AI-хайп, честно говоря, слегка задолбал. Кажется, что все вокруг только и делают, что оптимизируют свою работу с помощью AI и в ус не дуют. Все эти возвышенные презентации про amazing и awesome инновации от людей, которые слабо себе представляют, чем энкодер отличается от декодера и почему трансформеры в нейросетях не сражаются с автоботами, мало того, что набивают оскомину и отнимают время, так еще и погружают в грёзы бизнес-руководителей и создают крайне завышенные ожидания.

Вспоминаю, как на одном обмене опытом со стартапами они чётко делились на 2 группы: первая – с менеджерами про невероятные инновации и всеобщее благоденствие, а вторая – с инженерами, которые с красными глазами рассказывали, что так и не смогли победить галлюцинации, что окно контекста заканчивается очень быстро и что для того, чтобы на нормальном продакшн использовании вся эта магия заработала, нужны огромные инвестиции в инфраструктуру, оркестратор, агенты, векторные базы, кратковременную и долговременную память и так далее. Поэтому хотелось собрать в одном месте понятное руководство и для разработчиков, пробующих LLM-ки для своих задач, и для людей из бизнеса, чтобы погрузить в контекст.

Ключи

• Ключи в Redis — бинарно-безопасные (binary safe) строки.
• Слишком длинные ключи — плохая идея, не только из-за занимаемой памяти, но так же и в связи с увеличением времени поиска определенного ключа в множестве в связи с дорогостоящим сравнением.
• Хорошая идея — придерживаться схемы при построении ключей: «object-type:id:field».

Типы данных Redis

• Строки (strings). Базовый тип данных Redis. Строки в Redis бинарно-безопасны, могут использоваться так же как числа, ограничены размером 512 Мб.
• Списки (lists). Классические списки строк, упорядоченные в порядке вставки, которая возможна как со стороны головы, так и со стороны хвоста списка. Максимальное количество элементов — 2³² — 1.
• Множества (sets). Множества строк в математическом понимании: не упорядочены, поддерживают операции вставки, проверки вхождения элемента, пересечения и разницы множеств. Максимальное количество элементов — 2³² — 1.
• Хеш-таблицы (hashes). Классические хеш-таблицы или ассоциативные массивы. Максимальное количество пар «ключ-значение» — 2³² — 1.
• Упорядоченные множества (sorted sets). Упорядоченное множество отличается от обычного тем, что его элементы упорядочены по особому параметру «score».

Привет, Хабр!

Когда приложения становятся все более сложными и распределенными, и эффективное управление ими требует глубокого понимания происходящего внутри. Мониторинг позволяет нам наблюдать за состоянием приложения, собирать ценные метрики о его работе и предоставлять нам обратную связь в реальном времени. Это помогает в обнаружении и устранении проблем до того, как они станут серьезными. Мониторинг также дает возможность планировать масштабирование и оптимизацию, основываясь на данных, а не на предположениях.

Инструменты мониторинга, такие как Prometheus, позволяют нам собирать метрики, настраивать правила оповещения и создавать графики для визуализации данных.

Prometheus - это система мониторинга с открытым исходным кодом, разработанная для наблюдения за распределенными системами. Он предоставляет инструменты для сбора и хранения временных рядов данных, а также для создания пользовательских запросов и алертинга на основе этих данных. Prometheus предлагает нативную поддержку для сбора метрик от приложений, что делает его идеальным выбором для мониторинга Go-приложений.

Трассировка, с другой стороны, позволяет нам отслеживать путь выполнения запросов и выявлять проблемы производительности и узкие места в наших сервисах. Jaeger - это инструмент для трассировки с открытым исходным кодом, который обеспечивает сбор и анализ трассировочных данных. Он позволяет нам визуализировать путь выполнения запросов и идентифицировать бутылочные горлышки в наших приложениях.

Со временем, каждый проект растет и реализовывать новый функционал в существующий монолит становится все сложнее, дольше и дороже для бизнеса.

Один из вариантов решения данной проблемы — использование микросервисной архитектуры. Для новичков или для тех, кто впервые сталкиваются с данной архитектурой, может быть сложно понять, с чего начать, что нужно делать, а что делать не стоит.

Это продолжение статьи «Пишем первый микросервис на Node.js с общением через RabbitMQ», которая была неплохо принята пользователями хабра.

В этой статье я расскажу о том, как нужно правильно общаться между микросервисами, чтобы микросервисы оставались изолированными.

Linkedin

Пришлось мне как-то столкнуться с одной проблемой, а именно с проблемой, которая связана с отдачей ошибки после выката разных обновлений созданных на Vuejs + Nuxtjs в проде.

Данная ошибка возникает чуть меньше чем на минуту, но роботы кэширует это дело на всех страницах примерно на дня 2-3, из-за этого поисковиками отдаются старые мета-данные и как следствие сайт проседает в выдаче.

