За время карьеры, чаще всего сталкивался с ситуацией, когда получаешь проект в котором непонятно где «вход», где «выход» и один только вопрос — «куда ткнуть?!». Товарищи, давшие проект, говорят, что «это делал Вася, но он уже уволился, а на звонки не отвечает и никто не знает что к чему». Знакомая ситуация? Так же много раз после перебросок между многочисленными проектами, бывало встречалась ситуацию, когда смотришь непонимающе на код, а в коммитах автором видишь своё имя, но уже не помнишь вообще что к чему и как писал. Знакомо? В какой то момент меня стала доставать такая ситуация и я сделал себе небольшую автоматизацию, что бы снизить количество проблем и ненужных нагрузок на мозг, это — карта проекта.

В этой статье рассмотрим пять типичных проблем, которые часто мешают командам автоматизировать процесс тестирования. Эти проблемы можно решить с помощью имитирования API и сервисов.

Представьте, что вам нужно ускорить работу огромной легаси-системы с 50 микросервисами, нагрузка на которую выросла в 2000 раз. При этом она обрабатывает затратные по времени операции, которые зависят друг от друга в плане данных. 

Первыми на ум приходят стандартные подходы к оптимизации, например внедрить кэширование или улучшить работу с базой. Но я расскажу вам про более необычный, математический способ — алгоритм сетевого планирования. Он помогает составлять технологические карты и находить узкие места в процессах с высокой степенью параллелизма.

Недавно мне для личных целей понадобилось написать читалку FB2. И сразу я столкнулась с тем, что информации по теме минимум. Палочка-выручалочка под названием ChatGPT выдал что-то невразумительное в ответ на довольно подробный запрос. К тому же, никаких готовых библиотек, чтобы по-быстренькому наваять ридер, я также не смогла обнаружить. Хотя искала долго и упорно, как Чубакка расческу.

Все это привело меня к закономерному выводу, что сначала нужно изучить формат FB2. А потом подумать, как прочитать его стандартными способами и вывести на экран. После того, как я немного разобралась со структурой FB2, начала догадываться, почему нет готовых библиотек. Дело в том, что этот формат довольно простой, и нет особой необходимости писать для него отдельную библиотеку. Можно довольно быстро наваять свой код, который будет читать практически все файлы FB2. И вы сможете убедиться в этом, если дочитаете статью до конца.

А раз все так просто, зачем я пишу эту статью? Для этого у меня есть две причины. Во-первых, это моя первая проба пера на Хабре. А во-вторых, возможно, это сэкономит кучу времени другому такому же новичку, как я. Ну, или пригодится какому-нибудь студенту, который пишет реферат.

Если мы задумали бизнес, то хотим, чтобы наш продукт покупали. Да и от продаж результатов пет-проекта отказываться тоже не будем. А когда люди покупают? Когда видят ценность для себя. А как эту ценность сформулировать? Причем желательно не в мире наших фантазий, а в мире реальных потребностей людей? Ответ — в двух словах: «ценностное предложение».

Без опыта (а, как правило, такого опыта нет) разработать ценностное предложение с нуля довольно сложно, поэтому и существуют упрощающие эту задачу методики и фреймворки.

Моя специализация — разработка ценностных предложений, поэтому я смог на десятках проектов использовать разные методики. По опыту стало понятно: в любом фреймворке есть «узкие» места, где легко ошибиться, при этом корни проблемы вовсе не в самих методиках, а в опыте людей, их применяющих.

Каждому из нас приходится принимать решения и иметь дело с их последствиями. Если речь идёт о бизнесе, то верный выбор может принести кругленькую сумму денег, а неверный — стоить целого состояния. Неудивительно, что сейчас в моде data-driven-подход, при котором каждое бизнес-решение принимается на основе объективных данных. Преобразованием данных в решения занимаются аналитики: финансовые, инвестиционные, продуктовые, аналитики рисков — им нет числа, как и строкам в их таблицах.

Разновидностей аналитиков стало уже так много, что в них немудрено и запутаться. Под катом мы разберём, кто такие аналитики данных, системные аналитики, бизнес-аналитики и дата-сайентисты: чем они отличаются, что у них общего, какие навыки нужны, чтобы стать одним из них. А заодно — вспомним первопроходцев, выдающихся аналитиков прошлого и над какими задачами они работали.

Micronaut ворвался в нашу жизнь внезапно, без стука и без объявления войны. О нем пишут новости и читают доклады, и вряд ли найдется джавист, который ни разу не слышал это слово. Micronaut — это современный фреймворк для JVM для написания модульных микросервисов и serverless-приложений, использующий для этого фичи GraalVM.

В свою очередь, Grails — это фреймворк, который появился ещё в 2005 году и с тех пор непрерывно улучшается. В 2015 году Grails 3 переехал на SpringBoot, а версия 4.0.0 появилась в июле прошлого года. У Grails сохраняется своя аудитория, для которой он очень хорошо подходит и решает вполне конкретные проблемы.

Грэм Роше создал оба этих фреймворка. Мы пригласили Грэма в нашу виртуальную студию, чтобы обсудить, зачем было изобретать велосипеды и городить костыли, не закопать ли Grails и Spring Boot, как поддерживать Jakarta EE и не сломаться, что будет в Micronaut 2, стоит ли писать Micronaut поверх Micronaut и когда уже Java наконец помрёт.

