Презентация «Bundle Transformer – инструмент для клиентской оптимизации в сре...Andrey Taritsyn
Возможно, многие из вас уже слышали или читали о модульном расширении для Microsoft ASP.NET Web Optimization Framework — Bundle Transformer. Обычно я рассказываю о данном продукте на примере ASP.NET MVC, но в этот раз я решил поступить по-другому и построил свой доклад на примере использования Bundle Transformer на сайте ASP.NET Web Pages.
Презентация «Bundle Transformer – инструмент для клиентской оптимизации в сре...Andrey Taritsyn
Возможно, многие из вас уже слышали или читали о модульном расширении для Microsoft ASP.NET Web Optimization Framework — Bundle Transformer. Обычно я рассказываю о данном продукте на примере ASP.NET MVC, но в этот раз я решил поступить по-другому и построил свой доклад на примере использования Bundle Transformer на сайте ASP.NET Web Pages.
Курс "Промышленное программирование на Java". Набор лекций 3. "Реляционные базы данных".
Модель предметной области. Подключение к РСУБД из Java.
Spring JDBC.
МФТИ, 2014 год. Лектор - Лаврентьев Федор Сергеевич
Доклад рассматривает тонкости nodejs, а так же преимущества Evented I/O для серверных приложений. Будет предоставлен ряд рекоммендаций по правильному построению архитектуры, модульности, масштабированию, дизайну кода. Краткое введение в технологию программирования "волокнами" (fibers) и ряд других эффективных практик.
Industrial Programming Java - Lection Pack 01 - Building an application - Lav...Fedor Lavrentyev
Курс "Промышленное программирование на Java". Набор лекций 1. "Сборка и компоновка приложения".
Сборка проекта. Apache Maven. Компоновка и верхнеуровневый дизайн приложения. Depencency Injection. Spring Framework. Spring Boot. Обзор популярных утилитарных библиотек. Логгинг, slf4j, log4j.
МФТИ, 2014 год. Лектор - Лаврентьев Федор Сергеевич
Web-программирование
Лекция #7. Django ORM
Цикл лекций читается в Омском государственном университете им. Ф.М.Достоевского на факультете компьютерных наук.
Лектор: Яковенко Кирилл Сергеевич.
Курс "Промышленное программирование на Java". Набор лекций 3. "Реляционные базы данных".
Модель предметной области. Подключение к РСУБД из Java.
Spring JDBC.
МФТИ, 2014 год. Лектор - Лаврентьев Федор Сергеевич
Доклад рассматривает тонкости nodejs, а так же преимущества Evented I/O для серверных приложений. Будет предоставлен ряд рекоммендаций по правильному построению архитектуры, модульности, масштабированию, дизайну кода. Краткое введение в технологию программирования "волокнами" (fibers) и ряд других эффективных практик.
Industrial Programming Java - Lection Pack 01 - Building an application - Lav...Fedor Lavrentyev
Курс "Промышленное программирование на Java". Набор лекций 1. "Сборка и компоновка приложения".
Сборка проекта. Apache Maven. Компоновка и верхнеуровневый дизайн приложения. Depencency Injection. Spring Framework. Spring Boot. Обзор популярных утилитарных библиотек. Логгинг, slf4j, log4j.
МФТИ, 2014 год. Лектор - Лаврентьев Федор Сергеевич
Web-программирование
Лекция #7. Django ORM
Цикл лекций читается в Омском государственном университете им. Ф.М.Достоевского на факультете компьютерных наук.
Лектор: Яковенко Кирилл Сергеевич.
Фичи н-н-нада? Или почему стоит использовать модуль Features.Eugene Fidelin
Presentation about using Features module for Drupal.
Made for DrupalCamp Donetsk 2011
Video: http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=3nLlrEYFwgA
Database automated deployment and versioning ...for smart peopleAlexey Diyan
There are a lot of tools which allows us automate deployment process for databases.
Those tools could be divided into two big groups:
#1. Tools that uses general purpose language (Ruby, C#, Java, Python) for writing migration scripts.
#2. Tools that uses SQL language for writing migration scripts.
First group of tools gives for developers productive gain but leaves database administrator completely out of development process which is really bad idea.
Second set of tools requires a lot of additional work - every single change should be written as separate database patch. This slows down our work => make it more expensive.
Oblivious solution is to create the third set of tools... or at least just one which would be friendly to both DBAs and DEVs.
What about auditors? They should be happy too!
JavaScript-модули "из прошлого в будущее"oelifantiev
Доклад на первом Ярославском форнтэнд-митапе.
Рассказ об имеющихся методиках описания модулей в JavaScript а также о грядущем стандарте ES6 и, наконец-то, нативной поддержке модулей языком.
Оптимальная архитектура масштабируемого плагина WordPress на Custom Post Type...Igor Sazonov
Доклад написан для WordPress Meetup #2 в Санкт-Петербурге. В докладе сравниваются файловые и логические архитектуры трех крупных плагинов на WordPress: WooCommerce, Easy Digital Downloads и Yoast WordPress SEO. Сравнив 3 архитектуры я взял наиболее оптимальные структуры и создал свою, при этом разместив ссылку на скачивание данного плагина. Скачав этот плагин Вы сможете понять его архитектуру. Много вещей конечно же можно улучшить, но самое главное посыл.
