Привет! На связи Артемий – энтузиаст в сфере Data Warehousing, Analytics, DataOps.

Уже продолжительное время я занимаюсь моделированием DWH с использованием dbt, и сегодня пришло время познакомить вас с package для построения Data Vault – dbtVault.

В публикации:

• Готовим датасет TPC-H

• Поднимаем кластер Greenplum в Яндекс.Облаке

• Погружаемся в кодогенерацию и макросы dbtVault

• Cимулируем инкрементальное наполнение Data Vault

Акторы (Actors) — это фича, являющаяся частью структурированного параллелизма (Structured Concurrency) Swift, которая предлагает совершенно новый формат для написания и обработки асинхронного кода. Хотя они и являются чем-то инновационным для языка Swift, сама технология новой не является. Многие языки успели обзавестись поддержкой акторов и async/await раньше, чем Swift, но что интересно, так то, что везде они реализованы одинаково. Только-только получив этот функционал в Swift, мы уже можем многому научиться на опыте разработчиков, использовавших их в других языках.

TestNG — это мощная система автоматизации тестирования с открытым исходным кодом и широким набором функций, включая аннотации, провайдеры данных, групповое тестирование, определение приоритетов и многое другое.

Приоритизация в TestNG — это простой способ установить приоритет тест-кейсов и запускать их в нужном порядке. Эта функция особенно полезна при определении последовательности выполнения тест-кейсов, когда у вас несколько тест-кейсов или вы назначаете приоритет нескольким методам по сравнению с другими. Например, если вы хотите, чтобы сначала выполнялся сценарий входа в систему, а затем добавление товара в корзину, вам не нужно беспокоиться, поскольку TestNG все для этого предусмотрел.

С течением времени мир вокруг нас все больше усложняется, а количество способов измерения этой самой сложности растет еще быстрее. Существует мнение, что увеличение количества метрик может указывать на некоторую степень путаницы в области сложных систем. В сущности, многие метрики сложности представляют собой различные вариации нескольких базисных идей. В этой статье вашему вниманию представлены ​​(неполное) перечисление и категоризация метрик сложности. 

Что такое оценка архитектуры программного обеспечения?

Гораздо лучше обнаружить недостающую спальню, пока архитектура является только чертежом, а не в день переезда. (Paul Clements)

При оценке архитектуры программного обеспечения вы пытаетесь найти проблемы в архитектуре / имплементации. Когда вы можете это сделать?

С архитектурой приложений часто возникают вопросы. Это касается как приложений пакетной обработки (batch job), веб-приложений, так и приложений с обменом сообщениями (messaging application) и других. Фреймворки, такие как Spring Batch, Spring Webflux и Spring Integration служат ориентиром в процессе принятия решения. Кроме того, существует множество специализированных фреймворков, предназначенных для определенной предметной области. Но в этом посте мы не будем о них говорить, а рассмотрим варианты конфигурации Spring.

Свой путь к гибким методологиям разработки организации часто начинают с того, что нанимают сертифицированного Agile-консультанта (Certified Agile Consultant™), изучают Agile-манифест разработки программного обеспечения и Scrum. Затем тратят время на то, чтобы наверстать упущенное за 20 с лишним лет, и, надеюсь, приходят к выводу, что главное — это поставка, а не процесс. Но почему все должны начинать сначала? Манифест был написан более 20 лет назад. И несмотря на то, что некоторые принципы уже устарели, большинство тренингов по Scrum только закрепляют то, что требует обновления. Например, "поставка каждые 2-4 недели" продолжает ограничивать большинство команд.

Сегодня мы знаем, что непрерывная поставка ценности приносит лучшие результаты. Появилась возможность получать обратную связь о качестве наших идей быстрее, с меньшим риском и меньшей нервотрепкой.

Чтобы заниматься тестированием, не обязательно иметь какой-то врожденный талант, доступный только избранным. Но назвать это тривиальной деятельностью, которой может заняться абсолютно каждый, тоже нельзя. Представляем пять советов, как стать еще лучше в тестировании.

Введение

Диаграммы-воронки часто используются для представления данных на различных этапах бизнес-процесса. Они является важным механизмом бизнес-аналитики для выявления потенциальных проблемных областей процесса. Например, они используются для наблюдения за доходами и затратами в процессе продаж на каждом этапе и отображают значения, которые постепенно уменьшаются. Каждый этап отражает определенный процент от общего числа всех значений.

В статье речь идет о Ebiten 1.10.

Ebiten — это хорошо продуманная библиотека для создания 2D-игр, написанная Хадзиме Хошем на языке Go. С ее помощью созданы движки ряда мобильных и десктопных игр, как например зарелиженная в Apple Store Bear's Restaurant, или OpenDiablo2 — реализации Diablo 2 с открытым исходным кодом на Go. В этой статье я предлагаю вам познакомиться с несколькими фундаментальными концепциями видеоигр и их реализацией в Ebiten.

BeanShell — один из самых продвинутых встроенных компонентов JMeter. Он поддерживает синтаксис Java и расширяет его такими функциями, как свободные типы, команды и закрытие методов. Если ваш тестовый пример нестандартен и его реализация с помощью встроенных компонентов JMeter становится сложной или даже невозможной, BeanShell может стать отличным вариантом для достижения ваших целей.

