My Journey to Airbnb — Kamini DandapaniAirbnb’s VP of Engineering on why you don’t have to change your natural self to be a leaderKamini Dandapani, VP of Engineering at Airbnb, leads the Infrastructure Engineering organization, which is in many ways the backbone of the company: responsible for powering the systems that keep Airbnb running smoothly and help new products reach millions of people. With a passion for how platforms can support and sustain the business and product, Kamini developed her considerate and welcoming leadership style at eBay and LinkedIn before joining Airbnb two years ago. In addition to her Infra role, she champions diversity and belonging in the workplace and is co-…

Jens Vanderhaeghe, Manish MaheshwariIntroductionOver the years, Airbnb’s tech stack has shifted from a monolith to 1,000+ services in our service-oriented architecture (SOA). While this migration solved our problems scaling our application architecture, it also introduced an array of new challenges.In this blog post we’ll cover the deployment challenges faced on the road to our current architecture and how we’ve solved those problems by adopting Continuous Delivery best practices on top of Spinnaker. We’ll do a deep dive into how we’ve solved such a large scale migration in a short timespan while maintaining developer productivity along the way.From Deployboard to SpinnakerDeployboard, Airb…

My Journey to Airbnb — Florian AndesFrom building airplanes to Staff Technical Program Manager at AirbnbFlorian Andes is a Staff Technical Program Manager at Airbnb. He has over 10 years of experience that spans the software, manufacturing, and strategy consulting industry. He studied in Frankfurt, London, Singapore, and Boston, where he received a bachelor’s and MBA degree in Business and Entrepreneurship.Though it can be hard and intimidating to find your place in the “big tech” industry in Silicon Valley, Florian has relied on curiosity and openness to establish a successful career at Airbnb. Read on for Florian’s own words on working at the intersection of business and software engineer…

How a home-grown product helps Airbnb employees feel more connected during solitary timesIntroductionThis is the story of how Airbnb employees stayed connected during a time they had never felt more apart. In this post, you’ll learn how an idea turned into an internal product that is now a core part of how Airbnb operates.When you walk through the doors of an Airbnb office, you feel an energy that’s both inspiring and intimidating. After more than five years with the company, I explain this duality as Airbnb being both incredibly entrepreneurial and aspirational.Airbnb company meetings are no different. Brian Chesky and his team keep our all-hands meetings exciting. I know what you’re think…

by: Jimmy O’NeillA new metric to quantify the latency overhead of our Viaduct frameworkViaduct, a GraphQL-based data-oriented service mesh, is Airbnb’s paved road solution for fetching internal data and serving public-facing API requests. As a unified data access layer, the Viaduct framework handles high throughput and is capable of dynamically routing to hundreds of downstream destinations when executing arbitrary GraphQL queries.Performance Challenges in ViaductViaduct’s role as a data access layer puts it in the critical path of most activity on Airbnb. This makes runtime performance of utmost importance as overhead in the framework will apply universally and can have a multiplicative ef…

By: Zhiying Gu, Qianrong WuSummaryWhat if you wanted to measure the impact of a change to your business, but it was not possible to run a randomized controlled experiment? That’s exactly the problem we faced when measuring the benefit of a new tool used by Airbnb operations to automate part of their workflow. Due to organizational constraints, it was simply not possible to randomly assign the tool to operations agents; even if we could make random assignments, the sample sizes were too small to generate sufficient statistical power. So what did we do? We imagined a parallel universe in which the operations agents who did not use the new tool were identical in all respects to those who did–i…

How we maintained reliable money movement while migrating Airbnb’s payment orchestration system from the legacy monolithic application to a service-oriented architectureBy: Bryon Ross, Feifeng Yang, Sophie Behr, Theresa Johnson, Xin Lin, Yun Jin ChoIntroductionAirbnb’s payment orchestration system is responsible for ensuring reliable money movement between hosts, guests, and Airbnb. In short, guests should be charged the right amount at the right time using their selected payment methods; hosts should be paid the right amount at the right time to their desired payout methods. For historical reasons, Airbnb’s billing data, payment APIs, payment orchestration, and user experiences were tightl…

My Journey to Airbnb — Lucius DiPhillipsAirbnb’s CIO on sponsorship, belonging, and the power of human connectionLucius DiPhillips is the Chief Information Officer (CIO) at Airbnb. He has over 20 years of experience that spans Product Development, Information Technology, Customer Service, Financial Services, Payments, eCommerce, and Trust & Safety. He has a Degree in Management Information Systems from Rensselaer Polytechnic Institute and serves as the executive sponsor for several diversity and belonging groups and initiatives across the company. Through his sponsorship, Lucius has been instrumental in helping to improve the ways in which Airbnb attracts and retains diverse technical talen…

Diane KoIn 2016, Airbnb released react-dates, a React date picker component library. The project has amassed more than 11,000 stars. GitHub also tells us that react-dates is used by over 30,000 repos.In more recent years, Airbnb’s requirements for a date picker have changed in a way that has diverged from react-dates. If we were to have made those changes to the library, it would have severely limited the flexibility of the library, one of its key features. To better support the react-dates community, we’ve made the decision to transfer ownership of the react-dates repo to a new react-dates GitHub organization. We believe this new home will better serve the community and continue to evolve …

How Intelligent Automation Platform supports conversational AI and agent-automation to improve the Airbnb customer experienceBy Zhiheng Xu, Alex Zhou, Jeremy Wang, Zecheng Xu, Ziyi Wang, Jiayu Lou, Liuming Zhang, Gary Pan, Jeffrey Zhao, Yisong Wang, Priyank Singhal, Claire Xiong, Wayne Zhang, Ben Ma, Hao Wang, Carter Appleton, Anthony CliftonWith the rapid development of Machine Learning and Natural Language Processing technologies, conversational AI has attracted huge attention in recent years. More and more conversational AI applications such as virtual assistants, smart speakers, and customer support chatbots have been developed to help people in their daily lives.At Airbnb, we have deve…

Part 4 of our series on Airbnb’s Page Performance Score.Luping LinAirbnb’s home grown Page Performance Score (PPS) is designed to capture the rich, complex realities of performance by collecting a multitude of user-centric performance metrics and formulating them into one single 0-100 score. In this post we will deep dive into how we define and implement these metrics on Android. Make sure you read the overview blog post first to familiarize yourself with our PPS metrics and formula.InstrumentationUniversal Page Tracking SystemThe entire customer journey on Airbnb is divided into different pages, each of which has its own measured PPS. In order to support this page-based performance trackin…

Part three of a series on how we provide powerful, automated, and scalable data privacy and security engineering capabilities at AirbnbElizabeth Nammour, Pinyao Guo, Jamie Chong, Wendy JinIntroductionIn Part 1 and Part 2 of our blog series, we gave an overview of the Data Protection Platform (DPP). We focused on how we built a global understanding of Airbnb’s data and its associated security and privacy risks. In this blog post, we will describe how we use this understanding to provide powerful and automated security and privacy engineering capabilities and empower data governance. In order to reduce risk across the entire Airbnb organization, we sought to address the following concerns:Acc…

This is a continuation of our series on Airbnb’s Page Performance Score, a score that measures multiple performance metrics from real users on any platform. Series: Part 1 and Part 2.Nicholas MillerAt Airbnb, we created the Page Performance Score to provide our engineers and data scientists a multitude of user-centric performance metrics to better understand and improve our products. In this post, we will dive deeper into how we define these metrics and instrument them on iOS.Page SystemThe entire customer journey on Airbnb is divided into different pages, each of which has its own measured Page Performance Score (PPS). In order to support this page-based performance tracking system, we bui…

A deep dive into Airbnb’s collaborative hosting infrastructureBy: Angeline RaoIntroductionAirbnb’s mission is to empower Hosts to deliver one-of-a-kind stays that make it possible for guests to experience the world in a more authentic and connected way. Sometimes hosting is handled by one person, but in many cases hosting is a group effort. Hosts often share their responsibilities with another trusted person, such as a family member or a neighbor. These trusted partners are Co-Hosts on the Airbnb platform who are granted access to the Host’s listing, reservations, and messaging with guests.Co-Hosting is just one form of Host collaboration. As hosting has become mainstream, the scale of host…

Learn what web performance metrics Airbnb tracks, how we measure them, and how we consider tradeoffs between them in practice.Josh NelsonHow long did it take for this web page to load? It’s a common question industrywide, but is it the right one? Recently, there has been a shift from using single seconds-based metrics like “page load”, to metrics that paint a more holistic picture of performance, representing the experience from a website user’s perspective. At Airbnb, measuring the web performance that our guests and hosts actually experience is critical. Previously, we described how Airbnb created a Page Performance Score to combine multiple metrics from real users into a single score. In…

by Vivek KaushalAt Netflix, we aim to provide recommendations that match our members’ interests. To achieve this, we rely on Machine Learning (ML) algorithms. ML algorithms can be only as good as the data that we provide to it. This post will focus on the large volume of high-quality data stored in Axion — our fact store that is leveraged to compute ML features offline. We built Axion primarily to remove any training-serving skew and make offline experimentation faster. We will share how its design has evolved over the years and the lessons learned while building it.TerminologyAxion fact store is part of our Machine Learning Platform, the platform that serves machine learning needs across N…

By Alex Hutter, Falguni Jhaveri and Senthil SayeebabaOver the past few years Content Engineering at Netflix has been transitioning many of its services to use a federated GraphQL platform. GraphQL federation enables domain teams to independently build and operate their own Domain Graph Services (DGS) and, at the same time, connect their domain with other domains in a unified GraphQL schema exposed by a federated gateway.As an example, let’s examine three core entities of the graph, each owned by separate engineering teams:Movie: At Netflix, we make titles (shows, films, shorts etc.). For simplicity, let’s assume each title is a Movie object.Production: Each Movie is associated with a Studio…

By: Ankush Gulati, David GevorkyanAdditional credits: Michael Clark, Gokhan OzerIntroNetflix has more than 220 million active members who perform a variety of actions throughout each session, ranging from renaming a profile to watching a title. Reacting to these actions in near real-time to keep the experience consistent across devices is critical for ensuring an optimal member experience. This is not an easy task, considering the wide variety of supported devices and the sheer volume of actions our members perform. To this end, we developed a Rapid Event Notification System (RENO) to support use cases that require server initiated communication with devices in a scalable and extensible man…

by Sam Setegne, Jai Balani, Olek GorajekGlossaryasset — any business logic code in a raw (e.g. SQL) or compiled (e.g. JAR) form to be executed as part of the user defined data pipeline.data pipeline — a set of tasks (or jobs) to be executed in a predefined order (a.k.a. DAG) for the purpose of transforming data using some business logic.Dataflow — Netflix homegrown CLI tool for data pipeline management.job — a.k.a task, an atomic unit of data transformation logic, a non-separable execution block in the workflow chain.namespace — unique label, usually representing a business subject area, assigned to a workflow asset to identify it across all other assets managed by Dataflow (e.g. security).…

By Karen Casella, Director of Engineering, Access & Identity ManagementHave you ever experienced one of the following scenarios while looking for your next role?You study and practice coding interview problems for hours/days/weeks/months, only to be asked to merge two sorted lists.You apply for multiple roles at the same company and proceed through the interview process with each hiring team separately, despite the fact that there is tremendous overlap in the roles.You go through the interview process, do really well, get really excited about the company and the people you meet, and in the end, you are “matched” to a role that does not excite you, working with a manager and team you have no…

Martin Tingley with Wenjing Zheng, Simon Ejdemyr, Stephanie Lane, Colin McFarland, Mihir Tendulkar, and Travis BrooksThis is the last post in an overview series on experimentation at Netflix. Need to catch up? Earlier posts covered the basics of A/B tests (Part 1 and Part 2 ), core statistical concepts (Part 3 and Part 4), how to build confidence in a decision (Part 5), and the the role of Experimentation and A/B testing within the larger Data Science and Engineering organization at Netflix (Part 6).Earlier posts in this series covered the why, what and how of A/B testing, all of which are necessary to reap the benefits of experimentation for product development. But without a little magic,…

Angus CrollNetflix is used by 222 million members and runs on over 1700 device types ranging from state-of-the-art smart TVs to low-cost mobile devices.At Netflix we’re proud of our reliability and we want to keep it that way. To that end, it’s important that we prevent significant performance regressions from reaching the production app. Sluggish scrolling or late rendering is frustrating and triggers accidental navigations. Choppy playback makes watching a show less enjoyable. Any performance regression that makes it into a product release will degrade user experience, so the challenge is to detect and fix such regressions before they ship.This post describes how the Netflix TVUI team imp…

By Vikram Srivastava and Marcelo MaywormNetflix has one of the most complex data platforms in the cloud on which our data scientists and engineers run batch and streaming workloads. As our subscribers grow worldwide and Netflix enters the world of gaming, the number of batch workflows and real-time data pipelines increases rapidly. The data platform is built on top of several distributed systems, and due to the inherent nature of these systems, it is inevitable that these workloads run into failures periodically. Troubleshooting these problems is not a trivial task and requires collecting logs and metrics from several different systems and analyzing them to identify the root cause. At our s…

