Привет, Хабр! Меня зовут Даша Александрова, я Java‑разработчик. Хочу поделиться опытом миграции данных из Oracle в PostgreSQL без простоя сервисов.

Причина миграции — импортозамещение.

Теперь немного про сам проект. В его основе — микросервисная архитектура на Java 11/17 и Spring Boot 2/3. В качестве основной базы данных использовалась Oracle с несколькими схемами. В коде сочетаются нативные SQL‑запросы и Hibernate, вся бизнес‑логика живет на уровне приложения — без процедур, триггеров и другой логики в базе. Идентификаторы генерируются через sequence. Проект активно развивается, регулярно выпускаются релизы. Система ориентирована на клиентские приложения — мобильное и веб, при этом нагрузка остается умеренной и не относится к highload‑сценариям.

Ключевое нефункциональное требование — выполнить миграцию без простоя системы и без заметного влияния на пользователей.

Может возникнуть логичный вопрос: если такие миграции уже делались не раз, почему просто не взять готовое решение? На практике универсального подхода не существует.

Где‑то допустим простой на несколько часов, где‑то — нет. В одних системах хватает простого переноса, в других приходится использовать сложные стратегии вроде двойной записи. Многие статьи подробно разбирают инструменты, но их применение в конкретном проекте — это отдельная инженерная задача. К тому же у каждой системы есть свои ограничения и нюансы. Поэтому дальше я разберу конкретный кейс и те решения, которые были приняли по ходу миграции.

Автор: Алексей Кравцов

Полтора месяца назад у меня было семь воркфлоу в n8n для новостного пайплайна. Каждый делал что-то своё. На бумаге красиво. На практике — постоянные затыки. Где-то новость застряла, непонятно где. Исправляешь одно — ломается другое.

Семь воркфлоу — семь точек отказа. И каждая ломается по-своему.

Сегодня та же задача решена иначе: 160 уникальных источников, 7127 записей в базе, 11 воркеров, 5 AI-агентов, локальная LLM на домашнем мини-ПК — и оркестратор, которому я просто пишу задачу в Telegram.

Без n8n. Без ручного управления. Почти без моего участия.

Вот как это вышло.

Государство усиливает заботу о гражданах: крупные сервисы и государственные приложения на Android всё активнее выявляют использование Перехватчиков трафика. Разбираемся, какими методами ведётся это наблюдение — и что Ненадёжные элементы противопоставляют Праведному взору Государства.

Работаете под Windows? Есть лишний компьютер? Нет видеокарты, но хотите сами запускать ИИ-модели? Тогда

Меня зовут Ксения. Я продакт-менеджер с бэкграундом аналитика. 

Эта статья о моем пути к офферу в международной компании (в моём случае в PLATA), про решения, которые я принимала на каждом этапе, и про то, что реально сработало. 

Java 26 вышла 18 марта. В релизе 10 JEP-ов: Structured Concurrency получила шестое превью и API наконец стабилизировался, final-поля начинают путь к настоящей иммутабельности, G1 и ZGC получили улучшения производительности, примитивы заработали в паттернах, а HTTP/3 вошёл в стандартный HttpClient финальной фичей.

Разбираем каждое из изменений и смотрим, как перевести реальный проект на Java 26.

В Kafka данные могут пропадать, даже если в конфигах стоит хранение 7 дней. В этом коротком кейсе — как я решил проблему потери данных, внедрив мониторинг «окна безопасности».

Проблема: Байты сильнее времени

Решение: Метрика «Data Safety Window»

Конфигурация — это лишь декларация о намерениях. Реальное окно жизни данных диктует нагрузка в моменте.

Чтобы не гадать по конфигам, я внедрил расчет фактического запаса времени в Grafana.

Добрый день, Хабр!

Меня зовут Сергей Игнатенко, я — девлид в поезде «Операционная платформа» ВСК. Хочу сегодня рассказать об опыте использования SchemaRegistry и Avro в Kafka.

Начну с базовой схемы работы с Kafka, которая, возможно, будет знакома многим, но важна для понимания контекста.

Принцип работы прост: продюсер отправляет сообщение в Kafka, где оно размещается в очереди. Далее один или несколько консюмеров считывают это сообщение.

Последние годы FeignClient и RestTemplate были де-факто стандартом для вызова внешних API в Spring. Но теперь появился нативный Http Interface Client — и я решил проверить, можно ли им заменить Feign без потери удобства.

Стандартная схема Reality+Xray работает по принципу «не пойман — не вор». Зонд подключается без правильного SNI → получает редирект на легитимный сайт → уходит. Но что если зонд знает ваш точный SNI? Что если он стучится не один раз, а методично, каждые 5 минут, из разных подсетей?

Я столкнулся с этим в Беларуси: за трое суток работы скрипта/детектора — ни одного «глупого» зонда с пустым SNI, только аккуратные коннекты с правильным google.com и аномальным поведением. Пришлось добавить два слоя защиты поверх стандартной схемы:

Переводим нашу платформу с JSON на Apache Avro и Schema Registry. Заменяем сериализаторы и десериализаторы, генерируем классы из схем и разбираем разницу между GenericRecord и SpecificRecord.

