TheNote
DZone.com Feed на русском Заметка
GooglePlay AppStore

DZone.com Feed на русском

DZone - это комплексная онлайн-платформа, посвященная различным аспектам технологий и программирования. Сайт предоставляет обширную информацию о различных языках программирования, технологиях, фреймворках и инструментах. Среди основных возможностей и ресурсов сайта - новости и статьи о последних тенденциях и обновлениях в технологическом секторе, различные ресурсы и учебники для обучения различным навыкам программирования, а также сообщество, где пользователи могут общаться друг с другом и делиться своим опытом и знаниями. Кроме того, DZone предлагает объявления о вакансиях для технических специалистов, являясь полезным ресурсом для тех, кто интересуется технологиями и программированием.
DZone.com Feed dzone.com
RSS feeds.dzone.com
DZone.com Feed на русском RSS thenote.app
RSS Hunter RSS Hunter • 22 авг. 2024 г.

Трэд заметок

Эксплуатация самостоятельно размещенного WAF в продакшене: практические уроки от SafeLine

Зачем ставить WAF перед приложением?Межсетевые экраны веб-приложений часто представляют как набор функций безопасности: защита от SQL-инъекций, обнаружение межсайтового скриптинга, защита от ботов, ограничение скорости запросов и контроль доступа.Эти возможности важны, но они являются лишь частью операционной проблемы. Более сложные вопросы обычно возникают после развертывания:
Running a Self-Hosted WAF in Production: Practical Lessons From SafeLine dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Суперспособности Claude Code: Стек из 5 инструментов, который устраняет ограничения и амнезию контекста

Claude Code изменил то, как многие люди пишут программное обеспечение. Вы вводите команды в терминале, просите внести изменения, и инструмент читает файлы, редактирует код, выполняет команды и сообщает о результатах. Для многих повседневных задач это кажется быстрым и полезным.Тем не менее, снова и снова возникают 2 проблемы. Во-первых, вы достигаете лимитов использования. Длительная сессия кодирования может прерваться на середине задачи. Вы ждете, переключаете аккаунты или нарушаете рабочий процесс. Во-вторых, каждая новая сессия начинается с чистого листа. Инструмент не помнит ошибку, которую вы исправили вчера, предпочитаемые вами версии библиотек или правила стиля, которые вас волнуют. Вы тратите первую половину дня на повторное объяснение одного и того же проекта.
Claude Code Superpowers: The 5-Tool Stack That Ends Limits and Context Amnesia dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Два движка, один запрос: DuckDB внутри Neo4j

Если вы следили за миром баз данных в последнее время, вы могли заметить, что DuckDB появляется в некоторых неожиданных местах. Один из наиболее интересных примеров — pg_duckdb, расширение Postgres, которое встраивает DuckDB непосредственно в процесс Postgres, позволяя выполнять аналитические запросы через движок DuckDB, не покидая базу данных. Это умная идея: сохранить данные там, где они находятся, но использовать более быстрый аналитический движок.Это заставило нас задуматься: можем ли мы сделать нечто подобное с Neo4j?
Two Engines, One Query: DuckDB Inside Neo4j dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

PWA на iOS, Часть 1: PWA на iPhone старше, чем кажутся

Это первая из восьми статей о том, как веб-приложения работают на iOS, и в ней меньше кода, чем в остальных. Здесь я рассмотрю, откуда берутся странности, с которыми приходится мириться всем, кто выпускает PWA для iPhone.Откройте манифест почти любого PWA, созданного в 2026 году, и рядом со ссылкой на манифест вы, скорее всего, найдете метатег apple-mobile-web-app-capable. Старая справка Safari гласит: "Доступно в iOS 2.1 и новее". Версия 2.1 вышла 12 сентября 2008 года, когда App Store работал уже два месяца. Таким образом, полноэкранные веб-приложения на iPhone появились после того, как Apple переключилась на нативный SDK, хотя обычно история рассказывается наоборот. Поведение PWA на iPhone полно мелких деталей, подобных этой. За иконкой на вашем главном экране стоят двадцать пять лет попыток превратить веб-страницу в программу, и многие решения, принятые в процессе, до сих пор присутствуют в вашем коде.
PWA on iOS, Part 1: PWAs on the iPhone Are Older Than They Look dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

OpenCode: Настройка ИИ-ассистента для кодирования с открытым исходным кодом

OpenCode — это основанный на терминале, открытый ИИ-ассистент для написания кода, который поддерживает несколько поставщиков, включая GitHub Copilot. Для разработчиков, ищущих независимого от поставщика ИИ-ассистента для написания кода, OpenCode предлагает гибкий способ интеграции ИИ в их рабочий процесс кодирования.
OpenCode: Setting Up an Open-Source AI Coding Assistant dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Genkit Go против ADK Go 2.0: Практический взгляд на шаблонный код и низкоуровневое управление

