بالرغم من إن GraphQL لها مميزات كتير زي المرونة في طلب البيانات وتقليل الـ requests، إلا أنها زي أي تكنولوجي، لها شوية عيوب لازم تاخد بالك منها...
.
.
تعال أقولك على أهم العيوب اللي ممكن تواجهك:
1. تعقيد في الـ Server-Side
في GraphQL، السيرفر محتاج يكون ذكي شوية عشان يتعامل مع كل الـ queries المختلفة اللي ممكن يطلبها العميل (client). بمعنى إن كل query ممكن تطلب بيانات مختلفة تمامًا، فممكن يبقى فيه ضغط على المبرمجين اللي شغالين على الـ backend عشان يبنوا الـ resolvers اللي بتتعامل مع الطلبات دي.
ده بيحتاج وقت وجهد أكتر مقارنة بـ REST اللي بيبقى كل endpoint ثابت ومعروف بيعمل إيه.
———
2. الأداء (Performance)
بالرغم من إن GraphQL بتقلل عدد الـ requests اللي بتتبعت، إلا إنها ممكن تستهلك موارد أكتر على السيرفر. السبب في ده إن العميل ممكن يطلب بيانات كتير في request واحد، والـ server لازم يعالج كل الـqueries دي مرة واحدة.
لو كان في طلبات معقدة بتطلب بيانات كتير من أماكن مختلفة، ممكن الأداء يتأثر بالسلب.
———
3. الـ Over-fetching والـ Under-fetching
في REST، كان العيب الأساسي إنك ممكن تاخد بيانات أكتر من اللي أنت محتاجه (Over-fetching)، لكن في GraphQL، العكس ممكن يحصل. يعني ممكن تطلب بيانات قليلة جدًا (Under-fetching)، وبعدين تكتشف إنك محتاج ترجع تعمل query تاني عشان تجيب بيانات ناقصة.
———
4. الحماية (Security)
بما إن العميل في GraphQL عنده حرية يطلب البيانات اللي هو عاوزها، ممكن يبقى في مشاكل أمنية لو الـ schema مش مكتوبة بشكل صحيح.
على سبيل المثال، العميل ممكن يطلب بيانات بشكل متكرر بطريقة تسبب ضغط على السيرفر أو يطلب بيانات حساسة لو الحماية مش مظبوطة.
———
5. مسار التعلم (Learning Path)
لو أنت أو التيم بتاعك متعودين على REST، التحول لـ GraphQL ممكن ياخد شوية وقت عشان تفهموا إزاي تشتغلوا بها بشكل فعّال.
———
6. عدم التوافق مع الـ Caching التقليدي
في REST، تقدر بسهولة تستخدم الـ HTTP Caching لأن الـ endpoints ثابتة، لكن في GraphQL، الـ queries ممكن تبقى مخصصة جدًا، وده بيصعب عملية الـ caching.
عشان كده، هتحتاج تستخدم حلول مختلفة زي Apollo Client اللي بيوفر caching مناسب لـ GraphQL، بس ده بيزود التعقيد.
———
في النهاية، GraphQL قوية ومرنة جدًا، لكن زي أي أداة، لها مميزاتها وعيوبها. محتاج تقرر لو العيوب دي هتأثر على مشروعك ولا لا، بناءً على متطلبات التطبيق والـ team اللي شغال معاك.
.
.
تعال أقولك على أهم العيوب اللي ممكن تواجهك:
1. تعقيد في الـ Server-Side
في GraphQL، السيرفر محتاج يكون ذكي شوية عشان يتعامل مع كل الـ queries المختلفة اللي ممكن يطلبها العميل (client). بمعنى إن كل query ممكن تطلب بيانات مختلفة تمامًا، فممكن يبقى فيه ضغط على المبرمجين اللي شغالين على الـ backend عشان يبنوا الـ resolvers اللي بتتعامل مع الطلبات دي.
ده بيحتاج وقت وجهد أكتر مقارنة بـ REST اللي بيبقى كل endpoint ثابت ومعروف بيعمل إيه.
