Trunk Based Development (от англ. trunk – «ствол дерева») – метод разработки кода на основе одной главной ветки. В отличие от Gitflow, TBD позволяет разработчикам добавлять новые модули сразу в master. Второстепенные feature-ветки также могут создаваться, но они имеют короткий срок жизни.
В этой статье мы подробно расскажем о том, как мы трансформируем процессы разработки в наших командах и обрисуем план по внедрению TBD.
Продолжаем цикл статей о возможностях Roxy-WI. Сегодня мы поговорим ещё об одном важном наборе функций, связанных с управлением сервисами (а именно ― HAproxy и Nginx) в docker-контейнерах. Мы старались сделать эту функцию максимально простой и удобной в использовании. О том, что у нас получилось, и пойдёт речь ниже.
Продолжим нашу серию статей, посвященную микросотовым системам. Напомним, что наши DECT-системы обеспечивают максимум отказоустойчивости и надежности благодаря тому, что настройки хранятся на каждой базовой станции, а не сосредоточены в одном устройстве.
А в сегодняшней статье поговорим о рекомендациях по физической установке базовых станций и непосредственной настройке баз и трубок.
Одним недавним летним вечером коротал я время за выпуском сертификатов Let's Encrypt (LE) в кубере, и долго не мог понять с какого перепугу сработало ограничение на количество сертификатов в неделю, т.е. 50 штук.
Быстрая проверка на https://crt.sh/ показала, что действительно для совершенно разных поддоменов было выпущено много странных сертификатов, и это, мягко говоря, удивило.
Существует миллион разных причин, по которым могут возникать сбои в работе конвейеров данных, и нет ни одного универсального подхода, помогающего сразу понять, как и почему они случаются. В этой статье я расскажу вам о пяти шагах, которые нужно совершить дата-инженеру, чтобы провести анализ первопричин (Root Cause Analysis - RCA) проблем с качеством и пригодностью данных (Data Quality).
Как все члены наших проектных команд вдруг стали немножко DevOps’ами
Привет, Хабр! Мы недавно с коллегами читали статью компании Flant о динамических окружениях в GitLab и хотели бы поделиться с вами мыслями о том, почему мы эту, казалось бы, очень долгожданную и классную фичу не используем. Не потому что она плохая, а потому что организационно мы хотели получить решение, которое было бы доступно для использования всеми членами проектных команд, а не только DevOps-инженерами.
В этом посте мы рассказываем, почему нам не подошли средства GitLab, что мы хотели получить взамен и к какому альтернативному решению пришли. Если вам тоже хочется попробовать применить это решения для организации процессов в своих проектах, мы подготовили небольшой туториал, который поможет вам начать.
Данная статья является гайдом по использованию кастомных агрегаторов в Spark SQL API. Она “выросла” из моих заметок, которые я делал себе с начала работы со Spark. Сейчас, по мере накопления опыта, мне все это кажется уж слишком наивным и простым, но в свое время мне это показалось чертовски удобным/изящным/заслуживающим внимания, поэтому и решил опубликовать, тем более на Хабре про это еще вроде не писали. Статья ориентирована в первую очередь на тех, кто только начинает работать со Spark, поэтому и помечена как “tutorial”. Если у вас есть какие-либо интересные кейсы по использованию кастомных агрегаторов - делитесь в комментариях!
Ниже мы будем говорить о user-defined aggregations functions (UDAF) org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator, которые могут быть использованы для DataSet’ов с целью агрегации группы элементов в одно значение каким-угодно-пользователю образом.
• Действительно ли электоральные предпочтения сельских жителей существенно отличаются от предпочтений городских жителей?
• Зачем нужно срочно вводить электронное голосование в крупных городах России?
• Как выглядят на графиках и на карте России аномальное голосование?
• Подробные карты окрестностей городов России с результатами голосования на выборах в государственную Думу в 2021 году.
АВР – очень широкое понятие. Совершенно одинаково называются устройства, которые трудно назвать одним прибором. Мы видим и однофазный модульный АВР на 16 ампер, и, совсем не похожий на него, АВР на 6 400 А. При этом, оба носят абсолютно одинаковое наименование – автоматический ввод резерва.
С приходом в нашу жизнь импортного телекоммуникационного оборудования и зарубежных стандартов, проникло и новое словосочетание - стоечный переключатель нагрузки. Тот же самый АВР, только имеющий свои особенности и специфику подключаемой нагрузки.
Холодные запуски могут оказаться губительными для производительности AWS Lambda, особенно если вы создаёте клиентоориентированное приложение, которое должно работать в режиме реального времени. Представьте себе, что пользователь отправил приложению запрос, а ваша функция AWS Lambda ещё не запущена. В таком случае система AWS должна будет сначала развернуть ваш код и запустить новый контейнер — и только после этого выполнит запрос. Соответственно, выполнение запроса может занять гораздо больше времени: Lambda-функция начнёт работать только тогда, когда для неё будет готов контейнер.
