Добрый день/вечер/ночь/утро! Есть один экспериментальный курс по операционным системам. Есть он в Стэнфордском университете. Но часть материалов доступно всем желающим. Помимо слайдов доступны полные описания практических занятий.

Чем этот курс отличается от прочих других? Большая часть кода пишется самостоятельно и выполняется на вполне реальном современном железе. В качестве целевой платформы выбран Raspberry Pi 3 model B. Т.е. достаточно актуальная архитектура AArch64. ARMv8 Cortex-A53, четыре ядра, 64-бита и вот это всё. В качестве основного языка программирования выбран Rust. Который безопасный, быстрый, без GC и так далее. Его, Rust, предполагается изучать во время курса.

Тут есть про диски, файловые системы, операции ввода-вывода, потоки /процессы, планирование, виртуальную память, защиту и безопасность, прерывания, параллелизм и синхронизацию. Как и в любом другом, уважающем себя курсе. Разница в актуальности материала и в количестве практики. Коддить придётся много.

К сожалению, у меня нет опыта работы с микросервисами, но около года назад я очень активно интересовался этой темой и изучил все источники информации, какие смог найти. Я просмотрел несколько выступлений на конференциях, прочитал несколько статей очень авторитетных и опытных специалистов вроде Мартина Фаулера, Фреда Джорджа, Эдриана Кокрофта и Криса Ричардсона, чтобы как можно больше узнать о микросервисах. Эта статья — результат моих изысканий.

Если программист хорошо знаком только с высокоуровневыми языками, например PHP, то ему не так просто освоить некоторые идеи, свойственные низкоуровневым языкам и критичные для понимания возможностей информационно-вычислительных процессов. По большей части причина в том, что в низко- и высокоуровневых языках мы решаем разные проблемы.

Но как можно считать себя профессионалом в каком-либо (высокоуровневом) языке, если даже не знаешь, как именно работает процессор, как он выполняет вычисления, эффективным ли способом? Сегодня автоматическое управление памятью становится главной проблемой в большинстве высокоуровневых языков, и многие программисты подходят к её решению без достаточной теоретической базы. Я уверен, что знание низкоуровневых процессов сильно помогает в разработке эффективных высокоуровневых программ.

Предисловие

Сервис-воркеры (Service Workers, да простят меня читатели) сегодня являются полезным дополнением к основной функциональности сайта: тут и работа в оффлайне, и фоновая синхронизация данных, и модные пуш-уведомления.

Однако большое количество статей про сервис-воркеры выглядят достаточно сжато и описывают простые примеры. Я попробую обратить внимание на некоторые особенности работы сервис-воркеров, так что требуются какие-то базовые знания. Отправной точкой может быть эта статья (перевод) или чуть более подробная статья.

Абстракция – это одна из основных техник в ИТ. Любой язык программирования или моделирования, любая парадигма программирования (процедурная, функциональная, ООП, …) дают ответ на вопрос, как и от чего нужно абстрагироваться. Причём, адепты каждого подхода предлагают какой-то свой вариант абстракции.

Если вы хотите увидеть истинную, универсальную абстракцию, то вступайте в нашу… изучайте теорию категорий. В статье на примере категории множеств с картинками и JavaScript-кодом объясняются самые базовые понятия теории категорий: пределы, универсальное свойство. Рассматривается вычислительный аспект теории категорий.

Также немного говорится про классы, примеси и смеси в JavaScript.

Примеры из статьи можно посмотреть тут.

Предположим, вы хотите создать приложение, которое будет что-то предсказывать, рекомендовать, распознавать изображения или голос, понимать текст на естественном языке… Для этого вам понадобятся знания машинного обучения, в том числе его сложных и продвинутых разделов, таких как глубокое обучение, большие обучающие выборки и сложные алгоритмы, серверы для получения и обработки данных от пользователей, средства хранения и обработки больших данных. Звучит слишком сложно? Если у вас нет диплома Стенфордского университета, вы не готовы нанимать команду data scientist’ов и разворачивать кластеры Hadoop, но у вас есть хорошая бизнес-идея, существует более простое и менее затратное решение – использовать API машинного обучения и искусственного интеллекта.

Я хочу стать архитектором ПО:

Это хорошая цель для разработчика

Я хочу управлять командой и принимать важные решения о базах данных, фреймворках и веб-сервисах и все такое.

Хм. Ну, тогда ты вовсе не хочешь стать архитектором ПО.

Конечно хочу! Я хочу быть тем человеком, который принимает все важные решения.

Это хорошо, но ты не перечислил важных решений. Ты перечислил решения, не играющие особой роли.

В смысле? База данных – это не важное решение? Знаешь, сколько мы денег тратим на них?

Скорее всего слишком много. И нет, база данных – это не одно из самых важных решений.

Как можно такое говорить? База данных находится в самом центре системы! Там собраны все данные, они сортируются, индексируются и к ним осуществляется доступ. Без нее не будет системы!

