Выбор оптимального хостинга для интернет-магазина на CMS Битриксborovoystudio
Презентация выступления Алексея Русакова, Начальник отдела облачных решений hoster.by, на Большом федеральном семинаре 1С-Битрикс в Минске 6 июня 2013 г.
DevOps Fest 2020. Александр Глущенко. Modern Enterprise Network Architecture ...DevOps_Fest
При разработке и сопровождении enterprise продуктов в AWS Cloud мы всегда сталкиваемся со сложностями в разработке архитектуры сети, которая будет объединять множество AWS аккаунтов и сервисов и отвечать требованиям высокой доступности, безопасности и regulatory compliance. В данном докладе я хочу поделиться со слушателями своим опытом и привести примеры готовых шаблонов масштабируемой, безопасной архитектуры между несколькими учетными записями
Выбор оптимального хостинга для интернет-магазина на CMS Битриксborovoystudio
Презентация выступления Алексея Русакова, Начальник отдела облачных решений hoster.by, на Большом федеральном семинаре 1С-Битрикс в Минске 6 июня 2013 г.
DevOps Fest 2020. Александр Глущенко. Modern Enterprise Network Architecture ...DevOps_Fest
При разработке и сопровождении enterprise продуктов в AWS Cloud мы всегда сталкиваемся со сложностями в разработке архитектуры сети, которая будет объединять множество AWS аккаунтов и сервисов и отвечать требованиям высокой доступности, безопасности и regulatory compliance. В данном докладе я хочу поделиться со слушателями своим опытом и привести примеры готовых шаблонов масштабируемой, безопасной архитектуры между несколькими учетными записями
Облако Microsoft – это еще и про Open Source. Конференция РИТ++Microsoft
Облако Microsoft - это еще и про Open Source. Поддержка Linux на Microsoft Azure - это
только верхушка айсберга. Мы попробуем посмотреть с высоты на то, как Microsoft Azure поддерживает Open Source, и спуститься по всему стеку OSS:
* мигрируем Java-приложение на Windows Azure (PHP, NodeJS, Python, Java), используя Eclipse и Azul JDK
* развернем готовое приложение (Drupal, WordPress, Joomla, etc)
* используем коммьюнити-дистрибутив Linux (Ubuntu, CentOS, etc).
Технология Node.Js и ее интеграции с Drupal. Установка, настройка и примеры работы.
-----
Сайт сибирского сообщества друпаллеров ДрупалСиб drupalsib.ru
Группа сибирского сообщества друпаллеров Вконтакте vk.com/drupalsib
Партнер Группа компаний И20 i20.biz
IntrospeQt Software provides iCapture Connect, a module that seamlessly transfers scanned and indexed documents from their iCapture document capture solution database to leading document management systems like Alfresco. iCapture Connect allows users to easily configure document mapping between iCapture and Alfresco properties and folders, and provides a real-time release process to transfer documents as they are scanned and indexed. The end result is process ready documents available in Alfresco with images, metadata, and content pre-populated for users to view and take action on.
Облако Microsoft – это еще и про Open Source. Конференция РИТ++Microsoft
Облако Microsoft - это еще и про Open Source. Поддержка Linux на Microsoft Azure - это
только верхушка айсберга. Мы попробуем посмотреть с высоты на то, как Microsoft Azure поддерживает Open Source, и спуститься по всему стеку OSS:
* мигрируем Java-приложение на Windows Azure (PHP, NodeJS, Python, Java), используя Eclipse и Azul JDK
* развернем готовое приложение (Drupal, WordPress, Joomla, etc)
* используем коммьюнити-дистрибутив Linux (Ubuntu, CentOS, etc).
Технология Node.Js и ее интеграции с Drupal. Установка, настройка и примеры работы.
-----
Сайт сибирского сообщества друпаллеров ДрупалСиб drupalsib.ru
Группа сибирского сообщества друпаллеров Вконтакте vk.com/drupalsib
Партнер Группа компаний И20 i20.biz
IntrospeQt Software provides iCapture Connect, a module that seamlessly transfers scanned and indexed documents from their iCapture document capture solution database to leading document management systems like Alfresco. iCapture Connect allows users to easily configure document mapping between iCapture and Alfresco properties and folders, and provides a real-time release process to transfer documents as they are scanned and indexed. The end result is process ready documents available in Alfresco with images, metadata, and content pre-populated for users to view and take action on.
