Привет, хабр. Меня зовут Курдюмов Дмитрий, я основатель консалтингового агентства Smart units. 

Более 7 лет я помогаю компаниям трансформировать их процессы и структуру для достижения большей адаптивности. В этой статье хочу поделиться некоторыми подходами к построению компании и структуры команд, которые позволят построить бизнес способный быстро реагировать на изменения рынка

Какую проблему это решает?

Многие компании каждый год тратят уйму времени на то, чтобы построить стратегию и сформировать планы. Но зачастую те планы которые мы построили быстро устаревают, а процессы тормозят рост. Поэтому появляются резонные вопросы:

StreamDiffusion — это новый диффузионный конвейер для интерактивной генерации изображений в режиме реального времени, позволяющий добиться более высокой производительности для прямых трансляций и других подобных сценариев. Он заменяет традиционное последовательное шумоподавление (sequential denoising) на более быстрый пакетный процесс и вводит параллельную очередь ввода-вывода для более плавной работы. В конвейере также используется новый метод Residual Classifier-Free Guidance (RCFG), позволяющий сократить количество этапов шумоподавления и повысить общую скорость работы. Кроме того, он включает стохастический фильтр сходства (Stochastic Similarity Filter) для повышения энергоэффективности. В целом StreamDiffusion может похвастаться 1,5-кратным ускорением обработки и 2,05-кратным увеличения скорости при использовании RCFG, достигая 91,07 кадров в секунду на графическом процессоре RTX4090. Кроме того, значительно снижается энергопотребление, что делает его более эффективным решением для генерации изображений в реальном времени.

В данной статье мы рассмотрим основные инструменты и методы, предоставляемые Kali Linux, для анализа содержимого дисков, включая методы извлечения данных, анализ файловой системы, поиск удаленных следов и многое другое. Погрузимся в мир цифровой форензики и обнаружения информации, спрятанной в глубинах хранилищ данных с помощью инструментов, предоставляемых этой мощной операционной системой.

В этой статье ИТ-директора делятся своими соображениями о том, какие уроки они извлекли в прошлом году: о балансе между операционной деятельностью и инновациями, о разрывах между ИТ и бизнесом и о том, как извлечь выгоду из новых создателей ценности, таких как генеративный искусственный интеллект.

В ушедшем году ИТ-лидеры сталкивались со множеством проблем: экономические, политические и технологические события создавали как условия высокой неопределенности, так и новые возможности для организаций всех отраслей.

Любопытствуя, что все это значит, мы попросили их вспомнить события прошлого года и поразмышлять над тем, что они узнали. В статье приводим основные выводы, которыми они поделились, и как эти выводы будут определять их действия в будущем.

Скрам команды подразумевают высокий уровень самостоятельности. Ответственность за доставку, процессы разработки и тестирования лежат на команде. Ответственность за качество — так же на команде. Команда несет ответственность за то, как они выполняют работу и достигают результатов.

Может показаться, что при таком уровне коллективной ответственности лиды тестирования уже как будто бы и не нужны. Ведь если решение по многим вопросам команда принимает самостоятельно; если самые волнующие команду вопросы обсуждаются на ретро (и часто это не вопросы тестирования), то в итоге команда сама выбирает свой путь, а лиды упраздняются, являются просто частью команды разработки, тестируют сложные задачи и всё.

На деле, конечно же, это не так. Тест-лиды, или лица, выполняющие эту роль, нужны командам. Помимо обычной рутинной лидовской работы они должны иметь ряд определенных компетенций. 

Об этом я и хочу поговорить в данной статье.

Пришло время переосмыслить «местоположение» отдела по взаимодействию с разработчиками (DevRel) в структуре организации.

Краткое изложение: Отдел по взаимодействию с разработчиками - не совсем инженерный, а также не полностью маркетинговый, и зачастую далек от сферы продаж. Итак, если ваша компания ищет подходящее место для своей только что созданной (или уже существующей) команды DevRel, то куда ее следует поместить?

Давайте в первую очередь рассмотрим некоторые из традиционных мест, где обычно размещают отдел по взаимодействию с разработчиками (DevRel).

