Красные тесты — это неприятно, но есть кое-что похуже — тесты, которые то красные, то зеленые. С флаки-тестами сталкивается каждый продукт. И чем больше вы тестируете, тем больше мучительных выяснений, какие тесты — флаки, а какие — нет.
Меня зовут Александр Милов, я отвечаю за тестирование в Platform V Pangolin — это основная СУБД в Сбере, специальная сборка PostgreSQL, созданная для хранения и обработки данных в высоконагруженных приложениях.
Мы начали делать Pangolin в 2019 году. Долгое время флаки-тесты анализировались вручную, а информация о них передавалась от тестировщика к тестировщику каждую неделю. По мере роста числа тестов это перестало быть возможным (одно дело — отслеживать так 5–10 тестов, другое — 30–50). Сейчас мы запускаем 5000 тестов, и в таких масштабах за всеми флаки не уследишь без автоматизации.
Поэтому полгода назад мы сделали свой велосипед флаки-анализатор. Я покажу основные его детали под капотом. Надеюсь, это будет полезно командам тестирования, которые раздумывают о похожем инструменте. Прошу под кат.
Одним из самых простых и удобных способов управления парольной политикой безопасности на предприятии - централизованная аутентификация. Благодаря тому, что проверка подлинности проходит на едином сервере, все операции по смене паролей также происходят в одной информационной системе, а настройка парольной политики безопасности производится единожды. В данной статье мы расскажем о том, как интегрировать Carbonio с внешней Active Directory или внешним LDAP, которые используются на предприятии для аутентификации пользователей.
Миграция баз данных - это процесс переноса данных из одного хранилища в другое с минимальным или отсутствующим воздействием на работу организации. Она может быть необходима при изменении поставщика услуг, обновлении аппаратного или программного обеспечения, объединении баз данных или просто для улучшения производительности и безопасности данных. Миграция баз данных требует тщательного планирования, тестирования и выполнения, чтобы избежать потери данных, ошибок в структуре данных или проблем совместимости. Важно учитывать особенности каждой базы данных и выбрать подходящий метод миграции для сохранения целостности и безопасности информации.
В этой статье я попытаюсь суммаризировать мой личный опыт который накопился в процессе создания инфры 'для дома' с описанием используемых и оправдавших себя технологий.
В последнее время на производственных площадках нефтепереработки и нефтехимии все чаще стало звучать словосочетание «Виртуальный анализатор». Что же это такое? Давайте разберемся.
Виртуальный анализатор – это косвенное измерение параметров качества (концентрации/ содержания) компонентов в выпускаемой продукции, в основе которой математическая модель, рассчитанная на статистических исторических данных. Он позволяет в режиме реального времени видеть качество продукта на технологическом объекте. В качестве входных параметров модели используются датчики с приборов КИП технологических объектов: температуры, давления, расходы и т.д.
Классическая математическая формула виртуального анализатора выглядит как:
ВА = k1*X1 + k2*X2 + kn*Xn + bias,
Где ВА – значение виртуального анализатора, X1…Xn технологические параметры (температура, давление, расход и т.д.), k1…kn коэффициенты этих параметров, полученные при построении модели в специализированном ПО, bias – свободный коэффициент для корректировки показаний виртуального датчика. В конце статьи это формула станет гораздо понятней :)
Системы теплоснабжения играют ключевую роль в обеспечении комфортных и безопасных условий для жизни и работы людей, а также в поддержании оптимального функционирования промышленных предприятий и общественных зданий. В современном мире, где требования к энергоэффективности и экологичности становятся все более строгими, роль этих систем выходит за рамки простого обеспечения теплом. Они становятся важным элементом устойчивого развития, способствуя снижению энергозатрат и минимизации воздействия на окружающую среду. Этот материал подготовили мы, научная группа из Московского Энергетического института. В данной статье мы рассмотрим основные функции систем теплоснабжения, их виды и особенности.
Какие виды систем теплоснабжения бывают?
По способу производства тепловой энергии различают следующие системы теплоснабжения:
Привет, Хабр! С вами Иван и Александр Богатовы — руководители продукта «Доски» в МТС Линк. Собственную онлайн-доску мы начали создавать в 2022 году. Именно она потом трансформировалась в МТС Линк Доски. Как так получилось, какие возможности есть у Досок и как выжать из них максимум пользы, рассказываем под катом.