Specialist in the extraction and marketing of global organic argan oil, MARPHI was created by a team of enthusiasts from southern Morocco in the evolving world of bio. MARPHI is making every effort to develop products marketed in retail & wholesale argan oil bios healthy free from questionable components the chemical industry.
Our website: http://marphi.ma
Los baños japoneses se han convertido en un símbolo de identidad de Japón. Sin embargo, las ventas de baños inteligentes japoneses han sido lentas fuera de Japón. Para aumentar las ventas, una importante empresa japonesa ha inaugurado una zona de exhibición de baños en una terminal de aeropuerto para que los visitantes puedan probar los baños y enamorarse de Japón. La captología, una nueva disciplina que busca cambiar las actitudes a través de productos interactivos, se ha convertido en una importante estrategia para generar
Mikrotik adalah sistem operasi berbasis Linux yang digunakan untuk mengubah komputer menjadi router dengan fitur-fitur seperti firewall, routing, hotspot, dan lainnya. Mikrotik memiliki kelebihan murah dan mudah dioperasikan namun kekurangannya adalah sertifikasi yang kurang dikenal secara internasional.
FCS para o Plano de Marketing por Ricardo MenaRicardo Mena
O documento fornece diretrizes para o desenvolvimento de um plano de marketing eficaz. Ele enfatiza a importância de (1) realizar pesquisas de mercado aprofundadas, (2) estabelecer objetivos quantificáveis e prazos claros, e (3) garantir a coerência da estratégia para posicionar a marca de forma memorável.
This document summarizes a workshop to map out the existing participation structures within the NHS system in England in order to understand how a new program called NHS Citizen can best operate within that system. The workshop covered introducing participants to the NHS system and network analysis, testing different types of organizations within the system, identifying relationships between organizations, starting to map the system, and next steps.
The document discusses waterproofing and paving a driveway area. It lists Rubaro Br400 concurrent with geotextile and Rubaro SP 550 as final layer before paving as the products used. The surfaces were cleaned and primed with MP 20 Etch Primer before application of the waterproofing and paving.
This document introduces 6 people who are part of a group project. It provides their names, ages, hobbies, and favorite school subjects. The people range in age from 17-18 years old and enjoy activities like reading, drawing, horse riding, playing piano, traveling, dancing, singing, cooking, and taking care of animals. Their favorite subjects include biology, math, history, English, chemistry, and math.
This tutorial provides instructions for installing Mixim and Mixnet, two network simulation frameworks that work with the OMNeT++ discrete event simulator. It details downloading and compiling the source code for both Mixim and Mixnet from their GitHub repositories. The tutorial also explains how to run a simple example simulation using these frameworks to validate that the installation was successful.
Joshy C D is seeking a position that utilizes his skills and experience in transmission network configuration and development. He has over 5 years of experience as a Senior Engineer at Commtel Networks and has also worked as a Graphic Engineer at Yokogawa India Limited. He holds a B-Tech in Electronics and Communication and has professional credentials in planning, installing, and maintaining SDH, PDH, Ethernet, and video surveillance networks and equipment. Some of the projects he has worked on include pipeline projects for BPCL, HPCL, and IOCL where he performed integration, installation, and commissioning of SDH, PDH, and CCTV systems.
Построение собственного JS SDK — зачем и как?buranLcme
Многие разработчики любят делать свои велосипеды, но не все задумываются зачем. Мы расскажем о том, зачем вам может понадобится собственный JavaScript SDK и полезно ли кататься на велосипедах.
Мы делали собственный JS SDK для того, чтобы дать возможность создания плагинов в рамках большой enterprise системы - <b>Parallels Automation</b> и <b>Plesk Panel</b>. Сам SDK является частью общего стандарта <b>APS</b>, который является шиной, объединяющей все наши продукты по автоматизации. Обе панели брендируются и мы должны были сохранить брендинг при уже существующей кодовой базе верстки и существующих правилах оформления. И главное - надо было дать возможность создания UI сторонним девелоперам, которые могут иметь абсолютно разный уровень - от пришедших бекэндеров до профессиональных js-разработчиков.