База данных это просто устройство ввода-вывода. Так получилось, что она предоставляет некоторые полезные инструменты для сортировки, запросов и отчетов, но все это – вспомогательные аспекты в рамках системной архитектуры.

Внимательный читатель найдет на этой картинке IPv6

Люди часто озадачены доменами. Почему мой сайт не работает? Почему эта хрень поломана, ничего не помогает, я просто хочу, чтобы это работало! Обычно, вопрошающий или не знает про DNS, или не понимает фундаментальных идей. Для многих DNS — страшная и непонятная штука. Эта статья — попытка развеять такой страх. DNS — это просто, если понять несколько базовых концепций.

Что такое DNS

DNS расшифровывается как Domain Name System. Это глобальное распределенное хранилище ключей и значений. Сервера по всему миру могут предоставить вам значение по ключу, а если им неизвестен ключ, то они попросят помощи у другого сервера.

Вот и все. Правда. Вы или ваш браузер запрашивает значение для ключа www.example.com, и получает в ответ 1.2.3.4.

Сегодня Redux — это одно из наиболее интересных явлений мира JavaScript. Он выделяется из сотни библиотек и фреймворков тем, что грамотно решает множество разных вопросов путем введения простой и предсказуемой модели состояний, уклоне на функциональное программирование и неизменяемые данные, предоставления компактного API. Что ещё нужно для счастья? Redux — библиотека очень маленькая, и выучить её API не сложно. Но у многих людей происходит своеобразный разрыв шаблона — небольшое количество компонентов и добровольные ограничения чистых функций и неизменяемых данных могут показаться неоправданным принуждением. Каким именно образом работать в таких условиях?

В этом руководстве мы рассмотрим создание с нуля full-stack приложения с использованием Redux и Immutable-js. Применив подход TDD, пройдём все этапы конструирования Node+Redux бэкенда и React+Redux фронтенда приложения. Помимо этого мы будем использовать такие инструменты, как ES6, Babel, Socket.io, Webpack и Mocha. Набор весьма любопытный, и вы мигом его освоите!

В 2014 году я выступил на открытии конференции GopherCon с докладом под названием «Go: Best Practices for Production Environments». В SoundCloud мы были одними из первых пользователей Go и к тому времени уже два года писали на нём и поддерживали Go в бою в той или иной форме. За это время мы кое-чему научились, и я попытался поделиться частью этого опыта.

С тех пор я продолжал программировать на Go в течение всего рабочего дня, сначала в командах SoundCloud, отвечающих за операционную деятельность и инфраструктуру, а теперь работаю в компании Weaveworks над Weave Scope и Weave Mesh. Также я усердно трудился над Go kit, набором инструментов для микросервисов с открытым исходным кодом. И всё это время я принимал активное участие в развитии сообщества Go-программистов, встречался со многими разработчиками на митапах и конференциях по всей Европе и в США, коллекционируя их истории успехов и провалов.

В ноябре 2015-го, на шестую годовщину релиза Go, я вспоминал то своё первое выступление. Какие из лучших практик прошли проверку временем? Какие из них устарели или стали неэффективными? Появились ли какие-то новые методики? В марте мне представилась возможность выступить на конференции QCon London, где я рассказал о лучших практиках 2014 года и дальнейшем развитии Go до 2016 года. В этом посте представлена выжимка из моего выступления.

Ключевые положения я выделил в тексте в виде Top Tips — лучших советов.

А вот и cодержание:

1. Среда разработки
2. Структура репозитория
3. Форматирование и стиль
4. Конфигурация
5. Разработка программы
6. Логирование и метрики
7. Тестирование
8. Управление зависимостями
9. Сборка и развёртывание
10. Заключение

Компания Hola объявляет начало весеннего конкурса по программированию! Призовой фонд увеличен:

1. Первое место: 3000 USD.
2. Второе место: 2000 USD.
3. Третье место: 1000 USD.
4. Возможно, мы решим отметить чьи-то чрезвычайно оригинальные решения двумя специальными призами в 400 USD.
5. Если Вы отправите кому-то ссылку на этот конкурс, поставив наш адрес в CC, и этот человек займёт призовое место, Вы получите половину суммы приза (разумеется, не в ущерб награде победителя). За одного победителя такую награду может получить только один человек — тот, кто отправил ссылку первым.

Мы ищем талантливых программистов, поэтому авторы интересных решений будут приглашены на собеседования.

Опубликовано дополнение: Тестовая программа, часто задаваемые вопросы, типичные ошибки.
Опубликовано дополнение: О ходе тестирования.

Правила

На этот раз мы решили попробовать что-то новенькое: для разнообразия, этот конкурс — не на производительность кода.

Условия конкурса на английском языке размещены на GitHub. Ниже — перевод на русский язык.

Если вы серьёзно используете AWS (Amazon Web Services), то наверняка знаете про возможность описать инфраструктуру с помощью JSON шаблонов. В AWS этот сервис называется CloudFormation. По сути это решение позволяет вам описать желаемое состояние любых ресурсов, доступных в AWS (инстансы, слои opsworks, ELB, security groups и т.д.). Набор ресурсов называется стеком. После загрузки CloudFormation шаблона система сама либо создаст необходимые ресурсы в стеке, если их ещё нет, либо попытается обновить существующие до желаемого состояния.

