Небольшая предыстория зачем все это может быть нужно. Недавно столкнулся с ситуацией, когда заказчику было необходимо реанимировать заблокированный старый проект, добавить фичи и снова разместить в PlayMarket. Ключ который генерирует Google извлечь нельзя, генерируемые билды отличались подписью и не принимались. В итоге было принято решение зарегистрировать новый проект, но чтобы не зависеть в будущем от такой ситуации сделать собственный ключ.

Итак, пройдемся по всему процессу. Перед добавление версии сборки приложения в самом начале этого процесса консоль предложит выбрать ключ подписи.

Приватный GPT - это готовый к производству проект искусственного интеллекта, который позволяет задавать вопросы о ваших документах, используя мощь больших языковых моделей (LLM), даже в сценариях без подключения к Интернету. 100% приватный, никакие данные не покидают ваше окружение выполнения в любой момент.

Запуск на Windows Subsystem для Linux (WSL) с поддержкой GPU может значительно улучшить его производительность. В этом руководстве я проведу вас пошаговый процесс установки PrivateGPT на WSL с использованием ускорения GPU.

Согласно официальному сайту, chi — это легковесный, идиоматический и композируемый маршрутизатор для создания HTTP-сервисов на Go. Он на 100% совместим с net/http и довольно легок в обращении, однако его документация предназначена скорее для опытных разработчиков, чем для новичков, поэтому я решил написать серию статей, в ходе которых мы будем постепенно развивать и перерабатывать простейший CRUD, написанный на chi.

В рамках данной части мы напишем код, который ляжет в основу дальнейших статей. Это будет простой и в чем-то даже грязный код, но это сделано умышленно, чтобы автор вместе с читателем мог прогрессировать от части к части. Код для каждой последующей части будет появляться по мере написания в этом репозитории и помещаться в отдельную ветку, а весь код, написанный для этой части, находится в этой ветке.

По работе активно использую ChatGPT, часто бывает ситуации, когда модель позволяет найти решение, о котором даже не подозревал. В этом году он стал реальными помощником в поиске информации наравне с Google. Если в Google нужно вводить точный запрос и искать в выдаче подходящее решение, то Chat позволяет найти решение по описанию проблемы или проверить гипотезы. 

У меня давно было желание  поработать с непосредственно с самим API от Open AI и с другими LLM моделями. Решил написать свой чат с возможностью адаптировать под внутренние нужды команды в дальнейшем. Проект выложен в открытый доступ, скачать можно по ссылке. Сам проект находится в активной разработке, так что вы можете писать ваши замечания / пожелания в комментариях или отправить ваш pull request с исправлениями. Будем оперативно исправлять ошибки. 

На бэкенде был выбран Python, Django Rest Framework. На фронтенде React, Redux, Saga, Sass. Начнем с бэкенда, им занимался Егор. Далее про серверную часть проекта он пишет от себя.

Некоторое время назад у нас возникла задача организовать возможность создания managed баз данных. Сложность данной задачи в том, что нам надо развертывать и управлять тысячами баз данных PostgreSQL, которые обеспечивают репликацию, бэкапы, мониторинг и другие полезные пользователям функции. При этом в ядре нашей системы лежит Kubernetes, в котором запускаются приложения пользователей. И по ряду факторов нам требовалось запускать базы данных внутри кластера.

Чтобы не изобретать велосипед, мы решили рассмотреть известные операторы, позволяющие разворачивать базы данных PostgreSQL в Kubernetes и управлять ими.

Используя Ansible в качестве инструмента автоматизации, часть приходится сталкиваться с задачей обработки и фильтрации структурированных данных. Как правило, это набор фактов, полученных с управляемых серверов, или ответ на запрос к внешним API, которые возвращают данные в виде стандартного json. Многие неопытные инженеры, используя Ansible в таких случаях, начинают прибегать к помощи привычных консольных команд и начинают городить то, что среди специалистов получило название bashsible. В общем, вспоминается известный мем:

Эта статья в основном для аналитиков, которые впервые сталкиваются с необходимостью описания запросов в Swagger, но может быть полезна всем, кто хочет разобраться или ищет подсказку.

В этой статье мы сравним производительность 3 наиболее популярных бекэнд-фреймворков для Rust: Axum, Actix и Rocket.

Сравним основные особенности, качество документации и самое главное - проведём тест производительности. Для этого напишем с помощью каждого фреймворка простой REST-сервис с тремя эндпоинтами - один будет просто возвращать отформатированную строку, второй засыпать на 20 миллисекунд имитируя небольшую работу с БД или запрос к внешнему сервису, а третий будет выполнять тяжёлую работу вычисляя хеш bcrypt, имитируя какую-нибудь сложную бизнес-логику.

В этой статье я хочу рассказать о том, как я проектирую комплексные расширения для Python на Rust с использованием PyO3 и почему я принимаю те или иные проектные решения.

Эта статья содержит лишь малую часть информации по заявленной теме. Рассматривайте ее как вводный курс перед началом всестороннего изучения предмета. Надеюсь, вы найдете в ней полезную информацию. Знание дискретной математики помогает описывать объекты и задачи в информатике, особенно когда дело касается алгоритмов, языков программирования, баз данных и криптографии. В дальнейшем я планирую подробнее раскрыть темы, затронутые в этой статье. Приятного чтения!