Облачные технологии предлагают масс преимуществ для размещения веб-приложений. Надежность, экономия, возможность отказаться от своей инфраструктуры, автоматическое масштабирование и многое другое - вот плюсы облачного размещения.
В этом докладе мы рассмотрим как облачная платформа Azure позволит вам получить все преимущества для хостинга проектов на базе Drupal на Linux или Windows в виде PaaS-решения или просто в виртуальных машинах.
WebCamp: Developer Day: Все об Azure Web Sites - Сергей БайдачныйGeeksLab Odessa
Все об Azure Web Sites
Сергей Байдачный
Майкрософт Украина
Мы расскажем о том, что такое Web Sites в MicrosoftAzure, механизмы создания и настройки простых веб-сайтов, использование существующих CMS, затронем вопросы резервного копирования и использования различных баз данных.
Создание облачных приложений по модели PaaS (Platform as Service) позволяет сосредоточиться на решении задач по созданию программного обеспечения, вместо того чтобы беспокоиться о базовой инфраструктуры. Но иногда построение комплексного решения или интеграция с существующими системами требуется больше контроля, чем предоставляет модель PaaS, требуется контроль над инфраструктурой, т.е. IaaS (Infrastructure as Service). В рамках доклада будут рассмотрены основные архитектурные особенности Windows Azure, которые необходимо учитывать при миграции приложения в PaaS модели, а так же новые инфраструктурные возможности Windows Azure, такие как виртуальные машины и виртуальные сети, которые позволяют использовать IaaS модель миграции.
Docker и оркетсрация контейнеров в облаке AzureStas Pavlov
Небольша презентация, которая знакомит с конетейнерным подхдом, Docker, Windows Containers и вохможностях использования контейнеров и их оркестрации в облаке Azure.
Основные аспекты управления веб-проектом в Microsoft Azure WebsitesArtur Baranok
Основные аспекты управления веб-проектом в Microsoft Azure Websites. Cоздание сайта из коллекции веб-приложений, выбор СУБД, средства развертывания, сервис Kudu, привязка собственного домена, использование HTTPS. Артур Баранок, Azure MVP
Jelastic PaaS for DevOps: Hybrid Cloud based on Microsoft AzureDmitry Lazarenko
Гибридное облако PaaS на базе Jelastic и Microsoft Azure. Jelastic позволяет создать гибридное облако с возможностью живой миграции приложений между частным облаком и Microsoft Azure, AWS, SoftLayer
За последние годы мечты фантастов XX века стали реальностью: смартфоны, видеозвонки, виртуальная реальность и, наконец, Интернет вещей. К сожалению, у прогресса всегда есть темная сторона. Я думаю, ни для кого не секрет, что такие компании как Sony, Yahoo, Adobe, Target и многие другие столкнулись с проблемами безопасности в последние годы. Количество скомпрометированных систем растет день ото дня.
Node.js - это одна из самых быстрорастущих экосистем разработки приложений на рынке, которая постепенно перестает быть инструментом для разработки стартапов и проникает в корпоративный сектор. Вы уверены, что ваше приложение, разработанное на базе MEAN-стека, безопасно? В своем докладе я хотел бы рассмотреть данный вопрос. Мы поговорим о криптографии, аутентификации, авторизации, уязвимостях web-приложений, построенных на базе Node.js. К концу доклада вы получите пошаговое руководство, как уменьшить вероятность взлома вашего проекта.
DataScience Lab, 13 мая 2017
Коррекция геометрических искажений оптических спутниковых снимков
Алексей Кравченко (Senior Data Scientist at Zoral Labs)
Мы рассмотрим разнообразие существующих спутниковых данных и способов их применения в сельском и лесном хозяйстве, картографировании земной поверхности. Далее сфокусируемся на задаче геометрической коррекции снимков как первом шаге процесса обработки спутниковых данных, включая геопривязку снимков, регистрацию изображений, субпиксельную идентификацию контрольных точек, совмещение каналов. Также расскажем о некоторых интересных и неожиданных подходах к определению ориентации и jitter спутников и построению маски облачности.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Kappa Architecture: How to implement a real-time streami...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Kappa Architecture: How to implement a real-time streaming data analytics engine
Juantomás García (Data Solutions Manager at OpenSistemas, Madrid, Spain)
We will have an introduction of what is the kappa architecture vs lambda architecture. We will see how kappa architecture is a good solution to implement solutions in (almost) real time when we need to analyze data in streaming. We will show in a case of real use: how architecture is designed, how pipelines are organized and how data scientists use it. We will review the most used technologies to implement it from apache Kafka + spark using Scala to new tools like apache beam / google dataflow.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
Semgrex allows users to extract information from text using patterns that match syntactic dependencies in sentences. It provides examples of patterns that match parts of speech tags and dependency relations. The document also includes links to the Semgrex npm package, a demo application on GitHub, and resources for natural language processing and syntactic dependencies.
