Все потоки

Qlik Sense — один из самых популярных BI-инструментов в мире, но информации по нему на русском языке не так много. Наши коллеги решили исправить этот пробел.

Ведущие разработчики Группы Иннотех Андрей Юндин и Олег Соколкин, а также руководитель группы разработки Александр Антонов подготовили краткий гайд для тех, кто хочет расширить свои знания. Читайте материал «Как работать с темами в Qlik Sense» в нашем блоге на Хабре.

Привет, Хабр! Меня зовут Валерий Лобанов, работаю IT бизнес-партнёром по корпоративному бизнесу в Московском кредитном банке (МКБ). Моя задача — видеть проблемы до того, как они возникнут, и предлагать решения.

Legacy — классический пример проблемы, которая подкрадывается незаметно, но видна издалека. В этом хабрапосте вы сможете прочесть:

 ●       много плохих определений того, что такое legacy;

●       почему появление в проекте legacy не ваша вина (хотя иногда всё-таки ваша);

●       как убедить бизнес, что рефакторинг экономически выгоден, и почему правильный ответ «никак»;

●       что же всё-таки делать.

Привет!

Ваши A/B-тесты не работают? Тогда мы идём к вам! Ну или вы к нам… 

На связи Женя Пак, я руковожу отделом разработки инструментов A/B-тестирования и стендов метрик. 

Так часто бывает, что А/В-тесты обходятся дорого и ощущаются больно. Особенно если до конца не понимать зачем они вам нужны. Открываю секрет – они нужны вам, чтобы помочь бизнесу быть эффективным. И в угоду этой эффективности мы не раз оптимизировали нашу платформу, оперативно решали проблемы горящего продакшена, меняли процессы и придумывали инновационные решения. 

И мы хотим поделиться этим опытом, поэтому приглашаем вас на открытый Ozon Tech Community A/B-testing Meetup, 25 января в 18:00 в Москве.

Планы запросов на вставку, изменение и удаление состоят из двух частей. Первая часть называется курсор чтения, и она определят то множество строк, которое необходимо вставить, изменить или удалить. Вторая часть называется курсор записи, и в этой части непосредственно происходит вставка, изменение или удаление данных. Давайте рассмотрим простой пример:

Применение практик модульного тестирования для кода базы данных улучшает качество и архитектуру кода, а также позволяет своевременно обнаруживать и устранять ошибки.

Фронтенд-разработка может жить без независимого деплоя, пока у нее не больше 7 микрофронтендов. Но, чем выше число, тем сильнее страдают процессы. Наша команда в Mindbox прошла через это с Octopus, когда деплоила в Yandex Cloud S3. Причем на все обновления был один свободный бакет. Заливаешь код в мастер, а в это время то же самое делают еще пять разработчиков. Скапливается очередь, код еле ползет, а через час деплой вообще обваливается — Octopus не справился с нагрузкой. Пока чинишь это, оказывается, что твои обновления уже попали в продакшен заодно с чужими. 

Когда число проектов возросло до 14, все это повторялось с каждым разработчиком по несколько раз в день. Поэтому мы решили вслед за коллегами-бэкендерами перейти на независимый деплой в Kubernetes.

В этой статье собран опыт платформы автоматизации маркетинга Mindbox по реформированию фронтенда:

Kubernetes вместо Yandex Cloud S3: деплоим микрофронтенды без сбоев

Автоматизированный вывод метаданных: экономим ресурсы разработки

Постепенный переход: меняем деплой без вреда для пользователей

Хот-тестинг: ускоряем обновление фронтенда

Советы: как улучшить деплой без микрофронтендов и Kubernetes

В этой статье будет показано как можно начать организовывать свою базу знаний в Obsidian, отталкиваясь от источников. В статье будет разобрано какие стоит использовать папки и теги; как создать свою первую точку входа в систему. Также будет уделено внимание способу ведению журнала (дневника). Статья будет предполагать, что вы не против автоматизации процессов в своей базе знаний, поэтому все источники будут шаблонизированы и впоследствии собраны в свои отдельные библиотеки с помощью dataview. Завершится статья подробным примером (алгоритмом) рабочего процесса.

В данной статье хочу поделиться опытом вхождения в работу в медицинский проект, не имея никакого опыта ни работы на медицинских проектах и так же без опыта работы в автотестировании.

Вот представьте себе – работаешь ты себе спокойненько обычным ручным тестировщиком стандартных аппликух, web-порталов, десктопов уже который год. И тут тебе звонят и говорят: «А не хотите ли…? Добро пожаловать в отдел автотестирования медицинских девайсов». Вот так чихуа-хуа, подумала я. Учитывая, что опыта в автотестированиии у меня не было от слова совсем, работы на медицинских проектах – 0. Понять, кто такой этот питон и чего там не так с его скриптом было невозможно. Технического образования тоже не имеется. Но тут внутри включилась та самая упертая….баран, который твердо заявил, что я буду не я, если не разберусь в этом всем.