Martin Tingley with Wenjing Zheng, Simon Ejdemyr, Stephanie Lane, Colin McFarland, Andy Rhines, Sophia Liu, Mihir Tendulkar, Kevin Mercurio, Veronica Hannan, Ting-Po LeeEarlier posts in this series covered the basics of A/B tests (Part 1 and Part 2 ), core statistical concepts (Part 3 and Part 4), and how to build confidence in decisions based on A/B test results (Part 5). Here we describe the role of Experimentation and A/B testing within the larger Data Science and Engineering organization at Netflix, including how our platform investments support running tests at scale while enabling innovation. The subsequent and final post in this series will discuss the importance of the culture of ex…

Project by Netflix’s Cloud Infrastructure Security team (Alex Bainbridge, Mike Grima, Nick Siow)Cloud security is a hard problem, but an even harder one is cloud security at scale. In recent years we’ve seen several cloud focused data breaches and evidence shows that threat actors are becoming more advanced with their techniques, goals, and tooling. With 2021 set to be a new high for the number of data breaches, it was plainly evident that we needed to evolve how we approach our cloud infrastructure security strategy.In 2020, we decided to reinvent how we handle cloud security findings by redefining how we write and respond to cloud detections. We knew that given our scale, we needed to rel…

Martin Tingley with Wenjing Zheng, Simon Ejdemyr, Stephanie Lane, Michael Lindon, and Colin McFarlandThis is the fifth post in a multi-part series on how Netflix uses A/B tests to inform decisions and continuously innovate on our products. Need to catch up? Have a look at Part 1 (Decision Making at Netflix), Part 2 (What is an A/B Test?), Part 3 (False positives and statistical significance), and Part 4 (False negatives and power). Subsequent posts will go into more details on experimentation across Netflix, how Netflix has invested in infrastructure to support and scale experimentation, and the importance of developing a culture of experimentation within an organization.In Parts 3 (False p…

by Liwei Guo, Ashwin Kumar Gopi Valliammal, Raymond Tam, Chris Pham, Agata Opalach, Weibo NiAV1 is the first high-efficiency video codec format with a royalty-free license from Alliance of Open Media (AOMedia), made possible by wide-ranging industry commitment of expertise and resources. Netflix is proud to be a founding member of AOMedia and a key contributor to the development of AV1. The specification of AV1 was published in 2018. Since then, we have been working hard to bring AV1 streaming to Netflix members.In February 2020, Netflix started streaming AV1 to the Android mobile app. The Android launch leveraged the open-source software decoder dav1d built by the VideoLAN, VLC, and FFmpeg…

Kevin Lin | Software Engineer, Storage and CachingIntroductionPinterest’s distributed caching system, built on top of open source technologies memcached and mcrouter, is a critical component of the production infrastructure stack. Pinterest’s cache-as-a-service platform is responsible for driving down application latency across the board, reducing the overall cloud cost footprint, and ensuring adherence to strict sitewide availability targets.Today, Pinterest’s memcached fleet spans over 5000 EC2 instances across a variety of instance types optimized along compute, memory, and storage dimensions. Collectively, the fleet serves up to ~180 million requests per second and ~220 GB/s of network …

George Wu | Software Engineer, Core Product Serving Infra; Tim Koh | Software Engineer, Core Product Serving InfraIntroductionEmbedding-based retrieval is a core center piece of our recommendations engine at Pinterest. We support a myriad of use cases, from retrieval based on content similarity to learned retrieval. It’s powered by our in-house search engine — Manas — which provides Approximate Nearest Neighbor (ANN) search as a service, primarily using Hierarchical Navigable Small World graphs (HNSW).While traditional token-based search retrieves documents on term matching on a tree of terms with logical connectives like ANDs and ORs, ANN search retrieves based on embedding similarity. Oft…

Prabhat Agarwal | Research ScientistWatch Prabhat Agarwal’s talk from the NVIDIA GTC Conference on March 23, 2022.https://medium.com/media/c160a4c48af4ff09c6ed83e10d26a5e8/hrefTo learn more about engineering at Pinterest, check out the rest of our Engineering Blog, and visit our Pinterest Labs site. To view and apply to open opportunities, visit our Careers page.NVIDIA 2022 Talk: Evolution of Web-Scale Engagement Modeling at Pinterest was originally published in Pinterest Engineering Blog on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Jeremy King | Sr Vice Presidente, ingenieríaThis article was originally published in English. Read the English version here.Hace dos años, estaba terminando mi primer año en Pinterest como Vicepresidente Sénior. Nuestras oficinas cerraron y el trabajo y la vida, como los conocíamos, cambiaron de golpe. Al adaptarnos a los cambios drásticos a nuestro alrededor, aprendimos mucho sobre el trabajo y sobre lo que no era un lugar de trabajo. Los beneficios del trabajo flexible y nuestra capacidad de ser productivos desde cualquier lugar dieron muchas ventajas a nuestros empleos, ya que se eliminaron largos viajes al trabajo y pudimos estar mucho más presentes en los momentos importantes de nuestr…

Maisy Samuelson | Head of Trust & Safety Product“Inch by inch, row by row, I’m gonna make this garden grow” — Garden Song by Peter, Paul & MarySince I started working on Trust & Safety four years ago, the team has grown quickly and learned a lot about how to protect Pinners from spam and account takeovers as well as unsafe content like nudity, self-harm, hate speech, and harassment.Back in 2017, the Trust & Safety team (like Pinterest itself) was small and spent a lot of time fighting attacks. During attacks we scrambled to figure out product nuances, where and how data was stored, wait for queries to run, write scripts to update production databases and fix issues in user accounts, all und…

Jeremy King | Senior Vice President, EngineeringTwo years ago, as I was closing in on my first annual “Pinniversary” as the Chief of Engineering at Pinterest, our offices closed, and work (read: life) as we knew it changed abruptly. As we all adapted to the drastic changes around us, we learned a lot about what was working and what wasn’t in the workplace. The benefits of working flexibly and our ability to be productive from anywhere empowered us to do our jobs well while eliminating long commutes and allowing us to be more present than ever before for important moments with family. We also realized the value of intentional in-person touchpoints with colleagues to build culture and drive c…

Yongjun Zhang | Software Engineer; William Tom | Software Engineer; Shaowen Wang | Software Engineer; Bhavin Pathak | Software Engineer; Batch Processing Platform TeamPinterest’s Batch Processing Platform, Monarch, consists of more than 30 Hadoop YARN clusters with 17k+ nodes built entirely on top of AWS EC2. At the beginning of 2021, Monarch was still on Hadoop 2.7.1, which was already five years old. Because of the increasing complexity in backporting upstream changes (features and bug fixes), we decided it was time to invest in a version upgrade. We settled on Hadoop 2.10.0, which was the latest release of Hadoop 2 at the time.This article shares our experience of upgrading Monarch to Ha…

Shunyao Li | Software Engineer, Cloud RuntimeOver the past three years, the Cloud Runtime team’s journey has gone from “Why Kubernetes?” to “How to scale?”. There is no doubt that Kubernetes based compute platform has achieved huge success at Pinterest. We have been supporting big data processing, machine learning, distributed training, workflow engine, CI/CD, internal tools — backing up every engineer at Pinterest.Why Control Plane Latency MattersAs more and more business-critical workloads onboard Kubernetes, it is increasingly important to have a high-performance control plane that efficiently orchestrates every workload. Critical workloads such as content model training and ads reportin…

Vahid Hashemian | Software Engineer, Logging PlatformJeff Xiang | Software Engineer, Logging PlatformAt Pinterest, the Logging Platform team manages the PubSub layer and provides support for clients that interact with it. At the heart of the PubSub layer, there are two main systems responsible for ingress and egress of data in motion:Apache Kafka® (Kafka hereafter)MemQOver the last several years, we have learnt through operational experience that our customers and business needs to have reduced KTLO costs, and they want the platform team to own not just the servers / service but also the client / SDK as well as the on-call associated with any issues that arise from client-server connectivit…

Mansfield Mark | Líder de herramientas de prueba móviles, calidad de métricas y herramientas de pruebaThis article was originally published in English. Read the English version here.ResumenEn nuestros esfuerzos por cambiar a la izquierda (en los que las pruebas se hacen antes o se desplazan a la izquierda en la cronología del proyecto), en este blog se explica cómo empezamos a ejecutar un gran conjunto de pruebas de interfaz de usuario de extremo a extremo antes de cualquier asignación a nuestros repositorios de Android o iOS. Este proyecto involucró una cuidadosa coordinación de las pruebas de interfaz de usuario, la infraestructura de pruebas y la productividad del desarrollador.Después d…

Bill Prin | Software Engineer, Engineering Productivity, Python; Devin Lundberg | Software Engineer , Security Lead; and Adam Berry | Software Engineer , Engineering ProductivitySoftware supply chain is an incredibly important security topic in today’s world. In May 2021, an American oil pipeline system fell victim to a cyberattack, and with the assistance of the FBI, paid over $4.4 million dollars in ransom to the attackers in order to recover their systems.As a result, US President Joe Biden was forced to declare a state of emergency, and on May 12 issued Executive Order 14028 increasing software security standards for software supply chains. According to VentureBeat, software supply chai…

Kevin Jiang | ingeniero de software de inteligencia de anuncios; Keshava Subramanya | gerente de ingeniería de inteligencia de anuncios; and Yeming Shi | ingeniera de software de inteligencia de anunciosThis article was originally published in English. Read the English version here.IntroducciónPinterest es un motor de descubrimiento visual que ayuda a los usuarios a encontrar ideas inspiradoras. Los anunciantes usan Pinterest para conectar con los usuarios en estas búsquedas de inspiración y su objetivo es promocionar productos o servicios de manera eficiente.El equipo de Inteligencia de anuncios de Pinterest elabora productos que ayudan a los anunciantes a maximizar el valor que obtienen d…

Solving Engineering Problems as Doing ResearchKangnan Li | Software Engineer, Key Value Systemsunlock deadlock for PininfoServiceThis is part 2 of a two-part blog series on deep systems debugging techniques in a real-world scenario to upgrade our stateful systems to U18.In part 1, we narrowed down that the two issues observed — QPS drop and inconsistent memory usage — are from the PininfoService leaf layer. In this article, we narrow down the issue further to GlobalCPUExecutor (GCPU) and eventually the root cause of the issue: a deadlock.To better understand how requests flow in and out of PininfoService, here is a brief summary of threads (or pools) in order used in PininfoService (also re…

Ace Haidrey | Senior Software Engineer, WorkflowThis article is a repost from the author’s original account here.In our last blog post, we discussed how we made the decision and took the actions to move from our legacy system, Pinball, to our new system, Spinner, which is built on top of the Apache Airflow project. As a reminder, this is based off of a custom branch that branched off of Airflow version 1.10-stable with some features cherry picked from the master branch.In this post, we will explain how we approached and designed the migration, identified requirements, and coordinated with all our engineer teams to seamlessly migrate 3000+ workflows to Airflow. We will deep dive into trade o…

Ace Haidrey | Software Engineer, Workflow; Ashim Shreshta | Site Reliability Engineer, Workflow; Dinghang Yu | Software Engineer, Workflow; Euccas Chen | Software Engineer, Workflow; Evan Li | Engineering Manager, Workflow; Hannah Chen | Product Manager, Workflow; Yulei Li | Software Engineer, WorkflowThis article is a repost from the author’s original account here.Workflow Scale at Pinterest Before Migration to AirflowSince its inception, Pinterest’s philosophy has always been centered around data. As a data driven company, that means all data ingested is stored for further use. This looks like 600 terabytes of new data every day, encompassing over 500 petabytes of total data. At this scal…

What the research is: Recent research has demonstrated that binary optimization is important for achieving peak performance for various applications. For instance, the state-of-the-art BOLT binary optimizer developed at Meta, which is part of the LLVM Compiler Project, significantly improves the performance of highly optimized binaries produced using compilers’ most aggressive optimizations, such as profile-guided [...]

Read More...

The post VESPA: Static profiling for binary optimization appeared first on Engineering at Meta.

Uber’s goal is to ignite opportunity by setting the world in motion, and big data is a very important part of that. Presto® and Apache Kafka® play critical roles in Uber’s big data stack. Presto is the de …

The post Presto® on Apache Kafka® At Uber Scale appeared first on Uber Engineering Blog.

Background

Uber has one of the largest deployments of Apache Kafka® in the world. It empowers a large number of real-time workflows at Uber, including pub-sub message buses for passing event data from the rider and driver apps, as …

The post Securing Kafka® Infrastructure at Uber appeared first on Uber Engineering Blog.