DataScience Lab 2017_Обзор методов детекции лиц на изображениеGeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Обзор методов детекции лиц на изображение
Юрий Пащенко ( Research Engineer, Ring Labs)
В данном докладе мы предлагаем обзор наиболее новых и популярных методов обнаружения лиц, таких как Viola-Jones, Faster-RCNN, MTCCN и прочих. Мы обсудим основные критерии оценки качества алгоритма а также базы, включая FDDB, WIDER, IJB-A.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание про...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Сходство пациентов: вычистка дубликатов и предсказание пропущенных диагнозов
Виктор Сарапин (CEO at V.I.Tech)
Как эффективно определять дубликаты на десятках миллионов пациентов, и как определять пропущенные диагнозы и лечебные действия.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab, 13 мая 2017
Recent deep learning approaches for speech generation
Дмитрий Белевцов (Techlead at IBDI)
В последние пол года появилось несколько важных моделей на базе глубоких нейронных сетей, способных успешно синтезировать человеческую речь на уровне отдельных сэмплов. Это позволило обойти многие недостатки классических спектральных подходов. В этом докладе я сделаю небольшой обзор архитектур наиболее популярных сетей, таких как Wavenet и SampleRNN.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab, 13 мая 2017
Распределенные вычисления: использование BOINC в Data Science
Виталий Кошура (Software Developer at Lohika)
BOINC - это открытое программное обеспечение для распределенных вычислений. Данный доклад освещает использование приложения BOINC в различных областях науки, которые связаны с обработкой огромных массивов данных, на примере текущих активных исследовательских проектов.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab, 13 мая 2017
Магистерская программа "Data Science" в УКУ
Орест Купин(Master's Student at UCU)
В этом докладе я расскажу вам о магистерской программе со специализацией в анализе данных в Украинском Католическом Университете. Я расскажу про структуру программы, основные курсы, а также опишу свой опыт как студента УКУ и поговорю об вызовах с которыми мы столкнулись в этом году.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью A...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Cервинг моделей, построенных на больших данных с помощью Apache Spark
Степан Пушкарев (GM (Kazan) at Provectus / CTO at Hydrosphere.io)
После подготовки данных и обучения моделей на больших данных с использованием Apache Spark встает вопрос о том, как использовать обученные модели в реальных приложениях. Помимо модели важно не забывать про весь пайплайн пре-процессинга данных, который должен попасть в продакшн в том виде, в котором его спроектировал и реализовал дата саентист. Такие решения, как PMML/PFA, основанные на экспорте/импорте модели и алгоритма имеют очевидные недостатки и ограничения. В данном докладе мы предложим альтернативное решение, которое упрощает процесс использования моделей и пайплайнов в реальных боевых приложениях.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоин...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
BioVec: Word2Vec в задачах анализа геномных данных и биоинформатики
Дмитрий Новицкий (Старший научный сотрудник в ИПММС НАНУ)
Этот доклад посвящен bioVec: применению технологии word2vec в задачах биоинфоматики. Сначала мы напомним как работает Word2vec и аналогичные ему методы Word Embedding. Затем расскажем об особенностях Word2vec в применении к геномным последовательностям-- основному виду данных в биоинформатике. Как обучать bioVec, и применять эту технологию к задачам классификации белков, предсказания их функции и др. В заключении мы продемонстрируем примеры кода для обучения и использования bioVec.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Data Sciences и Big Data в Телекоме_Александр Саенко GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Data Sciences и Big Data в Телекоме
Александр Саенко (Software Engineer at SoftServe/CISCO)
Александр расскажет о некоторых интересных примерах использования Big Data и Data Science в Телекоме: оптимизация сотовой сети, улучшение клиентского опыта, модели прогнозирования местоположения мобильных устройств, предотвращения оттока абонентов, обнаружение фрода и других. Рассмотрит основные современные подходы к их решению на основе алгоритмов машинного обучения.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Высокопроизводительные вычислительные возможности для сист...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Высокопроизводительные вычислительные возможности для систем анализа данных
Михаил Федосеев ( Архитектор инфраструктурных решений, LanTec)
В докладе мы поговорим о hardware стороне систем анализа данных для случаев построения приватных облаков или локальных высокопроизводительных вычислительных кластеров. Рассмотрим какие технологии и комплексные решения от компании Hewlett Packard Enterprise позволяют ускорить процесс анализа данных. Это не только зарекомендовавшие в своей области лучшие в своем сегменте сервера линейки HPE Apollo, а так же высокоскоростные сетевые коммутаторы HPE, но и дополнительные вспомогательные элементы решения, такие как мощные графические карты NVIDIA и хост-процессоры Xeon Phi. Так же будет рассмотрен стек HPE Core HPC Software Stack, который позволяет администраторам контролировать использование ресурсов системы.
