В этой статье мы пройдем путь от самых наивных и опасных способов реализации ретраев в Go до построения гибкого и надежного механизма, который можно использовать каждый день. Мы рассмотрим ключевые паттерны, антипаттерны и готовые решения.

В предыдущей статье я попросил — «Расскажите, зачем вам DI‑контейнер в golang». Большое спасибо всем, кто оставил коммент и проголосовал. Общий вывод такой: используем контейнер, потому что с ним удобно писать тесты. Тесты — весомый аргумент, особенно в контексте того, что тест — это часть кода. Получается, мы все таки «тащим» Di‑контейнер в проект. Ну, хорошо....

Вероятно, это будет uber‑fx, ведь у него хорошая документация, самое простое и понятное API по сравнению с другими..., или нет — не «тащим»?

Мой ответ — нет, uber‑fx не «тащим», потому что можно еще проще и понятнее.

В данной статье представлен пошаговый процесс разработки легковесного веб-фреймворка на языке программирования Go. Основываясь на стандартной библиотеке net/http, мы исследуем ключевые концепции, лежащие в основе современных Go-фреймворков, таких как Gin, Echo и тд.

На заре появления LLM пользователям приходилось просто копировать свой код в текстовое окно, чтобы ИИ могла его обработать. Естественно, такой подход быстро всех утомил, и разработчики начали искать свои способы загрузки данных в модель. У этого подхода была серьезная проблема — каждому приходилось изобретать велосипед заново.

Именно поэтому появился протокол MCP (Model Context Protocol) — универсальный способ дать искусственному интеллекту доступ к нужным данным, неважно где они хранятся — на компьютере пользователя или же в интернете.

Где-то летом 2024 года в некоторых OpenAI сервисах появилась возможность использовать "инструменты".
Инструмент — это функция, которая выполняется на сервере и возвращает некий результат. Например, в ChatGPT можно было использовать инструменты для поиска информации в интернете, для генерации изображений и т.д.

Это был закрытый API, который использовался внутри OpenAI, и как и что там происходило было довольно туманно.

Anthropic (создатель Claude) совершил мини-революцию в AI инструментарии, создав открытый протокол Model Context Protocol (MCP) с расширенными возможностями для создания подобных инструментов и даже больше.

Уже сейчас можно подключать MCP серверы к IDE, например, Cursor AI или Cline, и значительно расширить их возможности. Так же это может рассматриваться как, как минимум, частичная замена RAG и fine-tuning.

И если раньше ваше приложение заискивая пыталось выклянчить у чатбота подходящий результат, то теперь доминанта бизнес-логики снова вернулась к нему, а LLM работает простым сервисом.

В первой части мы развернули базовый стек для сбора метрик, логов и трейсов и интегрировали его с приложением на Laravel. Теперь покажу настройку Observability на примере простого Golang-приложения — настроим в нём структурированные логи, распределённый трейсинг и метрики, а также интегрируем с нашим стеком.

Привет, Хабр!

В этой статье рассмотрим, почему стандартный sync.Pool в Go не всегда спасает, когда речь идёт о высоконагруженных сервисах, и как кастомные memory pools позволяют взять под контроль работу с памятью.

SNMP (Simple Network Management Protocol) — это протокол для управления и мониторинга сетевых устройств, таких как маршрутизаторы, коммутаторы и фаерволы. Он является частью системы управления сетью и позволяет администраторам:

Вот есть у нас, например, два хоста-клиента и есть один Linux. Хосты из одной сети. Надо чтобы пообщаться смогли они друг с дружкой...

В этой статье я хочу рассказать, как сделать танцевальную платформу для игры Dance Dance Revolution, аналогичную платформам аркадных автоматов, чтобы можно было играть дома

Вы никогда не задумывались, а куда вообще коннектится все то что у вас дома в сети ? Все эти Windows, MacOS, iOS и прочие проприетарные и умные утюги ? А это не сложно посмотреть. Сегодня в нашем кружке 'Оч.умелые ручки' мы будем следить за теми, кто следит за нами.

Наша цель - построить карту и графики того куда коннектится все то что сидит в сети дома. И не по трафику, понятно что какая-то там условная Амедиатека будет в топе, а именно про то, куда устанавливаются соединения. Готовить будем на Mikrotik, Grafana и Victoria Logs. В результаты мы получим что-то вроде вот этого:

В этой статье я расскажу, как создать хакерское приложение, используя встроенный язык программирования Linux, и собрать базу данных участников западной «Национальной Киберлиги». Можно сказать, хакнем хакеров! ;)

Начнем со ссылки на отчет о соревнованиях Western National Cyber League, а закончим полноценным инструментом автоматизации. По пути рассмотрим основы работы с сURL, научимся обходить базовые ограничения веб-приложений и поработаем с PDF-документами из командной строки. 

Статья будет полезна специалистам по информационной безопасности и всем, кто интересуется автоматизацией процессов в Linux.

TL;DR После установки Яндекс.Браузера с опцией отправки статистики, слишком много данных, на мой взгляд, отправляется куда-то в недра api.browser.yandex.ru. С помощью коллеги по цеху ИБ – Олега Анциферова – удалось раскопать следующее: улетает список пользователей, список установленного ПО, файл hosts и т.д. Под катом подробности.

Это третья статья из цикла. В прошлой части мы разбирали типы метрик, и уже там начали встречаться перцентили. Это полезная штука, но для неподготовленного читателя она выглядит просто как математическая дичь. Эта статья поможет разобраться в перцентилях по-инженерному, не заканчивая профильный факультет.

• Открыть юрлицо (как и любому бизнесу) и прикрутить оплату.
• Запустить ЦОД (у нас несколько площадок, и одна в собственности, потому что там серверы с иммерсионным охлаждением). Там из интересного, например, строительство оптических линий связи.
• И, собственно, соблюсти требования РКН по включению в реестр хостингов.