Genkit и ADK (Agent Development Kit) — это фреймворки для генеративного ИИ, поддерживаемые Google, с первоклассными SDK для Go. Меня постоянно спрашивают: в чем же реальная разница, когда садишься писать код?Это не статья о том, "что лучше". Они решают разные задачи: ADK — это фреймворк для оркестрации агентов (агенты, сессии, меж-агентный трансфер, а с версии 2.0 — графовый движок рабочих процессов), в то время как Genkit — это фреймворк для приложений генеративного ИИ (вызовы моделей, потоки, структурированный вывод, промежуточное ПО). Но они пересекаются в повседневных задачах, которые выполняет каждый Go-разработчик (вызов модели, получение типизированного вывода, потоковая передача, добавление инструментов, перехват запросов), и в этих задачах опыт разработчика сильно различается.
Genkit Go vs ADK Go 2.0: A Hands-On Look at Boilerplate and Low-Level Control dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

OwlVigil открывает исходный код своего Go SDK для корпоративного ИИ

С момента запуска OwlVigil я размышлял над ключевой целью: полностью раскрыть его возможности для разработчиков, обеспечив бесшовную интеграцию функций управления ИИ и способствуя созданию инновационных продуктов, основанных на этих возможностях.Мы разработали комплексный набор API и SDK для различных языков программирования, сделав доступными практически все основные возможности OwlVigil. Разработчики могут использовать подмножество этих функций через SDK или создать комплексную платформу управления и шлюз для ИИ на основе наших API.
OwlVigil Open-Sources Its Go SDK for Enterprise AI dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Тестирование Java и Spring приложений с Kotlin: низкий риск внедрения

Команды, рассматривающие или решившие внедрить Kotlin, часто планируют миграцию как серию переписываний, заменяя Java-сервисы аналогами на Kotlin по одному микросервису за раз. На практике такой план, как правило, затягивается, прежде чем будет написан хоть один рабочий код.Роль Kotlin в экосистеме JVM расширяется, потому что он не требует такого рода обязательств. Такие компании, как Netflix, Adobe и DoorDash, внедрили его постепенно, наряду с существующими JVM-системами, а не путем полного переписывания. Наименее рискованной отправной точкой являются тесты. Они дают вам преимущества языка Kotlin, включая null-безопасность, классы данных и выразительные лямбды, не затрагивая ничего, что работает в продакшене.
Testing Java and Spring Applications With Kotlin: Low-Risk to Adoption dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

MCP появится на ваших настольных приложениях

Когда разработчики слышат "Протокол контекста модели" (MCP), обычно возникает образ сервера.MCP-сервер предоставляет инструменты или ресурсы. AI-агент подключается к нему и внезапно получает доступ к базе данных, репозиторию исходного кода, системе документации, браузеру или какому-либо корпоративному сервису.
MCP Is Coming to Your Desktop Applications dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Виртуальные потоки Java под нагрузкой: три производственных ограничения

Виртуальные потоки позволяют нам использовать обычный блокирующий код, в то время как множество других запросов ожидают параллельно. Однако под нагрузкой это выдвигает на первый план три критических вопроса:Сколько работы мы допускаем? Дешевые потоки все еще могут создавать дорогую очередь. Что должно находиться внутри блокировки? Спящий владелец блокировки все равно заставляет всех остальных ждать. Кто останавливает заброшенную работу? Тайм-аут вызывающего абонента не отменяет его задачу.Примеры ниже изолируют эти вопросы с помощью отдельных программ "до" и "после". Каждая программа является полной: сохраните ее блок кода под указанным именем файла и выполните соответствующую команду без аргументов. Все, что вам нужно, это JDK 25. Они используют его компактный синтаксис исходных файлов, поэтому не требуется объявление класса, инструмент сборки, внешняя библиотека или флаг предварительного просмотра.
Java Virtual Threads Under Load: Three Production Limits dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Где должна заканчиваться транзакция? Проектирование границ согласованности в распределенных Java-системах

Микросервисы не устраняют транзакции. Они заставляют архитекторов решать, где транзакция должна закончиться.Это решение сложнее, чем кажется. Бизнес-операция, которая когда-то обрабатывалась в рамках одной транзакции базы данных, после декомпозиции может охватывать несколько сервисов. Заказ может включать в себя инвентаризацию, оплату, ценообразование, лимиты клиента, историю аудита и уведомления. Архитектура может четко разделить эти обязанности, но бизнес по-прежнему видит одну операцию: разместить заказ.
Where Should a Transaction End? Designing Consistency Boundaries in Distributed Java Systems dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Сегодня

Инженерная подготовка конвейеров данных к аудиту для регуляторной отчетности

Существует особый вид тишины, который возникает в телефонном разговоре, когда регулятор спрашивает: «Можете ли вы подробно рассказать, как был рассчитан этот показатель?», а человек на другом конце вынужден ответить: «Я вернусь к вам с ответом». Я был на таком звонке. Это неприятное положение, и обычно оно возникает не потому, что кто-то сделал что-то не так. Оно возникает потому, что система, которая выдала этот показатель, изначально не была предназначена для ответа на этот вопрос.Регуляторная отчетность, будь то отчет о ликвидности, расчет капитала или что-то более специфическое, обладает странным свойством по сравнению с большинством задач инженерии данных. Никому за пределами команды на самом деле не важно, как выглядит панель мониторинга, стоящая за этим. Их волнует, сможете ли вы доказать, спустя месяцы или годы, откуда именно взялась каждая цифра, кто ее изменял и почему она изменилась между двумя отчетными периодами. Это принципиально иная цель проектирования, чем «сделать так, чтобы отчет работал быстро», и, честно говоря, многие системы создаются в первую очередь для скорости и удобства, а проверяемость добавляется потом как нечто второстепенное. И это видно.
Engineering Audit-Ready Data Pipelines for Regulatory Reporting dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