Надеюсь мое решение поможет многим, кто столкнется с такой же проблемой и он не будет тратить на это так много времени как я, ведь такая проблема возникает часто, если используешь Nuxt.js в режиме SSR, а описания ее решения в интернете я так и не нашел.

Данное решение уже помогло четырем компаниям избавится от этой ошибки.

Что же происходит и почему возникает такая ошибка?

Я начал разбираться. Первое что я сделал, начал анализировать, как же именно происходит процесс работы при SSR. Да, я знаю как именно он работает, но есть одна вещь..как в одной юмористической передаче.

Меньше чем за год новая социальная сеть Clubhouse набрала больше 6 миллионов участников — и всё продолжает расти. В чём же секрет такой популярности?

Clubhouse — принципиально новый формат социальных сетей, такого ещё не было. Во время пандемии людям стало не хватать живого общения, поэтому в Clubhouse всё общение происходит голосом, через так называемые комнаты. Никаких привычных нам сообщений и диалогов. Всё общение происходит в реальном времени.

Комнаты могут быть закрытыми “для своих” или открытыми для всех желающих. Создатель (модератор) комнаты сам выбирает, кто может говорить, а присоединившиеся участники могут поднять руку, чтобы выразить желание что-то сказать, и если модератор захочет, включит желающему микрофон.

Однако попасть в Clubhouse могут не все. В настоящий момент официальное приложение доступно лишь владельцам айфонов, а зарегистрироваться можно только по приглашению от уже зарегистрированного пользователя. Но что, если у меня андроид? Или я хочу сидеть в соцсетях с компьютера?

Можно, конечно, терпеливо ждать, когда они решат выпустить версию для андроидов и десктопную версию, а можно поступить креативно – написать свой Clubhouse, с блэкджеком записью разговоров и поддержкой любых платформ. А Voximplant поможет с этим.

В своё время я сам здорово намучился с английскими временами. Совершенно не получалось понять, как они формируются. Когда наконец удалось вызубрить все правила, самые простые существующие между временами закономерности всё равно оставались для меня неочевидными.

Как это часто бывает, по-настоящему понимаешь какую-то тему, только когда начинаешь рассказывать о ней другим («метод Фейнмана»). Несколько друзей, позавидовав моим «успехам», попросили помочь разобраться с английским. Тут и обнаружилось, что хотя я уже успешно использую английский в повседневной работе, обучать ему кого-то ещё — это совершенно отдельный навык.

Первоначальная идея. Сначала разъяснить все английские времена за один присест удавалось, надёргав различных идей из интернета: обрывки чьих-то схем, начинали склеиваться в свою схему и обрастать собственными легендами, а применение времён почти всегда было проще пояснить, используя хрестоматийную «систему английских времен с точки зрения употребления глагола “to vodka”». С каждой новой импровизированной лекцией, схема и нарратив продолжали меняться. «Ученики» попадались с различным базовым уровнем, что позволило понять, откуда нужно начинать плясать, чтобы урок был понятен всем, кто хоть раз слышал что-то про глаголы have и be. Когда счёт обученных уже пошёл на десятки, я решил оформить идею в более стройную лекцию. От первых попыток преподавания английских времён, до этого момента прошло пять лет. За это время было обучено ещё пару сотен человек. Обучено — по приколу. Денег за эти уроки я не брал.

Вступление

28 февраля я выступал с докладом на SphinxSearch-meetup, который проходил в нашем офисе. Рассказывал о том, как мы пришли от регулярного перестроения индексов для полнотекстового поиска и отправки обновлений в коде «по месту» к рейлтайм-индексам и автоматической синхронизации состояния индекса и базы данных MariaDB. По ссылке доступна видеозапись моего доклада, а для тех, кто предпочитает чтение просмотру видео, я написал эту статью.

Недавно в подкасте "Цинковый прод" мы с товарищами обсуждали паттерн CQRS/ES и некоторые особенности её реализации в Elixir. Т.к. я в работе использую Laravel, грех было не покопаться в интернетах и не найти как же можно потягать этот подход в экосистеме данного фреймворка.

Всех приглашаю под кат, постарался максимально тезисно описать тему.

В прошлом на Хабре публиковалась статья "Orchid CMS — ещё одна CMS на Laravel", а теперь спустя два года и больше 100 релизов попробуем разобрать ошибки и проблемы которые стояли на пути разработки.

О чем эта статья

• Сгруппировать данные по полу и году и визуализировать общую динамику рождаемости обоих полов;
• Найти самые популярные имена за всю историю;
• Разбить весь временной промежуток в данных на 10 частей и для каждой найти самое популярное имя каждого пола. Для каждого найденного имени визуализировать его динамику за все время;
• Для каждого года рассчитать сколько имен покрывает 50% людей и визуализировать (мы увидим разнообразие имен за каждый год);
• Выбрать 4 года из всего промежутка и отобразить для каждого года распределение по первой букве в имени и по последней букве в имени;
• Составить список из нескольких известных людей (президенты, певцы, актеры, киногерои) и оценить их влияние на динамику имен. Построить наглядную визуализацию.