Про микросервисную архитектуру и переход на неё написаны сотни статей, однако почти все они больше теоретические и описывают ситуацию лишь верхнеуровнево. Редко где прочтёшь про то, как люди бесшовно вынесли высоконагруженный кусок монолита в отдельный сервис без даунтайма и факапов или даже с ними. Интересно узнать, какими же инструментами они пользовались, как подготавливались, каких подходов придерживались и какие выводы на будущее сделали. Всё это — полезный опыт, который может помочь избежать проблем. Вот я и подумал, что стоит им поделиться. 

Наверно, многие из моих читателей как раз закончили квартальный (и/или годовой) цикл планирования, так что сейчас будет подходящее время напомнить, что процесс, которым мы пользуемся как стандартом в технологической отрасли, на самом деле — полная чушь. Разумеется, я имею в виду методологию Objectives and Key Results. Давайте же поговорим об OKR, что это такое и откуда они взялись, а ещё о том, почему это ужасная идея.

Мне не раз попадались такие проекты, от кода которых берет оторопь. Такое чувство, что сами авторы не смогут объяснить - почему у них все выглядит именно так. В этот момент у меня возникает вопрос: как так получилось? Если вас он тоже волнует, то могу пожелать лишь приятного чтения.

Это настолько просто сделать, что я даже не понимаю как вообще об этом можно написать полноценную статью. Весь туториал можно уместить буквально в один комментарий под постом, т. к. тут нет чего-то сверхтяжёлого.

У OpenID Connect есть спецификация, есть туториалы, статьи на хабре и не на хабре. Довольно бессмысленно лепить очередную пошаговую инструкцию, ведущую от глубокого недоумения к работающей сквозной авторизации и аутентификации. Задача текста ниже иная, описать лежащие в основе спецификаций идеи (их больше одной).

Я не буду напрыгивать на тему статьи сразу, а начну с вещей простых и многим очевидных. Продолжу тем как они развивались и что на них наворачивалось по требованиям заказчиков. Подойду к нему исторически, то есть тем самым путем, каким он и появлялся на свет.

Что такое Scrum?

Scrum — это Agile-система управления проектами, «помогающая людям и командам инкрементно и совместно приносить пользу» — цитата со Scrum.org.

Agile не является: Библией разработки ПО, догматическим набором строгих правил, тикетами Jira или коучами Agile, суетящимися в вашей компании.

Проснулся я как-то ближе к вечеру и решил — всё пора, пора уже сделать новую фичу в моей библиотеке. А за одно и проверку графа на циклы починить и ускорить. К утреннему обеду сделал новую фичу, улучшил код, сделал представление графа в удобном виде, и дошёл до задачи нахождения всех простых циклов в графе. Потягивая чашку холодной воды, открыл гугл, набрал "поиск всех простых циклов в графе" и увидел...

Порой простое и очевидное решение может потянуть за собой хвост проблем в будущем. Например, добавление ретраев.

Меня зовут Денис Исаев, и я работаю в Яндекс Go. Сегодня я поделюсь опытом решения проблем с отказоустойчивостью из-за ретраев. Основано на реальных инцидентах в системе из 800 микросервисов.

Этот пост — продолжение вымышленных историй о разработчике Васе, который несколько лет назад разбирался с идемпотентностью в распределённых системах. Теперь перед ним новые задачи — получится ли справиться с ними в этот раз? Давайте узнаем.

Представляем Bun версии 1.0.

Bun — это быстрый и универсальный набор инструментов для запуска, сборки, тестирования и отладки JavaScript и TypeScript кода (от одного файла до fullstack-приложения). Сегодня Bun стабилен и готов к продакшену.

Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python. С декораторами, наверное, знакомы все джуны (хотя бы в рамках подготовки к собеседованиям). Однако, крайне мало разработчиков пишут их правильно. Особенно принимая во внимания тенденции последних нескольких лет к аннотированию всего и вся. Даже популярные open-source проекты (если основная часть их кода была написана до 2018 года) вряд ли дадут вам примеры декораторов, отвечающих всем современным требованиям к коду.

Так давайте разбираться!

Материал полностью написан на основе моего опыта по работе над OSS проектами, поэтому в нем вы найдете примеры достаточно сложных кейсов, которые никогда не рассматриваются в других подобных гайдах. В то же время я постарался подвести к ним максимально "мягко", чтобы было понятно даже начинающим питонистам.

В рамках статьи мы разберемся с декорированием функций в Python от простого к самому сложному. Рассмотрим, как их правильно писать и аннотировать, чтобы другие потребители вашего кода не страдали от близкого знакомства с ним. Уверен, что даже если вы чрезвычайно опытный разработчик, вы найдете для себя полезные советы (хотя и можете пропустить солидную часть материала).