5 паттернов идентификации, которые нужны вашим ИИ-агентам перед запуском в продакшн

Вот сценарий, который разыгрывается чаще, чем кто-либо хочет признать.Команда развертывает внутренний агент в продакшене. Милая маленькая штучка. Он читает тикеты, вызывает пару внутренних API, отправляет уведомление в Slack и помечает тикет как решенный. Инженер, который его развернул, чтобы быстрее выпустить продукт, дал агенту копию своего собственного токена API. Токен имеет права старшего инженера, что означает, что он может делать почти все.
5 Identity Patterns Your AI Agents Need Before They Touch Production dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Референтная архитектура для проектирования с ограниченным ИИ

Ограниченная генерация: пусть ИИ выбирает в пространстве, где детерминированный движок гарантирует валидность.Большинство попыток внедрить ИИ в инструменты проектирования используют подход "сгенерировать, затем исправить": модель создает артефакт, а последующие шаги пытаются исправить его до чего-то валидного. Для всего, что должно быть изготовлено или согласовано, это неправильный подход.
A Reference Architecture for Constrained AI-Assisted Design dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Шлюз безопасности GenAI: Сквозная архитектура

Большие языковые модели (LLM) являются мощными компонентами приложений, но их не следует напрямую предоставлять недоверенным пользователям или непроверенным документам. Запрос может содержать переопределение инструкций, скрытый секрет или попытку заставить извлеченный контент действовать как системный запрос.Шлюз безопасности GenAI обеспечивает эту границу. Он нормализует ввод, запускает дополнительные детекторы, рассчитывает ограниченный показатель риска, защищает извлеченные документы и очищает ответ перед его отправкой клиенту.
GenAI Security Gateway: An End-to-End Architecture dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Одна база данных, две модели: создание дружественных к ИИ Java-приложений с помощью MySQL JSON Duality Views

MySQL теперь может передавать вашему приложению полный JSON-документ, например, заказ с его клиентом и позициями, в то время как данные остаются в обычных реляционных таблицах. Вы даже можете отправить документ обратно, и MySQL обновит нужные строки. Я создал небольшое Java-приложение, чтобы проверить, насколько это далеко зашло. Чтение стало намного проще. Запись тоже работает, но имеет несколько острых углов, о которых следует знать перед использованием. Четыре таблицы, один экранПредставьте экран поддержки для небольшого интернет-магазина. Когда клиент звонит, агенту нужны данные о клиенте, товарах, ценах и статусе заказа в одном месте.
One Database, Two Models: Building AI-Friendly Java Applications With MySQL JSON Duality Views dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Горячая перезагрузка секретов и ConfigMaps Kubernetes на Go с помощью mamori (без перезапуска подов)

Если вы запускаете сервисы Go на Kubernetes, вы знаете этот ритуал. Вы обновляете Secret или ConfigMap, а затем делаете одно из следующего:kubectl rollout restart deployment/my-app и смиряетесь с перебоями. Устанавливаете Reloader, чтобы он перезапускал ваши поды при изменении Secret. Монтируете Secret как том и надеетесь, что ваше приложение перечитает файл (спойлер: большинство приложений читают его один раз при запуске).Все три варианта имеют один и тот же недостаток: способ "подхватить" изменение конфигурации — это остановить процесс и запустить новый. Для сменяющегося пароля базы данных это означает отбрасывание каждого текущего запроса, пустые пулы соединений и всплеск задержки — и все это для изменения одной строки.
Hot-Reloading Kubernetes Secrets and ConfigMaps in Go With mamori (No Pod Restarts) dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

GCP Secret Manager, живое перезагрузка в Go with Mamori

Google Cloud Secret Manager имеет четкую, продуманную модель: секрет — это контейнер, а внутри него находятся неизменяемые версионированные значения. Вы никогда не редактируете версию — вы добавляете новую (1, 2, 3, …) и, когда она готова, перенаправляете на нее трафик, обычно путем разрешения последнего псевдонима (или отключения старой версии).Это действительно хороший дизайн. Но он сталкивается с тем, как большинство сервисов Go потребляют секреты: вы вызываете AccessSecretVersion("latest") ровно один раз при запуске и кэшируете результат. С этого момента ваш процесс привязан к тому, что означало "latest" при загрузке. Добавьте версию 4, отключите версию 3, и ваш сервис будет счастливо продолжать использовать 3-ю, пока кто-нибудь не перезапустит его — что, в лучшем случае, является запланированным повторным развертыванием, а в худшем — инцидентом, когда отключенная версия перестанет разрешаться.
GCP Secret Manager, Live-Reloaded in Go With mamori dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • Вчера

Почему Kotlin или Java — неправильный вопрос для предприятий

Если вы присутствовали на более чем одном архитектурном обзоре, вы, вероятно, были свидетелем затяжных дебатов о Kotlin против Java, которые ни к чему не приводят. Команда неделями сравнивает лаконичный синтаксис Kotlin со зрелостью Java, проводит опрос предпочтений разработчиков и создает матрицу решений, которой никто полностью не доверяет. Затем встреча заканчивается, и ничего не меняется, потому что никто не договорился о том, какую проблему они на самом деле пытались решить.Выбор между инфраструктурными инструментами, такими как Kotlin и Java, является инвестиционным решением, и, как и любое инвестиционное решение, оно требует обоснования. Четыре бизнес-фактора должны лежать в основе обсуждения: время выхода на рынок, операционный риск, экономика талантов и кроссплатформенная согласованность.
Why Kotlin or Java Is the Wrong Question For Enterprises dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 16 окт.

