#devops
Не так давно(https://news.1rj.ru/str/overtimehate/401 ) постил тред про матчасть контейнеров, а тут вот и инфографика подъехала!

📼 И сразу добью шикарным докладом 1998 (!!!) года Гая Стила про развитие языков программирования.

Крайне рекомендую посмотреть. Во-первых, любопытно как Стил топит за добавление в Java дженериков (привет, golang) и перегрузки операторов. Во-вторых, сама подача материала - не хочу спойлерить, но форма подчеркивает содержание - программистам всегда нужно строить мелкие абстракции чтобы перебраться на более высокий уровень. И важно сделать это просто.

Ну и отдельный фан увидеть конференцию разработчиков 22 года назад: докладчик в пиджаке, в нагрудном кармане батарея из ручек, слайды на проекторе - обалденно.

https://www.youtube.com/watch?v=_ahvzDzKdB0

P.S. Можете еще почитать о самом Гае Стиле на википедии. Это один из гигантов computer science, и мы стоим на его плечах в том числе

#video

Однажды Хемингуея попросили написать самый короткий печальный рассказ:

Crocks: A collection of well known Algebraic Data Types for your utter enjoyment.

https://crocks.dev/

Personal opinion: the sad thing is that types are not included.

#js

Список бесплатных сервисов и тулов для разработчиков, включая описание бесплатных планов облачных провайдеров

#халява

Видео лекций Computer Science клуба
https://habr.com/ru/post/490416/
Tags: Блог компании Образовательные проекты JetBrains, Алгоритмы, Haskell, Компиляторы, образование, образовательные ресурсы, образование онлайн, компьютерные науки, computer science, computer science club
Author avsmal #habr

#devops #k8s
Еще одна связка для деплоя в кубер. Выглядит интересно, умеет в канарейку и GitOps

Для тех кому интересно как звучит короновирус: сильвупле. Тут чувак оцифровал ДНК этой штуки и написал кодек из получившегося кода в какой-то музыкальный формат. Звучит...футуристичненько

#devops #kafka
Очень ценная брошура с советами по оптимизации Кафки. Есть гайды как заоптимизироваться по латенси, throughput, durability и availability.

Статья о функциональной архитектуре от Скотта Влашина:
https://increment.com/software-architecture/primer-on-functional-architecture

TL;DR: принципы функционального программирования — использование функций как основных строительных блоков, композиция, чистота — могут быть применены не только для решения тактических задач в прикладном коде, но и для построения более общей, стратегической картины решения целиком. Скотт Влашин в деталях описывает свой подход — построение крупномасштабных «функций»-воркфлоу, применение слоистой архитектуры (onion architecture), определение ограничений (boundaries) и использование событий как входных и выходных точек решения. В конце затрагивается тема функционального фронтэнда на примере Elm и рекламируется книга автора «Domain Modeling Made Functional».

В продолжение кину еще бородатую статью про функциональную архитектуру на Free-контейнерах и ее продолжение.
Очень красиво строятся NLayer архитектуры и подмешиваются сторонние эффекты(типа логирования), которые в ООП пришлось бы делать АОПом или еще что-то придумывать. Кароч рекомендую

Очередной туториал от Фланта. На этот раз про Эластик

Разбиение монолита на части

При разделение монолита на части возникает проблема, что транзакции уровня базы данных становятся невозможны. Решение — распределенные транзакции. Этот механизм позволяет получить достаточно надежные транзакции для разделённых сервисов. А во многих случаях, стоит вовсе отказаться от транзакций и разработать самовостанавливающуюся систему (например, попытки записи могут повторяться несколько раз, пока не получится).

В микросервисной архитектуре не так просто реализовать отчеты. Мы не можем просто сделать большой запрос к единой базе данных и получить результат. Есть четыре варианта:
+ каждый сервис может слать свои данные для отчетов в сервис отчетов;
+ сервис отчетов может ходить к остальным сервисам за данными;
+ если сервисы общаются через события, то сервис отчетов может просто подписаться на эти события;
+ сервис отчетов может брать бекапы разных сервисов и генерировать отчеты на основе этих данных (так делает Netflix).

#микросервисы

Уже очень давно люблю просить кандидатов на собесе сравнить ленивую и энергичную модель вычислений(у нас используются обе). И, если с энергичной-то все ясно, то с ленивой не все так очевидно. Вот тут вот, наверно, одна из лучших статей на эту тему: https://apfelmus.nfshost.com/articles/lazy-eval-modular-code.html

Когда тебя чуть-чуть бесят коллеги и надо как-то назвать пейпер

Если вы работаете с Big Data, то вы часто работаете с продуктами Apache (Hadoop, Hive, Kafka). Так же вы слышали про Data Lake, особенно в контексте облака, где много инструментов, чтобы быстро его создать. Когда мы храним данные в озере данных, или вообще работает с большими данными, важно использовать правильный формат данных. Вот хорошая статья про Apache Parquet. Отличная компрессия (10x) и возможность партиционирования, сделала это формат лидером.