Благодаря проведению нефункционального тестирования мы улучшаем пользовательский опыт и охватываем проверками те области продукта, которые не были покрыты с помощью функционального тестирования. Одинаково важно проверить, и как система работает, и убедиться в ее функциональности. Одним из видов нефункционального тестирования является тестирование производительности, которое используется для проверки масштабируемости, стабильности характеристик и скорости работы тестируемого приложения.
Привет, Хабр! Это Никита Амельчев и Павел Переслегин. Мы создаём Platform V DataGrid — распределённую базу данных, которая используется в сервисах Сбера и внешних клиентов. В статье расскажем, как мы усилили базовые функции шифрования TDE в нашем продукте и как решали вопрос совмещения полного шифрования и высокой производительности базы данных.
При работе с семейством программ 1С возникает потребность упорядочить размещение программных ресурсов и сервисных данных в корпоративном ландшафте.
На представленной визуализации попытка такого упорядочивания по итогам нескольких лет работы на разных проектах. Эта раскладка проистекает из рекомендаций самой 1С, имеющихся на ИТС. Но в оригинале было три зоны, а в представленном размещении практика заставила выделить семь зон.
Цель:
1) Организовать ландшафт 1С не хаотично, а под определённые критерии.
2) Выдать ИТ-службе карту размещения ресурсов, которая:
a. 1Снику обеспечивает систематизацию управления внутри своей «песочницы»;
b. Позволяет ИТ-службе получить свободу в самостоятельном масштабировании и размещении ландшафта 1С.
3) Заменить картой ландшафта (одной картинкой) гору описаний.
Критериями создания зон избраны:
1) Целевое назначение ресурса.
2) Объём (нагрузка) и виды операций.
3) Количество и тип пользователей.
Частая проблема при разработке распределённых систем состоит в следующем. Предположим, вы отправили системе запрос, и этот запрос обрабатывается очень долго. При этом внутри системы он распадается на запросы к нескольким внутренним микросервисам, которые могут превратиться в несколько подзапросов и выполняться параллельно. Как в этом случае определить, что тормозит систему? На помощь приходит Jaeger — сервис для сбора и отображения трейсов в распределённых системах.
Мы, специалисты PT Expert Security Center, регулярно отслеживаем угрозы ИБ, в том числе как ранее известные, так и впервые обнаруженные вредоносные программы. Во время такого мониторинга в нашу песочницу PT Sandbox попал любопытный образец вредоносного ПО. Согласно первым результатам анализа трафика, он походил на RedLine — самый популярный инфостилер в киберпреступных каналах и чатах в Telegram за последние три года. Однако дальнейшее исследование показало, что пойманный вредонос — BlueFox. Это свежий инфостилер, который хоть и недавно появился в хакерской среде, но уже успел засветиться за рубежом.
Чем примечателен BlueFox, читайте в нашем разборе. Забегая вперед, отметим, что эта история ярко иллюстрирует преимущества совместной работы сетевых аналитиков и реверс-инженеров.
Как правило, первое, с чем ассоциируется словосочетание «машинное обучение» (machine learning) — это цифровизация, наращивание темпов производства всего на свете, распознавание речи, умные помощники и прочее. Однако, как и у всех продвинутых технологий, у ML есть две стороны медали. С одной стороны, машинное обучение действительно позволяет (вкупе с развитием вычислительных технологий) шагнуть на новую ступень восприятия реальности. Но с другой стороны, применение этой технологии в информационных системах дает злоумышленникам дополнительный вектор атак, как показано ниже.
{"__typename":"PageLikeAction","action_type":"LIKE","label":{"text":"Like"}
Привет! Меня зовут Mons Anderson, я архитектор, разработчик, продакт-менеджер и евангелист Tarantool. В VK работаю уже больше 10 лет. Я постоянно нуждаюсь в базах данных, использую их и очень люблю. И в последнее время, когда я говорю про БД, я всё чаще говорю про Tarantool. Сегодня тоже хочу рассказать, что уникального в этой базе данных и что делает её практически универсальной.
Расскажу о такой важной особенности работы СУБД TERADATA, как сбор и использование статистик при выполнении запросов и как их наличие или отсутствие может повлиять на скорость выполнения таких запросов. Попытаюсь объяснить, что представляют собой статистики и для чего они нужны TERADATA.
В предыдущем посте мы рассказали об основах нового протокола Layout. Сегодня я собираюсь продолжить серию постов, посвященной созданию многократно используемых custom layouts, рассказав про кэширование информации layout и настройку производительности.
