Как создать чистый интерфейс, используя всего лишь один цвет? Вы узнаете из этой статьи. Перевод «Я люблю ИП».

Будучи по большому счёту дизайнером-самоучкой, мне всегда было интересно, почему так много статей и сайтов говорят о теории цвета и цветовых палитрах. По моему опыту, вероятность сделать красивый дизайн, использую «сплит-комплиментарную палитру», стремится к нулю.

У меня есть другое мнение на этот счёт: теория цвета бесполезна.

Но если теория цвета не является прочной основой для выбора цвета в дизайне интерфейсов, то что тогда является?

Вот вам мой ответ: модификация цвета. Всё дело в небольших изменениях цвета, а не в их выборе из цветового круга.

Другими словами: основным навыком в придании цвета дизайну интерфейсов является умение модифицировать один основной цвет во множество различных вариаций.

Я знаю, что это звучит немного странно. Но послушайте меня, я дам вам практическую инструкцию для адаптации цвета в вашем дизайне.

Вы готовы? Тогда поехали.

Мы решили описать простой и проверенный путь для тех, кто хочет внедрить аналитическую СУБД ClickHouse своими силами или просто испробовать ClickHouse на собственных данных. Именно этот путь прошли мы сами в новостном агрегаторе СМИ2 и добились впечатляющих результатов.

В предисловии статьи — небольшой рассказ о наших попытках внедрить Druid и InfluxDB. Почему после успешного запуска ClickHouse мы смогли отказаться от использования InfiniDB и Cassandra.

Мы в Атласе любим, когда все находится под контролем. Это касается и всей серверной инфраструктуры, которая, с годами, превратилась в живой организм из многочисленных виртуальных машин, сервисов и служб. Появилась потребность наблюдать за жизненно важными аспектами IT-составляющей нашей деятельности: мониторить боевой сервер, отслеживать изменения системных ресурсов на виртуалках баз данных, следить за ходом бизнес-процессов и тд. Встал вопрос — как же этого добиться и главное какими инструментами? Стали искать какие-то готовые решения. Перепробовали кучу платных/бесплатных сервисов, которые, якобы, предоставляли бы нам "самую ценную" информацию о состоянии нашей системы. Но, в конечном итоге, все сводилось к каким-то непонятных диаграммам, схемам и цифрам, которые, по сути, для нас не имели никакой ценности.

Так мы пришли к пониманию, что надо собирать что-то самостоятельно. За основу решили взять самую гибкую и продвинутую систему, которую можно настроить для мониторинга чего и как угодно — Nagios. Настроили, поставили, работает — круто! Жаль только интерфейс сего чуда застрял где-то в середине 90-х, а нам хотелось, чтобы еще и визуальная составляющая была на уровне.

Недолгий поиск показал, что лидером среди решений по созданию красивых дашбордов является Grafana. Так и решили выводить весь наш мониторинг из Nagios на мониторах в виде красивых графиков в Grafana. Вопрос остался только в том — как их подружить друг с другом?

• структурные элементы страницы: заголовки, картинки, URL, контент. Рекомендации по их использованию и оценки важности в ранжировании.
• микроразметка: кто она и с чем ее едят. Рассмотрены schema.org и OpenGraph
• дана оценка инструментам с точки зрения важности для ранжирования, usability или же поведенческих факторов
• на примере крупный процветающих сайтов рассмотрены примеры использования описанного инструментария

Написать эту статью меня побудило желание поделиться опытом и получить дельный совет от более опытных коллег-аналитиков.

Коротко о себе: я nik252, на протяжение недолгих 3 лет занимаюсь созданием, администрированием и аналитикой e-commerce веб-сайтов вместе со своим напарником. В августе 2015 года мы получили достаточно крупный проект в виде сайта по продаже женской одежды, назовём его Проект «C». В среднем он имеет 100к уников в месяц, однако подвержен сильным сезонным колебаниям из-за специфики товара.

Стадия первая – Отрицание

Краткое содержание предыдущих серий

Предлагайте нужное!