Пользователь
Практика показывает, что в современном мире Docker-контейнеров и оркестраторов (Kubernetes, Nomad, etc) проблема с утечкой памяти может быть обнаружена не при локальной разработке, а в ходе нагрузочного тестирования, или даже в production-среде. В этой статье рассмотрим причины появления утечек в Python-приложениях, доступные инструменты для отладки и мониторинга работающего приложения, а также общую методику поиска утечек памяти.
Шел 2021 год, русские хакеры продолжают переигрывать и уничтожать загнивающий Запад, вмешиваясь в выборы, ломая фейсбуки и пентагоны. Тем временем на Хабре выходят статьи о создании неубиваемых Kubernetes-кластеров, которые, по видимому, всех нас переживут. А кто-нибудь подумал о простых пацанах (пацанессах)??? Как быть обычному программисту, который хочет свой небольшой кластер и ламповый CI/CD с автодеплоем приложения, чтобы кенты с района не засмеяли?
Всем привет, меня зовут Алексей и я алкоголик разработчик на Python/Go в Домклик. Сегодня мы будем понижать порог входа в self-hosted Kubernetes и GitLab AutoDevops.
О Kubernetes и его роли в построении микросервисных приложений известно, пожалуй, большинству современных IT-компаний. Однако при его внедрении часто возникает вопрос — какой вариант установки выбрать: Self-Hosted или Managed-решение от одного из облачных провайдеров. О недостатках первого варианта, думаю, известно всем, кто проходил через ручное конфигурирование K8s: сложно и трудоемко. Но в чем лучше Cloud-Native подход?
Я Василий Озеров, основатель агентства Fevlake и действующий DevOps-инженер (опыт в DevOps — 8 лет), покажу развертывание Kubernetes-кластера на базе облака Mail.ru Cloud Solutions. В этом цикле статей мы создадим MVP для реального приложения, выполняющего транскрибацию видеофайлов из YouTube.
Идемпотентность — звучит сложно, говорят о ней редко, но это касается всех приложений, использующих API в своей работе.
Меня зовут Денис Исаев, и я руковожу одной из бэкенд групп в Яндекс.Такси. Сегодня я поделюсь с читателями Хабра описанием проблем, которые могут возникнуть, если не учитывать идемпотентность распределенных систем в своем проекте. Для этого я выбрал формат вымышленных историй о стажёре Васе, который только-только учится работать с API. Так будет нагляднее и полезнее. Поехали.
Привет, сообщество.
Я хотел бы поделиться с Вами своим объяснением того, как понять фикстуры и как начать их использовать в своих проектах, тем самым начать радоваться жизни).
Вероятно, даже продвинутый QA Automation найдет что-то новое, но моя цель объяснить на пальцах эту тему начинающим, ибо именно в ней зачастую происходят затыки.
Начиная с версии 3.7 в Python представлены dataclasses (см. PEP 557), новый функционал, определяющий классы, содержащие и инкапсулирующие данные.
Недавно я начал использовать этот модуль в нескольких Data Science-проектах, и мне понравилось. Навскидку этому есть две причины:
• Меньше шаблонного кода;
• Лучшая читабельность и более простая поддержка кода.
Это вторая часть из 2 частей Практического руководства по HashiCorp Consul. Предыдущая часть была в первую очередь сосредоточена на понимании проблем, которые решает Consul, и на том, как он их решает. Эта часть посвящена практическому применению Consul на примере реальной жизни. Давайте начнем.
Это часть 1 из серии 2 частей практического руководства по HashiCorp Consul. Эта часть в первую очередь ориентирована на понимание проблем, которые решает Consul и как он их решает. Вторая часть больше ориентирована на практическое применение Consul в реальном примере и будет опубликована на следующей неделе. Давайте начнем.
Привет, Хабр. В этой статье я кратко расскажу о деталях реализации микросервисной архитектуры с использованием инструментов, которые предоставляет Spring Cloud на примере простого концепт-пруф приложения.