Дисклеймер: Сразу отмечу, что рассматриваю AI-инструменты в качестве мощного ускорителя работы и источника вдохновения, а не как полную замену продакт-менеджера. Да, с помощью ChatGPT или Notion AI можно генерировать идеи и вопросы для интервью, но принятие решения о дальнейших шагах и выбор путей реализации все равно остаются в компетенции специалиста.

Этот материал представляет собой глубокое исследование всего, что связано с Redis. В частности — речь пойдёт о различных способах организации хранилищ Redis, о постоянном хранении данных, о форках процессов.

Эта статья — переработанная версия доклада Отказоустойчивая работа с Redis с прошедшего 17 октября 2020 митапа PHP-разработчиков Йошкар-Олы.

Мы поговорим о подводных камнях использования Redis в системе, где важна отказоустойчивость — на примере хранения сессий в условном веб-сервисе, написанном на PHP, но многие замечания будут справедливы и для других платформ — например для микросервисов на Go. Статья будет полезна, если вы проектируете микросервисы или монолитные приложения с достаточно большой нагрузкой и интенсивно работаете с Redis либо столкнулись с потребностью в перепроектировании механизмов аутентификации и сессий.

Утекший внутренний документ Google утверждает, что открытый исходный код AI обойдет Google и OpenAI.

В Google много обсуждали OpenAI. Кто первым преодолеет следующий рубеж? Каким будет следующий шаг? Но неприятная правда заключается в том, что мы не готовы выиграть эту гонку вооружений, и OpenAI тоже. Пока мы ссорились, третья сторона тихо забирала наш обед. Я, конечно, говорю об открытом исходном коде. Проще говоря, они опережают нас. То, что мы считаем "основными открытыми проблемами", уже решено и находится в руках людей. Достаточно назвать лишь несколько примеров...

Всем привет! Я продуктовый аналитик компании Интерсвязь, и у меня, как и у многих, часто всплывает потребность в том чтобы «разложить по полочкам» кучу разных текстов. Например:

1. Я хочу знать, о чем вообще все отзывы в маркете про мой продукт.

2. У меня есть много писем от клиентов на разные темы, и я хочу их систематизировать.

3. Мне может понадобиться проанализировать старые обращения пользователей в техподдержку, которые не были размечены.

В предыдущей статье я рассказывал, как можно доучить GPT на собственных взглядах и вкусах. Сегодня попробуем дать GPT возможность поработать программистом по‑настоящему — с запуском кода и отладкой без участия человека. Весь код опубликован в репозитарии.

Как многие уже убедились, ChatGPT хорош, но есть некоторые типы задач, с которыми у него возникают трудности:

1. Он не может получать новые актуальные знания из сети.
2. Он не может выполнить какие‑либо действия.
3. У него сложности с алгоритмическими задачами (перевернуть строку, решить уравнение, произвести вычисления с применением численных методов).

И если задача 1 решается с помощью BingChat, то 2 и 3 мы сегодня будем решать в рамках данного туториала.

Основная идея такая: пусть ChatGPT сам решает, может ли он справиться с задачей «в уме» или же это лучше сделать с помощью написания кода на python, а наш сервер сразу же выполняет этот код и снова отдает результат работы ChatGPT, чтобы он мог его интерпретировать и или выдать пользователю окончательный ответ или исправить ошибку в своей программе и попытаться ещё раз.

Как думает искусственный интеллект? Попробовать разобраться в его логике можно в игре от менторов AI Talent Hub, онлайн-магистратуры Napoleon IT и ИТМО, и студентов ИТМО «Отгадай слово». За два месяца в нее сыграли уже более 107 тысяч уникальных пользователей, а количество подписчиков одноименного телеграм-канала увеличилось до 5 000.
Что делает игру такой популярной, как проект окупился без затрат на продвижение и рекламы на сайте, а также почему при работе с ИИ не избежать ошибок? Рассказываем в статье. 

О том, что чат-бот ChatGPT от OpenAI настроен жёстко фильтровать контент во избежание "срыва толерантности", доносится из каждого утюга.

Бот пускается в получасовое резонёрство, чтобы только не произнести страшное N-слово, а о том, чтобы произнести F-слово, не может быть и речи. Ценой могут быть падение метеорита, цунами, ядерный армагеддон. Робот с упорством идиота продолжает предлагать поискать "этические компромиссы" и "достигнуть договорённости", чтобы избежать отношенческих обострений.

А можно ли пробить холст на стене OpenAI и заглянуть в жестяной череп? Вдруг там лишь паутина, да дохлые мыши? Попробуем проделать этот опыт вместе с Илоном Маском.