User
Меня зовут Виктор, я backend-разработчик в финансовом маркетплейсе Банки.ру.
Последние годы я интересуюсь темой умного дома. Хочу поделиться тем, с чего я начинал и к чему пришел. Эта статья будет полезна тем, кто: хочет понять как устроен self-hosted умный дом; хочет перенять опыт и избежать чужих ошибок; уже имеет умный дом и интересуется прикладными сценариями.
Yandex Rate Limiter (далее просто YARL) — это сервис лимитирования нагрузки для распределённых сервисов. Его особенность в том, что он способен работать с миллионами квот, имея при этом очень низкие накладные расходы на проверку квоты. Если совсем кратко, это система распределённых Leaky Bucket'ов, с помощью которых можно ограничивать разные величины, связанные со временем: скорость передачи данных по сети, запросы в секунду и т. п.
Меня зовут Денис Кореневский, я работаю в службе разработки внутреннего хранилища Яндекса, и сегодня я расскажу, как YARL устроен внутри, почему мы вообще написали своё решение и с какими трудностями нам пришлось столкнуться в процессе создания. Добро пожаловать под кат.
Сегодня состоялся долгожданный публичный Open Source-релиз нашей платформы для автоматизации обслуживания кластеров Kubernetes — Deckhouse. Этому предшествовало три с половиной года внутренней разработки и эксплуатации платформы на многочисленных и весьма разнообразных проектах. Сейчас с помощью Deckhouse мы обслуживаем в production более 170 кластеров (3500+ узлов), в которых развернуто около 3000 приложений. Deckhouse — это квинтэссенция нашего опыта в эксплуатации Kubernetes-кластеров и кульминация всей связанной с этим производственной деятельности последних лет.
Мы начали выдавать ранний доступ к платформе и демонстрировать её возможности ещё в мае, на конференции HighLoad++. Уже более 300 человек смогли самостоятельно попробовать Deckhouse. Пришло время поделиться нашим опытом автоматизации Kubernetes с более широким сообществом!
Некоторое время назад мне пришла в голову интересная идея — превратить свои старые телефоны (их скопилось немало за десять лет) в серверы, в качестве альтернативы покупке Raspberry Pi.
На то было несколько причин: во-первых, у телефонов есть батарея, что для сервера практически бесплатный мини-UPS, во-вторых, внутренняя память смартфона (UFS) работает быстрее и надёжнее, чем SD-карта. В-третьих, у телефонов имеется экран, по которому можно отслеживать состояние сервера.
Ну и в-четвёртых, мне просто было жаль их выбрасывать. Консьюмеризм в наше время предписывает каждый год-два покупать новые смартфоны, производители блокируют возможности железа, которые им невыгодны, прекращают поддержку старых моделей, оставляя людей беспомощными. Миллионы смартфонов отправляются на свалку истории каждый год, хотя каждый из них это мощный компьютер.
TL;DR: в этом посте будут разобраны вопросы установки PostmarketOS на смартфон,
поднятия на нём в качестве примера Docker и веб-приложения в нём.
В прошлом году GitHub без лишнего шума выпустил новую возможность, которую быстро заметили в сообществе пользователей, — файлы README в профилях. По сути, README-файл профиля представляет собой глобальный файл README, связанный с вашим профилем GitHub. Чтобы он появился, нужно создать публичный репозиторий, имя которого совпадает с вашим именем пользователя на GitHub. Например, мое имя пользователя — osteel, поэтому я создал osteel/osteel в качестве такого репозитория.
В этой статье я покажу как создать GraphQL сервер, используя Rust и его экосистему; будут приведены примеры реализации наиболее часто встречающихся задач при разработке GraphQL API. В итоге API трёх микросервисов будут объединены в единую точку доступа с помощью Apollo Server и Apollo Federation. Это позволит клиентам запрашивать данные одновременно из нескольких источников без необходимости знать какие данные приходят из какого сервиса.
Ниже представлен перевод одной из частей серии статей Rust Crash Course от Майкла Сноймана, которая посвящена механизмам передачи параметров, итераторам и замыканиям относительно того, как передаётся владение, и соотносится с мутабельностью и временами жизни.
Так же постарался переводить максимально близко к авторскому стилю, но сократил немного междомедий и восклицаний, не сильно значимых для смысла.
и полностью переделать, а вся электрика, не связанная с автоматикой приехала с известного китайского сайта. Паяльник не потребовался, но знающих мастеров, электриков и плотников пришлось искать долго.
(прим. переводчика: времена жизни (lifetimes) — это одна из самых запутанных вещей в Rust, которая часто вызывает затруднение у новичков, даже несмотря на официальную документацию. Разъяснения по отдельным аспектам времён жизни есть, но они все разбросаны по разным источникам и ответам на Stack Overflow. Автор статьи собрал в одном месте и разъяснил множество связанных с временами жизни вопросов, что и делает эту статью столь ценной (я и сам почерпнул новое для себя отсюда). Я решил перевести её, чтобы дать возможность прочитать её тем, кто не владеет английским в достаточной степени, чтобы свободно читать оригинал, а также для того, чтобы повысить известность этой статьи среди русскоязычного Rust-сообщества)
19 мая 2020 г. · 37 минут · #rust · # lifetimes
В течение многих лет у меня было стойкое недоверие к интерпретируемым языкам. Они быстрые и работать с ними приятно, но хороши они только для работы на небольших системах, если же у вас быстрорастущий проект их привлекательность быстро улетучивается. Создание большого приложения на Ruby или JavaScript (или множестве других языков) — это бесконечный сизифов труд — вы решаете одну проблему только для того, чтобы другая тут же скатилась на вас с горы. И совершенно неважно сколько тестов вы напишете или насколько хороша ваша команда, любая новая разработка создаст мириаду ошибок, исправление которых займет месяцы или годы.
Основная проблема кроется в пограничных условиях. Программисты делают все возможное для написания и тестирования “happy path”, но человеческий фактор мешает нам видеть проблему со всех сторон и особенно края и углы, которые причиняют наибольшие проблемы пока программа используется.
Ограничения, такие как компилятор и проницательная система типов, — это инструменты, которые помогают нам определять эти условия. Во всех языках есть спектр разрешимости, и я четко убежден, что чем больше времени потрачено на написание приложения по правилам языка, тем меньше времени уйдет на устранение проблем.
От автора. Уже пятый декабрь подряд в блоге GopherAcademy самые разные представители Go-сообщества делятся своим опытом в рамках специальной предрождественской серии постов. В этом году я тоже решила предложить свою статью, написанную по мотивам первой части нашего с Игорем Должиковым мастер-класса по микросервисам. На Хабре небольшую часть этого руководства мы уже рассматривали ранее.
Если вы когда-либо пробовали Go, вы знаете, что писать сервисы на Go очень просто. Нам нужно буквально несколько строк кода для того, чтобы можно было запустить http-сервис. Но что нужно добавить, если мы хотим приготовить такое приложение в продакшн? Давайте рассмотрим это на примере сервиса, который готов к запуску в Kubernetes.
Все шаги из этой статьи можно найти в одном теге, или вы можете следить за примерами статьи коммит за коммитом.
Привет всем! Меня зовут Сергей Камардин, я программист команды Почты Mail.Ru.
Это статья о том, как мы разработали высоконагруженный WebSocket-сервер на Go.
Если тема WebSocket вам близка, но Go — не совсем, надеюсь, статья все равно покажется вам интересной с точки зрения идей и приемов оптимизации.
