Данный вопросник является дополнением и логическим завершением темы "джентльменского набора", поднятой ранее. Разработка игр — весьма комплексная индустрия, с очень широкими набором технологий и подходов, при этом базис у всех этих вещей на самом деле общий. Этот список создан в первую очередь для тех, кто хочет быть программистом Unreal Engine, а также позволяет оценить свой уровень тем, кто уже считает себя продвинутым программером под анрил.

В своей статье я стараюсь затрагивать такие проявления используемой технологии, изучение или исследование которых дает не просто инструкцию "делай так", а формирует рациональные подходы к разработке.

Castle in the sky by PiotrDura

Публичное и частное облако одного провайдера — два разных продукта или одна и та же платформа, просто развернутая на разном оборудовании? На примере решения для Х5 Retail Group я, Илья Болучевский, технический директор Mail.ru Private Cloud, расскажу, в чем отличия и как построен процесс внедрения облака вендора в корпоративную инфраструктуру.

Наше частное облако, по сути, состоит из готовых компонентов, которые мы используем в нашем первом продукте — публичном облаке: клиенты выбирают, что хотят забрать в свою инфраструктуру, а мы помогаем внедрить и эксплуатировать решение.

Кажется, что все просто: модульный подход, сборка из готовых компонентов, внедрение с экспертами. На самом деле частное облако никогда нельзя поставить «из коробки»: требуется кастомизация под корпоративные требования и интеграция с внутренними системами. Это долгий и сложный путь, который команде клиента приходится проходить вместе с нами.

В Х5 частное облако — одну из самых дорогих инфраструктур — выбрали, чтобы в три раза ускорить вывод новых продуктов на рынок и получить доступ к новым технологиям, не нарушая стандартов корпоративной безопасности.

Ниже о том, как двум опытным командам MCS и Х5 удалось построить гибкую облачную платформу во внутреннем контуре заказчика в предельно сжатые сроки, какие сложности и подводные камни ожидали нас на этом пути и как данное решение помогает компании достичь поставленных целей.

Идея самостоятельно развернуть кластер Kubernetes на собственных серверах или в облаке выглядит привлекательной: кажется, что это дешевле, чем платить за Managed-решение от провайдера. На самом деле все не так однозначно: на практике можно обнаружить скрытые расходы и подводные камни.

При этом для крупных компаний Self-Hosted может быть вариантом, так как у них есть условно бесплатные ресурсы и штат специалистов для поддержки технологии, а иногда еще горячее желание построить и развивать свою платформу во что бы то ни стало. А вот с малым и средним бизнесом ситуация немного другая, решение нужно взвесить со всех сторон.

Я Дмитрий Лазаренко, директор по продукту облачной платформы Mail.ru Cloud Solutions (MCS). В статье расскажу, в чем особенности развертывания Self-Hosted-кластера Kubernetes и о чем нужно знать перед запуском.

Регулярные выражения — очень мощный инструмент, однако согласно общепринятому мнению, после того как они написаны, их очень трудно понять, поэтому их поддержка — не самое приятное занятие. Здесь собраны советы, которые помогут сделать из более читаемыми.

PHP использует диалект регулярных выражений PCRE — до версии PHP 7.3, и PCRE2 — в более новых версиях. Поэтому в PHP можно использовать различные продвинутые приемы, помогающие писать читаемые, самодокументируемые и поддерживаемые регулярные выражения. При этом не надо также забывать и о наличии в PHP функций фильтрации переменных, а также семейства функций ctype*, позволяющих валидировать такие распространенные значения как url-ссылки, адреса электронной почты и строки из букв и цифр — вообще без использований регулярный выражений. Во многих IDE есть подсветка регулярных выражений, помогающая их читать, а иногда даже и проверка выражений, с подсказками по их улучшению.

Lake Berryessa by chateaugrief

В работе с базами и озерами данных есть принципиальные различия. Команда разработки облачного сервиса Mail.ru Cloud Big Data перевела короткую статью об устройстве Data Lake. Она пригодится тем, у кого нет большого опыта работы с реляционными базами данных.

Довольно часто на практике попадается класс задач, когда требуется обойти какую-то структуру или преобразовать формат данных из одного в другой. И в самом общем случае выполнение таких действий приводит к большому числу проверок и аллокаций памяти. Одним из примеров является парсинг JSON. При этом схема данных обычно задана, и мы ожидаем данные вполне определенного формата.

Мой рассказ будет посвящен кодогенерации — подходу, который обычно позволяет ускорить работу алгоритма и избавиться от излишних проверок и аллокаций.

To Destination by BisBiswas

Микросервисная архитектура звучит неплохо само по себе, но еще лучше — быстрый микросервис, который эффективно использует ресурсы сервера.

Я покажу, как последовательно применять к простому без затей микросервису методы ускорения его работы, попутно рассматривая плюсы и минусы каждого из них.