Эта статья будет отсылкой на эту.
Google Map API был выбран в качестве бесплатного и с точностью до мелочей верного ресурса. Так же в документации Google Map API есть очень большой набор функционала который способствует построению карт с наивысшей пользой для клиентов.
Начать работу с картами, возможно после того, как будет готова функция выгрузки заказов из 1С с помощью FTP.
Для начала, загрузите с помощью FTP из 1С заказы, и нажмите на “Получить полную информацию о точках”.
Сегодня бо́льшая часть production-решений продолжает резервировать собственные мощности под базы данных. Да, это надёжно и привычно, но тем не менее всё больше проектов обращается к бессерверным инструментам, в том числе и к базам данных. Создатели находят этим инструментам применение в распределённых приложениях и микросервисах, где важна скорость разработки и возможность масштабирования.
Бессерверные базы данных развивались последние несколько лет параллельно с бессерверными вычислениями, и сейчас можно условно выделить два типа СУБД: адаптирующие популярные базы данных под бессерверное использование и разработанные под бессерверный режим. В этой статье я расскажу об их особенностях и дам примеры применения.
Рассказываем как перестать переживать о том, что вы не знаете Hadoop и вывести работу с данными в компании на новый уровень, как быстро и без больших затрат создать в аналитическое хранилище, наладить процессы загрузки туда данных, дать возможность аналитикам строить отчеты в современных BI инструментах и применять машинное обучение.
Компания CoderSafe, на базе Google Map API разработало карту для маршрутизации и автоматического распределения заказов с целью эффективности для курьеров и сотрудников компании, тем самым экономить время и усилия.
В 2020 году Google работал над своевременной и надежной информацией о здоровье, расширял кампании общественного здравоохранения и помогал некоммерческим организациям оперативно оказывать помощь индийцам, которые в этом нуждались. Теперь компания продолжает уделять особое внимание помощи индийским предприятиям в ускорении их цифровой трансформации, углубляя направления оцифровки и восстановлению экономики Индии. Чтобы поддержать клиентов и государственный сектор в Индии и во всем Азиатско-Тихоокеанском регионе, компания с радостью объявляет об открытии нового облачного региона Google в столичном регионе Дели (NCR).
Регион NCR в Дели, призван помочь как индийским, так и международным компаниям создавать высокодоступные приложения для своих клиентов, является вторым облачным регионом Google в Индии и 10-м в Азиатско-Тихоокеанском регионе.
Что говорят клиенты и партнеры Google
В 2020 году компаниям было нелегко ориентироваться в вопросах, связанных с изменчивыми потребностями клиентов и экономической неопределенностью. Технологии сыграли решающую роль, и компании Google посчастливилось сотрудничать с людьми, компаниями и государственными учреждениями по всему миру и помогать им адаптироваться. Регион Google Cloud в NCR в Дели поможет их клиентам адаптироваться к новым требованиям, новым возможностям и новым способам работы, как и Google помог многим компаниям в этом регионе:
Перед разработчиком или владельцем программного продукта часто возникает вопрос выбора подходящего места для размещения серверных мощностей. Как известно, софт не может быть без харда.
Сводные таблицы в Excel являются чрезвычайно мощным инструментом, поскольку позволяют быстро изменять форму данных в пару кликов мышки. Например, вам необходимо построить отчёт продаж по магазинам за год, таким образом, что бы в строках были названия магазинов, а в столбцах месяца. Не проблема, кидай в область столбцов сводной таблицы поле месяц, в область строк поле с названием торговых точек, а в поле значение сумму продаж. Отчёт готов.
До недавних пор реализовать такую операцию в SQL было довольно проблематично, но недавно в функционал Google BigQuery была добавлен оператор PIVOT, о нём и пойдёт речь в этой статье.
Несколько несложных примеров того, как на практике можно использовать продвинутые возможности Helm для эффективной организации безупречной continuous delivery в Kubernetes. Полезные рецепты, чтобы поддерживать конфигурации множества тестовых и production сред - удобно, безопасно, без копипасты и приятно на вид. Методы поддержания целостности сред - чтобы "зелёный" статус пайплайна всегда означал удачный деплоймент, а в случае неудачи среда бы сама восстанавливалась.
Недавно, в нашем Google Cloud блоге, мы анонсировали, что в сервисе Compute Engine появились виртуальные машины A2 на базе графических процессоров NVIDIA Ampere A100 с тензорными ядрами. С их помощью пользователи смогут выполнять машинное обучение и высокопроизводительные вычисления на базе архитектуры NVIDIA CUDA, увеличивая рабочие нагрузки за меньшее время и цену.