До того, как Java 7 вышел, я хотел написать в своем блоге статью о различных предложениях для Java 7, касающихся замыканий. Однако, когда я начал писать эту статью, я обнаружил, что начать ее без какого-либо введения в замыкания очень трудно. Со временем введение стало настолько длинным, что я опасался утратить интерес большинство читателей еще до того, как я доберусь до темы Java 7. Я решил, что вместо этого стоит написать отдельную статью о замыканиях в целом. В итоге получилось, что статья о Java 7 в моем блоге так и не появилась.

Большинство статей о замыканиях написаны с точки зрения функциональных языков, поскольку именно они, как правило, могут похвастаться лучшей поддержкой замыканий. Однако именно поэтому я счел полезным написать статью о том, как они проявляются в более традиционных объектно-ориентированных языках. Скорее всего, если вы пишете на функциональном языке, вы уже знаете о них все, что вам нужно. В этой статье речь пойдет о C# (версии 1, 2 и 3) и Java (до версии 7).

В прошлом месяце мне представилась возможность выступить на AmsterdamPHP с докладом на тему уровней логирования. Полученные положительные отзывы вдохновили меня на то, чтобы поделиться этой информацией для более широкой аудитории, поэтому я решил написать эту статью.

Привет Хабр!

В мире быстро развивающихся технологий быстродействие и доступность играют ключевую роль в обеспечении удовлетворения потребностей пользователей. В этой эпохе, где каждая миллисекунда имеет значение, использование современных инструментов для оптимизации скорости доставки контента становится неотъемлемой частью стратегии любого онлайн-проекта. Сети доставки контента (CDN) представляют собой одно из ключевых решений для сокращения времени загрузки и улучшения доступности контента для глобальных аудиторий.

В контексте облачных вычислений Microsoft Azure предоставляет мощный инструментарий для эффективной реализации CDN. Путем распределения контента по всему миру с использованием глобальной сети серверов, CDN в Azure позволяет организациям улучшить производительность, снизить задержки и обеспечить надежную доставку контента пользователям в любой точке земного шара.

В данной статье мы рассмотрим основные принципы работы CDN в Microsoft Azure, его особенности, преимущества и способы эффективного использования для оптимизации процесса доставки контента, улучшения пользовательского опыта и повышения конкурентоспособности онлайн-платформ.

Привет Хабр!

Иерархическая кластеризация является мощным методом анализа данных, позволяющим группировать схожие объекты в кластеры. В этой статье мы рассмотрим процесс разработки и интерпретации иерархической кластеризации, погружаясь в методы создания кластеров и анализа результатов. Мы изучим этот подход, который визуализирует данные в виде дендрограммы, что позволяет наглядно оценить структуру полученных кластеров. Разберем основные шаги этого метода, включая выбор метрик расстояния, выполнение кластеризации и интерпретацию результатов. Давайте вместе углубимся в этот увлекательный мир анализа данных с использованием иерархической кластеризации.

Константы — это здорово. Типы — это замечательно. Константы определенного типа — еще лучше. А enum классы — это просто фантастика.

В прошлом году мы говорили о том, почему следует избегать использования булевых параметров функций. Одно из предложенных решений — использование сильных типов, в частности, использование перечислений вместо голых булевых значений. В этот раз давайте посмотрим, как развивались перечисления и связанная с ними поддержка на протяжении всего жизненного пути нашего любимого языка.

Будучи единственным аналитиком в быстрорастущем сиднейском стартапе, Клэр испытала на себе все тяготы традиционного рабочего процесса аналитика — застревание в "хомячьем колесе", постоянно растущий бэклог и цифры, которые никогда не сходились. Поэтому она освоила dbt, командную строку, контроль версий и привнесла в свою команду всю скрупулезность аналитического инжиниринга. Попутно она так полюбила dbt, что в итоге собрала вещи и переехала в США, чтобы возглавить активно развивающееся сообщество dbt.

