Привет! Меня зовут Петр и мы в компании Nixys очень любим Redis. Эта база используется, если не на каждом нашем проекте, то на подавляющем большинстве. Мы работали как с разными инсталляциями Redis, так и с разными версиями, вплоть до самых дремучих, вроде 2.2. Несмотря на то, что в Интернете очень много статей и докладов по этой БД, мы в своей практике достаточно часто встречаемся с непониманием некоторых основных концепций Redis и со стороны разработчиков, и со стороны системных администраторов.

В серии статей я попытаюсь осветить неочевидные нюансы при работе с Redis и сегодня начну с основных концепций и понятий. А еще в конце статьи приведу небольшой чек-лист, который может помочь вам в оптимизации этого NoSQL решения.

Все таргетированные хакерские атаки начинаются с разведки. Социальные инженеры, красные команды и отдельные пентестеры также собирают информацию о своих целях перед тем, как перейти к активным действиям. Им помогают десятки инструментов и хаков. Под катом ссылки на некоторые из них.

Пост состоит из 8 объемных разделов:

1. метапоисковики и поисковые комбайны;

2. инструменты для работы с дорками;

3. поиск по электронной почте и логинам;

4. поиск по номерам телефонов;

5. поиск в сети TOR;

6. поиск по интернету вещей, IP, доменам и поддоменам;

7. поиск данных об уязвимостях и индикаторов компрометации;

8. поиск по исходному коду.

В этом списке собраны инструменты, которые члены нашей команды используют в работе. И все же, эта подборка пригодится не только пентестерам, но и разработчикам, журналистам, HR, маркетологам и всем, кто много ищет в интернете. Знания — это сила. Используйте их во благо.

Даже если у вас большой опыт работы с Apache Kafka, время от времени наверняка случается зайти в тупик. Например, когда вы конфигурируете и изучаете клиенты или настраиваете и отслеживаете брокеры. Попробуй за всем уследить, когда в конвейере Kafka столько компонентов. В этой статье описано пять частых ошибок и советы по тому, как их избежать на всех этапах — от конфигурирования клиентов и брокеров до планирования  и мониторинга. Эти рекомендации сэкономят вам время и силы.

В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.

Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.

• Предложите С++ логер? (C++ logging framework suggestions)
• Какой наиболее эффективный потоко-безопасный С++ логер? (What is the most efficient thread-safe C++ logger)
• Библиотека логирования для игр (Logging library for c games)
• Асинхронный потоко-безопасный С++ логер? (Asynchronous thread-safe logging in C++)

• Как строятся отчеты в Google Analytics.
• За какими метриками следить и какие специальные отчеты настроить.
• Какие готовые отчеты Google Analytics подключить.

Введение

Назначение

Применимость

• нужно представить иерархию моделей, в которой на разных уровнях разные типы моделей
• модели заполняются динамически

Структура

void ext_sort(const std::string filename, const size_t memory)

1. Разделим файл на блоки, которые помещаются в доступную память. Обозначим эти блоки Block_1, Block_2, …, Block_(S-1), Block_S. Установим P = 1.
2. Читаем Block_P в память.
3. Отсортируем данные в памяти и запишем назад в Block_P. Установим P = P + 1, и если P ≤ S, то читаем Block_P в память и повторяем этот шаг. Другими словами, отсортируем каждый блок файла.
4. Разделим каждый блок на меньшие блоки B_1 и B_2. Каждый из таких блоков занимает половину доступной памяти.
5. Читаем блок B_1 блока Block_1 в первую половину доступной памяти. Установим Q = 2.
6. Читаем блок B_1 блока Block_Q во вторую половину доступной памяти.
7. Объеденим массивы в памяти с помощью in-place слияния, запишем вторую половину памяти в блок B_1 блока Block_Q и установим Q = Q + 1, если Q ≤ S, читаем блок B_1 блока Block_Q во вторую половину доступной памяти и повторяем этот шаг.
8. Записываем первую половину доступной памяти в блок B_1 блока Block_1. Так как мы всегда оставляли в памяти меньшую половину элементов и провели слияние со всеми блоками, то в этой части памяти хранятся M минимальных элементы всего файла.
9. Читаем блок B_2 блока Block_S во вторую половину доступной памяти. Установим Q = S −1.
10. Читаем блок B_2 блока Block_Q в первую половину доступной памяти.
11. Объеденим массивы в памяти с помощью in-place слияния, запишем первую половину доступной памяти в блок B_2 блока Block_Q и установим Q = Q −1. Если Q ≥ 1 читаем блок B_2 блока Block_Q в первую половину доступной памяти и повторяем этот шаг.
12. Записываем вторую половину доступной памяти в блок B_2 блока Block_S. Аналогично шагу 8, тут хранятся максимальные элементы всего файла.
13. Начиная от блока B_2 блока Block_1 и до блока B_1 блока Block_S, определим новые блоки в файле и снова пронумеруем их Block_1 to Block_S. Разделим каждый блок на блоки B_1 и B_2. Установим P = 1.
14. Читаем B_1 и B_2 блока Block_P в память. Объеденим массивы в памяти. запишем отсортированный массив назад в Block_P и установим P = P +1. Если P ≤ S, повторяем этот шаг.
15. Если S > 1, возвращаемся к шагу 5. Каждый раз мы выделяем M минимальных и максимальных элементов, записываем их в начало и конец файла соответственно, а потом делаем то же самое с оставшимися элементами, пока не дойдем до середины файла.