Процесс разработки и тестирования с Docker + gitlab ciАлександр Сигачев
Доклад - https://www.youtube.com/watch?v=lJsqRwULRVA
Какие проблемы решаем?
быстрый вход нового разработчика в проект
стандартизация настроек разработчиков
переключение между проектами - разные версии ПО и библиотек (mysql 5.6/5.7, node 0.12/7.2)
приучаем разработчиков к сетевому взаимодействию компонентов
Microservice - масштабирование/разделения разработки
Делим ресурсы staging среды между проектами
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...Nikolay Samokhvalov
Администрирование баз данных в будущем будет полностью автоматизировано. Это уже так для базовых операций DBA: поднятие инстансов, бэкапы, управление репликацией, failover — мы наблюдаем это по бурному развитию облачных «управляемых» СУБД (AWS RDS, Google Cloud SQL и десятков игроков поменьше), работе над k8s-оператором для Postgres и MySQL в ряде компаний, внедрению внутренних RDS-like DBaaS (database-as-a-service) решений внутри крупных организаций.
Но диагностика и оптимизация производительности баз данных сегодня всё ещё очень «ручные». Например, в Postgres: находим медленную группу запросов в pg_stat_statements, ищем конкретный пример (а то и «выдумываем» его на ходу), пробуем EXPLAIN ANALYZE сначала в dev/staging-окружении, где, как правило, данных не так много, а потом на prod'е... Подбираем индекс, убеждаемся, что он ускоряет (вроде бы) один SQL-запрос и — всё, отправляем в production. Метод «чик-чик и в production» должен остаться в прошлом! Как остались в прошлом развёртывание и настройка серверов и сервисов вручную.
Nancy CLI (https://github.com/postgres-ai/nancy) – открытый фреймворк для проведения экспериментов над базами данных PostgreSQL, позволяющий любому инженеру наладить системный подход к анализу и оптимизации производительности БД. Nancy поддерживает проведение экспериментов локально (на любом сервере) и удалённо на дешёвых высокопроизводительных спот-инстансах AWS EC2.
Без каких-либо специальных знаний, используя Nancy CLI, любой инженер может теперь:
- собрать подробную информацию о поведении «SQL-запросов с прода» на «клоне прода», но «не трогая прод» с целью выявления узких мест (на «проде» под нагрузкой включать обширную диагностику неразумно, а иногда и невозможно);
- проверить, как тот или иной индекс влияет на производительность SQL (в том числе, насколько он замедлит UPDATE'ы);
- подобрать оптимальные параметры настройки Postgres'а (пример: запустить в облаке проверку 100 вариантов default_statistics_target с подробным исследованием эффекта и анализом для каждой группы SQL-запросов);
- сравнить 2+ прогонов моделированной нагрузки на клоне реальной БД в различных условиях (разное оборудование, разные версии Postgres, разные настройки, разные наборы индексов).
В докладе мы также обсудим конкретные примеры внедрения метода автоматизации экспериментов над БД и Nancy CLI в ряд проектов различных компаний (БД до 2ТБ, hybrid workload, до 15k TPS) и трудности, которые пришлось преодолеть на пути:
1. Включение полного логирования запросов: когда это просто страх, а когда это действительно серьёзный стресс для сервера? Как быть, если диски «не тянут» полное логирование?
2. Вопросы безопасности: нужно ли давать доступ к экспериментальным узлам всем разработчикам или можно обойтись без этого? Обфускировать ли данные?
3. Как убедиться, что результаты эксперимента достоверны?
4. Как проводить эксперименты над терабайтной базой данных быстро?
5. Стоит ли включать Nancy в CI/CD-конвейер?
Рано или поздно возникает необходимость в собственных инструментах по разным причинам: либо не хватает готовых, либо есть какая-то особенность в проекте. Разработка инструментов, работающих в браузере, является непростой задачей. Самое сложное — чтобы они умели работать удаленно, вне страницы. Это многих пугает — нужно много сделать и во многом разобраться. Но если большая часть проблем уже решена, и можно сосредоточиться лишь на основной функции инструмента? Что если такие инструменты смогут работать в произвольном WebView, будь оно встроено в браузер, редактор или другое приложение на любом устройстве? Доклад про удалённые инструменты: какие есть сложности и как их обойти, как перестать бояться и начать делать инструменты под свои задачи и технологический стек.
16. Features Code-driven development! Конфигурация - в код! Features так или иначе умеют: типы нод, поля CCK, таксономия, imagecahe, роли и права, Views, Rules...
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24. Controller Feature: центр управления всем остальным Включаются все остальные features: dependencies[] = "feature_name_1" dependencies[] = "feature_name_2" ... hook_update и hook_install - отражают общие изменения в состоянии системы function feature_controller_update_6003() { $return = array(); $modules = array('feature_name_1', 'feature_name_2'); drupal_install_modules($modules); $return[] = array('success' => TRUE, 'query' => 'Enabling some cool features'); return $return; }