Все материалы доступны по ссылке: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Мониторинг модных трендов с помощью глубокого обучения и TensorFlow, Ольга Романюк (Data Scientist at Eleks)
В течении последних 8 месяцев мы в Eleks работали над системой отслеживания модных трендов, основанной на глубинной остаточной нейронной сети с тождественным отображением. При тренировке сети мы использовали онлайн увеличение объема данных, а также распараллеливание данных по двум картам GPU. Мы создали эту систему с нуля при помощи TensorFlow. В презентации я расскажу о практической стороне проекта, нюансах реализации и подводных камнях, с которыми мы столкнулись во время работы.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонны...GeeksLab Odessa
DataScience Lab, 13 мая 2017
Кто здесь? Автоматическая разметка спикеров на телефонных разговорах
Юрий Гуц (Machine Learning Engineer, DataRobot)
Автоматическая аннотация спикеров — интересная задача в обработке мультимедиа-данных. Нам нужно ответить на вопрос "Кто говорит когда?", не зная ничего о количестве и личности спикеров, присутствующих на записи. В этом докладе мы рассмотрим работающие методы для аннотации спикеров на телефонных разговорах.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_From bag of texts to bag of clusters_Терпиль Евгений / П...GeeksLab Odessa
From bag of texts to bag of clusters
Терпиль Евгений / Павел Худан (Data Scientists / NLP Engineer at YouScan)
Мы рассмотрим современные подходы к кластеризации текстов и их визуализации. Начиная от классического K-means на TF-IDF и заканчивая Deep Learning репрезентациями текстов. В качестве практического примера, мы проанализируем набор сообщений из соц. сетей и попробуем найти основные темы обсуждения.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScience Lab 2017_Графические вероятностные модели для принятия решений в ...GeeksLab Odessa
Графические вероятностные модели для принятия решений в проектном управлении
Ольга Татаринцева (Data Scientist at Eleks)
Как часто вам приходится принимать решения, используя знания в определенной предметной области? На сколько хороши такие решения? А теперь представьте, что вы собрали знания лучших экспертов в предметной области. Похоже, что ваши решения, основанные на этих знаниях, будут куда более взвешенными, не так ли? Мы будем говорить о системе ProjectHealth, которая была построена на основе опыта лучших экспертов в проектном управлении в компании Eleks. Для реализации поставленной задачи была использована графовая вероятностная модель, а именно байесовская сеть, имплементированная на Python. За время работы над проектом мы прошли шаги от извлечения требований, поиска данных и построения модели с нуля до реализации BI дашборда с возможностью углубиться в детали, доходя до сырых данных. Сейчас ProjectHealth экономит большое количество времени для топ менеджмента и ресурсов компании, так как мониторит состояние бизнеса в малейших деталях ежедневно и делает это как настоящий эксперт.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи ...GeeksLab Odessa
DataScienceLab, 13 мая 2017
Оптимизация гиперпараметров машинного обучения при помощи Байесовской оптимизации
Максим Бевза (Research Engineer at Grammarly)
Все алгоритмы машинного обучения нуждаются в настройке (тьюнинге). Часто мы используем Grid Search или Randomized Search или нашу интуицию для подбора гиперпараметров. Байесовская оптимизация поможет нам направить Randomized Search в те места, которые наиболее перспективны, так, чтобы тот же (или лучший) результат мы получили за меньшее количество итераций.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
DataScienceLab2017_Как знать всё о покупателях (или почти всё)?_Дарина Перемот GeeksLab Odessa
DataScienceLab, 13 мая 2017
Как знать всё о покупателях (или почти всё)?