SwiftUI вызывает функции вашего custom layout множество раз на протяжении всего жизненного цикла для определения различных вариантов размеров в процессе компоновки. Он кэширует несколько объектов автоматически, но вы также можете реализовать свой собственный вариант кэширования, если вам нужно улучшить производительность layout.
Ранее в базовом курсе я показывал, как создавать тип точек данных, сами точки данных, а так же - как размещать конфиги в элементах точек данных.
В настоящей заметке речь идет про массовую выгрузку / загрузку настроек точек данных.
ОХРАННИК ИЗ НИДЕРЛАНДОВ
37-летний охранник из Нидерландов Патрик Паумен привлекает к себе внимание каждый раз, когда оплачивает покупки в магазинах и ресторанах. Для этого мужчине не нужна ни банковская карта, ни смартфон — ему достаточно подвести левую руку к бесконтактному карт-ридеру. Крошечный светодиод под его кожей мгновенно загорается, и платеж проходит. «Реакция кассиров бесценна», — рассказывает Паумен. Эту способность Паумен приобрел в 2019 году, когда имплантировал себе под кожу микрочип для бесконтактных платежей размером чуть больше рисового зерна. «Процедура не болезненнее, чем, когда вас щипают за кожу», — утверждает Паумен.
37-летний охранник из Нидерландов Патрик Паумен привлекает к себе внимание каждый раз, когда оплачивает покупки в магазинах и ресторанах. Для этого мужчине не нужна ни банковская карта, ни смартфон — ему достаточно подвести левую руку к бесконтактному карт-ридеру. Крошечный светодиод под его кожей мгновенно загорается, и платеж проходит. «Реакция кассиров бесценна», — рассказывает Паумен. Эту способность Паумен приобрел в 2019 году, когда имплантировал себе под кожу микрочип для бесконтактных платежей размером чуть больше рисового зерна. «Процедура не болезненнее, чем, когда вас щипают за кожу», — утверждает Паумен.
Привет! На связи Николай Шикунов и Леонид Сидоров из ML-команды СберМаркета. Модель, над которой мы работаем, прогнозирует наличие товаров на полках во всех точках, представленных в нашем приложении, и называется out-of-stock model. В этой статье хотим рассказать, какую проблему бизнеса мы решаем, как эволюционировал наш подход к управлению остатками с 2019 года и к чему мы пришли сейчас.
Интегрируем Objective-C код из Apple SDK в C++ проект, без переписывания всего проекта на Objective-C++, с использованием PIMPL идиомы. Также, сборка всего проекта вместе с использованием Makefile и CMake (для генерации .xcodeproject).
Чем заняться приятным пятничным вечером? Посидеть в баре с друзьями, зачистить рейд в WoWке? Да ну нафиг. Давайте запускать астероиды!
Сервис с незатейливым названием Asteroid Launcher предлагает поиграть в бога. Вы можете выбрать любую точку земного шара и направить туда астероид с выбранными настройками. Помимо симпатичной анимации вы получите сводку нанесённого ущерба.
Абсурдная идея
Если создать в интернете базу данных всех существующих файлов, то любой архив будет представлять собой список имен каталогов, файлов, дата+время изменения/создания и хеши этих файлов. А при распаковки архива достаточно будет просто скачать из интернета содержимое файла по его хешу, записать на диск и присвоить атрибуты (дата,время). Т.е. даже архив с полным сезоном какого-нибудь сериала из 20 серий будет занимать не больше нескольких килобайт (в независимости от качества видео).
Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает оптимальные гиперпараметры методом проб и ошибок.
В данной статье представлен обзор фреймворка Optuna, рассмотрены ее основные возможности, базовые примеры использования.
Продолжаю серию постов про свои клубничные приключения. В этом хочу рассказать, как дорабатывал систему выращивания клубники, с какими проблемами столкнулся, каких результатов достиг и почему решил остановить проект «Коробка 2.0».
Rust прекрасен для определенных целей. Но подумайте дважды перед тем как внедрять его в стартап, который должен быстро развиваться.
Я очень долго думал писать ли мне этот пост или нет, потому что я не хочу начинать или быть вовлеченным в холивар про языки программирования (чтобы сразу расставить все точки над "i": Visual Basic самый лучший язык программирования на свете). Но уже несколько людей спрашивали меня про мой опыт с Rust и должны ли они использовать его в своих проектах. В общем, я хочу поделиться своими наблюдениями, какие я вижу достоинства и недостатки Rust в стартапах, когда скорость разработки и легкость масштабирования команды очень важны.