Привет!

В этой статье я попытаюсь в подробностях объяснить, как именно работают Blueprint функции с точки зрения C++ кода. Разберем разницу в C++ реализации между Blueprint функциями и C++ функциями, а также будет разобран пример одной из "Blueprint схем".

Начну с того, что я C#-разработчик, но Go мне очень нравится и один из проектов я решил для разнообразия и расширения знаний написать в связке Go + React.js + MongoDB. И тут я понял, что не могу найти библиотеку пакет для чтения единых настроек конфигурации из разных источников. Часть настроек была в .env, часть - в переменных окружения. Хотелось получить экземпляр одной структуры со всеми значениями, выполнив какую-то одну функцию. Возможно, плохо искал. Но, не найдя, решил написать своё. Тем более у меня уже был опыт работы над подобным open-source проектом, но для C#.

Я никогда ранее не писал пакетов для Go, поэтому просто начал писать код как для программы, чтобы просто смотреть, запускать, тестировать. Понять, насколько это реализуемо. А потом уже оформил в пакет.

Привет, Хабр! Мы в команде Nova Container Platform сделали перевод статьи для тех, кто хочет разобраться, как строить сети в Kubernetes. Делюсь им, надеюсь, вам будет полезно.

В мире Kubernetes мы каждый день слышим, как ipvs сравнивают с iptables, или, скажем, pureLB с metalLB, или же виртуальную топологию (overlay) с физической (underlay), или Nodeport с Loadbalance, и т.д. Сейчас я вам все растолкую.

Сеть Kubernetes — это сложная и увлекательная тема, наполненная множеством подвижных частей. Одним из ключевых компонентов, обеспечивающих сетевую связность и взаимодействие различных элементов кластера, является CNI (Container Networking Interface).

CNI  - это спецификация, разработанная CNCF (Cloud Native Computing Foundation) для стандартизации процесса подключения сетевых интерфейсов к контейнерам. CNI обеспечивает гибкость и адаптивность сетевой инфраструктуры, позволяя интегрировать различные сетевые решения в Kubernetes.

Давайте подробнее разберем, что такое Container Network Interface?

Вам нравятся старые Legend of Zelda времён SNES и GBA? Может быть, вам пришлась по вкусу Dark Souls? А, возможно, вы ещё и фанат Quake? Но что объединяет все эти игры? Для меня это в первую очередь дизайн уровней. Головоломки, удобные шорткаты и нелинейность исследования - вот то, что делает карту игры частью общего игрового процесса и вдыхает жизнь в процесс исследования мира.

В наше время расцвета жанра rogue-lite вопрос генерации игровых уровней актуален как никогда. Однако по-настоящему интересные уровни в жанре - большая редкость, я бы даже сказал, феноменальная. Чаще всего уровни представляют собой просто наборы заранее заготовленных комнат-коробок, случайным образом приставленных друг к другу, без какой-либо логичной высокоуровневой картины. Но, всё же, я знаю одну игру, которая взяла принципиально другой подход: Unexplored. На мой взгляд, она пересмотрела устоявшийся стереотип об ограничениях левелдизайна в рогаликах. Всё, что для этого понадобилось - циклическая генерация подземелий (Cyclic dungeon generation).

К сожалению, описаний этого алгоритма в Сети мною было найдено всего лишь два, одно из которых слишком поверхностно, а другое ссылается на отсутствующие в свободном доступе инструменты. Попытка самостоятельно повторить алгоритм без таких инструментов приводит к ряду любопытных задачек.

Всем привет. Сегодня я покажу вам, как можно создавать 2.5D уровни в изометрии с помощью быстрого прототипирования техникой grayboxing, и генеративного искусственного интеллекта, а именно Stable Diffusion. Практически весь процесс, описываемый в статье, довольно легко автоматизируется.

Если интересно, добро пожаловать под кат.

Как устроен ISS MOEX (информационно-статистический сервер Московской Биржи) и как можно парсить с него биржевые данные. Разбор кода программы. Это первое знакомство с MOEX, дальше будем изучать куда как более актуальный для алготрейдинга продукт мосбиржи - ALGOPACK. Однако перед этим общее знакомство с архитектурой iss moex должно быть. Стратегическая задача - использовать данные для алготрейдинга (работы торгового робота) напрямую с московской биржи.

Под Новый Год мы с женой пересматриваем одну популярную магическую сагу — хочется знаете ли в жизни волшебства. В IT волшебства тоже хватает — от танцев с бубнами до самых современных технологий, принцип работы которых проще объяснить тёмной магией. Так, например, бытует мнение, что настройка service mesh — это магия, подвластная лишь волшебникам DevOps. Но у нас в Альфа-Банке разработчики исторически не маглы, а, как минимум, полукровки, поэтому имеют право приобщиться к волшебному миру.