Практическое знакомство с мониторингом ИИ-агентов и моделей в платформе Gemini Enterprise Agent

Развертывание модели или агента — это только первый шаг. Как только он начнет обрабатывать запросы, вам понадобится способ отслеживать, как часто вызывается модель, сколько времени занимают запросы, сколько токенов используется и есть ли ошибки. Для агентов мы также хотим знать, что происходит на каждом шаге.Gemini Enterprise Agent Platform предлагает различные методы для получения такой видимости. Cloud Monitoring отвечает за операционные метрики, связанные с моделями и агентами, Cloud Logging позволяет исследовать детали выполнения и ошибки, а Cloud Trace поможет получить дополнительное представление о выполнении агентов.
Getting Hands-On With Monitoring AI Agents and Models in Gemini Enterprise Agent Platform dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 16 окт.

Постквантовый TLS для облачных API и микросервисов

Почему каждое завершение TLS является отдельной границей миграцииОблачное приложение редко имеет одно TLS-соединение. Отдельный запрос API может быть расшифрован и повторно зашифрован на CDN, межсетевом экране веб-приложений, шлюзе API, балансировщике нагрузки, прокси сервис-меша, среде выполнения приложений и управляемом облачном конечном узле. Каждое завершение устанавливает новый сеанс. Обновление только публичного края может оставить каждый нижестоящий узел защищенным классическим обменом ключами.Этот архитектурный факт меняет подход команд к постквантовому TLS. Правильной единицей миграции является не имя хоста, сервис, кластер или приложение. Это направленная TLS-связь между двумя соседними точками завершения, включая владельца, политику, согласованную группу и доказательства времени выполнения.
Post-Quantum TLS for Cloud APIs and Microservices dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 16 окт.

Обработка сложных событий (CEP) с Apache Flink: что это такое и когда (не) следует ее использовать

Большинство команд, работающих с Apache Flink, думают о потоковой обработке: фильтрация событий, агрегирование значений, обогащение записей, объединение потоков. Это охватывает большинство проблем с данными в реальном времени. Но существует определенный класс проблем, с которыми потоковая обработка справляется плохо: обнаружение значимых последовательностей событий во времени. Произошла ли эта конкретная цепочка событий в таком порядке и в таком временном окне? Обработка сложных событий (CEP) — это инструмент, разработанный именно для этого, и он работает принципиально иначе, чем потоковая обработка.CEP является встроенной возможностью Apache Flink, доступной в виде открытого исходного кода и развертываемой в масштабах, недостижимых для старых проприетарных платформ. Тем не менее, она остается недоиспользованной и неправильно понятой. Эта статья представляет собой практическое руководство по тому, что такое CEP, когда ее следует использовать, как Flink ее реализует и какое место она занимает в современных архитектурах данных, включая агентный ИИ, который подробно рассматривается в сопутствующей статье.
Complex Event Processing (CEP) With Apache Flink: What It Is and When (Not) to Use It dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 16 окт.

Как локализовать частичные сбои в распределенных системах

Распределенные системы редко выходят из строя как единое целое. Чаще всего одна зависимость замедляется, один сегмент становится недоступным, один регион теряет мощность или один пул насыщается, в то время как соседние компоненты остаются работоспособными. Инженерная задача заключается не просто в обеспечении доступности; она заключается в предотвращении превращения локального сбоя в событие, затрагивающее всю систему.Руководство Google по SRE описывает каскадный сбой как положительную обратную связь, при которой потерянная мощность переносит нагрузку на оставшуюся мощность до тех пор, пока не выйдут из строя дополнительные компоненты. Проектирование отказоустойчивости должно прерывать этот цикл рано, недорого и на границе, достаточно узкой, чтобы сохранить полезную работу в других местах.
How to Contain Partial Failures in Distributed Systems dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 16 окт.

Проектирование ИИ для долгосрочных задач: взгляд за пределы большего контекста

Возможности моделей быстро движутся в этом направлении. В своем отчете Frontier Risk Report за февраль-март 2026 года METR оценил, сколько времени может занять выполнение программной задачи, прежде чем вероятность ее успешного завершения с помощью передовой модели упадет до 50%. Claude Opus 4.6 достиг примерно 17,8 часов для более простых задач, но только 6,4 часа для более сложных, связанных с меняющимися условиями, ограниченными ресурсами, дорогостоящей обратной связью или ошибками, которые нельзя было легко исправить.Эта разница предполагает, что одна только продолжительность задачи не является главной проблемой. Длительная работа также требует от системы сохранения прогресса, адаптации при изменении условий и восстановления, когда прежние предположения перестают быть верными.
Designing AI for Long-Running Tasks: Looking Beyond More Context dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 16 окт.

