Одним из важных компонентов современной разработки программного обеспечения является мониторинг. Он позволяет непрерывно следить за состоянием приложений и инфраструктуры, что дает возможность активно обнаруживать проблемы, предотвращать возникновение аварий и оптимизировать работу системы.

Метрики собирает и анализирует Prometheus – гибкая система с открытым исходным кодом, являющаяся одним из самых распространенных инструментов для реализации мониторинга.

Цель данной статьи - рассмотреть процесс разработки сервиса мониторинга на основе Prometheus и оценить его значимость в контексте современной разработки программного обеспечения.

В 2014-м я начал жарить кофе кустарно. Тогда я несколько дней работал на кухне, чтобы отправить в Абхазию тонну зерен без договора и предоплаты. Сегодня мое производство обжаривает порядка 20 тонн зерна в месяц и продает на 200 млн рублей в год.

Привет, меня зовут Рамиль, я программист в отделе разработки серверных решений ЮMoney. В этой статье расскажу о своём эксперименте с нагрузочным тестированием с помощью JMeter, Grafana и Prometheus, а также покажу, как тестировал три сценария: с двумя, 10 и 100 запросами в секунду.

Привет, всем! Мы продолжаем наш цикл статей про CI/CD Kubernetes платформу Gitorion. На очереди освещение шагов по построению платформы в Highly Available исполнении. Поскольку все компоненты платформы и пользовательские приложения запускаются в Kubernetes, начнем c построения Highly Avalable кластера Kubernetes. В статье разберем особенности штатной базы данных Kubernetes etcd, не позволившие избежать избыточности. Рассмотрим способ заменить etcd на SQL-базу с помощью Kine от проекта K3S и построить кластер Kubernetes высокой доступности на два дата центра, способный пережить падение любого из них.

Классно, когда в компании уже есть механизм оценки требований или оценку ведут архитекторы / PM-ы / PO и прочие люди, которые никак не являются аналитиками. Но у нас в компании не было сложившейся модели оценки, и каждая команда тратила большое количество времени, оценивая запросы клиентов. Тогда нам пришлось разработать собственную схему оценки требований, потратив на это много времени - сначала набирая опыт и проверяя его, затем внедряя и объясняя сотрудникам методику.

Сразу же скажу вводную по предметной области - у нас была готовая система с узкими местами по реализации, и много разного консалтинга вокруг фич по доработке (т.е. большинство фич требовало методологического подхода и можно было как реализовать "в лоб как написано", так и предложить клиенту использовать уже готовые вещи в системе, но не так, как звучит его требование).

Еще нужно отдельно оговорить то, что запросами у нас в Компании занимались в-основном аналитики не потому, что они знают, сколько занимает реализация каждой фичи, а потому что технические специалисты (разработчики и архитекторы) хотели детального описания того, что нужно будет разработать. Так как фичи в большинстве своем были плюс-минус похожи (доработать карточку, сделать процедуру и т.д.), аналитик мог на основании своего опыта и наших подсказок для оценки проставить нужное число часов разработки. За сложными и новыми вещами, конечно, аналитики обращались за помощью к архитекторам.

Ниже я расскажу, какую схему мы стали применять для оценки требований.

Есть множество путей развернуть свой Kubernetes. Все они разные, выбор зависит от вашего бюджета, от того, какие задачи вы планируете решать, для каких нагрузок и что в конечном итоге вы планируете получить. В этой статье мы быстро пройдёмся по различным способам инсталляции, а затем попробуем развернуть свой K8s кластер на виртуальных машинах, воспользовавшись гипервизором второго типа (VirtualBox). Но это будет не условная Ubuntu, на которую мы будем ставить необходимые компоненты, а целая операционная система, разработанная специально для Kubernetes — Talos Linux!

За последние три года размер данных Notion увеличился в 10 раз из‑за роста количества пользователей и объёмов контента, с которым они работают. Удвоение этого показателя происходило каждые 6–12 месяцев. Нам нужно было справиться со стремительным ростом размеров данных, соответствуя при этом постоянно растущим требованиям, которые выдвигали критически важные сценарии использования наших продуктов и аналитических систем. Особенно это справедливо в применении к новым функциям Notion AI. Для того чтобы решить эти задачи нам нужно было создать озеро данных Notion и обеспечить его масштабирование. Вот как мы это сделали.

Привет! Меня зовут Александр Щербаков. Я DevOps команд страхования в Банки.ру. На своём карьерном пути я успел поработать эникейщиком, системным администратором и, наконец, DevOps‑инженером с несколькими командами разработки. Как и любой инженер, я стремлюсь постоянно совершенствоваться: получать новые знания, изучать как устоявшиеся, так и только появившиеся технологии.

И здесь сразу появляется главная проблема — для развития DevOps нужна среда, где можно запускать ПО для исследования. Разработчикам проще: открыл документацию, скачал IDE, начал пробовать и изучать новую технологию. А вот DevOps‑инженеру одной только IDE будет мало, так как часть его работы как минимум завязана на Linux серверах. Поэтому важно не просто знать, как использовать готовые решения, но и понимать, как они функционируют на уровне инфраструктуры.