———
2. الأداء (Performance)
بالرغم من إن GraphQL بتقلل عدد الـ requests اللي بتتبعت، إلا إنها ممكن تستهلك موارد أكتر على السيرفر. السبب في ده إن العميل ممكن يطلب بيانات كتير في request واحد، والـ server لازم يعالج كل الـqueries دي مرة واحدة.
لو كان في طلبات معقدة بتطلب بيانات كتير من أماكن مختلفة، ممكن الأداء يتأثر بالسلب.
———
3. الـ Over-fetching والـ Under-fetching
في REST، كان العيب الأساسي إنك ممكن تاخد بيانات أكتر من اللي أنت محتاجه (Over-fetching)، لكن في GraphQL، العكس ممكن يحصل. يعني ممكن تطلب بيانات قليلة جدًا (Under-fetching)، وبعدين تكتشف إنك محتاج ترجع تعمل query تاني عشان تجيب بيانات ناقصة.
———
4. الحماية (Security)
بما إن العميل في GraphQL عنده حرية يطلب البيانات اللي هو عاوزها، ممكن يبقى في مشاكل أمنية لو الـ schema مش مكتوبة بشكل صحيح.
على سبيل المثال، العميل ممكن يطلب بيانات بشكل متكرر بطريقة تسبب ضغط على السيرفر أو يطلب بيانات حساسة لو الحماية مش مظبوطة.
———
5. مسار التعلم (Learning Path)
لو أنت أو التيم بتاعك متعودين على REST، التحول لـ GraphQL ممكن ياخد شوية وقت عشان تفهموا إزاي تشتغلوا بها بشكل فعّال.
———
6. عدم التوافق مع الـ Caching التقليدي
في REST، تقدر بسهولة تستخدم الـ HTTP Caching لأن الـ endpoints ثابتة، لكن في GraphQL، الـ queries ممكن تبقى مخصصة جدًا، وده بيصعب عملية الـ caching.
عشان كده، هتحتاج تستخدم حلول مختلفة زي Apollo Client اللي بيوفر caching مناسب لـ GraphQL، بس ده بيزود التعقيد.
———
في النهاية، GraphQL قوية ومرنة جدًا، لكن زي أي أداة، لها مميزاتها وعيوبها. محتاج تقرر لو العيوب دي هتأثر على مشروعك ولا لا، بناءً على متطلبات التطبيق والـ team اللي شغال معاك.
❤9
React 19: Break Hook Cycles
Fix circular dependencies in your React hooks with useDeferredValue!
❤1
12 نصيحـة لحمـاية الـ APIs 💯
.
.
في عالم البرمجة، تعتبر الـ APIs هي الأعصاب في جسم التطبيقات، لو حصل فيها مشكلة، الدنيا كلها بتخرب. عشان كده، حماية الـ APIs مهمة جدًا وحاجة أساسية في التطبيق. 💡
تعال ندردش شوية عن طرق حماية الـ APIs...
———
1- استخدم الـ HTTPS:
دي أول حاجة لازم تعملها، أي حاجة بتتبعت أو بتستقبلها لازم تكون مشفّرة، عشان تحمي بياناتك.
2- اعتمد على الـ OAuth2:
ده المعيار الأساسي عشان تحمي التطبيقات اللي بتتصل بـ APIs، وبيضمن إن الـ Token اللي بيتبعت آمن ومحدود الصلاحيات.
3- جرب الـ WebAuthn:
لو شغلك فيه حساسية عالية، فكر في WebAuthn عشان تضيف طبقة أمان من خلال المصادقة البيومترية (زي البصمة أو التعرف على الوجه).
4- قسّم المفاتيح حسب الصلاحيات (Leveled API Keys):
مينفعش نفس المفتاح يقدر يعمل كل حاجة، قسّم المفاتيح بناءً على صلاحيات المستخدم أو التطبيق.
5- ركز على الـ Authorization مش بس الـ Authentication:
مجرد إن المستخدم سجل الدخول مش معناه إنه مسموح له يعمل كل حاجة. تأكد إن كل طلب معمول له تفويض.