Safety has long been a top priority at Uber, as Uber’s CEO Dara Khosrowshahi wrote in ‘Raising the Bar on Safety’ in September 2018. In order to #StandForSafety, the team at Uber has rolled out a set of …

The post Uber’s Emergency Button and The Technologies Behind It appeared first on Uber Engineering Blog.

At Uber, all stateful workloads run on a common containerized platform across a large fleet of hosts. Stateful workloads include MySQL®, Apache Cassandra®, ElasticSearch®, Apache Kafka®, Apache HDFS™, Redis™…

The post Avoiding CPU Throttling in a Containerized Environment appeared first on Uber Engineering Blog.

Overview Data access restrictions, retention, and encryption at rest are fundamental security controls. This blog explains how we have built and utilized open-sourced Apache Parquet™’s finer-grained encryption feature to support all 3 controls in a unified way. In …

The post One Stone, Three Birds: Finer-Grained Encryption @ Apache Parquet™ appeared first on Uber Engineering Blog.

As Uber’s architecture has grown to encompass thousands of interdependent microservices, we need to test our mission-critical components at max load in order to preserve reliability. Accurate load testing allows us to validate if a set of services are working …

The post Introducing Ballast: An Adaptive Load Test Framework appeared first on Uber Engineering Blog.

Introduction

Uber is a worldwide marketplace of services, processing thousands of monetary transactions every second. As a marketplace, Uber takes on all of the risks associated with payment processing. Uber partners who use the marketplace to provide services are paid …

The post Project RADAR: Intelligent Early Fraud Detection System with Humans in the Loop appeared first on Uber Engineering Blog.

Background

Our Apache Hadoop® based data platform ingests hundreds of petabytes of analytical data with minimum latency and stores it in a data lake built on top of the Hadoop Distributed File System (HDFS). We use Apache Hudi…

The post Cost Efficiency @ Scale in Big Data File Format appeared first on Uber Engineering Blog.

Introduction

Cadence is a multi-tenant orchestration framework that helps developers at Uber to write fault-tolerant, long-running applications, also known as workflows. It scales horizontally to handle millions of concurrent executions from various customers. It is currently used by hundreds of …

The post Cadence Multi-Tenant Task Processing appeared first on Uber Engineering Blog.

Uber’s backend is an exemplar of microservice architecture. Each microservice is a small, individually deployable program performing a specific business logic (operation). The microservice architecture is a type of distributed computing system, which is suitable for independent deployments and scaling …

The post CRISP: Critical Path Analysis for Microservice Architectures appeared first on Uber Engineering Blog.

Introduction

Each day, Uber moves millions of people around the world and delivers tens of millions of food and grocery orders. This generates a large number of financial transactions that need to be stored with provable completeness, consistency, and compliance. …

The post How Uber Migrated Financial Data from DynamoDB to Docstore appeared first on Uber Engineering Blog.

Background

Apache Kafka® is widely used across Uber’s multiple business lines. Take the example of an Uber ride: When a user opens up the Uber app, demand and supply data are aggregated in Kafka queues to serve fare calculations. …

The post Introducing uGroup: Uber’s Consumer Management Framework appeared first on Uber Engineering Blog.

Scaling our data infrastructure with lower hardware costs while maintaining high performance and service reliability has been no easy feat. To accommodate the exponential growth in both Data Storage and Analytics Compute at Uber, the Data Infrastructure team massively overhauled …

The post Improving HDFS I/O Utilization for Efficiency appeared first on Uber Engineering Blog.

Introduction

The Fulfillment Platform is a foundational Uber domain that enables the rapid scaling of new verticals. The platform handles billions of database transactions each day, ranging from user actions (e.g., a driver starting a trip) and system actions …

The post Building Uber’s Fulfillment Platform for Planet-Scale using Google Cloud Spanner appeared first on Uber Engineering Blog.

This past year, a few of us who focus on the reliability of Spotify for Artists (S4A) spent some time taking a look at the collection of incidents directly affecting S4A in 2021. We made some hypotheses, and then went to work analyzing each one to build a set of quantitative and qualitative metrics. We [...]

In September 2020, we had the exciting opportunity to partner with The Marcy Lab School with the hopes of creating opportunities for Fellows to: (1) interact with Spotify employees (2) receive training in how to navigate the technical interview process at Spotify and beyond, and (3) become well-versed in the Spotify Internship and Fellowship application [...]

Spotify Live (formerly Spotify Greenroom) is a platform that democratizes live audio streams. Creators are able to create rooms and stream live directly to fans who join the room. They can also interact directly with their fans either by text chatting in the app or bringing them up as speakers to interact by voice. But [...]

TLDR: Spotify is starting a Free and Open Source Software Fund (FOSS Fund) to pay maintainers of independent projects. This new initiative is about giving back to open source developers and is one of the ways we are investing in a more sustainable open source ecosystem for all of us. The fund will start at [...]

In 2017, we launched the Spotify Connect Web API, a set of tools that developers could use to programmatically start, stop, and manage Spotify audio playback from the web. This post presents an overview of what you can do with the API, now called the Player API, and some background information about how it came [...]

TL;DR: Using the properties of the Poisson bootstrap algorithm and quantile estimators, we have been able to reduce the computational complexity of Poisson bootstrap difference-in-quantiles confidence intervals enough to unlock bootstrap inference for almost arbitrary large samples. At Spotify, we can now easily calculate bootstrap confidence intervals for difference-in-quantiles in A/B tests with hundreds of [...]

Tell us more about working on Spotify Wrapped… As Tech Lead for Wrapped, I was in charge of laying out the road map for the mobile and backend engineers – as well as working with the brand, design, creative and localization teams to make sure everything went smoothly from an engineering point of view. With [...]

Beyond term-based Search Until recently, Search at Spotify relied mostly on term matching. For example, if you type the query “electric cars climate impact”, Elasticsearch will return search results that contain everything that has each of those query words in its indexed metadata (like in the title of a podcast episode). However, we know users [...]

TL;DR Within Spotify, we run 20,000 batch data pipelines defined in 1,000+ repositories, owned by 300+ teams — daily. The majority of our pipelines rely on two tools: Luigi (for the Python folks) and Flo (for the Java folks). In 2019, the data orchestration team at Spotify decided to move away from these tools. In [...]

On March 8, we experienced a global outage triggered by issues in a cloud-hosted service discovery system used at Spotify. We were made aware of issues with login at 18:12 UTC / 13:12 ET and started implementing fixes to critical systems at 18:39 UTC / 13:39 ET. This outage affected our users and we apologize [...]

7:00am My early mornings are spent running about after my children – getting them dressed, giving them breakfast and putting on their sunscreen, so they’re all ready for the day ahead. At 8am, I drive my daughter to preschool, while my mom looks after my one-year-old son – she’s been living with us since the start [...]

Tell us more about working on Spotify Wrapped… My main focus on Wrapped was the social media share cards – the static images that summarize the information from someone’s data stories and can be shared on platforms like Instagram, TikTok and Snapchat. Since these cards must accommodate a variety of languages and dynamic data within [...]

TL;DR For years, Spotify’s official engineering blog has been giving you a peek behind the curtain at Spotify R&D. Today, we’re announcing [email protected], our new R&D podcast that gives you another view into our tech world. In each episode I’ll talk with Spotify developers about challenging tech problems and give you a firsthand look into [...]

At Spotify, we aim to build and improve our product in a data-informed way. To do that, teams are encouraged to generate and test hypotheses by running experiments and gathering evidence for what works and what doesn’t. In the Search team, in our journey towards this goal, we have learned that, besides having the ambition, [...]

Tell us more about working on Spotify Wrapped… I specialize in iOS Engineering and was one of a few iOS embeds working on 2021 Wrapped. We divided up the various Wrapped stories amongst ourselves — my focus was on Top Five Artists, Top Five Songs, Top Five Podcasts, Top Genres and the Audio Aura, which [...]

Snowflake partners Robling and Logic Information Systems help retailers gain data-driven insights to boost customer acquisition and retention and increase revenue. Jeff Buck, CEO of Robling, and Graeme McVie, Managing Director of Data Science and Analytics at Logic, joined us on the latest episode of The Data Cloud Podcast to talk about opening up data […]

The post How Robling and Logic Partner with Snowflake to Empower Retailers with Data, Insights appeared first on Snowflake.

Customer advocacy is one of the Snowflake Support team’s most important roles. Working closely with customers around the world every day, we listen and learn to gain meaningful insights into Snowflake products, the ways our customers use those products, and the challenges they face. We feel a deep responsibility to take those insights and trends, […]

The post How Snowflake Support Uses Data to Improve the Customer Experience appeared first on Snowflake.

Snowflake Scripting is now generally available, allowing you to create scripts and stored procedures in SQL with Snowflake. This procedural language extends the SQL language with structures and control statements, such as conditional and loop statements, and makes it easy for Snowflake users (many of whom know and love SQL) to create stored procedures and […]

The post What You Need to Know About Scripting in SQL with Snowflake appeared first on Snowflake.

Consumer packaged goods (CPG) companies face a challenging economic landscape coming out of the COVID-19 pandemic. The U.S. economy contracted in the first quarter of 2022, with gross domestic product (GDP) falling 0.4%, indicating decreases in private inventory investment, exports, and state, local, and federal government spending. Consumer prices rose at a 7% annual rate […]

The post How Kimberly-Clark Uses RGM Analytics to Drive Portfolio Growth appeared first on Snowflake.

Global trends in demographics, politics, and public health are ushering in an economic moment of truth for the healthcare and life sciences (HCLS) industry. Last year, biotechnology R&D expenditures for discovering and developing new therapies outpaced industry revenue growth by a factor of ten. This increase in development costs is pushing life sciences companies to […]

The post Driving Improved Patient Outcomes with Better Access to Real-World Evidence appeared first on Snowflake.

AI adoption is on the rise. A study by PwC found that 52% of companies have accelerated their AI projects during the pandemic, and 25% now have processes fully enabled by AI with widespread adoption. Of all the respondents in the survey, 86% said that AI would become a “mainstream technology” at their company. The […]

The post Combat AI Bias with Data Diversity and Data Collaboration appeared first on Snowflake.

PLEASE NOTE: This post was originally published in 2018. It has been updated to reflect currently available products, features, and/or functionality. The process of extraction, transformation, and load (ETL) is central to any data warehousing initiative. With advances in cloud data warehouse architectures, customers are also benefiting from the alternative approach of extraction, load, and […]

The post How to Configure AWS Glue with Snowflake for Data Integration appeared first on Snowflake.

Consumers are altering the retail landscape faster than ever before, according to recent McKinsey research. Almost 40% have switched brands or retailers during the pandemic, and more than 80% have new shopping behaviors. Meanwhile, more than half of those who tried a new channel or service said they would continue to do so in the […]

The post The Future of Data Collaboration in Retail: Snowflake Customers Share Their Knowledge in this Webinar Series appeared first on Snowflake.

PLEASE NOTE: This post was originally published in 2018. It has been updated to reflect currently available products, features, and functionality. The Snowflake Data Cloud has near instant elasticity, allowing customers to scale up and down to meet demand. Whether this demand is predictable or highly variable, the system can flex bigger or smaller to […]

The post How Usage-Based Pricing Delivers a Budget-Friendly Cloud Data Warehouse appeared first on Snowflake.

HyperFinity is a decision science SaaS platform. Through machine learning and AI, embedded analytics, and data visualization, HyperFinity enables nontechnical users to make data-led decisions and create simple outputs to power downstream systems, such as CRM, ERP, or content management systems. This enables organizations to quickly make ML-powered decisions across multiple areas, from smarter supply […]

The post How HyperFinity Is Streamlining Its Serverless Architecture with Snowpark for Python appeared first on Snowflake.

Business continuity is a big deal. Business operations rely on access to data and the insights it can provide, and it’s an imperative that has become even more difficult to guarantee with the upsurge of unpredictable events. Everything from human error, power outages, and shifting weather patterns to wide-scale hardware malfunctions can constitute a “disaster,” […]

The post Business Continuity in the Cloud Era: 5-Step Disaster Recovery Plan appeared first on Snowflake.

Data-intensive applications typically process, mine, and analyze huge volumes of highly varied structured, semi-structured, and unstructured data. To do this effectively while meeting customer requirements for speed, responsiveness, and accuracy, these applications require near-unlimited storage and highly available, flexible, and scalable resources on demand. At the same time, SaaS providers are exploring consumption-based pricing models […]

The post Why Consumption-Based Apps Thrive on Snowflake appeared first on Snowflake.

There’s hardly a growth-oriented U.S. company today that isn’t excited by the opportunity to sell in Asia Pacific and Japan (APJ). It is a vast and economically enticing region. APJ includes about half of the world’s population and three of the largest economies in the world – China, Japan, and India. However, breaking into these […]

The post Selling in Asia: How to Start, and How to Succeed appeared first on Snowflake.

