Hacktoberfest близко. Как перестать бояться и начать контрибьютить? С кем обсудить самые полезные открытые проекты? Если вы любите опенсорс так же, как и мы, то приходите в гости в наш московский офис 7 октября. Будет кодовикторина, общение с нашими ведущими разработчиками, много опенсорса, свободный микрофон для рассказов о проектах и Hack Time в отличной компании. Под катом — подробности про мероприятие и темы, которые мы обсудим.

Happy Hacktoberfest!

26 августа прошёл первый Avito Automation meetup. Говорили о проблемах управления тестами, векторах развития систем автоматизации тестирования, эффективности каждого из тестов, инструментах для тестирования iOS-приложений и запуске тестов в Continuous Integration. Под катом — видеозаписи и слайды докладов, отзывы слушателей и ссылка на фотоотчет.

Большинство из нас уже давно научилось готовить Docker и используют его на локальных машинах, на тестовых стендах и на боевых серверах. Docker, который недавно превратился в Moby, прочно вошел в процессы доставки кода до пользователя. Но best practice работы с контейнерной виртуализацией и, в частности, с Docker вырабатываются до сих пор.

Как это было

В начале становления Docker как основного инструмента изоляции процессов, многие использовали его аналогично использованию виртуальных машин. Подход был максимально прост: устанавливаем все необходимые зависимости в образ (Docker Image), там же билдим всё, что должно билдиться а что не должно двигаем и билдим, получаем артефакт сборки и запекаем всё это в итоговый образ.

Не так давно перед нами встала задача кардинальной переработки процесса подачи объявления через мобильное приложение Avito под iOS. Результатом должен был стать инструмент, который сделал бы этот процесс быстрым и необременительным для пользователя. Очевидно, что покупатель предпочитает видеть то, за что он собирается заплатить. Поэтому дать продавцу возможность удобного добавления и редактирования фотографий было одним из наших главных приоритетов. О том, как мы добились желаемого, читайте под катом.

На прошлой неделе прошла встреча кейс-клуба Data Science, на которой специалисты Avito рассказали о том, какие бизнес-задачи сервиса решаются с помощью машинного обучения. В частности поговорили про рекомендации, контекстную рекламу и модерацию. Под катом больше подробностей о встрече и видеозаписи докладов.

Начнем с того, что все ваши объявления живут в базе PostgreSQL. До сих пор львиная часть бизнес-логики скрыта в хранимых процедурах, и не всегда их работу удобно контролировать.



Для нас хранимые процедуры удобны, в первую очередь тем, что не надо передавать гигабайты данных между базой и приложением. Удобно сделать несколько действий с разными таблицами в базе, а в приложение только отчитаться о том, что всё было выполнено успешно. Это действительно удобно, но в то же время это привносит и ряд проблем. Бизнес-логика частично прячется в базе, механизмы, которые используются для отладки и мониторинга на PHP/Go/Python/etc неприменимы на стороне СУБД. Конечно, есть свои замечательные средства, например, pg_stat_statements, но иногда они не могут в полной мере ответить на вопрос, какой именно кусок кода в нашей большой и сложной хранимке работает не так. Предложенное нами решение не претендует на звание «серебряной пули», но может помочь быстро определить среднее время выполнения кусков кода внутри хранимой процедуры, которая выполняется тысячи раз в секунду, и сделать это без создания лишней нагрузки. Интересно? Добро пожаловать!