6- طبّق الـ Rate Limiting:
متخليش أي حد يقدر يضرب الـ API بتاعك بمئات الطلبات في الثانية. كده هتحمي نفسك من الـ DDoS attacks.
7- اعمل API Versioning:
تغيير صغير في الـ API ممكن يبوّظ تطبيقات كتير لو مش مأمن نسخة قديمة ليها. حافظ على الإصدارات المختلفة.
8- استخدم Whitelisting:
اسمح بس لطلبات جايه من IPs معينة، وده بيقلل احتمالية الاختراق من جهات غير معروفة.
9- افحص OWASP API Security Risks:
قائمة OWASP دي زي الكتالوج للمخاطر الشائعة في الـ APIs. تأكد إنك عارفهم وعالجتهم.
10- خلي فيه API Gateway:
ده زي الحارس الشخصي للـ APIs. بيعمل فلترة للطلبات، مصادقة، وتحكم شامل في الأمان.
11- تعامل بحرص مع الأخطاء (Error Handling):
متطلعش معلومات حساسة لما يحصل خطأ، زي الـ stack traces أو البيانات الداخلية.
12- فعّل Input Validation:
بلاش تدي الأمان للبيانات اللي جايه من الـ client بشكل عشوائي. افحص كل المدخلات وتأكد إنها سليمة.
.
.
في عالم البرمجة، تعتبر الـ APIs هي الأعصاب في جسم التطبيقات، لو حصل فيها مشكلة، الدنيا كلها بتخرب. عشان كده، حماية الـ APIs مهمة جدًا وحاجة أساسية في التطبيق. 💡
تعال ندردش شوية عن طرق حماية الـ APIs...
———
1- استخدم الـ HTTPS:
دي أول حاجة لازم تعملها، أي حاجة بتتبعت أو بتستقبلها لازم تكون مشفّرة، عشان تحمي بياناتك.
2- اعتمد على الـ OAuth2:
ده المعيار الأساسي عشان تحمي التطبيقات اللي بتتصل بـ APIs، وبيضمن إن الـ Token اللي بيتبعت آمن ومحدود الصلاحيات.
3- جرب الـ WebAuthn:
لو شغلك فيه حساسية عالية، فكر في WebAuthn عشان تضيف طبقة أمان من خلال المصادقة البيومترية (زي البصمة أو التعرف على الوجه).
4- قسّم المفاتيح حسب الصلاحيات (Leveled API Keys):
مينفعش نفس المفتاح يقدر يعمل كل حاجة، قسّم المفاتيح بناءً على صلاحيات المستخدم أو التطبيق.
5- ركز على الـ Authorization مش بس الـ Authentication:
مجرد إن المستخدم سجل الدخول مش معناه إنه مسموح له يعمل كل حاجة. تأكد إن كل طلب معمول له تفويض.
6- طبّق الـ Rate Limiting:
متخليش أي حد يقدر يضرب الـ API بتاعك بمئات الطلبات في الثانية. كده هتحمي نفسك من الـ DDoS attacks.
7- اعمل API Versioning:
تغيير صغير في الـ API ممكن يبوّظ تطبيقات كتير لو مش مأمن نسخة قديمة ليها. حافظ على الإصدارات المختلفة.
8- استخدم Whitelisting:
اسمح بس لطلبات جايه من IPs معينة، وده بيقلل احتمالية الاختراق من جهات غير معروفة.
9- افحص OWASP API Security Risks:
قائمة OWASP دي زي الكتالوج للمخاطر الشائعة في الـ APIs. تأكد إنك عارفهم وعالجتهم.
10- خلي فيه API Gateway:
ده زي الحارس الشخصي للـ APIs. بيعمل فلترة للطلبات، مصادقة، وتحكم شامل في الأمان.
11- تعامل بحرص مع الأخطاء (Error Handling):
متطلعش معلومات حساسة لما يحصل خطأ، زي الـ stack traces أو البيانات الداخلية.