Код доступен для ознакомления на гитхабе. Образы опубликованы на докерхабе, весь зоопарк стартует одной командой.
В обновлении Bot API 6.0 телеграм-боты получили много новых функций. Из них для разработчиков самая примечательная - Telegram Web Apps (Веб-приложения внутри телеграм). С этим нововведением разработчики могут подключать к своим ботам web-приложения, которые открываются в дополнительном окне, что сильно расширяет инструментарий, а, следовательно и функционал ботов в телеграм.
Kafka нельзя назвать новым продуктом на рынке ПО. Прошло примерно 10 лет с того времени, как компания разработчик LinkedIn выпустила его в свет. И хотя к тому времени на рынке уже были продукты со схожей функциональностью, но открытый код и широкая поддержка экспертного сообщества прежде всего в лице Apache Incubator позволила ему быстро встать на ноги, а впоследствии составить серьезную конкуренцию альтернативным решениям.
Традиционно Kafka рассматривался как набор сервисов для приема и передачи данных, позволяющий накапливать, хранить и отдавать данные с крайне низкой задержкой и высокой пропускной способностью. Этакий надежный и быстрый (да и в общем-то наиболее популярный на данный момент) брокер сообщений по этой причине весьма востребован во множестве ETL процессов. Преимущества и возможности Kafka многократно обсуждались, в том числе и на Хабре. К тому же, статей на данную тематику весьма много на просторах интернета. Не будем повторять здесь достоинства Kafk-и, достаточно посмотреть на список организаций, выбравших этот продукт базовым инструментом для технических решений. Обратимся к официальному сайту, согласно которому на данный момент Kafka используется тысячами компаний, в том числе более 60% компаний из списка Fortune 100. Среди них Box, Goldman Sachs, Target, Cisco, Intuit и другие [1].
На сегодняшний день Apache Kafkaне без оснований часто признается лучшим продуктом на рынке систем по передаче данных. Но Kafka не только интересен в качестве брокера сообщений. Огромный интерес он представляет и в силу того, что на его основе возникли и развиваются многие специфические программные продукты, которые позволяют Kafka существенным образом расширить возможности. А это свою очередь позволяет ему уверено продвигаться в новые области ИT рынка.
Сегодня, в эпоху больших данных, когда компании тонут в информации из самых различных локальных и облачных источников, сотрудникам трудно увидеть общую картину. Анализ информации для отделения зерен от плевел требует все больше усилий. Визуализация данных помогает превратить все данные в понятную, визуально привлекательную и полезную информацию. Хорошо продуманная визуализация данных имеет критическое значение для принятия решений на их основе. Визуализация позволяет не только замечать и интерпретировать связи и взаимоотношения, но и выявлять развивающиеся тенденции, которые не привлекли бы внимания в виде необработанных данных. Большинство средств визуализации данных могут подключаться к источникам данных и таким образом использовать их для анализа. Пользователи могут выбрать наиболее подходящий способ представления данных из нескольких вариантов. В результате информация может быть представлена в графической форме, например, в виде круговой диаграммы, графика или визуального представления другого типа.
Большинство средств визуализации предлагает широкий выбор вариантов отображения данных, от обычных линейных графиков и столбчатых диаграмм до временных шкал, карт, зависимостей, гистограмм и настраиваемых представлений. Для решения задачи визуализации принципиальное значение имеет тип источника данных. И хотя современные средства визуализации проделали в этом вопросе большой путь, и предлагают на сегодняшний день весьма большой выбор, задача визуализации не решена в полной мере. Если для баз данных и целого ряда web сервисов задача визуализации не представляет принципиальной проблемы, то понять, что происходит с информационными потоками внутри некоторых программных продуктов из мира больших данных, не так просто.
Инструмент, на котором хотелось бы остановиться более подробно – Kafka.