Мы с радостью сообщаем об общей доступности (GA) PostgreSQL 14 на платформе Azure с опцией Hyperscale (Citus). Насколько нам известно, это первый случай, когда крупный облачный провайдер объявляет GA для новой основной версии Postgres на своей платформе всего через день после официального релиза.

Уже сегодня, вы можете развернуть Postgres 14 во многих регионах с Hyperscale (Citus). Позже мы развернем Postgres 14 в большем количестве регионов Azure, а также выпустим его с нашей новой опцией Flexible Server в Azure Database (Гибкий сервер Базы данных Azure) для PostgreSQL.

Async в моде. Async Python, Async Rust, Go, Node, .NET и т.д. Выбирайте свою любимую экосистему, и в ней будет свой модуль для асинхронности. Насколько хорошо работает вся эта асинхронная история, во многом зависит от экосистемы и среды выполнения языка, но в целом у нее есть несколько приятных преимуществ. Что действительно становится проще – это ожидание завершения операции, выполнение которой требует некоторого времени. Теперь это настолько просто, что количество способов выстрелить себе в ногу невероятно выросло. Тот способ, о котором я хочу сегодня поговорить – это тот, в котором вы не осознаете, что стреляете себе в ногу, пока система не начнет перегружаться. Да, я про управление давлением. Родственным термином в сетевых технологиях является «контроль потока». 

Технологии используются в процессе поиска работы уже десятки лет, но действительно ли карьерный эквивалент сервиса онлайн-знакомств со временем эволюционировал?

Эти популярные и новые инструменты EA предлагают предприятиям все необходимое для поддержки архитектуры и цифровой трансформации.

Параллельное выполнение тестов с Selenium является одним из основных факторов, способных повлиять на скорость их выполнения. Последовательное выполнение в автоматизированном тестировании Selenium будет эффективным только тогда, когда тесты будут выполняться для небольшого числа комбинаций браузеров и ОС. Следовательно, параллельное выполнение следует использовать на ранних стадиях QA-тестирования, чтобы быстро ускорить проведение тестов.

MongoDB — одна из самых популярных баз данных с открытым исходным кодом. К сожалению, как следствие мы имеем огромное количество неправильно настроенных и незащищенных разверток MongoDB по всему миру. Только за последние пару лет мы стали свидетелями нескольких крупных взломов, обнаживших уязвимости тысяч баз данных MongoDB в сети, что сделало их легкой добычей для злоумышленников.

Однако все может быть по-другому. Есть множество мер, которые вы можете предпринять для обеспечения безопасности ваших данных в MongoDB — от защиты периметра сети до включения Strict-Transport-Security, чтобы использовать такие фичи, как расширенное управление пользователями в MongoDB и систему контроля доступа на основе ролей (Role-Based Access Control — RBAC).

В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее популярных способов защиты кластера MongoDB.

В Scalac мы ежедневно разрабатываем и внедряем распределенные приложения с высокой степенью параллелизма. Распределенные системы в настоящее время активно развиваются и не собираются в этом останавливаться. В архитектуре подобных систем, помимо Kubernetes, важное место занимает Apache Kafka.

Мы используем Apache Kafka как основу для асинхронного взаимодействия микросервисов. Простота масштабирования, устойчивость к потере и повреждению данных, репликация и легко достижимый параллелизм через консьюмер-группы (consumer groups) — вот только некоторые из причин, почему Kafka является одним из основных инструментов построения распределенных систем.

25 лет назад Якоб Нильсен описал 10 основных принципов проектирования взаимодействия. Эти принципы были разработаны на основе многолетнего опыта в области юзабилити-инженерии и стали правилами для взаимодействия человека и компьютера.

Сегодня эти принципы так же актуальны, как и тогда. С их помощью команды разработчиков могут сэкономить значительное количество времени на раннем этапе тестирования юзабилити, чтобы они могли направить свое внимание на более сложные задачи дизайна. Кроме того, их стоит использовать в качестве контрольного списка при разработке нового продукта или функции.

Привет, Хабр. В предыдущей статье рассматривали методы и алгоритмы Обнаружения и Диагностики Неисправностей (ОДН) IoT устройств. Как логическое продолжение рассмотрим Байесовскую Сеть Доверия (БСД) для IoT устройств целю ОДН.

Байесовская сеть доверия (англ. Bayesian Belief Network, BBN) — это вероятностная модель, представляющая собой множество переменных и их вероятностных зависимостей. БСД используются для моделирования предметных областей, которые характеризуются неопределенностью. Эта неопределенность может быть обусловлена недостаточным пониманием предметной области, неполным знанием ее состояния в момент принятия решения, случайным характером механизмов, определяющих поведение этой области, или комбинацией этих факторов. Например, БСД может быть использована для вычисления вероятности того, в чем причина не исправности устройства основываясь на данных по полученных из датчиков и поведением устройства в целом. Таким образом строиться зависимости между сигналами и неисправности устройства.