12- فعّل Input Validation:
بلاش تدي الأمان للبيانات اللي جايه من الـ client بشكل عشوائي. افحص كل المدخلات وتأكد إنها سليمة.
❤5
Real-World DevOps/Cloud Projects For Learning from Beginner to Advanced 🚀
This repository serves as a comprehensive resource for aspiring DevOps engineers to learn and implement real-world DevOps projects.
It includes guides and solutions for deploying scalable systems, such as deploying a Java application on AWS using a 3-tier architecture and setting up scalable VPC architectures in the cloud.
https://github.com/NotHarshhaa/DevOps-Projects
❤1
You know about the
vh unit in CSS, but what are these new mystery units in CSS?❤5
The Ultimate DevOps Developer Roadmap 🔻
Pick and master one or two programming languages. Choose from options like Python, JavaScript, Go, Ruby, etc.
Master the ins and outs of major operating systems like Linux, Windows, Mac, and so on.
Learn about source control management tools such as Git, GitHub, GitLab, and Bitbucket.
Master the basics of networking concepts such as DNS, IP, TCP, and SSH.
Pick tools like GitHub Actions, Jenkins, or CircleCI to learn about continuous integration and continuous delivery.
Learn noscripting in bash, and PowerShell along with knowledge of various terminals and editors.
Master multiple hosting platforms such as AWS, Azure, GCP, Docker, Kubernetes, Digital Ocean, Lambda, Azure Functions, etc.
Learn infrastructure as code tools like Terraform, Pulumi, Ansible, Chef, Puppet, Kubernetes, etc.
Master the key tools for monitoring and logging for infrastructure and applications such as Prometheus, Elasticsearch, Logstash, Kibana, etc.
Learn the basics of software development such as system availability, data management, design patterns, and team collaboration.
Programming Languages
Pick and master one or two programming languages. Choose from options like Python, JavaScript, Go, Ruby, etc.
Operating Systems
Master the ins and outs of major operating systems like Linux, Windows, Mac, and so on.
Source Control Management
Learn about source control management tools such as Git, GitHub, GitLab, and Bitbucket.
Networking
Master the basics of networking concepts such as DNS, IP, TCP, and SSH.
CI/CD
Pick tools like GitHub Actions, Jenkins, or CircleCI to learn about continuous integration and continuous delivery.
Scripting and Terminals
Learn noscripting in bash, and PowerShell along with knowledge of various terminals and editors.
Hosting and Platforms
Master multiple hosting platforms such as AWS, Azure, GCP, Docker, Kubernetes, Digital Ocean, Lambda, Azure Functions, etc.
Infrastructure as Code
Learn infrastructure as code tools like Terraform, Pulumi, Ansible, Chef, Puppet, Kubernetes, etc.
Monitoring and Logging
Master the key tools for monitoring and logging for infrastructure and applications such as Prometheus, Elasticsearch, Logstash, Kibana, etc.
Basics of Software Development
Learn the basics of software development such as system availability, data management, design patterns, and team collaboration.
❤3
الفرق بين الـ Microservices والـ Monolith 💯
.
.
لما بنيجي نشتغل على مشروع كبير، بنلاقي دايمًا إن اختيار الـ architecture بتاع المشروع من أهم الحاجات اللي ممكن تأثر على نجاح المشروع.
فيه نوعين رئيسيين بنسمع عنهم كتير في مجال السوفتوير: الـ Monolith والـ Microservices. طيب، إيه الفرق بين الاتنين وإمتى نختار كل واحد فيهم؟
———
ده الـ approach الكلاسيكي اللي بنلاقيه في المشاريع القديمة أو المشاريع الصغيرة. ببساطة، الـ Monolith عبارة عن application واحد كبير متكامل. كل حاجة فيه متشابكة ومربوطة ببعض: الـ frontend، الـ backend، الـ database، وكل الـ business logic.
لما تيجي تضيف feature جديدة أو تعدل على حاجة، بتضطر تشتغل على الكود كله.
———
✅ المميزات
- سهولة التطوير في البداية: لو المشروع لسه صغير، بيكون سهل إنك تشتغل على كل حاجة في مكان واحد.