В этой статье, мы хотим рассказать подробнее о том, что представляют из себя виртуальные машины А2, об их производительности и особенностях. И рассказать о том, как мы используют эти машины наши коллеги и партнеры.
С самых юных лет, с самого первого прочтения залпом "Трех мушкетеров" автор неколебимо убежден, что оптимальный способ обучения чему-либо - практика. Теорию в дальнейшем можно подучить и подточить, друзья-мушкетеры "покажут несколько славных приемов", не проблема. Но, если верить досточтимому мэтру Дюма (а автор ему верит), оптимальный способ интеграции в любую новую для себя сущность - сходу погрузиться в нее с головой, а там как пойдет. Где наша не пропадала, да и, как известно, любой гасконец с детства академик.
Вообще, если интерес возникнет, то это всегда 90% успеха, поверьте... ну, а если не возникнет, что ж. Сэкономите время: стало быть, не ваше. Сейчас, таким образом, самонадеянный и скорый на подъем аффтор, всегда готовый выхватить шпагу при виде гнусного тролля на любом интернет-форуме - предлагает всем débutants потратить всего лишь полчаса-час на то, чтобы заинтересоваться сразу несколькими технологиями, в числе которых язык программирования Ruby, API Google Cloud Text to Speech, облачная PaaS-платформа Heroku и git.
К слову. Предвидя сделанные на языке растреклятых англичан, исконных врагов любого истинного француза комментарии в стиле "Is ruby dead?", в том смысле, а есть ли смысл вообще этим заниматься... автор предлагает всем любителям потрепаться-ни-о-чем-в-инете временно оставить эту животрепещущую тематику, сменив ее на рекомендации по изготовлению чудодейственного бальзама, наподобие того, что дала в путь-дорогу д`Артаньяну любящая его матушка, и который помог бы, в духе дня, раз и навсегда избавиться от спама за подписью того или иного эйчара, русскоговорящего или европейца/американца, несколько раз в неделю присылающих абсолютно ненужные автору инвайты на позицию Ruby Developer. Ненужные не потому, что автор, вволю напрактиковавшись и слегка "подточив" теорию, привык получать приглашения исключительно и самолично из рук аж самого CTO Armand-Jean du Plessis, duc de Richelieu... а потому, что за все годы работы - ни одного проекта, ни одной должности от HR он не получил, так уж сложилось.
Много лет назад я загорелась идеей – научиться программированию, создав собственный сайт. Тогда я ничего не понимала в компьютерах и тем более в серверах. И только одна мысль о том, сколько же мне предстоит узнать нового, будила во мне необыкновенный интерес. Перед сном я обдумывала сотни вариантов своего сайта – от параллакс-эффекта при прокручивании до шрифтов из Google Fonts – и мечтала о будущих проектах.
Прошли годы, и теперь я профессиональный инженер и решаю серьезные технологические задачи – они действительно гораздо сложнее, чем мой первый сайт! Тем не менее, я часто вспоминаю ощущения и эмоции, которые испытала тогда, делая первые шаги в программировании.
Один из веселых способов познакомиться с машинным обучением – это создать что-то для себя. В этой статье я расскажу, как это сделать.
Работая в сфере технологий, вы посвящаете свою жизнь учебе. Глазом не успеешь моргнуть, как самое совершенное ПО моментально заменяется чем-то более продвинутым (хотя я все никак не могу отвыкнуть от старого доброго Vim).
Одно из интереснейших направлений в ИТ – машинное обучение. Большинству из нас не рассказывали о нем в вузах (а у некоторых вообще не было уроков информатики), но скоро машинное обучение станет повсеместным, и оно изменит процесс разработки ПО во всех областях. Неудивительно, что меня часто спрашивают, с чего лучше начать изучение машинного обучения.
Обычно я советую обратиться к таким ресурсам, как курс компании Google под названием Machine Learning Crash Course, а также книга Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow и курс на сайте Coursera Машинное обучение (автор: Andrew Ng), который нацелен не только на теоретические основы, но и на практику.
Terraformer — консольный инструмент для генерации кода и стейта в форматах HCL и json для уже существующей инфраструктуры.
Электронные таблицы используются везде. Это один из самых удобных инструментов для повышения производительности. С их помощью можно быстро упорядочить, рассчитать и представить данные. Google Таблицы – это приложение для работы с электронными таблицами в составе сервиса Google Workspace, с которым активно работают более 2 миллиардов пользователей.
Машинное обучение также стало важным бизнес-инструментом. Когда появилась недорогая возможность высокоточного прогнозирования на основе данных, рынок стал развиваться по новому пути. По оценкам, каждый год доля машинного обучения в бизнесе будет увеличиваться более чем на 40 %.