Перенос 900+ ГБ Prometheus без выходных для переключения

Prometheus, за который я отвечал, вырос до более чем 900 ГБ временных рядов данных, и при таком размере он приобрел все сопутствующие проблемы.Запросы истекали, если их не сужать до одного часа. Кардинальность продолжала расти, потому что команды добавляли метки "для отладки", а затем иногда забывали их удалить. Вдобавок ко всему, мы отправляли копии фрагментов наших метрических данных внешнему SaaS-поставщику, на всякий случай, и этот счет рос каждый квартал. А парк серверов, на которых все это работало, обслуживал чувствительные к задержкам торговые сервисы, поэтому самому мониторингу не разрешалось потреблять лишнее процессорное ядро в неподходящий момент.
Moving 900+ GB of Prometheus Without a Cutover Weekend dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 16 окт.

Техники инжиниринга признаков, которые действительно улучшают точность модели

Большинство успехов в проекте обучения с учителем достигаются не за счет смены алгоритмов, а за счет того, что вы подаете алгоритму. Инженерия признаков — это процесс преобразования необработанных данных в представления, которые облегчают модели изучение закономерностей. При правильном выполнении она обычно сокращает разрыв в точности больше, чем настройка гиперпараметров или использование более сложной модели.В этой статье рассматриваются методы инженерии признаков, которые стабильно дают результаты в реальных проектах, с рабочим кодом на Python (pandas + scikit-learn) и наглядным представлением того, откуда на самом деле берутся эти успехи.
Feature Engineering Techniques That Actually Improve Model Accuracy dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 16 окт.

Когда повторные попытки становятся усилителями сбоев: скрытая стоимость восстановления в масштабе

Аналогия городского трафикаПредставьте себе городскую транспортную систему в час пик.Небольшая авария блокирует одну полосу на главной автомагистрали. Движение замедляется, но дорога остается частично функционирующей.
When Retries Become Failure Amplifiers: The Hidden Cost of Recovery at Scale dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 16 окт.

Переполнение узлов и емкости: что происходит, когда в Kubernetes заканчивается место

Под, застрявший в состоянии "Pending", является одним из самых вводящих в заблуждение состояний в Kubernetes. Ничто не выглядит неправильно. Нет никаких баннеров с ошибками, никакого красного текста, кричащего на вас. Планировщик просто тихо отказался искать для него место и ждет, пока мир изменится.Я смотрел на этот статус больше раз, чем хотел бы признать, обычно в самый неподходящий момент, обычно когда кто-то в окне чата спрашивает, почему трафик не проходит. Одиннадцать минут — это примерно столько времени потребовалось однажды на кластере, где все это время было свободно около 40% ЦП. Этот разрыв между "где-то есть мощности" и "этот под действительно был запланирован" — вот о чем эта статья.
Node and Capacity Spillover: What Happens When Kubernetes Runs Out of Room dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 15 окт.

Ловим регрессии запросов раньше, чем ваши пользователи

Все администраторы баз данных в тот или иной момент сталкивались с подобным. Запрос, который раньше работал хорошо, внезапно начинает вызывать проблемы. На панели мониторинга не появляется никаких ошибок, сбоев или предупреждений, и единственным заметным признаком является жалоба пользователей на то, что сегодня приложение работает медленно. Теперь администратору базы данных предстоит определить, какой из бесчисленных запросов вызывает проблему.Лучшим решением здесь является инструмент Query Store. С момента его внедрения в 2016 году эта специальная функция хранит данные о тексте SQL-запросов, планах выполнения и статистике. Кроме того, в отличие от кэша планов, она сохраняет эту информацию даже после перезапуска сервера. Однако хитрость заключается в том, чтобы получить эти данные в удобном для пользователя формате.
Catching Query Regressions Before Your Users Do dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 15 окт.

9 практических способов устранить проблемы с производительностью Laravel в продакшене

Приложение на Laravel может работать мгновенно на ноутбуке разработчика и мучительно медленно через несколько месяцев после запуска в продакшене. Фреймворк редко является настоящей проблемой. Чаще всего проблема заключается в разросшейся базе данных, загрузке связанных данных в цикле, отчете, который извлекает гораздо больше строк, чем ожидалось, или стороннем API, который незаметно стал частью критического пути запроса.Если вы пытаетесь научиться устранять проблемы с производительностью Laravel в продакшене, сопротивляйтесь желанию начать с Redis, Octane или более мощного сервера. Сначала найдите работу, которую запрос не должен выполнять. Удаление лишней работы обычно дает более значительное и безопасное улучшение, чем добавление инфраструктуры вокруг нее.
9 Practical Ways to Fix Laravel Performance Issues in Production dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 15 окт.

Пять стадий внедрения ИИ: практическая модель зрелости для команд разработчиков программного обеспечения

За последний год я участвовал в достаточном количестве бесед с руководителями, чтобы заметить закономерность. Технический директор сообщает мне, что их организация "внедрила ИИ", потому что большинство инженеров теперь имеют доступ к Copilot или ChatGPT, и все посетили обед-семинар по составлению запросов. Через несколько месяцев ажиотаж обычно сменяется чем-то более спокойным: горстка инженеров ежедневно использует ИИ, один или два пилотных проекта так и не вышли из песочницы, и нет четкого ответа на вопрос, что же на самом деле изменилось в операционной деятельности.Проблема не в том, что эти инструменты не работают. Проблема в том, что внедрение измеряется неправильно. Количество людей, имеющих доступ к чат-боту с ИИ, почти ничего не говорит о том, насколько глубоко ИИ интегрирован в рабочий процесс. Команда из десяти человек, где ИИ надежно управляет одним интегрированным производственным рабочим процессом, возможно, продвинулась дальше, чем компания из ста человек, где каждый время от времени вставляет текст в чат-бот.
The Five Stages of AI Adoption: A Practical Maturity Model for Software Teams dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 15 окт.