Измерение времени — очень сложная задача. Я выяснил это, набив шишки при попытке запрограммировать расширяемый хронометр для небесных тел Солнечной системы. Сложность в том, что все календарные системы имеют так много правил и исключений, что сборщик календаря, по сути, становится ещё одним языком программирования. Впрочем, мне хорошо знаком закон Завински*, поэтому я постарался избежать создания ещё одного Emacs.
*Закон Завински — выдуманный закон computer science, высмеивающий неизбежное разрастание фич. Он гласит, что каждая программа рано или поздно постарается прочитать электронную почту. Стоит отметить, что закон сформулирован в 90-х, поэтому и речь об электронной почте. Кстати, я нашёл хороший веб-сайт с другими законами computer science.
Основные проблемы хронометража заключаются в неодинаковых интервалах корректировки, постоянно меняющихся часовых поясах и преобразованиях из одной системы хронометража в другую. Кроме этих алгоритмических проблем существуют ограничения устройств, например, точность генератора или ёмкость памяти. В наше время на них обычно не обращают внимание, в частности, примерно со времени решения проблемы бага Y2K распределение памяти вообще не считается серьёзной проблемой.
Y2K, Y2038 и другие баги Y2xx — это на самом деле не совсем «баги», а простые переполнения выделенного пространства памяти. Unix и подобные ему компьютерные системы измеряют время, выполняя инкремент секунд в единой целочисленной переменной time_t. Естественно, такой хронометраж назван временем Unix, а 0 в нём означает полночь 1 января 1970 года.
В разных реализациях времени Unix для time_t используются разные типы данных. Когда тип данных достигает своего верхнего предела, он «сбрасывается» или до обратного (отрицательного) значения, или до нуля. В текущей основной ветви ядра Linux используются 64-битные числа со знаком. В таком решении точка сброса приходится на 292 277 026 596 год. Он настанет примерно через 292 миллиарда 277 миллионов 24 тысяч лет.
Но что потом?
Привет! Я Максим Морарь, product-owner платформы контейнеризации Nova Container Platform в Orion soft. Продукт появился на рынке чуть больше года назад, уже внедрен в ряде крупных компаний, и только сейчас мы с командой осознали, что еще ничего не рассказывали про него читателям Хабра.
Решили это исправить и сделать первую вводную статью о том, как и зачем наша платформа появилась на свет, что у нее под капотом и какие у нее есть архитектурные и функциональные особенности. Поскольку это статья-интро, я буду рад вашим откликам в комментариях.
В моей команде постоянно поднимается вопрос о выборе оптимального дистрибутива, который был бы легковесным и с возможностью быстрой миграции с хоста на хост. Копаясь в интернете, я наткнулся на nixos, который был именно тем, что нам нужно. В процессе изучения я понял, что материала на русском, который покрывал бы большую часть вопросов новичков, к сожалению, очень мало. Что ж, постараемся это исправить
Cisco C195 — обеспечивает безопасность электронной почты. Это устройство выступает в качестве SMTP-шлюза на границе сети. Оно (и весь спектр устройств Cisco) надежно защищено и не позволяет выполнять неавторизованный код.
Недавно я разобрал одно из таких устройств, чтобы приспособить его под сервер общего назначения. В онлайн-обсуждениях многие люди писали, что невозможно обойти защищённую загрузку и запустить на нем другие операционные системы, потому что это не предусмотрено разработчиками из соображений безопасности.
В этой статье я расскажу, как выполнил джейлбрейк семейства устройств Cisco C195, чтобы получить возможность выполнения произвольного кода
Dell выводит на рынок свои последние разработки — серверы Dell PowerEdge R670 и Dell PowerEdge R770 CSP (Cloud Service Provider), созданные специально для облачных вычислений и компактных центров обработки данных. Из этой статьи вы узнаете характеристики новинок, что такое DC-MHS, OpenBMC, уда пропал iDRAC и как с этим жить админам.
Добрый день, уважаемые ИТ-ники. На связи Михаил Голованов. Продолжаем увлекательные эксперименты с tiered storage в Apache Kafka. В этот раз починим то, что не смогли починить ранее (сборка реализации AivenOpen) и поэкспериментируем с реализаций для Minio S3 в качестве бекэнда. Как и в прошлый раз, теория будет перемежаться практикой.
