Если вы еще никогда не поддерживали чужие приложения, или пусть даже свои, но таких размеров, что уже не помещаются в одной голове, то прошу вас расслабиться, откинуться на спинку кресла и воспринимать прочитанное как поучительную сказку с надуманными проблемами, забавным сюжетом и очевидным счастливым концом. В противном случае, если реальный боевой опыт у вас имеется, добро пожаловать в ад, но с IDDQD и IDKFA.

К вашему сведению! В этой статье мы рассматриваем само явление docker-контейнеров, а не составляем список микросервисов, которые гнездятся внутри. Этим мы займемся в следующей серии, во имя справедливости!

UPDATE: пришлось заменить «докер» на «docker», иначе статья не ищется. Заранее прошу прощения за все «docker'ы» в тексте. Селяви.

Что мы имеем сегодня

• Зоопарк дубовых VPS-хостингов.
• Дорогие IaaS и PaaS с гарантированным vendor lock in.
• Уникальные сервера-снежинки.
• Ворох устаревших зависимостей на неподдерживаемой операционке.
• Скрытые связи частей приложения.
• Незаменимый админ полубог на скейтборде.
• Радуга окружений: development, testing, integration, staging, production.
• Генерация конфигов для системы управления конфигами.
• Feature flagging.
  

Примерно такие же эмоции я и мои коллеги испытывали, когда начинали работать с Docker. В подавляющем большинстве случаев это происходило от недостатка понимания основных механизмов, поэтому его поведение казалось нам непредсказуемым. Сейчас страсти поутихли и вспышки ненависти происходят все реже и все слабее. Более того, постепенно мы на практике оцениваем его достоинства и он начинает нам нравиться… Чтобы снизить степень первичного отторжения и добиться максимального эффекта от использования, нужно обязательно заглянуть на кухню Docker'a и хорошенько там осмотреться.

Почему анализ данных

Потребность в анализе данных вышла далеко за пределы технологических и интернет-компаний. Методы машинного обучения все активнее используются в совершенно различных областях, вплоть до оптимизации маршрутов транспорта. С их помощью создаются новые лекарства и автомобили без водителя, подбирается музыка под настроение, находятся потенциальные спутники жизни.

Специалист по анализу данных или data scientist – одна из самых востребованных профессий сегодняшнего дня. За реальных практиков, умеющих получать значимые результаты в сжатые сроки, идет настоящая борьба, и стоимость таких специалистов взлетает до небес.

Также интерес подогревают государственные и коммерческие структуры, которые не только говорят об этих специальностях, но и уже готовятся к проведению первых олимпиад по ним.

Что же скрывается за этими словами, все ли понимают их значение? К сожалению, нередко к ним относятся как к некому волшебному ингредиенту, который решит все проблемы. Не осознаются ни границы его применения, ни порядок действий, чтобы использовать их «здесь и сейчас».

Пришла пора внести ясность в этот вопрос.

Много было постов про переезд, поросенок Петр не знает покоя в России, решил рассказать про свой опыт переезда и работы в Австралии, может это кому-то будет интересно. Мне тут очень нравится, надеюсь это поможет кому-то найти приятную страну, чтобы осесть, или просто получить клевый опыт работы. Так же думаю, рабочий процесс в моей компании может сподвигнуть кого-то на эксперименты в процессе разработки.

Прошу прощения, что получилось так много и не очень структурировано.
И да, все сказанное ниже является только моим собственным мнением и не является официальным взглядом таких компаний, как SEEK и Jora, это меня мое начальство попросило тут написать.

Экзамен в школе прапорщиков.
— Вот смотрите. Это большой палец, это — указательный, это — средний, это — безымянный, это — мизинец. Мешаем, мешаем, мешаем (двигает пальцами)… Теперь где какой?

Всем привет. С ортодоксальной точки зрения сегодня не настоящая пятница — просто день, когда завтра выходной. Поэтому статья в моей традиционной рубрике тоже будет не совсем настоящая, у неё пониженный градус безумия и повышенная полезность. Однако довольно предисловий, перейдём к сути.

Перед моими студентами регулярно встаёт задача случайного перемешивания массива. За её решением они, как правило, лезут в гугл. И гугл им подсказывает следующее:

var shuffledArr = arr.sort(function(){
  return Math.random() - 0.5;
});

Здесь и далее будем называть этот метод случайной сортировкой. Сегодня я решил написать о том, какие преимущества и недостатки есть у такого подхода.

Все мы примерно представляем, как выглядит разработка в крупной компании и чем от неё может отличаться разработка в небольшой. А что происходит, если размеры компании стремительно меняются, и число сотрудников за пару лет увеличивается в десять раз? Когда стартап бурно растёт, и надо на ходу адаптироваться к новым обстоятельствам, как это сказывается на всём (от процессов до технологий)?

В нашей конференции HolyJS поучаствует компания ManyChat, у которой как раз так и происходит. Поэтому мы расспросили техлида разработки фронтенда Евгения Кувшинова и конкретно о ManyChat, и вообще о том, каково заниматься (фронтенд)-разработкой в стартапе.

React предоставляет разработчикам множество методов и «хуков», которые вызываются во время жизненного цикла компонента, они позволяют нам обновлять UI и состояние приложения. Когда необходимо использовать каждый из них, что необходимо делать и в каких методах, а от чего лучше отказаться, является ключевым моментом к пониманию как работать с React.

Перевод pdf файла с сайта http://www.mcdonaldland.info/ с описанием 23-х шаблонов проектирования GOF. Каждый пункт содержит [очень] короткое описание паттерна и UML-диаграмму. Сама шпаргалка доступна в pdf, в виде двух png файлов (как в оригинале), и в виде 23-х отдельных частей изображений. Для самых нетерпеливых — все файлы в конце статьи.

Под катом — много картинок.

В этой статье пойдет речь о том, как строятся персональные рекомендации на Avito. Исторически бизнес-модель Avito устроена так, что выдача объявлений в поиске происходит по времени их размещения. При этом пользователь может покупать дополнительные услуги для того, чтобы поднять свое объявление в поиске в том случае, если со временем объявление опустилось далеко в поисковой выдаче и перестало набирать просмотры и контакты.

В контексте данной бизнес-модели не очевидно, зачем нужны персональные рекомендации. Ведь они как раз нарушают логику сортировки по времени и те пользователи, которые платят за поднятие объявления, могут обидеться за то, что чье-то другое объявление мы «поднимаем» и показываем пользователю совершенно бесплатно только потому, что наша рекомендательная модель посчитала это объявление более релевантным для какого-то пользователя.

Однако сейчас персональные рекомендации становятся “must have” для классифайдов (и не только) по всему миру. Мы хотим помогать пользователю в поиске того, что ему нужно. Уже сейчас всё более значительная доля просмотров объявлений на Avito производится с рекомендаций на главной странице приложений или рекомендаций похожих объявлений на карточке товара. В этом посте я расскажу, какие именно задачи решает наша команда в Avito.