Сколько дифференциальной приватности отнимает у ваших панелей управления, в событиях

Кто-то внедряет слой дифференциальной приватности перед хранилищем событий и оставляет дашборды поверх него. Запросы по-прежнему выполняются, итоги по-прежнему выглядят как итоги, и задача закрывается. Никто в команде не рассчитал предел обнаружения.Каждый приватный агрегат несет шум, и этот шум не маркирован. Он находится в той же ячейке, которую кто-то читает в понедельник утром, прежде чем решить, изменился ли сегмент, и на вид это выглядит как небольшое реальное изменение. В работе с рекламными аккаунтами, которую я выполняю, переход к агрегированной и приватной отчетности обусловлен регулированием, а не архитектурой, поэтому дебаты никогда не ведутся, и шаблон всегда один и тот же: эпсилон согласовывается на совещании, а арифметика, которая превратила бы его в предел обнаружения, никогда не попадает ни в один документ.
How Much Signal Differential Privacy Takes From Your Dashboards, in Events dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 15 окт.

Не обязательно выбирать одно: гибридный подход к обновлению корпоративных данных

Если вы инженер данных, вы, вероятно, сталкивались с ситуацией, когда вам приходилось выбирать между двумя подходами к обновлению корпоративных данных. Один подход больше ориентирован на скорость и меньше на вычисления, в то время как другой больше ориентирован на надежность и правильность данных. Обычно, когда мы говорим об обновлении данных, на ум приходят два варианта: инкрементальная загрузка и полная загрузка, и возникает вопрос, какой из них следует выбрать.На мой взгляд, это не обязательно выбор, где нам приходится выбирать один подход вместо другого. Оба подхода имеют свои преимущества и недостатки, и вместо того, чтобы полагаться на один подход, я считаю, что мы можем комбинировать их и использовать каждый там, где это имеет наибольший смысл.
You Don't Have to Pick One: A Hybrid Approach to Enterprise Data Refresh dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 15 окт.

Глобальная настройка в Playwright TypeScript для тестирования API

Если вам нужно сгенерировать предварительные тестовые данные, например, добавить фиктивные записи через API, перед выполнением набора тестов, использование Global Setup в Playwright является чистым, поддерживаемым и масштабируемым подходом. Это гарантирует, что все необходимые данные будут подготовлены заранее, делая выполнение тестов структурированным и надежным. Что такое Global Setup?Global Setup в Playwright выполняется один раз перед началом выполнения всего набора тестов. Обычно он используется для таких действий, как создание тестовых данных, заполнение базы данных, генерация токенов аутентификации, подготовка тестовой среды или очистка старых данных. Поскольку он выполняется только один раз в начале запуска, он помогает обеспечить эффективную и последовательную инициализацию тестов во всем наборе.
Global Setup in Playwright TypeScript for API Testing dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 15 окт.

Кибербезопасность в эпоху ИИ, часть 2: Создание системного контекста, управления и идентификации агентов

Часть 1 этой серии рассказала о том, почему ИИ сократил разрыв между обнаружением уязвимости и ее использованием с месяцев до часов, описала жизненный цикл каждой уязвимости и соотнесла Project Glasswing, OpenAI Daybreak, Project Lightwell, Big Sleep и CodeMender с этим жизненным циклом. Коротко говоря: обнаружение стало быстрым. Определение важности, безопасное исправление и управление автоматизацией, выполняющей работу, не успевают.Эта вторая часть охватывает вторую половину, ту, которую большинство объявлений поставщиков упускают.
AI-Era Cybersecurity, Part 2: Building the System Context, Governance and Agent Identity dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 15 окт.

Новая модель Muse от Meta бросает вызов OpenAI, но доступ к ней ограничен

Meta снова делает рывок в гонке передовых ИИ, представляя две модели, разработанные для конкуренции с OpenAI и Anthropic в области программирования, сложного логического мышления и автономных задач.Компания объявила в понедельник, что Muse Wonder и Muse Wonder Full являются ее самыми мощными ИИ-моделями на сегодняшний день. Созданные для персональных и профессиональных ИИ-агентов, модели предназначены для выполнения задач, начиная от разработки программного обеспечения и заканчивая анализом документов и финансовыми исследованиями.
Meta's New Muse Wonder Models Challenge OpenAI, but Access Comes With Limits dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 15 окт.

DeepSeek присматривается к стартапу в области робототехники с ИИ за $400 млн в рамках нового раунда финансирования

DeepSeek смотрит дальше чат-ботов и в сторону роботов, планируя возглавить раунд финансирования для молодого китайского стартапа в области искусственного интеллекта, который, по сообщениям, оценивается в 400 миллионов долларов.Китайская лаборатория искусственного интеллекта согласилась возглавить начальные инвестиции в Winverse AI, стартап, разрабатывающий технологии для роботов, сообщает Bloomberg. Ожидается, что раунд привлечет десятки миллионов долларов и после инвестиций оценит Winverse примерно в 400 миллионов долларов.
DeepSeek Eyes $400M Robotics AI Startup in New Funding Push dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 окт.