Инженеры-аналитики предоставляют конечным пользователям чистые наборы данных, моделируя их таким образом, чтобы конечные пользователи могли сами отвечать на свои вопросы. Сегодня мы с вами поговорим о тенденциях рынка, которые привели к появлению этой новой роли в современных командах по работе с данными.

Монада Cats-effect Resource предоставляет отличную монадическую абстракцию над паттерном try-with-resource. Например, она позволяет управлять жизненным циклом зависимостей, включая закрытие/финализацию ресурса, когда он больше не нужен (закрытие соединения с базой данных, освобождение кэша при завершении работы). В сочетании с компонуемостью монад это стало очень популярным подходом для управления зависимостями — до такой степени, что такие библиотеки Scala, как http4s, предоставляют свои зависимости обернутыми в монаду Resource.

Spark Connect — это, пожалуй, самая ожидаемая фича Apache Spark 3.4.0. Она была анонсирована на конференции Data+AI Summit 2022 и сейчас широко освещается в социальных сетях. Вот и я решил приобщиться и внести свой небольшой вклад в это дело, продемонстрировав вам несколько интересных деталей реализации.

Концепция идентификации (identity) в SwiftUI не так проста, как могло бы показаться на первый взгляд. Один из лучших способов разобраться в ней — понять роль идентичности в переходах (transitions).

В SwiftUI идентификация является ключом к пониманию работы системы рендеринга. Идентификатор View говорит SwiftUI о том, какие из значений этого View соответствуют одному и тому же отрисованному представлению на протяжении его жизненного цикла. Поэтому идентификация сильно влияет на корректность, производительность и, как мы увидим, на переходы.

Для того чтобы наши устройства из частной сети могли выходить в Интернет, им нужен общедоступный IP-адрес. При этом внутри нашей собственной локальной сети мы можем спокойно использовать частные IP-адреса. В этой ситуации на помощь приходит Network Address Translation (NAT) — технология, которая позволяет множеству устройств в локальной сети получать доступ к Интернету через один общий публичный IP-адрес.

Идея NAT заключается в том, чтобы осуществлять перевод частного локального IP-адреса в общедоступный глобальный IP-адрес и наоборот. Это необходимо для обеспечения доступа к Интернету локальным узлам, использующим частные адреса.

Наша команда вычислительных ресурсов Netflix (Compute team) отвечает за администрирование AWS, в том числе за автомасштабирование и развертывание контейнеризованных приложений, включая решение возникающих проблем. В мои обязанности входит разбор разного рода странных ошибок, о которых сообщают пользователи.

Проблема, описываемая далее, была связана с ndrive — внутренней файловой системой, реализованной с помощью FUSE. Я расскажу, как я копался в /proc в поисках причины, и узнал, как на самом деле работает wait в ядре.

В настоящее время мы уже так привыкли пользоваться готовыми решениями, что при написании высокоуровневого кода, даже не задумываемся над тем, а как вообще реализованы те или иные инструменты. И уж конечно, при возведении чисел в степень, мы никогда не задумываемся о том, а как вообще все это реализовано. И какие существуют алгоритмы для этого?

Возведение числа в степень является одной из основных операций в математике. Что вообще такое возведение в степень? Как нам известно еще со школы — это многократное умножение числа на себя. Но проблема кроется в том, что при возведении больших чисел в очень большие степени вычисления могут занять много времени.

Случай с Merge Garden очень интересен. Эта игра, сочетающая match-3 основу с мержем, изначально была запущена на мировой рынок во второй половине 2020 года. Как раз тогда, когда рынок был перегрет из-за продолжительного карантина, а механика мержа стала новым трендом среди игроков.

Игра выглядела многообещающе и быстро достигла выручки в 2 миллиона долларов в месяц — впечатляющая цифра для небольшой финской студии. Однако как только приобретение стало официальным, показатели игры достигли плато, после чего несколько лет не падали и не росли. Чтобы понять, какие изменения привели игру к тому, что после запуска она оказалась на том уровне, на котором находится сейчас, нам следует обратить внимание на две вещи:

— Что из себя представляет игра Merge Gardens?
— И какой она была до 2023 года?