интернете материал, который бы сложил у меня в голове пазл под названием “как работают квантовые компьютеры”. Да, есть много прекрасных работ, в том числе и на хабре (см. Список ресурсов), комментарии к которым, как это обычно и бывает, еще более информативны и полезны, но картинка в голове, что называется, не складывалась.

А недавно ко мне подошли коллеги и спросили “Ты понимаешь как работает квантовый компьютер? Можешь нам рассказать?” И тут я понял, что проблема со складыванием в голове целостной картинки есть не только у меня.

В результате была сделана попытка скомпилировать информацию о квантовых компьютерах в непротиворечивую логическую схему, в которой бы на базовом уровне, без глубокого погружения в математику и структуру квантового мира, объяснялось что такое квантовый компьютер, на каких принципах он работает, а также какие проблемы стоят перед учеными при его создании и эксплуатации.

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.