Это продолжение нашего рассказа о внедрении Kotlin Multiplatform Mobile в QIWI. Если хотите узнать больше про технику, посмотреть на код, переходите в первую часть. В этой статье будет больше контекста про то, как мы принимали решение, готовили прототип и внедряли технологию в команды. Наш опыт может помочь вам “продать” KMM в вашей компании и вашим стейкхолдерам. Я расскажу о плюсах и сложностях, с которыми мы столкнулись на нашем пути.

Немного истории

В QIWI мы часто пробуем что-то новое в наших процессах и в разработке. За последние 5 лет мы создали несколько приложений с нуля, используя разнообразные подходы. Например, мы впервые попробовали кросс-платформу, когда делали приложение QIWI Инвестор. Мы использовали инструмент J2ObjC, чтобы конвертировать общий модуль с кодом на Java на Objective-c для iOS. Это решение было смелым, но не самым надежным. По ходу использования было много проблем, самые большие — с конвертацией кода сторонних библиотек. В итоге проект закрылся, как и этот эксперимент. Кросс-платформенный подход оказался рабочим, но мы отложили его в сторону пока не появился более надежный инструмент.

В 2018 году мы перешли от платформенных команд к кросс-функциональным. Это стало самым большим изменением в процессе разработки c внедрения скрама. “Совместное владение кодом” стало нашей новой ценностью. Границы между платформами начали размываться, мы стали внимательнее изучать код на других платформах, вместе принимали решения и делились лучшими практиками.

Привет, Хабр!

Меня зовут Кирилл Васильев, и я хотел бы рассказать, как мы в QIWI внедряли Kotlin Multiplatform Mobile (KMM). 

КММ — это технология кроссплатформенной разработки, позволяющая писать общий код под основные платформы за исключением UI-слоя. Все продукты со временем накапливают очень большой технологический контекст; КММ, в свою очередь, позволяет его облегчить, делая компоненты технологического стека общими для команд и платформ. Такие технологии дают неоспоримые преимущества — возможность использовать ресурс каждого разработчика при создании новых фич, единый набор тестов, улучшение инженерных практик в командах и прочее.

Проектированием простого процессора сейчас никого не удивишь. Любой способный студент может за пару недель написать на верилоге однотактный RISC-V или ARM процессор и синтезировать его для ПЛИС. Процессор будет работать на учебной плате и выполнять простые программы на Си и ассемблере.

Такой процессор можно постепенно усложнять: сделать его конвейерным, добавить кэш и прерывания. Но где находится граница между такими студенческими упражнениями - и взрослыми высокопроизводительными процессорными ядрами, которые стоят в сотовых телефонах и облачных серверах?

На границе между вводным и продвинутым курсом микроархитектуры CPU принято ставить внеочередное выполнение инструкций, именно оно отделяет мальчика от мужа. Эта фича впервые появилась еще в 1960-е годы в суперкомпьютерах CDC 6600 и IBM 360/91, но проникла в персоналки с PentiumPro только в 1996 году и в Apple iPhone в 2012 году.

Именно внеочередное выполнение инструкций - главная козырная карта самого горячего процессорного проекта российской микроэлектроники - двухгигагерцового RISC-V процессора для ноутбуков от компании Ядро / Syntacore. Этот проект был объявлен в прошлом году. Что с ним станет в результате известных событий?

Артем Мурадов — Senior Software Development Engineer в Amazon и автор курса «Алгоритмы: roadmap для работы и собеседований». Уже больше 14 лет он использует алгоритмы для решения рабочих задач и прохождения собеседований. С помощью алгоритмов он повышал производительность приложений, побеждал в спорах с коллегами и ускорял исследование ДНК. Даже попасть в Amazon ему помогло знание алгоритмов.

Мы пообщались с Артемом, чтобы узнать о его опыте. Он подробно рассказал, как изучал алгоритмы и как они помогали ему в работе.  

Этой небольшой заметкой я хочу начать цикл статей посвященных алгоритмам компьютерной графики. Причем, не аппаратным тонкостям реализации этой самой графики, а именно алгоритмической составляющей.

Действовать буду по следующему принципу: беру какой-либо графический эффект (из демо, программы, игры – не важно) и пытаюсь реализовать этот же эффект максимально простым и понятным способом, разъясняя что, как и почему сделано именно так.

В качестве основы для вывода графики будет использован язык Python и библиотека PyGame. Этим набором можно очень просто что-то выдать на экран, сделать анимацию и т.п. не отвлекаясь на технические детали реализации.

Если вы являетесь регулярным читателем Хабра, то должно быть заметили что за последние несколько лет вышло немало статей о сборе персональных данных с мобильных устройств, и о попытках противодействия этому, было несколько отличных статей с детальными инструкциями по превращению своего смартфона на базе ОС Android в настоящую цитадель приватности и безопасности. 

Часто для этого рекомендуется получение прав суперпользователя в системе (root-права), удаление системных приложений от Google и от производителя устройства, или даже полная замена стандартной ОС на альтернативные сборки, чаще всего LineageOS (бывший CyanogenMod). При этом первым шагом в этом процессе всегда будет так называемая "разблокировка загрузчика". Во время её выполнения устройство несколько раз покажет нам страшные предупреждения о том, что теперь оно станет более уязвимо для злоумышленников, но мы смело нажимаем "подтвердить" и шьём root или самую свежую сборку кастомной прошивки, не задумываясь о том какие проблемы создаёт нам незаблокированный загрузчик. 

Я хочу рассказать вам как погоня за приватностью и безопасностью может привести к бóльшим проблемам чем использование стоковых устройств, как при физическом доступе к устройству можно установить в android бэкдор который может пережить сброс до заводских настроек, как можно вытащить данные из зашифрованного устройства не зная пин-код, не входя в систему и без запущенного режима отладки в меню разработчика. 

Интересующихся приглашаю под кат.