Snowflake continues to set the standard for data in the cloud by eliminating the need to perform maintenance tasks on your data platform and giving you the freedom to choose your data model methodology for the cloud. Through this and more posts, we will discuss some Snowflake features you should consider that will enable your […]

The post Data Vault Techniques on Snowflake: Immutable Store, Virtual End Dates appeared first on Snowflake.

Ready to take a customer-first approach to sales in EMEA? Then it’s time to orient your sales efforts around the customer, not the technology you are selling. Verticalization is an attractive strategy as SaaS providers mature. It enables sales reps to speak the customer’s language and become immersed in an industry or sub-industry, and in […]

The post Why and When Should You Verticalize Your EMEA Sales Team appeared first on Snowflake.

A guide to tune and troubleshoot performance of the Hive on Tez after upgrading to CDP

The post Optimizing Hive on Tez Performance appeared first on Cloudera Blog.

Data holds incredible untapped potential for Australian organisations across industries, regardless of individual business goals, and all organisations are at different points in their data transformation journey with some achieving success faster than others. To be successful, the use of data insights must become a central lifeforce throughout an organisation and not just reside within […]

The post From the Ground Up: The Truth About Data Innovation appeared first on Cloudera Blog.

Please join us on March 24 for Future of Data meetup where we do a deep dive into Iceberg with CDP What is Apache Iceberg? Apache Iceberg is a high-performance, open table format, born-in-the cloud that scales to petabytes independent of the underlying storage layer and the access engine layer. By being a truly open […]

The post 5 Reasons to Use Apache Iceberg on Cloudera Data Platform (CDP) appeared first on Cloudera Blog.

Over the past decade, the successful deployment of large scale data platforms at our customers has acted as a big data flywheel driving demand to bring in even more data, apply more sophisticated analytics, and on-board many new data practitioners from business analysts to data scientists. This unprecedented level of big data workloads hasn’t come […]

The post Introducing Apache Iceberg in Cloudera Data Platform appeared first on Cloudera Blog.

Introducing Cloudera Data Engineering in CDP Private Cloud 1.3

The post Make the leap to Hybrid with Cloudera Data Engineering appeared first on Cloudera Blog.

Since the release of Cloudera Data Engineering (CDE) more than a year ago, our number one goal was operationalizing Spark pipelines at scale with first class tooling designed to streamline automation and observability. In working with thousands of customers deploying Spark applications, we saw significant challenges with managing Spark as well as automating, delivering, […]

The post Cloudera Data Engineering 2021 Year End Review appeared first on Cloudera Blog.

Challenges and Opportunities Data Presents to AI

The post The Rise of Unstructured Data appeared first on Cloudera Blog.

How to use data visualization to avoid bad candy hot spots and maximize supply and demand imbalances

The post The Ultimate Map to finding Halloween candy surplus appeared first on Cloudera Blog.

Airflow has been adopted by many Cloudera Data Platform (CDP) customers in the public cloud as the next generation orchestration service to setup and operationalize complex data pipelines. Today, customers have deployed 100s of Airflow DAGs in production performing various data transformation and preparation tasks, with differing levels of complexity. This combined with Cloudera […]

The post Introducing Self-Service, No-Code Airflow Authoring UI in Cloudera Data Engineering appeared first on Cloudera Blog.

Modak, a leading provider of modern data engineering solutions, is now a certified solution partner with Cloudera. Customers can seamlessly automate migration to Cloudera’s cloud-based enterprise platform CDP from on-prem deployments and dynamically auto-scale cloud services with Cloudera Data Engineering (CDE)’s integration with Modak Nabu™. Modak’s Nabu™ is a born- in- the- cloud, cloud-neutral integrated […]

The post Accelerate Your Data Mesh in the Cloud with Cloudera Data Engineering and Modak Nabu appeared first on Cloudera Blog.

If your organization is using multi-tenant big data clusters (and everyone should be), do you know the usage and cost efficiency of resources in the cluster by tenants? A chargeback or showback model allows IT to determine costs and resource usage by the actual analytic users in the multi-tenant cluster, instead of attributing those to […]

The post Struggling to Manage your Multi-Tenant Environments? Use Chargeback! appeared first on Cloudera Blog.

Many customers looking at modernizing their pipeline orchestration have turned to Apache Airflow, a flexible and scalable workflow manager for data engineers. With 100s of open source operators, Airflow makes it easy to deploy pipelines in the cloud and interact with a multitude of services on premise, in the cloud, and across cloud providers for […]

The post Supercharge your Airflow Pipelines with the Cloudera Provider Package appeared first on Cloudera Blog.

Across the federal government, agencies are struggling to identify, organize, analyze, and act on troves of data. It’s a problem that leaders are working actively to tackle, but they’re in a race against immeasurable volumes of data that is continuously being generated in perpetuity in stores known and unknown. At the Internal Revenue Service, decades’ […]

The post Cloudera and NVIDIA Help IRS Fight Fraud, Safeguard Taxpayers appeared first on Cloudera Blog.

The shift to cloud has been accelerating, and with it, a push to modernize data pipelines that fuel key applications. That is why cloud native solutions which take advantage of the capabilities such as disaggregated storage & compute, elasticity, and containerization are more paramount than ever. At Cloudera, we introduced Cloudera Data Engineering (CDE) as […]

The post Optimizing Cloudera Data Engineering Autoscaling Performance appeared first on Cloudera Blog.

When we announced the GA of Cloudera Data Engineering back in September of last year, a key vision we had was to simplify the automation of data transformation pipelines at scale. By leveraging Spark on Kubernetes as the foundation along with a first class job management API many of our customers have been able to […]

The post Automating Data Pipelines in CDP with CDE Managed Airflow Service appeared first on Cloudera Blog.

Did you know that global companies are projected to spend nearly $1.6 trillion on AI by 2030? The demand for AI services is growing due to the many powerful benefits it offers. Various applications, from web-based smart assistants to self-driving cars and house-cleaning robots, run with the help of artificial intelligence (AI). With the growth […]

The post Impressive Ways that AI Improves Business Analytics Insights appeared first on SmartData Collective.

Data analytics technology is rapidly becoming a more integral part of many company cultures. According to the 2021 State of Data Maturity Report, 32% of companies have formal data strategies. Although they are still the minority, this figure has risen from almost nothing under a decade ago. Data analytics serves many different purposes. We have […]

The post Data Analytics is Very Valuable for Companies Improving their Cultures appeared first on SmartData Collective.

Artificial intelligence (AI) is all the rage now. It’s impacting numerous industries globally and changing the way we do things. One of the critical industries AI is making strides in is the financial technology “fintech” industry. AI now plays a significant role in facilitating financial services, replacing what required manual work a few years ago. […]

The post Promising Benefits of AI in the Financial Technology Market appeared first on SmartData Collective.

Big data, analytics, and AI all have a relationship with each other. For example, big data analytics leverages AI for enhanced data analysis. In contrast, AI needs a large amount of data to improve the decision-making process. Consumers are presented with ads every day they access the online world. The number of options available to […]

The post How Big Data Analytics & AI Combined can Boost Performance Immensely appeared first on SmartData Collective.

More companies than ever are investing in customer service analytics. The customer service analytics market is projected to be worth $46.6 billion by 2030. The fleet management sector is among those driving the growing demand. Many fleet management companies were reluctant to embrace the power of big data a decade ago. Their skepticism has waned […]

The post Fleet Management Firms Use Data Analytics for Optimal Customer Service appeared first on SmartData Collective.

Data analytics technology is helping businesses boost profitability in many ways. A few years ago, Walter Baker and his colleagues at McKinsey reported that one of the biggest advantages of big data in business is that it can help with pricing decisions. “Without uncovering and acting on the opportunities big data presents, many companies are […]

The post Guidelines on Using Data Analytics for Finding the Right Price Points appeared first on SmartData Collective.

Artificial intelligence is often portrayed as a technology that will make robots rule over humans. No wonder many people fear that computers and other AI—enabled devices will control us. However, if we keep aside this dangerous depiction of AI, we can see how beneficial such systems are in our lives. Businesses are including more of […]

The post Seven Benefits of Using AI to Perform Text Analysis appeared first on SmartData Collective.

A lot of factors go into building a business, but online reputation is a huge part of it. A lot of organizations don’t recognize the role that AI technology can play when it comes to business management, improving customer relationships and managing your business’s online profile. Customers tend to Google an organization prior to engaging […]

The post What Artificial Intelligence can Help Businesses Manage Their Online Profiles appeared first on SmartData Collective.

Artificial intelligence technology has become very important in recent years. One of the many benefits of AI technology is that it can help with reputation management. A growing number of companies are using AI technology to screen the Internet to find mentions of their company and address anything that doesn’t align with their desired brand […]

The post AI Assists with Reputation Management through Email Validation appeared first on SmartData Collective.

The market for AI is growing over 38% a year. It is projected to be worth over $1.5 trillion by 2030. The market for AI is growing due to its obvious benefits. However, many companies don’t know how to utilize it properly. New businesses are frequently perplexed and unsure which AI applications are best for […]

The post Application Development Consulting Helps Companies Get the Most of AI appeared first on SmartData Collective.

We have pointed out in the past that big data offers a number of benefits for online commerce. One of the most important benefits of data analytics pertains to optimizing websites for a good user experience. User experience optimization (UX) is becoming more important than ever. One study found that the ROI of UX strategies […]

The post 5 Great Tips for Using Data Analytics for Website UX appeared first on SmartData Collective.

Standardizing the data collecting and data input process can go a long way toward ensuring optimal accuracy. The data entry workers will have a better understanding of what to search for and anticipate in each batch of data, as well as the proper protocols to follow, because of the standardization of the process throughout the agency. The post 7 Data Lineage Tool Tips For Preventing Human Error in Data Processing appeared first on SmartData Collective.

Amazon is without a doubt the largest retailer in the world. More businesses than ever are turning to Amazon to expand their reach. Unfortunately, the Amazon marketplace has become extraordinarily competitive in recent years. Companies that utilize data analytics to make the most of their business model will have an easier time succeeding with Amazon. […]

The post Preserving Data Quality is Critical for Leveraging Analytics with Amazon PPC appeared first on SmartData Collective.

Any company that wants to implement a successful marketing strategy needs to invest in analytics technology. We have talked extensively about the importance of analytics in online marketing, but it can be just as important for traditional marketing strategies as well. Telemarketing is one of the areas where analytics can be very useful. A team […]

The post Benefits of Using Analytics to Optimize Your Telemarketing Strategy appeared first on SmartData Collective.

Reading Time: 2 minutes What is Google Cloud Storage? Google Cloud Storage is the object storage service. Google Cloud offers a storage service. It comes with a number of useful capabilities out of the box, including object versioning and fine-grained permissions (by object or bucket), which may simplify development and lower operating costs. Several services rely on Google Cloud Storage. Google Cloud Storage allows you to store any kind Continue Reading

The post Know About Google Cloud Storage And Google Cloud SQL appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 3 minutes Camel Context routes are configuration items that are applied to the context. In reality, this involves defining a route in code first, then attaching it to a Camel Context. Camel, although being a Java framework, may be customized using either Java or XML syntax. The syntax you employ is referred to as a DSL (Domain Specific Language) in Camel jargon. • Java DSL – for Continue Reading

The post Routes in Apache Camel appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 4 minutes Hello Readers, I hope you all are doing well. Today we will learn how to deploy the EKS cluster on AWS using terraform. What is EKS? Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) is a managed service that you can use to run Kubernetes on AWS without installing, operating, and maintaining your own Kubernetes control nodes. Kubernetes is an open-source system for automating the deployment, scaling, Continue Reading

The post How to deploy AWS EKS cluster using Terraform appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 2 minutes Hello Everyone, basically Today we will learn about how to run collection with the environment on docker using the docker image. Let’s start, the simple prerequisite for this blog is that you have docker installed on your machine. What is Postman? Postman is an API(application programming interface) development tool that helps to build, test, and modify APIs. therefore any functionality that could need by the Continue Reading

The post How To Run Postman With Environment On Docker appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 3 minutes Hello Readers, We’ll see how we can create a Custom Image Using Packer In GCP in this blog. Before starting you must have to install Packer and we will use a service account to connect my google account, so make sure you have both things ready. What is Packer? Packer is a simple tool for building customized images. It is an open-source DevOps tool by Continue Reading

The post How To Create a Custom Image Using Packer In GCP appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 2 minutes As a rule, the daily routine includes a bunch of tasks. Ideally, we’ll have enough time and energy to cover all of them – but it just might happen that the number of tasks is immense and the resources available are not in abundance. That’s where prioritization comes in. MoSCoW technique makes the best of prioritization which helps to prioritise tasks based on their value Continue Reading

The post MoSCoW Method: How to Make the Best of Prioritization appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 3 minutes Let us discuss something about Kafka connector API and some basic fundamental of it and how to setup kafka connector in our system. Before start, we need to have basic knowledge of Kafka or we can go through this Document. We’ll have a look at: Kafka Connect API history Why kafka connect and Stream Setup and Launch kafka connector installation of Docker installation of Docker Continue Reading