Это хорошо работает если у вас есть небольшое количество ресурсов, но как только инфраструктура разрастается появляются проблемы:

• В JSON нет возможности использовать циклы и для похожих ресурсов приходится повторять одни и те же параметры и в случае изменения тоже (не DRY)
• Для записи конфигурации для cloud-init нужен двойной escaping
• В JSON нет комментариев и он имеет плохую человеко-читаеммость

Для того чтобы избежать подобных проблем инженеры из Heavy Water написали на ruby DSL и CLI для генерации и работы с этими шаблонами под названием SparkleFormation (github).

Cколько времени я использую GitFlow и Semantic Versioning, меня все не покидает чувство, что чего-то в них не хватает. Обе концепции хороши, но так как они предлагают решения для проблем из разных областей, их совместное использование выглядит сложнее, чем должно быть.

Возможно причина в том, что я выбрал не самый оптимальный путь, и это может стать хорошей темой для будущего поста. В этом же я хочу описать простой подход к управлению релизами приложений и библиотек.

Все любят путешествовать, например мне в этот раз удалось побывать в трех столицах: Праге, Вене, Будапеште. Но пост не об этом, а о том, что за неделю путешествия на телефонную связь я потратил всего 7 евро. Не ограничивая себя в разговорах с близкими, и даже работая. На настройку роуминга я потратил несколько минут перед поездкой.
На личном примере написана инструкция по построению роуминга своими руками. Кроме этого под катом вы найдете: этапы прохождения звонка в роуминге, варианты реализации каждого этапа своими руками, описание роуминговых SIM-карт полностью интегрированных с SIP и IP-АТС.

Мы в Хекслете любим разрабатывать не только прикладные курсы, но и более фундаментальные (например, про алгоритмы или операционные системы). Но мы пока не спускались ниже уровня ОС в иерархии абстракций. А там, внутри, столько всего интересного! Для многих людей, да даже для многих профессиональных программистов остаются загадкой процессы, происходящие внутри микропроцессора, на уровне отдельных транзисторов.

Публикуем перевод замечательного видео, в котором меньше чем за 15 минут объясняется, как компьютеры складывают числа с помощью транзисторов, двоичной системы счисления, простых логических схем и их хитрых комбинаций.

Итак, в продолжение предыдущей статьи пишу 2-ю часть, где мы попробуем добраться до того, чтобы написать проволочный рендер. Напоминаю, что цель этого цикла статей — написать сильно упрощенный аналог OpenGL на Rust. В качестве основы используется «Краткий курс компьютерной графики» от haqreu, в своих же статьях я сосредоточиваюсь больше не на графике как таковой, а на особенностях реализации при помощи Rust: возникающие проблемы и их решения, личные впечатления, полезные ресурсы для изучающих Rust. Сама получившаяся программа не имеет особенной ценности, польза от этого дела в изучении нового перспективного ЯП и основ трехмерной графики. Наконец, это занятие довольно таки увлекательно.

Напоминаю также, что поскольку я не являюсь профессионалом ни в Rust ни в 3D-графике, а изучаю эти вещи прямо по ходу написания статьи, то в ней могут быть грубые ошибки и упущения, которые я, впрочем, рад исправить, если мне на них укажут в комментариях.


Машинка, которую мы получим в конце статьи

Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.

Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.

Привет Хабр! Последние 1.5 года я работал над своим проектом, которому был необходим надежный облачный хостинг. До этого момента я больше 10 лет занимался веб-программированием и когда я решил построить свой хостинг у меня были относительно поверхностные знания в этой области, я и сейчас не являюсь системным администратором. Все что я буду рассказывать может выполнить обычный программист в течение 5 минут, просто запустив набор сценариев для Ansible, которые я подготовил специально для вас и выложил на GitHub.

Поскольку после второй части у меня случился перерыв на работу, я поимел возможность получить некоторый фидбек, который я хоть и еще не обработал, все же заставляет меня написать внеплановую часть Йо, которая мне кажется важной для дальнейшего разговора. С тем же перерывом на работу связана задержка третьей части, прошу меня извинить тех, кто действительно ждал и пока не дождался.

Что такое Single Sign On?

Single Sign On — это технология, с помощью которой пользователь, будучи аутентифицированным на удостоверяющем центре (далее Identity Provider, IdP), будет автоматически аутентифицирован на другом сервисе (далее Service Provider, SP или Consumer[1-N]) этой компании.

Механизм Single Sign On используют такие сайты, как ХабраХабр, Yandex, Google. Приемущества такого подхода к аутентификации пользователей очевидны:

• Пользователь вводит пароль только 1 раз
• Или вовсе не вводит пароль на IdP, если там был использован вход через социальную сеть или с использованием OpenID
• Автоматически аутентифицируется на всех проектах компании
• Данные пользователя могут плавать между сервисами от IdP до SP прозрачно для пользователя