Пару дней шока и пришло осознание, что это же новые горизонты, повышение квалификации, развитие. Ведь, в конце концов, это не так сложно должно быть, раз меня туда позвали – наивно подумала я. Компания рассмотрела во мне потенциал для перехода на новый уровень, который я не рассмотрела сама в себе. К тому же имеется обширная база курсов, вебинаров, лекций на любой вкус и цвет.

Первой глобальной проблемой, с которой я столкнулась было абсолютное непонимание терминов – как медицинских, так и связанных непосредственно с работой. Ну ладно, думаю, есть же люди, которые работают там давно – помогут, научат. Для собственного изучения был предоставлен шквал документации, вебинаров по изучению медоборудования, правил, ссылки, запросы на доступы. Осилить в короткий срок такое количество информации было не просто, но появилось хоть какое понимание, что вообще тут происходит. Полезно изучить хотя бы элементарные медицинские понятия. Что бы, когда говорят – выставь асистолию, не начинать бегать по кругу, как бешенный кот. В помощь пошли даже сериалы медицинской тематики. Терминология, девайсы и тп – очень даже схожи. Ну и досуг обеспечен.

Безопасная отладка вашего приложения в продакшене

Production (продакшен, прод) - версия продукта, прошедшая все стадии тестирования и выложена онлайн / установлена клиенту.

Kubernetes является фактическим лидером среди систем оркестрации. С ростом популярности микросервисной разработки Kubernetes проявил себя незаменимым инструментом для управления крупномасштабными приложениями и их развёртыванием. Правда, с обилием возможностей, которые предоставляет Kubernetes, этой системой подчас непросто управлять.

В этой статье мы заострим внимание на журналах аудита Kubernetes, чтобы записи всех протекающих событий в нашем кластере можно было заполучить по щелчку пальцев.

В этой статье я покажу вам, как работать с Microsoft SQL Server в C# проектах посредством скриптинга. Реализовать это можно как в Windows, так и в macOS. Поскольку Windows, очевидно, является намного более популярной целевой платформой для C# и SQL Server, больше внимания я уделю настройке под macOS. В конце концов, код для этих платформ будет одним и тем же.

Когда я только начинал работать с Docker, мне было очень сложно разобраться во всём. Но вам не нужно беспокоиться. Я помогу.

Docker — это превосходный инструмент, который просто нельзя игнорировать. Docker используется повсюду!

Манипуляция мнением потребителей – неизбежная часть бизнеса. Иногда она бывает очевидна, а иногда – неплохо замаскирована. Один из таких способов – использование эффекта якоря.

Чтобы объяснить, что такое эффект якорения (якорный эффект, эффект привязки, якорь) расскажем небольшую историю. В 2010 году, 27 января, Стив Джобс показал миру iPad. На тот момент люди почти ничего не знали о нем. Продукт был чужим. В iPad не было камеры, многие другие функции iPhone тоже были недоступны. Критики считали, что это смешной и провальный продукт. Но Apple делала то, что умеет лучше всего – продвигала продукт на рынке. Спустя 10 лет iPad принес компании более 200 млрд долларов. Было продано свыше 400 млн единиц. Это больше населения Америки.

Как? Ответ – в пределах 60 секунд полуторочасовой презентации. Во время показа Стив Джобс спросил собравшихся: «Какую цену за него назначить? Если верить ученым маркетологам, то нужно просить за него почти тысячу долларов». На экране появились огромные цифры – 999 долларов.

Джобс стал дальше говорить о преимуществах iPad и объяснял, почему новинка стоит своих денег. Все это время на экране была сумма 999 долларов. И тут, после всех объяснений, меньше чем за секунду он добавил: «Я рад объявить вам, что цены на iPad начинаются не с 999, а всего с 499 долларов». Цифра на экране сразу изменилась. Меньше чем за две минуты iPad подешевел в 2 раза. Прием сработал, iPad начали покупать. То, что продемонстрировал Джобс, называется якорным эффектом. Читайте дальше, как это работает.

Выставка International Consumer Electronics Show, ежегодно проходящая в январе в Лас-Вегасе, США, всегда была смотром не только того, что ждет нас на прилавках магазинов электроники на ближайшие год-полтора, но и показывала, куда движется мир потребительской электроники в целом. Да, многое что показывается на выставке в виде концептов, не доживает до своей реализации. Но мы все-таки постарались найти среди представленных на выставке наиболее интересные новинки в области робототехники и попробовать вместе с вами составить вероятную стратегию карту ее развития для простых потребителей.

Глубокое обучение — это набор методов, которые особенно хорошо работают с задачами компьютерного зрения и обработки естественного языка. DL является частью более широкой области, называемой машинным обучением (ML).

В данной практике мы хотим распознавать разные предметы одежды, обученные на наборе данных, содержащем 10 различных типов — по сути, проблема классификации изображений, а не данные, напоминающие что-то вроде набора данных Iris, который мы далее рассмотрим.