Управление данными — это мера безопасности, а не галочка для соответствия требованиям.

Я годами исправлял сбои в Glue и разрешениях Lake Formation в качестве инженера технической поддержки AWS, а затем перешел на предпродажную архитектуру для банковских платформ данных. Почти в каждой миграции проявляется одна закономерность: команды создают политики IAM и каталог данных как два отдельных рабочих процесса, управляемых двумя отдельными командами, которые никогда не общаются друг с другом. Затем через шесть месяцев после запуска кто-то спрашивает: «Кто может видеть столбец SSN в золотом слое?», и никто не может ответить без недельного ручного аудита.Этот пробел — не проблема процесса. Это проблема архитектуры. В этой статье рассматривается, почему классификация и контроль доступа должны быть одной системой, с фактическими конструкциями политик для обеспечения их работы в AWS, и где команды ошибаются.
Data Governance Is a Security Control, Not a Compliance Checkbox dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 окт.

Полная ставка на виртуальные потоки JVM 25

Проект AngularAndSpring был рефакторен с Spring Reactor на блокирующие API Spring с использованием JDK 25 и виртуальных потоков. Старая архитектураПричина, по которой AngularAndSpring был построен с использованием Spring Reactor, заключалась в первую очередь в эффективном использовании потоков операционной системы и памяти при высокой нагрузке. Spring Reactor имел ограниченный пул потоков (обычно равный количеству доступных ядер процессора) и использовал потоки ОС только тогда, когда процессору нужно было выполнять работу. Он не позволял потокам операционной системы спать. Это позволяло гораздо лучше использовать ресурсы процессора и требовало значительно меньше потоков ОС, каждый из которых нуждается примерно в мегабайте памяти.
Going All In On the JVM 25 Virtual Threads dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 окт.

Проект "Коричневый пакет": болтун

Признаюсь сразу: последние несколько месяцев я занимался разработкой вещей, требующих реальных размышлений. Turicum — это язык программирования. Perag — это персональная RAG-система, которая читает ваши документы, чтобы вашему ИИ не пришлось этого делать. mdship манипулирует Markdown-файлами с серьезностью инструмента, который знает, что на его основе будут строить CI-пайплайны. Все хорошо, все реально, вся серьезная работа с надеждой, что кто-то воспользуется ими и создаст ценность.Иногда хочется заняться проектом "на скорую руку". Таким, который можно начать, закончить и выпустить до того, как ваш сэндвич размокнет. Поэтому я и создал babbler.
A Brown-Bag Project: babbler dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 окт.

Azure Key Vault Secrets, которые самовосстанавливаются в Go, с mamori

Azure Key Vault — это примерный гражданин мира секретов Azure. Каждый секрет версионируется; вы получаете мягкое удаление и защиту от очистки; доступ управляется RBAC или политиками доступа; а DefaultAzureCredential означает, что ваше приложение аутентифицируется одинаково локально (az login) и в производственной среде (Managed Identity/Workload Identity на AKS) без каких-либо изменений в коде.И все же тот же старый пробел остается. Ваша Go-служба вызывает GetSecret один раз при запуске, декодирует значение в структуру и считает его неизменяемым в течение всего времени работы процесса. Когда кто-то обновляет секрет в Key Vault — новую версию, старая отключена — ваша служба об этом не узнает. Она продолжает использовать значение, прочитанное при загрузке, до следующего развертывания или перезапуска пода. Обновление было бесшовным в Azure и незаметным для вашего приложения, что является совершенно неправильной комбинацией.
Azure Key Vault Secrets That Reconcile Themselves in Go, With mamori dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 окт.

Как тестировать PUT, PATCH и DELETE API-запросы с помощью Playwright TypeScript

Тестирование API — это практика проверки того, что API ведет себя ожидаемым образом. В гибких средах команды часто выполняют его на ранних этапах SDLC в рамках тестирования "сдвига влево", что обеспечивает более быструю обратную связь и помогает выявлять и устранять дефекты на ранних стадиях.Playwright — это современный фреймворк для автоматизации тестирования, популярный среди тестировщиков и разработчиков. Разработанный Microsoft, он позволяет легко автоматизировать тестирование как веб-приложений, так и API на нескольких языках программирования, и все это в рамках одного инструмента.
How to Test PUT, PATCH, and DELETE API Requests Using Playwright TypeScript dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 окт.

Вращайте секреты AWS Secrets Manager без перезапуска вашей Go-службы с помощью mamori

В AWS Secrets Manager есть замечательная функция: автоматическая ротация. Вы подключаете Lambda-функцию для ротации, устанавливаете расписание, и каждые 30 дней ваш пароль RDS автоматически меняется. Безопасно по умолчанию, без участия человека.Есть только одна проблема, и о ней никто не упоминает в демонстрации: ваше приложение понятия не имеет, что это произошло.
Rotate AWS Secrets Manager Secrets Without Restarting Your Go Service, With mamori dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 окт.