В этой серии статей я хочу поделиться опытом изучения технологии service mesh, а именно Istio, на примере практической задачи, возникшей какое то время назад в одной из систем Альфа Банка, системным архитектором которой я являюсь.

В первой статье я расскажу о наших архитектурных подходах, породивших задачу, а также в подробностях, со схемами и примерами, покажу как мы ее решали и с какими трудностями столкнулись.

Вторая статья будет посвящена нагрузочному тестированию и выводам об эффективности полученного решения.

Как мы к этому пришли? Как мы стали вместо решения наших задач, тратить кучи денег на решение проблем, которых у нас нет?

При реализации потоковой обработки и анализа данных может возникнуть необходимость агрегирования записей для объединения нескольких независимых поток данных или обогащения какой-либо модели данных. Для этой цели может использоваться Kafka Streams, которая позволяет выполнять обработку данных в режиме реального времени. 

В этой статье мы рассмотрим основные компоненты Kafka Streams и теоретические аспекты их использования. Мы будем использовать последние версии технологий, доступных на сегодня: Kafka 3.4.0 и Java 17 в качестве языка программированию. Для снижения входного порога мы будем использовать только нативные возможности Kafka и Kafka Streams, и не будем рассматривать решения с использованием различных фреймворков вроде Spring.

Логирование — один из трех столпов observability в распределенных системах. Мы видим, как растут популярные продукты с открытым исходным кодом (например, ELK-стек) и зрелые коммерческие продукты (например, Splunk) для ведения логирования в больших масштабах. Однако в такой сложной системе, как Kubernetes, логирование остается серьезной проблемой. Она усугубляется с ростом данных и широким внедрением контейнерной системы.

В этой статье мы рассмотрим различные типы логов Kubernetes, необходимые для observability, а также подходы к сбору, объединению и анализу этих логов в Kubernetes. Затем мы представим решение с открытым исходным кодом, использующее fluentd и fluentbit, чтобы упростить ведение логов. 

Нам говорят, что Apache Kafka сохраняет порядок сообщений для каждой темы/раздела, но насколько это правда? В этой статье мы проанализируем несколько реальных сценариев, в которых слепое принятие этой догмы, может привести к неожиданным и ошибочным последовательностям сообщений.

В статье описан редкий случай использования сервера mysql (далее mysqld) с параметром memlock: на сервере с AlmaLinux8 развернут контейнер с Centos7 через systemd-nspawn, в котором надо запустить mysqld (в случае с Centos7 это штатный пакет mariadb-server-5.5.68) с параметром memlock.

Pimcore — мощная open‑source MDM (и не только) система, с которой у меня накопился немалый опыт. В компании SVK.Digital, в которой я являюсь техническим директором, мы занимаемся заказной разработкой и автоматизацией бизнеса, и уже несколько лет внедряем PIMcore на крупных предприятиях. В этой статье я хотел поделиться своим опытом, познакомив читателя с возможностями этого приложения.

Мне даже немного обидно, что в рунете незаслуженно мало информации об этом замечательном продукте. Хоть его и можно обозвать неприличным словом low‑code в какой‑то мере, но мне даже как программисту нравится работать с Pimcore (дальше по тексту расскажу о важных для меня особенностях), да и простор для программирования огромный.

Голосовая связь с нами давно: первые телефоны изобрели ещё в конце 19-го века, а мобильные — в середине 20-го. В начале 2000-х начал набирать популярность ещё один способ связи — интернет-звонки. Идея по сути та же — общаться на расстоянии, только ещё проще и дешевле. Плюс онлайн-звонки дают много дополнительных функций: от возможности видеть собеседников по видеосвязи до формата, когда вы вместе смотрите кино, находясь в разных точках планеты. Технологии идут вперёд, и тем не менее мы снова и снова переспрашиваем: «Слышно меня?».

Разберёмся в статье с вопросами качества передачи голоса в звонках. Например, почему может быть плохо слышно того, кто звонит из автомобиля? В чём особенность использования динамиков вместо наушников? Что происходит со звуком участника звонка, если у него плохой интернет? Можно ли измерить качество звука в цифрах? Ответы под катом.

С помощью Apache Kafka мы в Авито гарантируем соблюдение контрактов публикуемых событий. Рассказываем, как мы переработали архитектуру и сделали работу с Kafka удобнее и надёжнее.

Мы можем пережить даже полный отказ дата-центра. Почему — тоже расскажем в этой статье.

Terraform не теряет своей актуальности, несмотря на постоянное развитие облачной инфраструктуры и связанных с ней инструментов. Поэтому начать использовать этот инструмент никогда не поздно. Тем более, что сделать это можно сразу после погружения в базовые основы, о которых мы говорим в этой статье.