• можно ли git «подстроить» под тот процесс разработки, который мне нужен?
• будет ли менеджер и заказчик удовлетворён этим процессом?
• будет ли легко работать разработчикам?
• смогут ли новички быстро включиться в процесс?
• можно ли процесс относительно легко и быстро изменить?

Queue (очередь) — структура данных на диске или в оперативной памяти, которая хранит ссылки на сообщения и отдает их копии consumers (потребителям). Queue представляет собой Erlang-процесс с состоянием (где могут кэшироваться и сами сообщения). 1 тысяча очередей может занимать порядка 80Mb.

Binding (привязка) — правило, которое сообщает обменнику в какую из очередей должны попадать сообщения.

Exchange — обменник или точка обмена. В него отправляются сообщения. Exchange распределяет сообщение в одну или несколько очередей. Он маршрутизирует сообщения в очередь на основе созданных связей (bindings) между ним и очередью.

Exchange не является Erlang-процессом. Из соображений масштабируемости exchange — это строка (ссылка на модуль с кодом, где лежит логика маршрутизации) во встроенной базе данных mnesia. 1 тысяч обменников будут потреблять всего 1МБ памяти.

Добрый день, Хабр! Хочу поделиться учебником-справочником знаний, которые мне удалось собрать по RabbitMQ и сжать в короткие рекомендации и выводы.

Каждый день пользователи по всему миру получают большое количество различных рассылок — только через сервис MailChimp ежедневно рассылают миллиард писем. Из них открывают 20.81%.

Ежемесячно пользователи наших сайтов получают рассылки с отобранными редактором материалами. Эти письма открывают около 21% читателей.

Для того, чтобы повысить это число можно сделать их персонализированными. Один из способов — добавить рекомендательную систему, которая будет подсказывать материалы, интересные конкретному читателю.

В этой статье расскажу о том, как реализовать рекомендательную систему с нуля на основе коллаборативной фильтрации.

Первая часть статьи содержит теоретическую основу для реализации рекомендательной системы. Для понимания материала достаточно школьной математики.

Во второй части описана реализация на Python для данных нашего сайта.

Поиск в корпоративной информационной системе — уже от самой этой фразы вязнет во рту. Хорошо если он вообще есть, о положительном user experience можно даже не задумываться. Как перевернуть отношение пользователей, избалованных поисковыми системами, и создать быстрый, точный, понимающий с полуслова продукт? Надо взять хороший кусок Elasticsearch, горсть интеллектуальных сервисов и замешать их по этому гайду.

Статей о том, как к существующей базе прикрутили полнотекстовый поиск на основе Elasticsearch, в интернете уже предостаточно. А вот статей, как сделать действительно умный поиск, явно не хватает.

При этом сама фраза «Умный поиск» уже превратилась в баззворд и используется к месту и нет. Что же такого должна делать поисковая система, чтобы её можно было считать умной? Ультимативно это можно описать как выдачу результата, который на самом деле нужен пользователю, даже если этот результат не совсем соответствует тексту запроса. Популярные поисковые системы вроде Google и Яндекс идут дальше и не просто находят нужную информацию, а напрямую отвечают на вопросы пользователя.

Окей, сразу на ультимативное решение замахиваться не будем, но что можно сделать чтобы приблизить обычный полнотекстовый поиск к умному?

1. Учет времени в самом Docs
2. Составление отчетов по трудозатратам сотрудников
3. Составление отчетов по работам над проектами
4. Уменьшение времени на работу с самой системой по ходу реализации проектов
5. Избежать дублирования одной информации в разных местах
6. Потратить минимум ресурсов компании

1. Избавиться от дубликатов карт
2. Точно знать, играл я в эту карту или нет, если играл, то знать статус: выиграл, проиграл или пропустил
3. Иметь возможность загружать в органайзер новые карты с проверкой на уникальность
4. Писать свой личный комментарий к карте
5. Иметь возможность мгновенно отсортировать каталог карт по следующим параметрам:
   названию, статусу, версии, кодировке, размеру карты, наличию подземелья, уровню сложности и размеру файла
   

Добавление новой функциональности, ревью изменений и развертывание кода — все это стандартные рабочие процессы, с которыми ежедневно сталкиваются разработчики. С выходом данного релиза мы упрощаем их выполнение с помощью нашего Web IDE, более гибких конвейеров, дополнительного тестирования безопасности и многого другого.

В комментариях к предыдущей статье вспомнили про учет в Excel вместо 1С. Что ж, проверим, насколько вы знаете Excel. Сегодня я покажу, как получать данные из Active Directory и работать с ними без макросов и PowerShell — только штатными механизмами Office. Например, можно запросто получить аналитику по использованию операционных систем в организации, если у вас еще нет чего-либо вроде Microsoft SCOM. Ну, или просто размяться и отвлечься от скриптов.