Кибербезопасность в эпоху ИИ, Часть 1: Анализ Glasswing, Daybreak, Lightwell и инструментов, стремящихся найти и исправить ошибки

Каждые несколько недель в новостях по безопасности появляется новое название. Project Glasswing. Daybreak. Lightwell. CodeMender. Big Sleep. Каждое из них преподносится как следующее решение для борьбы с кибератаками, управляемыми искусственным интеллектом.Легко воспринять это как гонку между лабораториями ИИ, облачными провайдерами и поставщиками услуг безопасности и задаться вопросом, кто же победит.
AI-Era Cybersecurity, Part 1: Mapping Glasswing, Daybreak, Lightwell and the Tools Racing to Find and Fix Bugs dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 окт.

Представляем mamori: типизированные, наблюдаемые конфигурации и секреты для Go

Каждый сервис на Go, который я когда-либо выпускал, в конечном итоге обрастает одним и тем же "органом". Он начинается с малого: пара вызовов os.Getenv. Затем секрет должен поступить из AWS Secrets Manager, и вы добавляете SDK. Затем кто-то хочет, чтобы этот секрет ротировался без развертывания, и вы добавляете time.Ticker. Затем тикеру нужен мьютекс, потому что две горутины читают конфигурацию, пока она заменяется. Затем в лог попадает некорректное значение, и вы добавляете обертку для маскирования.В итоге у вас в каждом репозитории появляется самодельный ConfigManager: загрузчик, получатель, цикл обновления, мьютекс и молитва. Он никогда не бывает полностью одинаковым, редко хорошо тестируется и является именно тем кодом, которым никто не хочет владеть.
Introducing mamori: Typed, Watchable Config and Secrets for Go dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 14 окт.

"На моей машине работает" — это проблема архитектуры

Распространенная проблема, когда программное обеспечение работает на машине разработчика, но дает сбой в другом месте, указывает на архитектурную проблему. Это происходит потому, что критически важные части поведения системы не зафиксированы в системе контроля версий, что делает рабочую станцию разработчика неявной, недокументированной зависимостью. Различия в версиях среды выполнения, архитектуре ЦП, файловой системе, локали, часовых поясах, нативных библиотеках, сертификатах, переменных среды, разрешении зависимостей или инструментах сборки могут привести к этим сбоям. Эти расхождения означают, что системе не хватает полного и воспроизводимого определения условий сборки и выполнения. Практики воспроизводимой сборки направлены на решение этой проблемы, обеспечивая, чтобы заявленные источники и входные данные приводили к проверяемым артефактам. В настоящее время репозитории часто содержат исходный код и конфигурацию, но исключают операционные предположения. Например, разные комплекты разработки Java (JDK) могут изменять поведение службы. Код, зависящий от часового пояса хоста, может давать разные результаты из-за различий в среде выполнения виртуальной машины Java. Аналогично, локаль по умолчанию, которая влияет на операции, чувствительные к локали, может наследоваться из среды, что приводит к несогласованным результатам.
"Works on My Machine" Is an Architecture Problem dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 окт.

Оценка LLM улучшилась. Качество продакшена — нет.

Приложение LLM может показать более высокий оценочный балл и при этом стать менее полезным в эксплуатации. Противоречие лишь кажущееся. Оценочный балл сам по себе не является качеством, а представляет собой оценку, полученную на основе конкретного набора данных, метрики, судьи, стратегии выборки и правила агрегации. Если что-либо из этого отличается от реальных условий эксплуатации, оптимизация может повысить балл, одновременно направляя фактическое поведение системы в неправильном направлении.Текущие рекомендации по оценке явно предписывают проведение тестов, специфичных для конкретной задачи, отражающих реальные распределения, производственные данные, непрерывную оценку и калибровку на основе человеческих суждений, вместо того чтобы рассматривать единый числовой балл как достаточный.
The LLM Evaluation Score Improved. Production Quality Didn't. dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 окт.

Паттерн "Строитель" + Faker в автоматизации тестирования API с использованием Playwright и TypeScript

Чувствовали ли вы когда-нибудь, что застряли при написании тестов Playwright из-за неаккуратных или жестко закодированных тестовых данных? Обычно все начинается просто, но по мере роста ваших тестов, например, при тестировании приложения электронной коммерции или финансового приложения, управление реалистичными данными быстро становится запутанным и повторяющимся. Больше времени тратится на исправление тестовых данных, чем на фактическое тестирование.Вот где шаблон "Строитель" (Builder Pattern) в сочетании с Faker действительно может помочь. Он позволяет нам с легкостью создавать чистые, гибкие и реалистичные тестовые данные.
Builder Pattern + Faker in API Test Automation Using Playwright With TypeScript dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 окт.

Когда одна реплика Docker Swarm стала недоступной через оверлейную сеть: производственный случай с Traefik

КонтекстИнцидент произошел в производственной серверной инфраструктуре мобильного приложения. Внешний HTTP-трафик обрабатывался Traefik, развернутым на узлах управления Docker Swarm. Traefik работал в режиме swarmMode, использовал providers.docker, был настроен на использование сети mgp_default и имел отключенный lbswarm, чтобы маршрутизация использовала необходимую оверлейную сеть, а не Swarm VIP.Одной из критически важных служб была mgp_router-app. Это была входная служба с двумя репликами, развернутыми для обеспечения доступности в случае сбоя одной из них.
When One Docker Swarm Replica Became Unreachable Over an Overlay Network: A Production Case With Traefik dzone.com
RSS Hunter RSS Hunter • 13 окт.