Эта статья о вреде выделенных команд DevOps инженеров в организации. Начну издалека. В книге Джорджа Массера "Нелокальность" приводится такой интересный момент оценки расстояния с точки зрения влияния. "Лев близко, значит он может напасть" - это о влиянии через определение пространства. Однако концепция "Лев может напасть, значит он близко" - нивелирует саму концепцию пространства. Так и альтернативный взгляд на DevOps может переопределить само понимание об его месте в производственном процессе. К сожалению, в сфере DevOps все скатывается в набор ритуалов и надутые щеки DevOps методологов-футурологов-идеологов и много чего. Речь разумеется не идет про лидеров индустрии, речь идет скорее про среднестатистические компании на рынке. Давайте перевернем все с головы на ноги!
Rancher - это система, которая работает над Kubernetes и позволяет работать с несколькими кластерами через одну точку входа. Rancher помогает оптимизировать развёртывание кластеров в разных средах: bare-metal сервер (выделенный, железный), частные облака, публичнык облака и объединяет кластеры с помощью единой аутентификацией, контролем доступа и политик безопасности.
Каким бы образом не был создан кластер и где бы он не находился, Rancher предоставляет доступ ко всем кластерам через одну панель управления.
Никита Соболев покажет множество функций Github Actions, поделится собственными впечатлениями и болями от первых месяцев использования, покажет, как сделать собственные инструменты.
Platform as a Service в Авито — это набор проработанных решений, которые позволяют продуктовой разработке не тратить много времени на рутинные задачи и низкоуровневые инструменты. Наши спикеры рассказали, как происходит локальная разработка, автоматическое тестирование, деплой и эксплуатация сервисов в PaaS. Собрали записи с таймкодами и презентации в посте.
С 29 октября 2021 года читатели российских библиотек не могут открыть газетную базу EastView с советскими газетами и журналами. Причиною стал Роскомнадзор. Запрет обошли, создав новый домен.
Когда мы говорим про запуск Windows программ в Unix, первым в голову нам приходит свободный проект Wine, проект основанный в 1993 году.
Но, кто бы мог подумать, что Microsoft сама была автором ПО для запуска Windows-программ в UNIX.
В 1994 году Microsoft начала проект WISE - Windows Interface Source Environment - прибл. Исходная среда интерфейса Windows - программу лицензирования, которая позволяла разработчикам перекомпилировать и запускать приложения на базе Windows на других платформах.
Пакеты WISE SDK были основаны на эмуляции Windows API, который мог работать на платформах Unix и Macintosh.
SDK напрямую не поставлялись Microsoft. Вместо этого она установила партнерские отношения с несколькими поставщиками ПО (которым требовался доступ к внутреннему исходному коду Windows), которые, в свою очередь, продавали WISE SDK конечным пользователям.
В этой статье я хотел бы рассказать о том, как мы меняли подход к оркестрации на нашем стартап-проекте, зачем мы это делали и какие проблемы по дороге решали. Претендовать на уникальность эта статья вряд ли может, но все же думаю, что она может быть кому-то полезна, так как в процессе решения задачи материал собирался нами с приличным скрипом.
Что мы имели и о чем вообще речь? А имели мы стартап-проект с примерно 2-летней историей разработки из advertisement области. Проект изначально строился как микросервисный, и серверная его часть написана на Symfony + немного Laravel, Django и нативного NodeJs. Сервисы представляют из себя в основном API для мобильных клиентов (их в проекте 3) и нашего собственного SDK для IOS (встраивается в приложения наших кастомеров), а также веб-интерфейсы и разные дашборды этих самых кастомеров. Все сервисы были изначально докеризированы и работали под управлением docker-compose.
Правда, docker-compose использовался не везде, а только в локальном окружении у разработчиков, на тестовом сервере и внутри pipeline при сборке и тестировании сервисов. А вот в production окружении использовался Google Kubernetes Engine (GKE). Причем настройку GKE на старте проекта мы делали полностью через его web-интерфейс, что было довольно быстро и, как нам тогда казалось, удобно. Автоматизирован тут был только процесс сборки docker images для запуска сервисов в GKE.
Всем привет!
Продолжаем дайджесты новостей и других материалов о свободном и открытом ПО и немного о железе. Всё самое главное про пингвинов и не только, в России и мире.
Главные темы нового выпуска:
И многое другое…
В составлении дайджеста мне помогали qark, invasy и 8 пользователей через нашего Telegram бота [→]
Ещё — мы не только составляем FOSS дайджесты, но и автоматизируем процесс, все 3 проекта автоматизации тоже являются FOSS, их можно посмотреть на GitHub [→]. На очереди ML и мы собираем средства на хакатоны [→], будем рады если читатели помогут, всё ведь для вас.
Это продолжение предыдущего туториала про командную разработку с использованием GitLab. Фокус предыдущей статьи был на организации непрерывной поставки в работе команды. В этой статье мы уделим основное внимание именно практическим действиям необходимым для развёртывания из GitLab в Kubernetes.
А именно мы возьмём максимально простое но достаточно содержательное приложение на React.js, докеризуем его, затем развернём в Kubernetes локально при помощи Docker Desktop. После этого развернём его уже на Google Cloud Platform (GCP), и завершим разработкой CI/CD конвейера в GitLab для публикации нашего приложения в Google Kubernetes Engine.
Желательны но необязательны базовые знания
В дальнейшем мы сделаем следующее.