Дарина Перемот (ML Engineer at SynergyOne)
Раскроем собственный ответ на вопрос "Чего же хочет покупатель?". Поделимся результатами исследований транзакций и расскажем, есть ли у вас домашний питомец. А так же, продемонстрируем, как машинное обучение уже сейчас помогает узнавать вас ближе.
Все материалы: http://datascience.in.ua/report2017
JS Lab 2017_Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты_Владимир ...GeeksLab Odessa
JS Lab 2017, 25 марта
Mapbox GL: как работают современные интерактивные карты
Владимир Агафонкин (Lead JavaScript Engineer at MapBox)
Mapbox GL JS — открытая JS-библиотека для создания современных интерактивных карт на основе WebGL. В разработке более трех лет, она сочетает в себе множество удивительных технологий, сложных алгоритмов и идей для достижения плавной отрисовки тысяч векторных объектов с миллионами точек в реальном времени. В этом докладе вы узнаете, как работает библиотека внутри, и с какими сложностями сталкиваются разработчики современных WebGL-приложений. В докладе: отрисовка шрифтов, триангуляция линий и полигонов, пространственные индексы, определение коллизий, расстановка надписей, кластеризация точек, обрезка фигур, упрощение линий, упаковка спрайтов, компактные бинарные форматы, параллельная обработка данных в браузере, тестирование отрисовки и другие сложности.
Все материалы: http://jslab.in.ua/2017
JS Lab2017_Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js GeeksLab Odessa
JS Lab2017, 25 марта, Одесса
Под микроскопом: блеск и нищета микросервисов на node.js
Илья Климов (CEO at Javascript.Ninja)
"- Что это?
- Микросервис!
- И что он делает?
- Микропадает".
Про микросервисы сейчас не рассуждает только ленивый. Все рассказывают про то, как микросервисы спасают от сложности разработки, снижают время развертывание и повышают общую надежность систем. Этот доклад - про подводные камни, которые ждут оседлавших волну этого хайпа с Node.JS. Мы поговорим про ошибки, которые стоили мне и моей компании бессонных ночей, потерянной прибыли и, временами, веры в могущество микросервисной архитектуры.
Все материалы: http://jslab.in.ua/
Организаторы: http://geekslab.org.ua/
8. Взаимодействие с Blob
хранилищем
var azure = require('azure');
var blobClient = azure.createBlobService();
// Создание
var text = 'Содержание';
blobClient.createBlockBlobFromText(container, blob, text, function (error, blockBlob, response) {
// создан
});
// Выборка
blobClient.getBlobToText(container, blob, function (error, text, blockBlob, response) {
// получен
});
// Удаление
blobClient.deleteBlob(container, blob, function (error, isSuccessful, response) {
// удалён
});
9. Взаимодействие с таблицами
var azure = require('azure');
var tableClient = azure.createTableService();
// Вставка
var item = new SomeEntity();
item.PartitionKey = ‘Item 1';
item.RowKey = uuid();
tableClient.insertEntity('table', item, function (error, entity, response) {
});
// Выборка
tableClient.queryEntity('table', item.PartitionKey, item.PartitionKey, function (error, successful, response) {
});
10. Взаимодействие с очередями
var azure = require('azure');
var queueClient = azure.createQueueService();
// Записать в очередь
queueClient.createMessage('queue', ‘Сообщение',
function (error, queueMessageResult, response) {
});
// Выбрать сообщения
queueClient.getMessages('queue',
function (error, queueMessageResults, response) {
});
11. Windows Azure Mobile Services
• Данные
• Нативные SDK
• Пуш уведомления
• Авторизация
• Масштабирование