Это наталкивает на мысль о том, что машинное обучение было бы разумно применять для анализа данных в таблицах. И это так! Тем более теперь для этого есть все средства. О них мы и поговорим в этой статье.
Anthos – это управляемая платформа разработки приложений, которая позволяет использовать сервисы и методики Google Cloud в удобной для вас среде, чтобы вы могли быстрее обновлять приложения и обеспечивать их слаженную работу. С помощью платформы Anthos, основанной на Kubernetes, вы можете ускорить разработку корпоративных контейнерных приложений в Google Cloud, локальной среде или облаке. В этой статье мы рассмотрим все возможности для развертывания, доступные с Anthos.
Весной 2020 года я решил приступить к изучению Google Cloud Platform: моя фирма является партнером Google и у нас есть некоторые решения на GCP.
Доступ к GCP. Возможно мало кто знает, но получить доступ к платформе может каждый, у кого есть gmail аккаунт. Нужно только подтвердить свою личность с помощью кредитной карты (сразу скажу что не все карты подходят, моя например карта Revolut не проходила). Многие советуют иметь другой аккаунт специально под нужды GCP, не знаю точно с чем это связано. После активации аккаунта вы получаете полный доступ к консоли (это Google так называет свое облачное окружение, CLI же, через который можно выполнять команды называется Cloud Shell) и кредит в валюте вашей страны в эквиваленте 300 доларов США.
Подготовка и процесс сдачи экзамена Associate Cloud Engineer. Основные требования к экзамену можно посмотреть на странице Google Cloud сертификации. Для подготовки к экзамену я использовал различные источники: книга Associate Cloud Engineer Study Guide автор Dan Sullivan в связке с практикой в GCP консоли; видео с ютуб канала ADV-IT о Google Cloud; платформа Qwiklabs с лабораторными работами. Сдавал экзамен в июне 2020 года, как раз когда снова открылись экзаменационные центры в Польше. Для сдачи экзамена нужно зарегестрироваться на сайте Kryterion и забронировать экзамен. Экзамен занимает 2 часа. В конце экзамена ты получаешь информацию – PASS или FAIL, я экзамен сдал. Через несколько дней приходит на электронную почту письмо с доступом к сертификату.
Подготовка и процесс сдачи экзамена Professional Cloud Architect. Для подготовки использовал книгу Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Study Guide автор Dan Sullivan. Также на платформе Qwiklabs моя фирма открыла мне доступ к учебным материалам. Данный экзамен содержит 4 кейса о разных фирмах, на основании которых есть вопросы на экзамене: EHR Healthcare, Helicopter Racing League, Mountkirk games, TerramEarth. Можно легко нагуглить разбор этих кейсов и попробовать создать инфраструктуру в GCP для лучшего понимания. Экзамен сдавал в ноябре 2020 года в экзаменационном центре. Экзамен длился 2 часа, экзамен благополучно сдал.
Появившиеся в 2006 году сервисы Google по работе с текстовыми документами (Google Docs) и таблицами (Google Sheets), дополненные 6 лет спустя возможностями работы с виртуальным диском (Google Drive), завоевали широкую любовь пользователей, лишив компанию Microsoft сложившейся десятилетиями монополии на работу с офисным программным обеспечением.
В связи с популярностью последних часто возникает задача сделать новый или обновить существующий Google-файл в привязке к событиям в CRM-системе.
Разберемся, какие шаги необходимо выполнить, чтобы создать собственный сценарий интеграции.
В условиях дистанционного обучения преподаватели столкнулись с проблемой дистанционного контроля обученности учащихся. "Дистант" закончился, но сделанные наработки продолжают приносить пользу и дальше.
Одним из простейших способов организовать тестирование через Интернет является использование сервиса Google Forms.
На днях смотрел вебинар OWOX, где Андрей Осипов (веб-аналитик, автор блога web-analytics.me и лектор Школы веб-аналитики Андрея Осипова) рассказал о своем опыте использования dbt. Говорил о том, кому будет полезен инструмент и какие проблемы решает, а самое главное — как не свихнуться со сложной иерархией таблиц и быть уверенным, что все данные считаются корректно. Я решил расшифровать вебинар в статью, потому что так удобнее возвращаться к информации, а она тут, поверьте, того стоит.
Айдар присоединился к EPAM Anywhere в качестве DevOps-инженера полтора года назад, и за это время прошел несколько программ сертификации, какое-то время был на бенче, сменил два проекта, а сейчас работает в двух проектных группах.
Айдар стремится стать экспертом по облачным технологиям, поэтому он посвящает много времени изучению сервисов AWS, Azure и GCP. Теперь Айдар уже является одним из самых сертифицированных профессионалов EPAM и делится своей историей.
Простая мотивирующая история с полезными ссылками.