Практика на реальном проекте.

Выбирать стиль интеграции приложений — всё равно что выбирать фундамент для дома. Ошибёшься — и переделывать придётся, когда стены уже стоят.

В этой статье я разбираю четыре основных стиля интеграции: передача файлов, общая база данных, удалённый вызов процедур (RPC) и асинхронный обмен сообщениями (Messaging). Без воды, на реальных примерах — включая историю провала TSB Bank, который стоил сотен миллионов фунтов.

Вы узнаете:

▪️ почему общая база данных — это антипаттерн для микросервисов;
▪️ как асинхронность спасает прод, когда падают соседние сервисы;
▪️ какие best practice используют команды, чтобы не получить распределённый монолит.

Если вы архитектор, тимлид или разработчик, который хочет строить надёжные системы — добро пожаловать под кат.

Я ставил перед собой задачу собрать домашний сервер еще несколько лет назад, но тогда я это делал скорее из интереса и в учебных целях. Сейчас это мой основной ресурс и инструмент, без которого я не представляю собственную работу.

В этой статье я расскажу, как установить нейросеть на своё оборудование. Так вы сможете изучить LLM и применить их на практике. При этом ваши данные не будут передаваться в чужие облака, что критично при работе с конфиденциальными данными. И вам не придётся платить за использование какого-либо внешнего сервиса или решать вопросы с заблокированным доступом.

Вы установите инструмент для запуска больших языковых моделей llama.cpp и модель нейросети Qwen на компьютер или сервер. Я расскажу об установке в тех случаях, когда в составе оборудования есть Nvidia GPU или интегрированная графика Intel Iris Xe Graphics (актуально для ноутбуков).

В медиаполе снова пошла знакомая волна предупреждений: пользоваться VPN и другими средствами обхода блокировок не только нежелательно, но еще и опасно. Мошенники крадут данные, учетные записи и деньги, а доверчивый пользователь, разумеется, остается крайним.

Рациональное зерно в этом, конечно, есть. Случайные VPN-сервисы - особенно бесплатные, непрозрачные и обещающие «полную анонимность в один клик» - действительно могут оказаться сомнительным выбором. Когда весь ваш трафик идет через неизвестно чью инфраструктуру, вопрос доверия перестает быть теоретическим.

Но дальше обычно начинается привычная подмена. Из тезиса «не стоит пользоваться чем попало» очень быстро пытаются перейти к тезису «не стоит пользоваться ничем вообще». И вот это уже больше похоже не на заботу о безопасности, а на очередную попытку объяснить, что ограниченный интернет - это и есть нормальный интернет.

На практике все работает ровно наоборот. Чем больше ограничений, тем выше спрос на инструменты обхода. И если уж выбирать между случайным коммерческим VPN, бесплатным приложением с мутной моделью монетизации и собственным сервером, то self-hosted-вариант выглядит как минимум достойным внимания.

Поэтому дальше речь пойдет не о том, почему VPN - это страшно, а о том, как сделать его своим: развернуть self-hosted AmneziaWG с помощью install-скрипта и дополнить его веб-интерфейсом для управления пользователями.

31 марта из npm source maps утёк исходный код Claude Code. Через часы появился OpenClaude — форк с OpenAI-совместимым шимом, который позволяет подключить GPT-4o, DeepSeek, Llama через Ollama или любую модель. Разбираю, как это устроено, что реально работает, что нет, и почему «бесплатный Claude Code» — не совсем то, чем кажется.

Если вы работаете с Telegram-ботами и внезапно начали ловить таймауты и нестабильные ответы — пора ставить прокси.

Для API и ботов достаточно обычного HTTP/SOCKS-прокси.

В статье покажу, как за пару команд поднять прокси на VDS и сразу использовать его в коде в том числе с помощью CLI, который я написал, чтобы не возиться с конфигами вручную.

Мониторинг PostgreSQL сломан: 150 метрик в pg_stat_*, и ни одна не отвечает на вопрос «база здорова?». В статье — как устроен Health Score: единое число от 0 до 100, которое агрегирует состояние базы и заменяет 30 дашбордов Grafana.

Хотите за секунды находить точный ответ в сотнях закрытых корпоративных PDF, Excel и презентаций, вместо того чтобы часами копаться в «мусорном» поиске по ключевым словам?

В статье разберем новую архитектуру RAG — система, которая сначала молниеносно находит нужные куски документов по смыслу, а потом объясняет их человеческим языком строго по источникам, практически без галлюцинации.

В статье мы раскрыли всю «кухню» от семантической нарезки и эмбеддингов до HyDE, RRF и итеративного поиска — читайте и сразу пробуйте своего супербота на pro-talk.ru!

Небольшая инструкция по установке VPN (протокол VLESS), на роутер с операционной системой OpenWRT с использованием пакета Passwall