Пост про то, как начинающий программист разбирается с консольными утилитами, Java и args4j

У меня появилось задание написать консольное приложение , которое должно разделять и соединять текстовые файлы...

Как я сам себе организовал процесс повышения уровня английского языка. Что хорошо работало для меня, а что лучше не делать. На преподавателей надейся, но сам не плошай.

• выгорание,
  
• физическая деградация,
  
• депрессия,
  
• ранний уход из профессии.

Мне 43 года и я профессиональный юрист. Неуемная интеллектуальная энергия и неудовлетворенность основной профессией 2,5 года назад привели меня в IT. Да-да, вот так – взрослая тетя с гуманитарным образованием решила попробовать себя на ниве программирования и замахнулась аж на такой язык как… JAVA!!!

Замахнулась, переквалифицировалась на дистанционных курсах одного крупного рогатого скота образовательного ресурса и, поскольку прагматичная жажда наживы необходимость зарабатывать на кусок хлеба с маслом здесь и сейчас не дает ей возможности оставить основное место работы и уйти на неведомые просторы для it-специалиста, решила совместить опыт юриста и знания java-разработчика.

Оглянувшись по сторонам и не встретив направленных на меня глаз я поняла – все эти глаза устремлены в гаджеты! Месседжеры и социальные сети правят умами. Значит, надо действовать через них.

И тут я вспомнила, что самый частый юридический вопрос, с которым ко мне обращаются друзья/знакомые – это просьба дать ту или иную форму документа (договора, расписки, заявления, доверенности и т.д.). Эврика! – нужна несложная мобильная программа с формами самых востребованных документов, чтобы их оставалось просто скачать и наполнить необходимыми сведениями. И тут самым коротким путем к конечному пользователю мне представился telegram-бот.

Поскольку на курсах таким тонкостям не учили, вооружившись статьями и видеороликами из всемирной паутины, закатав рукава я принялась создавать свою первую «взрослую» программу-помощника человечеству!

Если вам кажется, что сон — не самое важное для продуктивной работы в течение дня (и даже недели), поздравляю, значит у вас нет проблем с недосыпанием. Всех остальных приглашаю к прочтению.

Общение является ключевым элементом взаимодействия между людьми. Каким бы ни был ваш опыт в общении, иногда может возникать необходимость улучшить свои навыки, чтобы избегать конфликтов и более продуктивно решать возникающие проблемы. В этой статье я приведу механику возникновения конфликтов при общении, а также расскажу, что делать, чтобы их избегать.

Из этой статьи вы узнаете о некоторых не очень известных, но полезных библиотеках Java. Это вторая статья из серии «Полезное и неизвестное». Предыдущая описывала несколько привлекательных, но малоизвестных возможностей Java. Подробнее об этом можно прочитать здесь.

Сегодня мы сосредоточимся на библиотеках Java. Обычно мы используем в своих проектах несколько внешних библиотек — даже если не включаем их напрямую. Например, Spring Boot поставляется с определенным набором зависимостей, включенным стартерами. Если мы включаем, например, spring-boot-starter-test, то одновременно мы включаем такие библиотеки, как mockito, junit-jupiter или hamcrest. Конечно, это известные библиотеки для сообщества.

На самом деле существует множество различных Java‑библиотек. Обычно мне не нужно использовать многие из них (или даже они мне не нужны) при работе с такими фреймворками, как Spring Boot или Quarkus.

Однако есть несколько очень интересных библиотек, которые могут пригодиться везде. Возможно, вы не слышали ни об одной из них. Я собираюсь представить 5 моих любимых «полезных и неизвестных» Java‑библиотек. Давай начнем!

Я продолжаю выразительно пересказывать документацию Ансибла и разбирать последствия её незнания (ссылка на предыдущую часть).

В этой части мы обсуждаем инвентори. Я обещал ещё и переменные, но инвентори оказалась большой темой, так что посвящаем ей отдельную статью.

Мы будем разбирать каждый элемент инвентори (кроме host_group_vars plugin) и обсуждать зачем он, как его использовать правильно, и как неправильно.

Оглавление:

• Что такое хост? (и немного про транспорты)
• Доступ IP vs FQDN; inventory_hostname vs ansible_host
• ansible_user — писать или не писать?
• Группы
• Переменные: в инвентори или в плейбуку?
• Классификация инвентори по происхождению.

Наверно, в мире данных нет подобного феномена настолько неоднозначного понимания того, что же такое Hadoop. Ни один подобный продукт не окутан таким большим количеством мифов, легенд, а главное непонимания со стороны пользователей. Не менее загадочным и противоречивым является термин "Big Data", который иногда хочется писать желтым шрифтом(спасибо маркетологам), а произносить с особым пафосом. Об этих двух понятиях — Hadoop и Big Data я бы хотел поделиться с сообществом, а возможно и развести небольшой холивар.
Возможно статья кого-то обидит, кого-то улыбнет, но я надеюсь, что не оставит никого равнодушным.

Демонстрация Hadoop пользователям