The post How to setup and launch Kafka Connect/Connector appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 3 minutes Hello Readers,In this blog, we will learn about Exceptions, how to handle exceptions in Selenium WebDriver, and common exceptions in selenium. Let’s Start. What is an Exception? Exception as the name suggests is an event that happens at the time of execution of a program. There may be several reasons behind the occurrence of exceptions that indicate the halt in the program flow.Exceptions are classified Continue Reading

The post Exceptions & How to Handle Exceptions in Selenium WebDriver appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 2 minutes In the previous blog, We have read about SCRAM Authentication. In Today’s blog, we gonna read about GSSAPI (Kerberos) Authentication. Kerberos is a security protocol that provides an alternate mechanism for client and server authentication. Introduction to GSSAPI As its name implies, the GSS-API enables programmers to write generic applications with respect to security. It is widely use by protocol implementers as a means to Continue Reading

The post GSSAPI – Generic Security Service Application Program Interface appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 3 minutes BigQuery is Google’s fully managed, petabyte scale, low cost analytics data warehouse. It’s Serverless, highly scalable, and cost-effective multicloud data warehouse designed for business agility. BigQuery Benefits Gain insights with real-time and predictive analytics– Query streaming data in real time and get up-to-date information on all your business processes. Predict business outcomes easily with built-in machine learning–without the need to move data. Access data and Continue Reading

The post Spring GCP BigQuery appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 3 minutes Cypress is one of those popular tools which has established its place very quickly and is very popular for Web integration and End to End UI test automation. It needs a javascript framework like jasmine or mocha. These are one of the famous assertion libraries in JavaScript. Cypress recommends using mocha. Whenever we are downloading cypress, it automatically bundles mocha. Let’s see How to write the Cypress test from Continue Reading

The post How to write Cypress test from Test runner? appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 2 minutes In this blog, we will talk about the Integration of Cypress with Jenkins. Let’s discuss what is Jenkins? Jenkins is an open-source automation server. Similarly, it helps automate the parts of software development. Those are related to building, testing, and deploying. Also, deals with facilitating continuous integration and continuous delivery. Moreover, the main agenda will be to integrate Jenkins with cypress. The topics to be Continue Reading

The post How to integrate Jenkins with Cypress? appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 3 minutes Hello everyone. In this blog, we will know how to handle control UI using Cypress.What are web controls? Web controls UI are basically HTML elements wrapped. It is easy-to-use scripting tag of ASP+ and provides rich functionality in your FORMs or pages. It ranges from simple text boxes to advance girds and lists. Web control UI fall into five categories: display, input, selection, validation, and special purpose. Continue Reading

The post How to handle web control UI using Cypress? appeared first on Knoldus Blogs.

Reading Time: 3 minutes What is Selenium? Selenium is one of the most widely used open-source automation tool. In addition, it supports automation across different browsers, platforms, and programming languages. It can be easily install on platforms such as Windows, Linux, Solaris, and also Macintosh. Likewise, it also supports OS (Operating System) for mobile applications like iOS, windows mobile, and android. What are Locators? A locator is a way Continue Reading

The post Different types of locators in the selenium framework appeared first on Knoldus Blogs.

We are very excited to be presenting and attending this year’s Data and AI

Summit which will be

hosted virtually and physically in San Francisco from June 27th-30th.

Throughout the course of 2021 we completed a number of really interesting

projects built around delta-rs and the

Databricks platform which we are thrilled to share with a broader audience.

In addition to the presentations listed below, a number of Scribd engineers who

are responsible for data and ML platform, machine learning systems, and more,

will be in attendance if you want to meet up and learn more about how Scribd

uses data and ML to change the way the world reads! Christian Williams will be sharing some of the

work he ha…

Armadillo is the fully featured audio player library Scribd uses to play and

download all of its audiobooks and podcasts, which is now open

source. It specializes in playing HLS

or MP3 content that is broken down into chapters or tracks. It leverages

Google’s Exoplayer library for its audio engine. Exoplayer wraps a variety of

low level audio and video apis but has few opinions of its own for actually

using audio in an Android app. The leap required from Exoplayer to audio player

is enormous both in terms of the amount of code needed as well as the amount of

domain knowledge required about complex audio related subjects. Armadillo

provides a turn-key solution for powering an audio player an…

Scribd offers a variety of publisher and user-uploaded content to our users and

while the publisher content is rich in metadata, user-uploaded content

typically is not. Documents uploaded by the users have varied subjects and

content types which can make it challenging to link them together. One way to

connect content can be through a taxonomy - an important type of structured

information widely used in various domains. In this series, we have already

shared how we identify document

types and extract information

from documents, this post

will discuss how insights from data were used to help build the taxonomy and

our approach to assign categories to the user-uploaded documents.

Building the…

Customers running their workload on SAP Adaptive Server Enterprise (Sybase ASE) databases often ask us how they can modernize their workload as they move to AWS with minimum application changes. Customers who want to keep Transact-SQL (T-SQL) as their preferred database programming language and Tabular Data Stream (TDS) as their communication protocol can take advantage […]

Shaadi.com is the flagship brand for People Interactive. It is the largest matchmaking platform in the world and has lead this space for last 20 years. It has been built on one simple idea of helping people find a life partner, discover love and share joy. Their vision is to bring people together through technology. […]

More and more organizations are building their applications using microservices for operational efficiency, agility, scalability, and faster time to market. Microservices and containers have emerged as building blocks for modern applications, and Kubernetes has become the de facto standard for managing containers at scale. Applications running on Kubernetes need a database that provides ultra-fast performance, high availability […]

In recent years, social media has become a common means for sharing and consuming news. However, the spread of misinformation and fake news on these platforms has posed a major challenge to the well-being of individuals and societies. Therefore, it is imperative that we develop robust and automated solutions for early detection of fake news […]

FORMULA 1 (F1) cars are the fastest regulated road-course racing vehicles in the world. Although these open-wheel automobiles are only 20–30 kilometers (or 12–18 miles) per-hour faster than top-of-the-line sports cars, they can speed around corners up to five times as fast due to the powerful aerodynamic downforce they create. Downforce is the vertical force […]

Since the global financial crisis, risk management has taken a major role in shaping decision-making for banks, including predicting loan status for potential customers. This is often a data-intensive exercise that requires machine learning (ML). However, not all organizations have the data science resources and expertise to build a risk management ML workflow. Amazon SageMaker […]

Amazon QuickSight is cloud-native business intelligence (BI) service. QuickSight automatically optimizes queries and execution to help dashboards load quickly, but you can make your dashboard loads even faster and make sure you’re getting the best possible performance by following the tips and tricks outlined in this post. Data flow and execution of QuickSight dashboard loads […]

Amazon Athena is an interactive query service that makes it easy to analyze data in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) using standard SQL. Athena is serverless, so there is no infrastructure to manage, and you pay only for the queries that you run. Amazon Ion is a richly typed, self-describing, hierarchical data serialization format […]

Amazon Redshift is a fully managed, petabyte-scale data warehouse service in the cloud. You can start with just a few hundred gigabytes of data and scale to a petabyte or more. This enables you to use your data to acquire new insights for your business and customers. Over the years, Amazon Redshift has evolved a […]

Amazon Lex provides automatic speech recognition (ASR) and natural language understanding (NLU) technologies to transcribe user input, identify the nature of their request, and efficiently manage conversations. Lex lets you create sophisticated conversations, streamline your user experience to improve customer satisfaction (CSAT) scores, and increase containment in your contact centers. Natural, effective customer interactions require […]

Enterprises typically host a myriad of business applications for varying data needs. As companies grow, so does the demand for insights from a complete set of business data. Having data from various applications that store data in disparate silos can delay the decision-making process. However, building and maintaining an API integration or a third-party extract, […]

Starting June 30, 2022, Amazon QuickSight is introducing the new look and feel for your dashboards. In this post, we walk through the changes to expect with the new look. The new dashboard experience includes the following improvements: Simplified toolbar Discoverable visual menu Polished controls, menu, and submenus Non-blocking right pane for secondary experiences like […]

Amazon Redshift is the fastest, most widely used, fully managed, and petabyte-scale cloud data warehouse. Tens of thousands of customers use Amazon Redshift to process exabytes of data every day to power their analytics workloads. Amazon Redshift ML, powered by Amazon SageMaker, makes it easy for SQL users such as data analysts, data scientists, and […]

In this post, we show you how to push a database DML (Data Manipulation Language) event from an Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition table out to downstream applications, by using a PostgreSQL database trigger, an AWS Lambda, and Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Aurora PostgreSQL is a PostgreSQL-compatible relational database built for the cloud that […]

A relational database is like a multitool: it can do many things, but it’s not perfectly suited to all tasks. For example, suppose a police department has been using a relational database to perform crime data analysis. As their breadth of sources and volume of data grows, they start to experience performance issues in querying […]

Many of our customers that use Amazon EMR as their big data platform need to integrate with their existing Microsoft Active Directory (AD) for user authentication. This integration requires the Kerberos daemon of Amazon EMR to establish a trusted connection with an AD domain, which involves a lot of moving pieces and can be difficult […]

Amazon Polly is a text-to-speech service that uses advanced deep learning technologies to synthesize natural-sounding human speech. It is used in a variety of use cases, such as contact center systems, delivering conversational user experiences with human-like voices for automated real-time status check, automated account and billing inquiries, and by news agencies like The Washington […]

Amazon Redshift query editor v2 is a web-based SQL client application that you can use to author and run queries on your Amazon Redshift data warehouse. You can visualize query results with charts and collaborate by sharing queries with members of your team. You can use query editor v2 to create databases, schemas, tables, and […]

In the first post of this series, Federate access to your Amazon Redshift cluster with Active Directory Federation Services (AD FS): Part 1, you set up Microsoft Active Directory Federation Services (AD FS) and Security Assertion Markup Language (SAML) based authentication and tested the SAML federation using a web browser. In Part 2, you learned […]

A person’s vernacular is part of the characteristics that make them unique. There are often countless different ways to express one specific idea. When a firm communicates with their customers, it’s critical that the message is delivered in a way that best represents the information they’re trying to convey. This becomes even more important when […]

Industry analyst firm Gartner has published Solution Scorecard for Amazon Relational Database Service, with AWS earning an industry-best 95 rating, including 100% of required criteria by Gartner for an operational database platform as a service (dbPaaS). The report focuses on Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), the AWS managed relational database service designed to dramatically […]

We understand speech input better if we have some background on the topic of conversation. Consider a customer service agent at an auto parts wholesaler helping with orders. If the agent knows that the customer is looking for tires, they’re more likely to recognize responses (for example, “Michelin”) on the phone. Agents often pick up […]

Introduction Have you ever wondered if there are low-hanging optimization opportunities to improve the performance of a Spark app? Profiling can help you gain visibility regarding the runtime characteristics of the Spark app to identify its bottlenecks and inefficiencies. We’re excited to announce the release of a new Spark plugin that enables profiling for JVM […]

We are in the midst of digital transformation, and cloud adoption plays a big role in the journey to digital transformation. AWS Database Migration Service (AWS DMS) is a cloud service that makes it easy to migrate relational databases, data warehouses, NoSQL databases, and other types of data stores. You can use AWS DMS to […]

In December 2020, AWS announced the general availability of Amazon SageMaker JumpStart, a capability of Amazon SageMaker that helps you quickly and easily get started with machine learning (ML). In March 2022, we also announced the support for APIs in JumpStart. JumpStart provides one-click fine-tuning and deployment of a wide variety of pre-trained models across […]

In the last decade, computer vision use cases have been a growing trend, especially in industries like insurance, automotive, ecommerce, energy, retail, manufacturing, and others. Customers are building computer vision machine learning (ML) models to bring operational efficiencies and automation to their processes. Such models help automate the classification of images or detection of objects […]

Organizations use agile project management platforms such as Atlassian Jira to enable teams to collaborate to plan, track, and ship deliverables. Jira captures organizational knowledge about the workings of the deliverables in the issues and comments logged during project implementation. However, making this knowledge easily and securely available to users is challenging due to it […]

This blog post is co-written by Jonathan Lee, Nelson Leung, Paul Min, and Troy Squillaci from Intel. In Part 1 of this post, we discussed how Intel®3DAT collaborated with AWS Machine Learning Professional Services (MLPS) to build a scalable AI SaaS application. 3DAT uses computer vision and AI to recognize, track, and analyze over 1,000 […]

This post was co-written by Rajat Bhardwaj, Senior Technical Account Manager at AWS and Kunal Upadhyay, General Manager at Paytm. Paytm is India’s leading payment platform, pioneering the digital payment era in India with 130 million active users. Paytm operates multiple lines of business, including banking, digital payments, bill recharges, e-wallet, stocks, insurance, lending and […]

Many companies are overwhelmed by the abundant volume of documents they have to process, organize, and classify to serve their customers better. Examples of such can be loan applications, tax filing, and billing. Such documents are more commonly received in image formats and are mostly multi-paged and in low-quality format. To be more competitive and […]

Using the `astro` library to implement ETL use cases in Airflow.

