Отслеживание изменённых данных (CDC) — это метод интеграции данных для обнаружения, захвата и передачи изменений, внесённых в источники данных базы данных.

1. Захват изменённых данных в исходной базе данных.
2. Преобразование изменённых данных в формат, который могут принять ваши потребители (консьюмеры).
3. Публикация данных для консьюмеров или целевой базы данных.

• Из журналов транзакций, PostgreSQL WALs (они же Write Ahead Logs).
• С помощью триггеров базы данных.

Попробуем в несколько итераций написать API тесты на Python и рассмотрим типичные ошибки, с которыми можно столкнуться.

Материалом с подробностями о реализации средства проверки и исправления орфографии кхмерского языка, основного в Камбодже, делимся к старту флагманского курса по Data Science.

С лишним весом я на ты. Со 115 кг я «сбросился» до 72, затем в течение 3-х лет вернулся обратно к 94-м, а сейчас опять худею (уже грамотно) и в данный момент вешу 88.7 кг (ещё 7 скину и остановлюсь). Таких историй много, поэтому об этом я не буду, а вот причины (биологические и поведенческие), по которым вы можете не худеть, не видел, чтобы кто-то описывал в полном объёме и понятным языком. Сегодня я постараюсь сделать это для вас, обобщив все свои знания о лишнем весе. 

Искренне надеюсь, что этот материал может вынуть чью-то надоедливую занозу или пролить свет на новые пути решения старых проблем. 

Story Point (иногда Scrum Point) — относительная мера сложности или трудоёмкости элементов бэклога продукта.

Используется в Agile управлении продуктами.

Если отвечать утилитарно — оценки(Estimate) нужны для быстрого и реалистичного планирования объема работы на спринт и построения BurnDown (BurnUP) диаграммы или Velocity Chart.

Ретро - это способ осознать какую работу проделала команда за время спринта. Благодаря Ретро всплывают вопросы и задачи, которые в ежедневной рутине откладываются на потом и игнорируются.

В этой рассказано из чего состоит Ретро и приведены практиками, которые помогают разнообразить Ретро, получить больший результат.

Привет всем!

Сразу хочется отметить, что данная статья написана исключительно для людей, начинающих свое путь в изучении SQL и оконных функций. Здесь могут быть не разобраны сложные применения функций и могут не использоваться сложные формулировки определений - все написано максимально простым языком для базового понимания. 

P.S. Если автор что-то не разобрал и не написал, значит он посчитал это не обязательным в рамках этой статьи))) 

Для примеров будем использовать небольшую таблицу, которая показывает оценки учеников по разным предметам. В БД табличка выглядит следующим образом

В предыдущей статье мы рассмотрели использование Go для создания веб-приложений (с выполнением через Web Assembly). Но прежде всего Go интересен как язык для реализации высокопроизводительных и неблокирующих решений на стороне сервера и в этой статье мы изучим использование Go для backend на примере разработки API для мобильного приложения для совместного редактирования списка покупок. Приложение будет включать в себя механизмы авторизации, запроса и модификации объектов, а также мгновенные уведомления (через веб-сокеты и Push) и мониторинг доступность API. В качестве примера мы создадим минимальный API, для которого обеспечивается уведомление всех зарегистрированных пользователей об изменении списка, а также будут предусмотрена отправка пуш-уведомлений всем адресатам по запросу.

На просторах интернета часто встречается информация о платформе Postman. Большинство статей включают информацию о переменных, различных скриптах и автоматизации при тестировании. Но на самом деле Postman – это не только инструмент для тестирования, а платформа, которая помогает с помощью обширного набора инструментов ускорить жизненный цикл разработки API — проектирование, тестирование, документирование, имитацию и совместное использование проектов.

В этой статье я решил сделать краткий обзор функциональности Visualize, Mock Servers и Flow.

О личном опыте в обучении тестировщиков и использовании SMART

Добрый день! Я – Елена Поплоухина, руководитель группы тестирования в компании Usetech. В предыдущей статье я рассказывала про опыт построения обучения в группе тестирования на основе практики квартальных целей. 3,5 года мы пользовались этим подходом, но в итоге решили всё переделать. Почему так получилось? Для этого было несколько причин, и о них я расскажу в этой статье.

Это следующие причины:

● Рост группы тестирования. Появилась необходимость в установке целей в любой момент года, а не только 1 раз в начале каждого квартала.

● Не всегда было очевидно, какие пробелы в знаниях и опыте есть у сотрудника.

● Периодически не устраивал период выполнения цели в 3 месяца. На квартал могли выпадать и новогодние праздники, и отпуск сотрудника. В таком случае времени на выполнение цели не хватало. Требовалось варьировать период выполнения целей с учётом как их сложности, так и других факторов.

Все эти проблемы помог решить переход к практике построения целей на основе профиля тестировщика. Другое название для профиля — матрица компетенций. Профиль позволяет оценить свой уровень знаний и опыта по большому количеству разнообразных навыков, которые нужны в тестировании. На основе списка этих навыков и оценок удобно планировать цели по развитию.

Базовая версия профиля тестировщика была получена нами на одном из курсов по тест-менеджменту и переработана на 50% под нашу компанию. Давайте рассмотрим, как выглядит профиль.

Фаззинг - это такое тестирование, в котором не надо придумывать тесткейсы, потому что умная машина (или настойчивый алгоритм перебора) делает это за вас.

Но с фаззингом есть одна неприятность - непонятно, как тестировать любую достаточно сложную систему. Мы бы хотели генерировать много тестов и быстро прогонять их, а в итоге приходится каждый раз откатывать состояние окружения, потому что программа пишет что-то в БД. Или входные данные настолько сложны, что их так просто не нагенерируешь.

Поэтому попробуем разобраться, как программу можно делить на части. А также определять, какие части нам нужны, а какие не очень.

Неважно, сколько раз ты упал. Важно — сколько раз ты поднялся.
© Мой домашний сервер

В прошлой статье я кратко описал методы и подходы, которые мы используем в inDriver при распознавании фото документов. Во второй части подробно опишу архитектуру CRAFT и CRNN, а также варианты их использования. Прошу под кат!

Поговорим про инциденты и инцидент-менеджмент. Буквально погрузимся в них, разберём основные черты и характер. Рассмотрим типовые ситуации из моего опыта, как этот процесс работает в Авито, как мы измеряем наши инциденты, как их фиксируем, какие есть тонкие моменты и каких результатов мы в этом добились.

Меня зовут Дмитрий Химион, я работаю в компании Авито и в последнее время занимаюсь механизмом, который автоматизировано детектирует деградации продуктов Авито, определяет потери и собирает информацию по сбоям.

Если вам зачем-то понадобилась полная адресная база России, то самый простой и дешевый способ ее заполучить — это скачать на сайте налоговой. Да, вот так вот просто все. Ну почти.

Да, это полная официальная адресная база России, просто в открытом доступе, никто ничего не спрашивает, просто раздают. Сделали на наши налоги, и честно всем, как скамейку в парке, отдают в пользование. Прекрасно? Да!

"В чем же подвох?", — спросите вы, прищурившись.

Кратко: формат ужасен, документация очень плоха и должного единообразия данных не наблюдается, чем успешно пользуются коммерческие компании, перепродающие бесплатные данные (иногда пылесосят имейлы). Но такую несправедливость можно исправить.