- أبسط في الـ deployment: بتعمل build و deploy مرة واحدة للتطبيق كله.
- أقل تعقيد: الكود كله موجود في مكان واحد، فلو التيم صغير أو المشروع بسيط، الـ Monolith هيكون حل عملي.
———
❌ العيوب:
- المشروع مش scalable بسهولة: كل ما المشروع يكبر، هتلاقي إن تعديل جزء بسيط ممكن يأثر على أجزاء تانية في النظام.
- صعوبة الصيانة: الكود بيبقى ضخم ومعقد، وممكن يبقى صعب جدًا تضيف features جديدة أو تصلح bugs.
- التعامل مع الترافيك العالي: لو فيه جزء معين من التطبيق هو اللي بيستهلك موارد كتير، مش هتقدر تخصص له موارد أكتر بسهولة.
———
في الـ Microservices، المشروع بيتقسم لمجموعة من الـ services الصغيرة، وكل service بتبقى مسؤولة عن جزء معين من الـ business logic.
الـ services دي بتتواصل مع بعض عن طريق APIs (زي REST أو GraphQL)، وكل واحدة منها ممكن تبقى مكتوبة بلغة برمجة مختلفة أو حتى تستخدم قاعدة بيانات مختلفة.
———
✅ المميزات:
- الـ Scalability عالي جدًا: ممكن تعمل scaling لكل service بشكل منفصل. يعني لو عندك service بتتعامل مع الـ orders في e-commerce site والترافيك عليها عالي، ممكن تعمل لها scaling من غير ما تضطر تعمل scaling للتطبيق كله.
- مرونة في التطوير: كل service بتشتغل بشكل مستقل، فالتيم ممكن يشتغل على أكتر من feature في نفس الوقت بدون ما يحصل تعارض.
- سهولة الصيانة: لو فيه bug في service معينة، بتقدر تعدل عليها أو حتى تعملها إعادة تشغيل من غير ما تأثر على الـ services التانية.
———
❌ العيوب:
- تعقيد في الـ deployment والـ management: إدارة وتنسيق كل الـ services بيحتاج أدوات وعمليات إضافية زي الـ orchestration tools (زي Kubernetes).
- صعوبة في الـ debugging: بما إن كل service مستقلة، الـ logging والـ monitoring بيبقوا معقدين شوية.
- التواصل بين الـ services: الـ inter-service communication ممكن يضيف latency ومشاكل لو مش معمول بشكل صحيح.
———
لو المشروع بتاعك لسه صغير أو الـ requirements بتاعته مش معقدة، فالـ Monolith ممكن يبقى اختيار منطقي وسهل. هيوفرلك وقت ومجهود في الـ setup والـ deployment.
لكن لو المشروع كبير أو بيكبر بسرعة، والـ team عندك عايز يشتغل بكفاءة أكتر على features كتير في نفس الوقت، فالـ Microservices هتكون الأنسب.
———
الخلاصة إن كل approach له مميزاته وعيوبه، والاختيار ما بينهم بيعتمد بشكل كبير على حجم المشروع واحتياجاته.
الـ Monolith مناسب للمشاريع الصغيرة أو اللي مش متوقعة نمو كبير في القريب العاجل.
أما الـ Microservices فهي الأفضل للمشاريع الكبيرة اللي بتحتاج scalability ومرونة أعلى، بس لازم تكون مستعد للتعامل مع التعقيد الإضافي في الإدارة والـ deployment.
.
.
لما بنيجي نشتغل على مشروع كبير، بنلاقي دايمًا إن اختيار الـ architecture بتاع المشروع من أهم الحاجات اللي ممكن تأثر على نجاح المشروع.
فيه نوعين رئيسيين بنسمع عنهم كتير في مجال السوفتوير: الـ Monolith والـ Microservices. طيب، إيه الفرق بين الاتنين وإمتى نختار كل واحد فيهم؟
———
1. الـ Monolith Architecture
ده الـ approach الكلاسيكي اللي بنلاقيه في المشاريع القديمة أو المشاريع الصغيرة. ببساطة، الـ Monolith عبارة عن application واحد كبير متكامل. كل حاجة فيه متشابكة ومربوطة ببعض: الـ frontend، الـ backend، الـ database، وكل الـ business logic.