An overview of Airflow decorators and how they can improve the DAG authoring experience.

How to implement deferrable operators to save cost and resources with Airflow.

A beginner's guide to figuring out what's going wrong with your Airflow DAGs

We're sharing how we rearchitected the dbt Cloud scheduler to keep up with customer demand. Including how we tackle distributed system problems.

Experiencing dbt’s workflow on the lakehouse has never been easier.

dbt Labs raised another round of funding– $222m at $4.2b valuation. Existing investor Altimeter led the round, with participation from Databricks, GV, Salesforce Ventures, and Snowflake. The raise will fuel our investment in building the next layer in the modern data stack.

Ongoing incidents with dbt Cloud have created slowness and lack of availability. Here is a recap of what happened and our plans to fix this.

As of January 1, 2022 I officially stepped down from my role as Chief Product Officer at dbt Labs. We've brought on Margaret Francis as our new CPO. I'm incredibly excited to be transitioning into an individual contributor role.

Four modules designed to help the established analytics engineer plan for rapid growth.

Four modules of curated Coalesce content for teams just beginning their analytics engineering journey.

Covering both dbt Labs and dbt Cloud, these certifications represent a long-standing commitment to information security and privacy.

The metrics layer generated a lot of buzz at Coalesce, prompting some exciting and important conversations. In short: the dbt Server that will make metrics accessible will be source available. This will provide users control, while enabling us to build a sustainable business.

Last year we placed a big bet on foundational work — stability, reliability, and speed. 12 months, and a 600% increase in enterprise business later, we're focused on establishing dbt as the default standard for all enterprise data teams.

dbt Core v1.0.0 has arrived. This major milestone enables users with production-grade workflows to safely and reliably build on top of dbt Core for years to come. Take a look at how we got here, and what's next for dbt.

dbt Labs now offers five free courses for the emerging analytics engineer. Those new to dbt will find everything they need to get started (and badged!) in our dbt Learn Fundamentals course, while seasoned users can go deeper on topics like macros, materializations, and project refactoring.

Dec 6-10, 2021: Coalesce is back with 85 speakers, 65+ sessions, and a little razzle-dazzle. Targeting 4 time zones (EST, PST, GMT, and AEDT)—there are plenty of opportunities to join us live. Find out what’s new, what’s staying the same, and how to prepare.

Exciting developments in our partnership with Snowflake.

Your code doesn't have to do the same thing everywhere it runs. Separate code from configuration - and set config based on context.

Keep track of our data connector and dbt package releases with monthly updates.

Oakland, CA — December 2, 2021 — Great Place to Work® has honored Fivetran as one of this year's Best Workplaces for Parents™. This is Fivetran’s third time being honored by Great Place to Work and the first time named to this prestigious list of workplaces for parents, ranking at #69. Earning a spot means that Fivetran is one of the best companies to work for in the country. The Best Workplaces for Parents award is based on analysis of survey responses from more than 6 million current U.S. employees. In that survey, 94% of employees said Fivetran is a great place to work, compared to 59% of employees at a typical U.S.-based company. “We are honored to be recognized by Great Place to Work t…

Life for data professionals keeps getting better — and more interesting.

You can now set up Fivetran data pipelines via Databricks Partner Connect. Here’s how to do it.

A recent survey from Wakefield Research finds that when enterprises build their own data pipelines, decision-making and revenue suffer.

Oakland, Calif., November 17, 2021 — Fivetran, the leading automated data integration provider, today announced it ranks 122 on the Deloitte Technology Fast 500™, a ranking of the 500 fastest-growing technology, media, telecommunications, life sciences, fintech, and energy tech companies in North America, now in its 27th year. Fivetran grew 1,668.93% during this period."We are honored to be recognized by Deloitte in the Technology Fast 500 list for the second year running,” said George Fraser, CEO of Fivetran. “With our recent Series D funding and acquisition of HVR, we look forward to expanding our business and product offerings to a wider array of customers and continuing our mission to m…

Follow these tips to ensure that your database schema delivers maximum utility for data warehouse users, data analysts, and data scientists.

A good database schema is indispensable for making data warehouses work. Get it wrong, and you’ll be in a world of hurt.

When Fivetranners are moved to give back — to their own communities or the global community — Fivetran helps increase their impact.

The publisher of Vogue, Vanity Fair, GQ and The New Yorker connects and monetizes trillions of data points

A leading researcher explains how emotion, intuition and storytelling can be more powerful than data.

The Business Spend Management company uses Fivetran’s data integration solution to better understand customer behavior on its SaaS platform

Our priority is improving the experience of every customer — without compromising the features you rely on.

Understand the impact of data transfer and egress costs across Microsoft Azure, Amazon Web Services and Google Cloud Platform.

The Looker API allows you to programmatically manage your Looker environment. Learn how to do it here!

Streaming windows events into the Cybersecurity Lakehouse Enterprise customers often ask, what is the easiest and simplest way to send Windows endpoint logs…

The post Streaming Windows Event Logs into the Cybersecurity Lakehouse appeared first on Databricks.

The market capitalization of cryptocurrencies increased from $17 billion in 2017 to $2.25 trillion in 2021. That’s over a 13,000% ROI in a…

The post Introduction to Analyzing Crypto Data Using Databricks appeared first on Databricks.

Background / Motivation Stateful streaming is becoming more prevalent as stakeholders make increasingly sophisticated demands on greater volumes of data. The tradeoff, however,…

The post Speed Up Streaming Queries With Asynchronous State Checkpointing appeared first on Databricks.

We are excited to announce a series of enhancements in Apache Airflow’s support for Databricks. These new features make it easy to build…

The post Build Data and ML Pipelines More Easily With Databricks and Apache Airflow appeared first on Databricks.

Today, we are thrilled to announce that Databricks Feature Store is generally available (GA)! In this blog post, we explore how Databricks Feature…

The post Announcing General Availability of Databricks Feature Store appeared first on Databricks.

In this blog, we look at the topic of uncertainty quantification for machine learning and deep learning. By no means is this a…

The post How Wrong Is Your Model? appeared first on Databricks.

This guide will demonstrate how you can leverage Change Data Capture in Delta Live Tables pipelines to identify new records and capture changes…

The post Simplifying Change Data Capture With Databricks Delta Live Tables appeared first on Databricks.

Many data scientists and ML engineers today use MLflow to manage their models. MLflow is an open-source platform that enables users to govern…

The post Model Evaluation in MLflow appeared first on Databricks.

Machine Learning (ML) is at the heart of innovation across industries, creating new opportunities to add value and reduce cost. At the same…

The post Supercharge Your Machine Learning Projects With Databricks AutoML — Now Generally Available! appeared first on Databricks.

In Part 1 of this two-part series on how to build a Geospatial Lakehouse, we introduced a reference architecture and design principles to…

The post Building a Geospatial Lakehouse, Part 2 appeared first on Databricks.

Databricks’ Lakehouse platform empowers organizations to build scalable and resilient data platforms that allow them to drive value from their data. As the…

The post Implementing the GDPR ‘Right to be Forgotten’ in Delta Lake appeared first on Databricks.

This blog article has been cross-posted from the Delta.io blog. We are excited for the release of Delta Sharing 0.4.0 for the open-source…

The post Extending Delta Sharing to Google Cloud Storage appeared first on Databricks.

MLflow is an open source platform that was developed to manage the ML lifecycle, including experimentation, reproducibility, deployment, and a central model registry.…

The post Cross-version Testing in MLflow appeared first on Databricks.

Just as Netflix and Tesla disrupted the media and automotive industry, many fintech companies are transforming the Financial Services industry by winning the…

The post Hyper-Personalization Accelerator for Banks and Fintechs Using Credit Card Transactions appeared first on Databricks.

submitted by /u/theporterhaus [link] [comments]

I'm having a hard time understanding data orchestration. What are the common orchestration tools out there? submitted by /u/ryeryebread [link] [comments]

Hi All, I am an ETL/BI developer with 4 years of experience in SQL coupled with ETL tools like Talend, Informatica etc. and T-SQL. During my career, I got very little chance to develop in python (just some functions that mimic SQL custom functions to facilitate python devs/ analysts). However, python was my favourite language since academics as I developed DIP, DSP projects in python and coupled Firebase with python for my FYP. With that said, I want to know what is something that a data engineer should know about python? Like, I am not a beginner, well familiar with pandas, numpy, matplotlib, seaborn and some other basic libs. But I am not confident of mentioning python in my CV. What is s…

Hello all 👋, I have a technical / product question. How do you build reports for your users (if you are building reports)? I would like to start sending email usage reports to my users and I would like to know what are the tools/products you are using for that? I'd like to avoid building and wasting time on something that we can basically buy. But I can't find anything that could make our life easier here. This is the kind of report we'd like to send to our users (screenshot). Happy to know how you manage this :) I'm asking this here because I took a look at Airflow since it can help to run a workflow pipeline and I wanted to know if you are doing anything like this. the kind of report I wa…

I’ve talked to a lot of data engineers, managers, etc about all the bottlenecks and challenges we faced to complete projects. What was yours? How did you overcome them? Mine was working too many overtime and weekends. In hindsight, I could have taken other solutions. submitted by /u/No-Astronomer-6142 [link] [comments]

In the overall ETL/ELT process, informations gets moved from one place and organized into another (the dataware house). From there, it then gets used by the analytics layer for some type of reporting. The way I see it is that from the point of source extraction to the data warehouse. It makes sense to use normalize structure, having reduced redundant information. Those setup up usually ends up looking like a snowflake scheme which is almost always too complicated to use. At some point, the query uses so many joins that it's all boggles up. It also makes it for the analyst to struggle if they aren't SQL proficient. I'm trying to understand at what point should the data denormalize? Is it bes…

Some background: I’m a former teacher, most recently with 1 YOE as a Data/Cloud Developer for a consulting company, and am currently interviewing for a entry/mid-level Data Engineering position at a well known auto manufacturing company. I have passed two screening interviews (first was a basic chat with the recruiter, second was answering a few questions regarding ETL/data ingestion) and a technical round with some senior DEs on the team (questions about projects I have worked on, plus some deep-dive level questions on distributed processing and database optimization). I have now moved onto the final round, which will be three back-to-back-to-back one-hour interviews with different sets of…

I am new to DE, and want to do a DE project to add to my portfolio. I am trying to get an idea of how a DE project should look like by seeing what others have done. Can you please share/explain any DE projects that you have done for work or personal portfolio? submitted by /u/iemback [link] [comments]

Who makes the tools that we commonly use? By tools I mean Cloud computing, relational, non-relational and analytical databases, workflow orchestration, etc? submitted by /u/tata348320 [link] [comments]

What’s a data mart and why data scientists should use oneContinue reading on Towards Data Science »

What I use instead for to have a small file size and better performance.Continue reading on Towards Data Science »

Deep and rapid comparison in terms of 7 key aspectsContinue reading on Towards Data Science »

Monkeying with DALL-EGenerative Art StorytellingCan there be a movie or a comic book with AI-generated characters, sets & plots? It is getting closer to possibility and let’s get a preview.AI has been a rage. Automatically generating stuff with these artificially intelligent systems is the trend. One subset of this is image creation from text input. Can we use this to create picture stories? Let us try with DALL-E.Wikipedia: DALL-E is an artificial intelligence program that creates images from textual descriptions. It uses a 12-billion parameter version of the GPT-3 Transformer model to interpret natural language inputs and generate corresponding images.We use this no-code version hosted on…

As a Data Scientist, collaboration is keyContinue reading on Towards Data Science »

Deploying Machine Learning Models as MicroservicesContinue reading on Towards Data Science »

A succinct introduction to GitContinue reading on Towards Data Science »

OpinionData Stewards Have the Worst Seat at the TableThe data steward has an impossible job. Here’s why and what we can do to empower them.In his seminal 2017 blog post, The Downfall of the Data Engineer, Maxime Beauchemin wrote that the data engineer had the worst seat at the table.Data technology and teams have changed tremendously since that time, and now the Preset CEO and creator of Apache Airflow and Apache Superset has a brighter outlook on the future of the profession.I have also seen what was once a thankless position turn into a strategic driver of company value as data expanded beyond dashboards to machine learning models, customer-facing applications, and systems of record.So, i…

Learn How to Use Excel to Automate Excel ReportingContinue reading on Towards Data Science »

Data Scientists Should Learn From Software EngineersContinue reading on Towards Data Science »

Implement the most common mathematical root-finding algorithms from scratch using PythonContinue reading on Towards Data Science »

Connecting to Airflow workers on Google Cloud PlatformContinue reading on Towards Data Science »

Image by Tumisu from Pixabay (Pixabay License)An Overview of Model Selection Tests for Nested and Non-Nested Regression ModelsHow to compare regression models that have all or some variables in commonOften, the regression modeler is faced with a choice among two or more competing models for the same problem. Goodness-of-fit measures such as R-squared (or pseudo-R-squared) and the F-test for regression analysis can be used to indicate how well an individual model fits the training data set, while AIC or BIC scores of the two models can be compared to see which one fits the data set better.However, such tests by themselves cannot be used to decide if between two models A and B, one of them is…

The Shapley value, the Owen value, and the partition explainer in shap: how it all relatesPhoto by redcharlie on UnsplashThe ability to understand a model’s prediction is often crucial to pave its way into production. While simple, interpretable models achieve good enough results in some applications, the benefit of using complex modeling techniques outweighs the quest for tractability in other applications, like natural language processing or computer vision. Yet, we want to understand which features are most important for a model’s prediction.The Shapley value is a theoretically sound and widely employed concept to interpret black box machine learning models. As a model-agnostic method, i…

There are many ways to summarize the AUPRC, but not all are of equal meritPhoto by Raimond Klavins on UnsplashThe area under Precision-Recall (PR) curve (AUPRC) is a single number that summarizes the information in the PR curve. There are many ways to estimate its enclosed area, but not all are of equal merit. This article attempts to analyze two common ways to approximate AUPRC: either using the trapezoidal rule or using the average precision score, and why one is more correct than the other.AUC obtained by trapezoidal approximation of the PR curve is not the same as average precision score: An exampleOne common mistake I see people doing is that assuming AUC obtained by trapezoidal interp…

Data stewards have an impossible job. Here’s why and what we can do to empower them.