Чтобы получить это понимание, нужно уметь разворачивать и настраивать серверы самостоятельно. В этом поможет работа с домашним сервером. Она позволит глубже погрузиться в процессы, увидеть, как все устроено изнутри, и набраться практического опыта для решения реальных задач. На мой взгляд, такой подход гораздо эффективнее, чем просто взаимодействие с облачными сервисами.

У меня есть опыт приобретения и развёртки домашнего сервера, поэтому я решил написать серию статей, в которых расскажу о подготовке и поэтапной установке сервера.

Моя профессия далека от IT технологий. Я работаю на производстве кажется всю жизнь довольно давно. Тематика - производство и ремонт металлообрабатывающих станков. Производим станки как новые, так и ремонтируем. Стараемся все делать локализировано (импортозамещение ж)- все железки точим, шлифуем, собираем и т.д

Всем привет, мы продолжаем строить собственный SSO Server. Сегодня мы разберем подключение Redis и Swagger к нашему проекту. А также построим собственную, красивую форму аутнетификации, используя VueJS.

Всем привет, и мы продолжаем нашу серию статей по созданию собственного SSO. В предыдущей статье мы создали замечательную основу приложения и проработали множество нюансов связанных как с Spring Authorization Server, так и с Spring Security, Spring OAuth2 Client. Подключили "Social login" через Google, Github и Yandex. Теперь настало время превращения этого SSO в реальный проект.

На днях я решил сделать под все свои pet-проекты собственный SSO сервис, дабы не заморачиваться каждый раз с авторизацией и аутентификацией. Возиться с этим особо долго мне не хотелось. Все таки это для pet-проектов. Поэтому выбор пал на Spring Security. Мне давно уже было интересно посмотреть в действии как на Spring Boot 3, так и новый Spring Authorization Server версии 1.x.x. В данной статье речь пойдёт о проблемах и их решениях при построении собственного SSO. А также я поставил себе ряд интересных требований, с которыми я постараюсь справиться и рассказать о своём опыте.

Всем привет!
Мы продолжаем строить собственный SSO Server. Сегодня мы детально разберем Vue.js приложение, а также спроектируем и реализуем долгожданные механизмы регистрации и сброса пароля. Как всегда, дополнительно мы разберём ряд интересных общесистемных решений, которые наверняка Вам пригодятся в дальнейшем.

Всем привет! Мы продолжаем нашу серию статей по созданию собственного SSO. В этой статье мы увидим итоговый проект и разберём самые интересные решения из него. Подумаем над безопасностью приложения и настроим защиту от XSS и CSRF атак, а также изучим разные Security Headers. В заключение статьи мы создадим собственый Grant Type.

В то время как почты, чатики, звонилки и прочие шэрпойнты мирно крутились в облаках, сисадмины переехали на самоизоляцию и сонно решали инциденты, не вылезая из кровати. Но, внезапно, вся эта непотопляемая красота напоролась на айсберг санкций и начала медленно, но уверенно, тонуть.

В этой обзорной статье привожу наиболее актуальные средства спасения электронной почты в 2024-м году и их характеристики.

PLC.JS — первый по настоящему свободно программируемый контроллер

Мы — небольшая команда инженеров в сфере автоматизации, и у нас есть мечта: чтобы инженерные профессии в сфере АСУ ТП стали престижными и уважаемыми в нашей стране.

Метод, который мы считаем наиболее эффективным в решении данной проблемы, — это снижение порога вхождения ИТ-специалистов в АСУ ТП и их «удержание» в отрасли с помощью популяризации GNU/Linux IIoT-устройств.

Только так, на наш взгляд, отрасль может стать привлекательной для молодых ИТ-шников и выйти на новый уровень.

Цифровые хранилища данных изменили способы производства, обработки и хранения информации. Переломный момент наступил в 1996 году, когда цифровое хранилище стало более рентабельным, чем бумажное.

В 1999 году в мире появилось ≈1,5 эксабайт уникальной информации, которая хранилась на бумаге, пленке, оптических и магнитных носителях. Причем печатные материалы всех видов составили лишь 0,003% от общего объема хранимой информации.

По подсчетам IDC и Seagate, глобальная сфера данных к 2025 году достигнет 175 зеттабайт, то есть увеличится более чем в 100 тыс. раз за четверть века. А с развитием генеративных нейронных сетей данных может стать еще больше.

Возникают закономерные вопросы: где хранить информацию, в каком виде и как получать к ней доступ. Человечество изобретает новые накопители (например, жесткие диски с технологией разогрева магнитных пластин лазером) и строит дата-центры, хранящие эксабайты информации, часть из которых предоставляется заказчикам в виде объектных хранилищ. Цель этой статьи — рассказать об особенностях использования таких хранилищ.