لما تيجي تضيف feature جديدة أو تعدل على حاجة، بتضطر تشتغل على الكود كله.
———
✅ المميزات
- سهولة التطوير في البداية: لو المشروع لسه صغير، بيكون سهل إنك تشتغل على كل حاجة في مكان واحد.
- أبسط في الـ deployment: بتعمل build و deploy مرة واحدة للتطبيق كله.
- أقل تعقيد: الكود كله موجود في مكان واحد، فلو التيم صغير أو المشروع بسيط، الـ Monolith هيكون حل عملي.
———
❌ العيوب:
- المشروع مش scalable بسهولة: كل ما المشروع يكبر، هتلاقي إن تعديل جزء بسيط ممكن يأثر على أجزاء تانية في النظام.
- صعوبة الصيانة: الكود بيبقى ضخم ومعقد، وممكن يبقى صعب جدًا تضيف features جديدة أو تصلح bugs.
- التعامل مع الترافيك العالي: لو فيه جزء معين من التطبيق هو اللي بيستهلك موارد كتير، مش هتقدر تخصص له موارد أكتر بسهولة.
———
2. الـ Microservices Architecture
في الـ Microservices، المشروع بيتقسم لمجموعة من الـ services الصغيرة، وكل service بتبقى مسؤولة عن جزء معين من الـ business logic.
الـ services دي بتتواصل مع بعض عن طريق APIs (زي REST أو GraphQL)، وكل واحدة منها ممكن تبقى مكتوبة بلغة برمجة مختلفة أو حتى تستخدم قاعدة بيانات مختلفة.
———
✅ المميزات:
- الـ Scalability عالي جدًا: ممكن تعمل scaling لكل service بشكل منفصل. يعني لو عندك service بتتعامل مع الـ orders في e-commerce site والترافيك عليها عالي، ممكن تعمل لها scaling من غير ما تضطر تعمل scaling للتطبيق كله.
- مرونة في التطوير: كل service بتشتغل بشكل مستقل، فالتيم ممكن يشتغل على أكتر من feature في نفس الوقت بدون ما يحصل تعارض.
- سهولة الصيانة: لو فيه bug في service معينة، بتقدر تعدل عليها أو حتى تعملها إعادة تشغيل من غير ما تأثر على الـ services التانية.
———
❌ العيوب:
- تعقيد في الـ deployment والـ management: إدارة وتنسيق كل الـ services بيحتاج أدوات وعمليات إضافية زي الـ orchestration tools (زي Kubernetes).
- صعوبة في الـ debugging: بما إن كل service مستقلة، الـ logging والـ monitoring بيبقوا معقدين شوية.
- التواصل بين الـ services: الـ inter-service communication ممكن يضيف latency ومشاكل لو مش معمول بشكل صحيح.
———
إمتى تختار كل واحد؟
لو المشروع بتاعك لسه صغير أو الـ requirements بتاعته مش معقدة، فالـ Monolith ممكن يبقى اختيار منطقي وسهل. هيوفرلك وقت ومجهود في الـ setup والـ deployment.
لكن لو المشروع كبير أو بيكبر بسرعة، والـ team عندك عايز يشتغل بكفاءة أكتر على features كتير في نفس الوقت، فالـ Microservices هتكون الأنسب.
———
الخلاصة إن كل approach له مميزاته وعيوبه، والاختيار ما بينهم بيعتمد بشكل كبير على حجم المشروع واحتياجاته.
الـ Monolith مناسب للمشاريع الصغيرة أو اللي مش متوقعة نمو كبير في القريب العاجل.
أما الـ Microservices فهي الأفضل للمشاريع الكبيرة اللي بتحتاج scalability ومرونة أعلى، بس لازم تكون مستعد للتعامل مع التعقيد الإضافي في الإدارة والـ deployment.
❤5