Data stewards have an impossible job. Here’s why and what we can do to empower them.

Data lineage is a must-have feature of the modern data stack, yet we're struggling to derive value from it. Here's why and how we can fix this.

Data lineage is a must-have feature of the modern data stack, yet we're struggling to derive value from it. Here's why and how we can fix this.

We have extended coverage all the way to Tableau workbooks to better understand field-level relationships across the warehouse and BI layer. Here's how analysts can use it.

We have extended coverage all the way to Tableau workbooks to better understand field-level relationships across the warehouse and BI layer. Here's how analysts can use it.

Monte Carlo was named the 6th Best Place to Work in the Bay Area for small businesses by Silicon Valley Business Journal.

Monte Carlo was named the 6th Best Place to Work in the Bay Area for small businesses by Silicon Valley Business Journal.

Snowflake cost optimization efforts need to be right sized. Read how to get the most savings without investing too much time and sweat.

As data needs scale, teams need to start prioritizing reliability. Here’s why DataOps might be the answer—and how you can get started.

As data needs scale, teams need to start prioritizing reliability. Here’s why DataOps might be the answer—and how you can get started.

The bad news? Data breaks. The good news? These 4 Snowflake data quality features can help!

Not all schema changes are equal. Here is what to ask yourself before pushing your code off to production.

The new Monte Carlo Dashboard incorporates data and visualization to provide actionable insights to users across data teams.

The new Monte Carlo Dashboard incorporates data and visualization to provide actionable insights to users across data teams.

Планируете переезд или остаётесь в России?Если вы разработчик и у вас есть минута времени, поделитесь планами в анонимном опросе. Там всего 7 вопросов.Ваши ответы помогут крупному IT-работодателю понять, в каких странах стоит открывать офисы и как условия нужны разработчикам.

​​🚀 Готовы сделать первый шаг к карьере дата-инженера?23 и 24 мая в 20:00 пройдет открытый интенсив Extract - Load с помощью SaaS-сервиса vs. Cобственное решение. Поиск баланса и дзен. Мероприятия проведет Артемий Козырь, Analytics Engineer в компании Wheely.✅ На интенсиве мы рассмотрим следующие темы:✔️ Extract-Load через SaaS решения. Возможности готовых сервисов, их надежность и ограничения.✔️ Extract-Load через API-вызовы, обращения к СУБД и CDC — оптимальные способы реализации.✔️ Автоматизация выгрузки, повторные попытки (retries), получение уведомлений в Slack (notifications) с помощью Airflow.✔️ Накопление истории выгрузок и организация Data Lake в S3 перед DWH.👉 Проходите вступитель…

​​🚀 Готовы сделать первый шаг к карьере дата-инженера?23 и 24 мая в 20:00 пройдет открытый интенсив Extract - Load с помощью SaaS-сервиса vs. Cобственное решение. Поиск баланса и дзен. Мероприятия проведет Артемий Козырь, Analytics Engineer в компании Wheely.✅ На интенсиве мы рассмотрим следующие темы:✔️ Extract-Load через SaaS решения. Возможности готовых сервисов, их надежность и ограничения.✔️ Extract-Load через API-вызовы, обращения к СУБД и CDC — оптимальные способы реализации.✔️ Автоматизация выгрузки, повторные попытки (retries), получение уведомлений в Slack (notifications) с помощью Airflow.✔️ Накопление истории выгрузок и организация Data Lake в S3 перед DWH.👉 Проходите вступитель…

Налетай, разбирай!На Udemy раздают двухчасовой курс по Redis бесплатно и без смс, но с регистрацией: https://bit.ly/3LeuoBQ

У ребят из Astronomer прошел очередной вебинар, на этот раз тема вебинара — Масштабирование AirflowПосмотреть можно в ютубе: https://www.youtube.com/watch?v=i9F0LFobejcОсновной фокус сделали на двух самых популярных Executors: CeleryExecutor и KubernetesExecutor. Рассказали про нюансы и подводные камни каждого, в целом получилось полезно!

​​Яндекс.Практикум — это сервис онлайн-образования, доступный в России и Америке. Мы помогаем людям расти — на работе и в жизни.Если у вас есть знания и опыт в области Data Engineering — вы можете стать ревьюером, который проверяет, оценивает и комментирует самостоятельные работы студентов.Что делает ревьюер?Студенты учатся с помощью онлайн-тренажёра, а также выполняют самостоятельные работы, которые проверяет, оценивает и комментирует команда специалистов. Роль ревьюера в этом процессе очень важна: он проверяет задания студента и даёт обратную связь. Именно ревьюер решает: зачесть задание или нет. Также он даёт советы по улучшению задания, отмечает неточности, указывает на ошибки.Я хочу ст…

🔥 Залипательный тест по DataOps 🔥— Ответьте на 20 вопросов и проверьте, насколько хорошо вы знаете SQL, Linux, Docker и т.п. Сможете сдать — пройдёте на продвинутый курс DataOps Engineer по спец. цене, где сможете изучить полный набор инструментов и практик Data Governance (управления данными).👉🏻 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/5qkF/📌 Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатное демо-занятие«Spark. Обзор фреймворка» — 22.02, УЖЕ СКОРО, в 20:00 мск: https://otus.pw/FW3n/— На вебинаре онлайн-курса посмотрим, что улучшили в Spark по сравнению с предыдущим фреймворком MapReduce. Рассмотрим как и для чего можно использовать сам Spark, как деплоить приложения на нем, …

Исследование data engineering позиций внутри биг-теховНаткнулся на небольшое исследование рынка dataeng позиций среди биг-тех компаний: Amazon, Google, Facebook (ой, Meta) и т.д. Автор вручную проанализировал 1К вакансий и выяснил некоторые инсайты:- основное требование это знать Python и SQL- чтобы расти дальше по технической части необходимо помимо Python/SQL иметь знания Java/Scala/C++- биг-техи предпочитают code-heavy решения вместо новомодных low/no-code перделок- почему то автор в статье упоминает Airflow как low-code pipeline solution, думаю это опечатка- доля Amazon среди открытых вакансий по dataeng 65%- Tableu в 2 раза популярнее Power BI- Доля среди клауд провайдеров: AWS 53% (но…

Стань дата-инженером с Яндекс Практикумом Сервис онлайн-обучения цифровым профессиям Яндекс Практикум запускает программу обучения по специальности «Инженер данных». Курс предназначен для студентов с как минимум базовым знанием SQL и Python – перед стартом необходимо пройти тест. Авторы и преподаватели – практикующие эксперты ведущих российских IT-компаний. Длительность – 6,5 месяцев. Курс на 75% состоит из практических занятий – по окончании программы в вашем портфолио будет не менее 10 проектов. Вы научитесь:- работать с технологиями Python, SQL, Metabase, Airflow, PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse, Celery, Kafka, Hadoop, Apache Spark, Spark Streaming и Yandex.Cloud - извлекать, очищать и с…

​​📌 Развиваешься как дата-инженер? Тогда базы данных класса Massive Parallel Processing должны стать твоим неотъемлемым атрибутом. 📚 16 февраля в 16:00 (мск) пройдет вебинар «Введение в MPP-базы данных на примере ClickHouse». Эта технология — отраслевой стандарт для хранения Больших Данных и решения разнообразных аналитических задач на их основе. 🔥 Занятие проведет Максим Мигутин, эксперт пятилетним опытом в индустрии данных и аналитики в роли внешнего консультанта (IBM) и in-house лидера Data Engineering и Data Science-проектов. ✅ На открытом уроке мы подробно разберем:- Что такое mpp-БД- Какие решения есть сегодня на рынке- Практический пример использования одной из самых инновационных mp…

Wes McKinney, автор pandas, пишет 3-е издание своей книги Python for Data Analysis в рамках Open Edition: https://wesmckinney.com/book/ Мой опыт работы с pandas начинался именно с этой книги, хотя тогда она мне казалась далеко не дружелюбной для новичков.

​​🔥 Spark — неотъмелемый инструмент для работы с большими данными. Он используется в крупных компаниях, таких как Amazon, eBay и Yahoo. Хочешь узнать о нем больше? 📌 22 февраля в 20:00 пройдет бесплатный вебинар «Spark. Обзор фреймворка» в OTUS. Занятие проведет Дарья Абдуллина, TeamLead отдела BigData в DeltaSolutions.✅ На открытом уроке мы обсудим:- Что улучшили в Spark по сравнению с фреймворком MapReduce- Как и для чего можно использовать сам Spark- Как деплоить приложения на Spark, а также посмотрим на примеры кода- Области применения фреймворка👉 Для регистрации пройдите вступительный тест - https://otus.pw/LqWV/

Отличный ресурс про внутреннее устройство PostgreSQL: https://www.interdb.jp/pg/index.html

Отличный обзор storage layers: Apache Hudi/Iceberg и Delta Lake от AWS https://www.youtube.com/watch?v=fryfx0Zg7KA

Отличный доклад про настоящее и будущее JSON/JSONB в PostgreSQL от Олега Бартунова: https://www.youtube.com/watch?v=CPoNZRpcHf4

Планируете переезд или остаётесь в России?Если вы разработчик и у вас есть минута времени, поделитесь планами в анонимном опросе. Там всего 7 вопросов.Ваши ответы помогут крупному IT-работодателю понять, в каких странах стоит открывать офисы и как условия нужны разработчикам.#реклама

dbt известны своей относительной простотой, так как дает возможность создавать все трансформации данных на SQL. Согласно их roadmap на 2022 год, они добавляют поддержку Python - Python-language dbt models

Avito Analytics meetup #6 — бесплатный онлайн-ивент для аналитиков 🔥Эксперты из Авито, Яндекс Маркета и Skyeng поговорят про оценку медиамаркетинговых кампаний, оптимизацию юнит-экономики экспресс-доставки и проведение сплит-тестов.Темы и спикеры:⚡️ Использование прогнозирования для оценки офлайн-маркетинга — Аркадий Воронкин, Авито.⚡️ Как мы оптимизировали UE экспресс-доставки — Анна Арчибасова, Яндекс Маркет.⚡️ Анализ сплит-теста «подписки vs пакеты» с использованием метрик юнит-экономики — Евгения Дубровина, Skyeng.Регистрируйтесь по ссылке, и до встречи онлайн: clc.to/vnHhGw#реклама

Вышла новая книга - Data Algorithms with Spark. Я ее еще давно приметил.In each chapter, author Mahmoud Parsian shows you how to solve a data problem with a set of Spark transformations and algorithms. You'll learn how to tackle problems involving ETL, design patterns, machine learning algorithms, data partitioning, and genomics analysis. Each detailed recipe includes PySpark algorithms using the PySpark driver and shell script.1. Introduction To Spark And PySpark2. Transformations In Action3. Mapper Transformations4. Reductions In Spark5. Partitioning Data6. Graph Algorithms7. Interacting With External Data Sources8. Ranking Algorithms9. Classic Data Design Patterns10. Practical Data Desig…

Давно хотел рассказать забавный момент.Когда я работал инженером в Amazon Alexa в Бостоне, точнее в Кембридж (их разделяет река), я был единственным инженером. Я работал с несколькими BI инженерами, которые строили все дашборды "на лету", то есть без хранилища данных. Вся логика была на SQL, никакой историчности, очень медленно и сложно. Так же, данные тянулись из трех регионов AWS, и где-то потом склеивались в файлах и SQL😱Для меня сразу стало очевидно, что нужно хранилище данных, интегрировать данные вместе, из SQL запросов сделать data pipelines и все автоматизировать, что я и сделал на базе Redshift. Можно сказать, что это было мини хранилище для конкретных кейсов и одним из источников …

Для всех фанатов Tableau, сейчас идет конференция по Tableau и вчера была презентация новых фич, если кратко, то можно ознакомиться здесь - Power your analytics advantage—new product innovations from Tableau Conference 2022Запись Dev on Stage вы можете найти здесь.