В статье рассмотрим как создавать шаблоны в продуктах Jesbrains (WebStorm, PhpStorm, Intellij, PyCharm).

Многое было сказано о форматах самих qr-кодов, но не менее важно то, что кодирует сам штрих-код. Как правило, qr-коды кодируют какой-то текст, однако этот текст может содержать различные команды для сканера, которые, например, сообщают ему, что закодированный текст — это ссылка и что ее необходимо открыть в браузере.

В qr-коды можно закодировать самый различный текст с указаниями для сканера, как этот текст интерпретировать и какую информацию показать пользователю. Например, в qr-код можно закодировать контактную информацию с командой добавить ее в контакты телефона. Однако, чтобы каждый сканер мог понять, какой тип информации и какие команды зашифрованы, нужны стандарты.

В этой статье будут рассмотрены некоторые из этих стандартов и описаны возможные типы данных, которые можно спрятать в qr-код.

Всем привет! Меня зовут Сергей Смирнов, я DevOps экосистемы «Своё» в РСХБ-Интех (технологическая дочка Россельхозбанка).

Сегодня я расскажу вам об одном из способов доставки секретов в kubernetes из Hashicorp Vault. Это поможет решить сразу несколько задач:

• Создать единственное хранилище секретов;

• Защитить от утечки секретов;

• Сделать работу с секретами для пользователей удобной.

Соглашение об уровне обслуживания (SLA) – это соглашение с клиентами или пользователями, где описывается уровень обслуживания, который поставщик обещает предоставить клиенту. SLA можно представить в виде измеряемой метрики, например, как время безотказной работы или суммарное количество ошибок. Перевели статью, где рассматривается простой способ расчета SLA на примере Nginx-сервера.

Об инструментах и порядке действий для достижения промежуточного, но заметного результата в задаче по оптимизации высоконагруженного сайта. Полезные ссылки внутри.

Доброго времени суток, всем!

Почему-то эта английская фраза, вынесенная в эпиграф, которая обычно используется, чтобы сказать о большом количестве вещей, которые были упакованы, собраны, и возможно даже украдены, в её второй части - " Kitchen Sink", стала общим обозначением программных демо-проектов. Вот и я не стал исключением, не стал придумывать название и представляю свою демонстрацию виджетов KivyMD, то бишь "кухонную раковину".

Для тех, кто не в курсе, поясню, что KivyMD - это "фреймворк на языке Python для кроссплатформенной разработки Kivy и библиотеки виджетов в стиле Google Material Design". Или же простыми словами, вы можете собрать вполне приличное, хорошо выглядящее приложение, как для Windows, так и для Андроид, Linux and еtс.

На Хабре есть много статей посвященных отдельным частям Kivy и KivyMD. Но, полазив в том числе по Интернет, я не нашел хорошего демонстрационного примера. Все проекты либо заточены по старую версию KivyMD и сходу не работают, либо достаточно куцые. Поэтому решил "наполнить раковину" сам. ;)

Проект лежит здесь: https://github.com/longvalery/KitchenSink.KivyMD.git

Он собран под текущую на данный момент версию KivyMD - kivy.require("2.2.1")

На этом можно было бы и закончить. Потому что дальше можно просто скачивать, запускать и, если понравится, использовать куски кода.

Но позволю себе дать некоторые пояснения общего характера, а затем кратко описать элементы приложения.

Итак, я специально постарался сделать приложение в одном файле и использовать по максимуму картинки и иконки из Интернет, чтобы легче было переносить проект и собирать с помощью Buildozer. К сожалению, не для всех элементов это получилось, поэтому для корректной работы нужно всё же тащить ещё директорию assets.

Вторая часть статьи "Наблюдаемость сетевой инфраструктуры Kubernetes" про рассмотрение Observability инструментов.

В этой части мы сравним разворачиваемые решения в выбранном сетевом сценарии на основе собранных метрик приложения и кластера Kubernetes. Сделаем выводы о дальнейшем использовании инструментов в DevOps/K8S окружении.

Присоединяйтесь к нам, чтобы узнать больше о том, как обеспечить наблюдаемость в Kubernetes и облегчить жизнь разработчиков и администраторов.

Некоторое время назад потребовалось решить задачу по переносу виртуальных машин KVM с одного кластера Proxmox VE на другой с минимальным временем простоя. В PVE «из коробки» такой возможности нет, но, как оказалось, онлайн-миграцию виртуальных машин между кластерами можно выполнить средствами KVM. Процедуру переноса я подробно опишу в этом руководстве.

До недавнего времени я делал бэкапы своих устройств на внешний HDD. Такой способ меня устраивал потому, что бэкапил данные редко - раз в неделю. Когда задумался о ежедневных бэкапах, понял, что бегать с внешним HDD будет непрактично. Хочу рассказать про удобное (по крайней мере для меня) решение для ежедневных бекапов без проводов.

Как работает связь между подами в Kubernetes?

Как трафик достигает пода?

В этой статье вы узнаете, как работает низкоуровневая сеть в Kubernetes.