Всем привет! Мы занимаемся Zabbix и хотели бы поделиться своим опытом по настройке производительности Zabbix и тем, что мы видели при проведении аудитов инсталляций Zabbix. В этой статье постараемся помочь сэкономить ваше время на траблшутинг нестабильной работы Zabbix и показать направления для дебага. Пока не приступили к чтению, подпишитесь на наш телеграм-канал, посвященный исключительно Zabbix. Там ещё больше интересного материала по Zabbix.
Тюнинг производительности — обязательная часть работы администратора Zabbix. При росте количества узлов, количества собираемых элементов данных и снижению интервалов их сбора резко возрастает шанс столкнуться с бутылочными горлышками в производительности. Ключевые метрики, которые напрямую влияют на производительность — количество узлов (разумеется, с наполняемыми элементами данных) и количество новых значений в секунду. Чем их больше и чем меньше интервал сбора данных — тем больше нагрузка на инсталляцию Zabbix в целом. При этом, элементы данных типа Zabbix Trapper и SNMP-трап особого вклада в нагрузку не вносят. Подробности под катом.
Периодически общаюсь с разработчиками о микросервисах, монолитах и прочих мифических существах. Удивляет, какая эзотерика живёт в головах у людей, иногда слышишь такое, что ёжики в тумане нервно курят в сторонке.
Когда спрашиваю у людей на собесах, или когда в команде решаем, как клепать очередной проект, такое порой слышу, что становится страшновато. Мне кажется, лет через 5 все компании будут обитать в мультивселенной безумия из “микросервисов”, которую они себе радостно построили, уходя от этих ваших страшных “монолитов”.
Дай думаю поделюсь инфой, чтобы наше с вами будущее не было наполнено болью, страданием и борьбой с последствиями тех дурацких решений, которые можно напринимать прямо сейчас с той кашей в голове, которую я вижу у людей по этой теме.
Привет, Хабр! Меня зовут Константин Белкин, я Teamlead SRE в РСХБ‑Интех. Сегодня я расскажу вам про App.Farm — PaaS‑платформу, которую мы самостоятельно разрабатываем и поддерживаем с сентября 2020 года.
В статье мы рассмотрим 12 необычных сервисов для хостинга серверов. Большинство рейтингов хостингов предлагают примерно одинаковый набор известных VPS-провайдеров. В этой статье мы рассмотрим специализированные решения для развертывания фронтенда, бэкенда на разных языках и геораспределенных решений. И посмотрим, какие из данных хостингов бесплатные, какие дорогие, а какие лучше подходят для развертывания сайтов. Приступим.
Вчера произошла эпическая история. После планового деплоя в субботу вечером (так было нужно), мне прилетело сообщение “кирилл, у нас почему-то не показываются заявки”. Наверное фильтры слетели, подумал я и пошел проверять. Фильтры не слетели. Я слегка напрягся и пошел в яндекс клауд посмотреть что там в базе. Как я и боялся, таблицы были пустыми. Причем не все, но многие. Самое интересное, что они были не просто пустыми, но у них сбросились счетчики.
Увидел я это не сразу после деплоя, поэтому было не до конца понятно, это деплой привел к удалению данных или что-то другое. Я быстро восстановил снепшот на новом кластере, благо это делается одним кликом и выполнил туда деплой заново. Какого было мое удивление, когда после деплоя база очистилась. Какого хрена подумал я, прикидывая, что могло быть причиной. В этот момент ко мне присоединился второй разработчик проекта, с которым мы весело провели 3 часа за дебагом.
Сам деплой был необычным, потому что мы выкатывали большое изменение для обработки заявок основного договора (до этого работало только раннее бронирование). Туда входило и много кода и около 40 миграций и обновления зависимостей и новая конфигурация. Но мы точно не добавляли код, который бы грохал половину базы (как нам тогда казалось, хаха).
Дальше мы полезли изучать код на предмет подозрительных вещей:
Привет! Меня зовут Олег Бугримов, я руковожу разработкой в команде Data Science SWAT в Авито. Мы занимаемся инженерией для машинного обучения. Одно из направлений - это оптимизация продового инференса. Наша задача чтобы модельки работали быстро и не потребляли безумное количество ресурсов. Так вот, мы дооптимизировались до того, что реализовали инструмент который позволяет сэкономить 30% железа. Вы видите реальный график нагрузки GPU-процессора
