В основном проблема обновления платформы 1С стоит для клиентской части. Клиентских компьютеров может быть десятки и сотни, в то время как серверов на порядки меньше. У нас проблема обновления клиентских машин не стоит, клиенты запускаются на VDI, а там обновление сводится к установке на одной виртуальной машине и ее клонировании.

После победы над клиентами хочется разобраться с серверной частью. В интернете есть достаточное количество статей на тему, как обновить платформу 1С на клиентских машинах.

С серверной частью все ПОЧТИ тоже самое. Вот про это ПОЧТИ и хочу рассказать.

После написания предыдущей статьи по языку PERM и библиотеке Casbin, возникли вопросы. Причем не у одного человека, и я хотел ответить сначала в комментарии, но понял, что объем материала выходит за рамки обычного комментария, поэтому изложу этот ответ в виде отдельной статьи.

Я долго не мог понять ту конкретную конструкцию, которая сидела в голове у вопрошающих, но в конечном итоге после уточняющих вопросов получил ответы, компиляцию которых приведу в цитате.

Данная статья преследует цель рассказать о новом походе к авторизации в облачных решениях, в основе которого лежит использование интерпретируемого языка определения политики управления доступом — который называется языком моделирования PERM (PML). Данный язык можно использовать для выражения различных моделей управления доступом, таких как список управления доступом (ACL), управление доступом на основе ролей (RBAC), управление доступом на основе атрибутов (ABAC) и других. А также рассказать о практическом воплощении этого подхода в виде конкретной реализации кросс-языковой библиотеки авторизации Casbin

UPD. Ссылка на новый репозиторий проекта с поддержкой развертывания в Kubernetes

Представленный ниже шаблон сервера на Golang был подготовлен для передачи знаний внутри нашей команды. Основная цель шаблона, кроме обучения — это снизить время на прототипирование небольших серверных задач на Go.

Шаблон включает:

• Передачу параметров сервера через командную строку github.com/urfave/cli
• Настройка параметров сервера через конфигурационный файл github.com/sasbury/mini
• Настройка параметров TLS HTTP сервера
• Настройка роутера регистрация HTTP и prof-обработчиков github.com/gorilla/mux
• Настройка уровней логирования без остановки сервера github.com/hashicorp/logutils
• Настройка логирования HTTP трафика без остановки сервера
• Настройка логирования ошибок в HTTP response без остановки сервера
• HTTP Basic аутентификация
• MS AD аутентификация gopkg.in/korylprince/go-ad-auth.v2
• JSON Web Token github.com/dgrijalva/jwt-go
• Запуск сервера с ожиданием возврата в канал ошибок
• Использование контекста для корректной остановки сервера и связанных сервисов
• Настройка кастомной обработки ошибок github.com/pkg/errors
• Настройка кастомного логирования
• Сборка с внедрением версии, даты сборки и commit

Вторая часть посвящена прототипированию REST API.

Третья часть посвящена развертыванию шаблона в Docker, Docker Compose, Kubernetes (kustomize).

Пятая часть посвящена оптимизации Worker pool и особенностям его работы в составе микросервиса, развернутого в Kubernetes.

Ссылка на репозиторий проекта.

Грядущий релиз версии 1.11 языка программирования Go принесет экспериментальную поддержку модулей — новую систему управления зависимостями для Go. (прим.перев.: релиз состоялся)

Недавно я уже писал об этом небольшой пост. С тех пор кое-что слегка поменялось, да и мы стали ближе к релизу, поэтому мне кажется, что настало время для новой статьи — добавим больше практики.

Итак, вот, что мы будем делать: создадим новый пакет и потом сделаем несколько релизов, чтобы посмотреть, как это работает.

• Поиск по «бесконечным» строкам (напр., Комментарии) в противовес обычному поиску через LIKE;
• Поиск по номерам документов с префиксами. Там, где обычно полнотекстовый поиск применять нельзя: ему мешают постоянные префиксы. Разбирается 2 подхода: предварительная обработка номера документа и добавление собственной библиотеки-word breaker’а.

Раздел 1. Soft Skills

1. Я молчу на совещаниях. Стараюсь делать внимательное и умное лицо, даже если мне все равно.

Поводом написать эту статью стал весьма достойный обзор Как мы тестировали VMware vSAN... компании КРОК. Обзор-то достойный, но в нем есть фраза, с которой я борюсь уже больше десятка лет. Админы СХД, виртуализаторы и интеграторы раз за разом повторяют: "Задержки в 5 мс — это отличный показатель". Даже цифра в 5 мс десять лет не меняется. Я это слышал вживую от весьма уважаемых админов уже не меньше десятка раз. От менее уважаемых — десятки, а уж сколько раз читал в интернете… Нет, нет, нет. Для OLTP нагрузок 5 мс, особенно так, как их обычно измеряют — это epic fail. Мне приходилось объяснять причины этого уже много раз, на этот раз я решил собрать свои мысли в переиспользуемую форму.

Сразу оговорюсь, что в упомянутой выше статье этих ошибок нет, скорее фраза сработала как триггер.

Документальные фильмы снимать не легче, чем художественные, а порой даже сложнее, когда речь заходит о научных фильмах. Научный фильм должен быть не только достоверен. Картине нужно захватывать, увлекать и доступно объяснять сложные понятия, чтобы в результате среди зрителей оказались обычные люди, а не сами ученые.

Тем ценнее встретить качественный научный фильм, популяризирующий научное знание.

Ниже приведены некоторые интригующие, объемные и нетривиальные документальные фильмы и сериалы, созданные за последние годы, по темам, волнующим большую часть аудитории Гиктаймса — от внутренней работы нашего мозга до рождения Вселенной и всего остального между ними.

Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.

Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.

Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.