Как все быстро меняется, совсем недавно акции Амазон стоили 3500US$ за штуку, а теперь 2200. И в такой же пропорции упал весь tech. Акции Tesla и Microsoft просели. Amazon вообще показал квартал с отрицательной прибылью. Сегодня, Netflix уволил 150 человек, хотя они были образцом успешной компании с максимальной оплатой инженерного труда. Facebook тоже не ice. Крипта упала. Если раньше все акции любой технологической компании росли вверх, то теперь пузырь стал сдуваться💨 Так то весь мир трещит по швам. Зато вот Microsoft, наоборот сообщил, что надо всем поднять зарплату в 2 раза! Это неожиданно, так как Microsoft платит меньше всех из всех компаний. Как раз в мае в Microsoft будет Performan…

Data Engineering is about making data usable - отличный вариант и вообще не важно как мы это делаем, на SQL, Python или еще чего.Правда автор умолчал про момент один - кто ему этот Jupyter Hub установил, если без инфраструктуры, то это уже для меня analytics engineer, а если мы сами сделали end to end решение, которое собирает данные, хранит и трансформирует, чтобы “making data usable”, то уже data engineer.

From Junior Software Engineer to Engineering Manager: a 10-year career path review. - статья про карьерный путь инженера. Несмотря на то, что он iOS разработчик, его опыт применим для карьеры любого инженера."Do I want to switch to a more Senior or Principle Engineer position or to an Engineering Management one?""How could the Engineering Management role be a great opportunity for me, my team, and my skills?""Why is Engineering Management difficult for your confidence?""Why do I feel lonely as a manager?"

Новости аналитикиWelcome to the world PyScript - недавно были новости про Python в HTML, и вот Anaconda уже рассказывает про PyScript - PyScript is a framework that allows users to run Python and create rich applications in the browser by simply using special HTML tags provided by the framework itself. Choosing a Data Catalog - дата каталог, business glossary и data lineage - все это элементы data governance. У меня уже есть неудачный опыт использования Azure Purview, поэтому стал смотреть в сторону Open Source решений. Пока мне понравился OpenMetadata от Uber. В статье автор рассматривает разные решения и подходы для документации аналитического решения - Documentation coming from analytics…

Прошел очередной workshop на O'Reilly - Bash Shell Scripting in 4 Hours. Хороший обзор команд bash. Я их часто видел, но не понимал зачем они, просто делал COPY-PASTE. Могу точно сказать, что после 4х часов, могу теперь читать и понимать Shell скрипты намного лучше. По материалам:- Презентация- Гит с примерамиХотелось бы так же ответить на важный вопрос для новичков, особенно кто начинает Data Learn. У нас в требованиях есть "bash/shell". Мне всегда казалась, что это очень confusing. Во-первых, из книги THE LINUX COMMAND LINE:When we speak of the command line, we are really referring to the shell. The shell is a program that takes keyboard commands and passes them to the operating system to…

На днях общался с CEO&Founder Meltano. Рассказал ему как использую его продукт и послушал про их планы. Meltano это open source продукт, которые умеет из коробки делать E(extract) и L(load), отлично работает в связке с dbt. Видение meltano - data platform, да и вообще аналитическое решение - это software product. Инфраструктура как код, CI/CD, и все в лучших традиция разработки ПО. Например, если вам нужно сделать полностью Open Source решение, то вы можете использовать:- Meltano/Airbyte для Ingestion- dbt для трансформации данных внутри хранилища - Airflow/Dagster/Prefect - для расписания ETL job- Superset/Redash для BI (есть еще ряд технологий). Звучит просто, но на деле это сложно, вам н…

А вот colab notebook с тренингом по Pandas.The pandas library is very popular among data scientists, quants, Excel junkies, and Python developers because it allows you to perform data ingestion, exporting, transformation, and visualization with ease. But if you are only familiar with Python, pandas may present some challenges. Since pandas is inspired by Numpy, its syntax conventions can be confusing to Python developers.У автора есть классное repo с датасетами.

This is not so much an instructional manual, but rather notes, tables, and examples for Python syntax. It was created by the author as an additional resource during training, meant to be distributed as a physical notebook. Participants (who favor the physical characteristics of dead tree material) could add their own notes, thoughts, and have a valuable reference of curated examples.Тест книги в гите автора.

👨‍🎨 DALL-E не всемогущ? 🖌Мы уже рассказывали вам про AI-модель, которая генерирует удивительные (и очень точные!) изображения на основе текстового описания. Сегодня нам хочется чуть поумерить всеобщие восторги и разобрать некоторые ограничения модели, которые не видны на первый взгляд.📍Недостаток информации: Иногда модели нужно давать очень много уточнений, чтобы получить то, что нужно📍Трудности в понимании контекста: В то же время, когда описание слишком длинное, модель чаще ошибается и хуже оценивает контекст (особенно, со словами, которые имеют несколько разных значений)📍Никто не может знать всего: DALL-E может попросту не знать (не иметь никаких данных) о том, что вы хотите получить📍У в…

Не секрет, что для того чтобы прокачиваться в нашей профессиональной области мы должны изучать очень много информации из разных источников у которых могут быть свои плюсы и минусы. По видео хорошо изучать основы за короткие сроки. По книгам обучение идет не столь быстро, но зато можно получить больше детальной и прикладной информации.Вчера на канале Data Science вышла подборка книг, которые могут быть полезны для желающих развиваться в аналитике данных. Надеемся, она будет вам полезна.

Все знают, какие запросы аналитики пишут на языке SQL, но с какими запросами они чаще всего приходят в кабинет психолога? Разберемся в четвертом эпизоде DataHeroes! 🚀Мы решили обсудить не только науку о данных, но и внутренний мир человека, который её изучает. Иногда мы будем делать выпуски о психологии и приглашать специалистов этой области. Сегодня мы поговорим о таком явлении, как синдром самозванца, который присутствует аж у 70% людей! Надеемся, что вы не попадаете в эти 70%, однако никогда не бывает лишним проверить себя. Скорее включайте подкаст, чтобы узнать, как распознать в себе самозванца и, главное, как с ним бороться! 🦸🏻‍♀️Спикеры: Виктория Коппер, Ринат Акчурин, Анастасия Калаш…

Когда написал SELECT * FROM табличка#мем

BI-гайд по современным инструментам возвращается, чтобы вновь рассказать о самом нужномНе знаю как вы, а мы очень ждали возвращения цикла видео-обзоров BI-инструментов, которые есть на рынке, ведь в мире data-аналитики стоит активно следить за стремительными изменениями и стараться подобрать самый подходящий. В сегодняшнем видео мы поговорим про обновленный и улучшенный Apache Superset — open-source инструмент с множеством опций, которые позволяют пользователям с любым опытом изучать и визуализировать данные, от простых линейных графиков до высокодетализированных геопространственных диаграмм (ух!).Посмотрите на финальный дашборд в материале блога и ответьте на два небольших вопроса ниже 🤔Ав…

🐙 Airbyte: рассказываем и показываем наглядно все тонкости 🔍Многие инструменты аналитиков уже давно подробно разобраны и описаны в разных тематических блогах. Однако, когда мы искали качественный гайд по Airbyte, то нам не удалось найти ничего по-настоящему полезного, кроме официальной документации. Поэтому мы решили написать свой 🙂Плюс ко всему, мы разобрали кейс подключения Facebook Marketing API и расписали все шаги, которые нужно выполнить для начала работы с ним.В общем, читайте, комментируйте, задавайте вопросы, если (ну, вдруг) мы что-то упустили!

📊 Supabase выходит на новый уровень 💰Я часто рассказываю вам про интересные open-source альтернативы известных сервисов. На этой неделе появилась весьма важная новость о компании Supabase, которая позиционирует себя как альтернатива open-source сервисам, таким как Firebase от Google. В среду эта компания объявила о привлечении раунда финансирования серии B на сумму 80 млн долларов под руководством Felicis Ventures.🤔 В чем они хороши?Supabase, конечно, не может конкурировать с Firebase по набору предлагаемых функций, но у них есть отличный пакет базовых инструментов, которые необходимы разработчикам для качественной работы: база данных, хранилище и служба аутентификации. Также они запустили …

Видео выходного дня интересное всем любителям игры GTA: как создавалась первая версия GTA в 1996м году 🎮🏎

Забавный сервис: вбиваешь какую-то текстовую строку на выбранном языке, затем она 10 раз переводится на разные языки и потом возвращается обратно на исходный.Из фразы: «Утром придумал новый пост в свой канал и опубликовал» у меня получилось: «На следующее утро я пошел на свой канал и был опубликован»#ссылка

А вот и подоспела имплементация DALL-E2 на Pytorch.Вперед генерировать картинки? 👨‍🎨

Новые чувствительные данные оказались доступными в интернете. На этот раз отличился, предположительно, Гемотест. Наверное, любопытный датасет для анализа. Ждем штрафа в 60 т.р.? 😉

LEFT JOIN pinned a photo

🚀 Релокейт: куда валить и что делать? Ответим в третьем эпизоде DataHeroes 🦸🏻Принять быстрое решение о релокейте в другую страну и переехать за считанные дни? ✈️ Добавим к этому последние события в мире, закрытые границы и заблокированные банковские счета — получается неплохой квест! Только происходит это не в игре, а в реальной жизни.Наши спикеры поделились своими захватывающими историями релокейта и ответили на главные вопросы: где просить помощи в вопросах переезда? Как распорядиться деньгами? Можно ли справиться с тревогой и что делать тем, кто пока не может переехать? Включайте подкаст и узнаете прямо сейчас! БОНУС 🔥 В конце выпуска вас ждут подробные рекомендации по релокейту 😎 А такж…

Прикольный фреймворк для любителей поизвращаться: PyScript, позволяющий запустить .py-скрипт из .html-странички.

🇺🇸 Соединенные штаты планируют кампанию по привлечению инженеров и научных работников. Примечательная потенциальная возможность для тех, кто планировал туда мигрировать и не может решить визовый вопрос (а он сейчас действительно сильно усложнился).

Про курсыКак знают давние подписчики канала, у меня есть три курса на Степике:— Оконные функции SQL— SQLite на практике— SQLite для аналитикиПервые два частично охватывают материал третьего. Поэтому я решил, что будет правильно давать скидку на «SQLite для аналитики» для выпускников «окошек» и «на практике».Так что если вы:— успешно решили все задачки в «SQLite на практике» (скидка 500₽),— или получили сертификат с отличием в «Оконные функции SQL» (скидка 500₽),— и хотите пройти «SQLite для аналитики»,то присылайте ссылку на свой Степик-профиль мне @nalgeon, чтобы получить промо-код.

Временные таблицыБывает, хочется собрать данные из нескольких таблиц в одну, и дальше с ними поработать. Например, для удобства выбрать вакансии вместе с работодателями и регионами:select v.*, e.name, a.namefrom vacancy as v join employer as e on e.id = v.employer_id join area as a on a.id = v.area_idТеперь хочется запускать запросы по сводным данным. Есть три способа это сделать:1) Common Table Expression (CTE)2) Представление (view)3) Временная таблица (temporary table)CTE я описывал в отдельной заметке, не буду повторяться. Важно, что CTE каждый раз вычисляется заново, так что если наш сводный select не особо быстрый — запросы по нему будут тормозить.Представление — это такой именованный…

JSON и виртуальные столбцыДопустим, вы решили вести журнал событий, которые происходят в системе. События бывают разных типов, у каждого свой набор полей. Например, вход в систему:{ "timestamp": "2022-05-15T09:31:00Z", "object": "user", "object_id": 11, "action": "login", "details": { "ip": "192.168.0.1" }}Или пополнение счета:{ "timestamp": "2022-05-15T09:32:00Z", "object": "account", "object_id": 12, "action": "deposit", "details": { "amount": "1000", "currency": "USD" }}Вы решаете не заниматься нормализацией по таблицам, а хранить прямо в JSON. Заводите таблицу events с единственным полем value:select value from events;{"timestamp":"2022-05-15T09:31:00Z",...{"timestamp":"2022-05-15T09:32…

Вычисляемые столбцыИногда поле в запросе рассчитывают на основе других столбцов таблицы. Например, есть столбец salary с зарплатой до вычета налогов:┌────────┐│ salary │├────────┤│ 120 ││ 90 ││ 155 │└────────┘Можно посчитать зарплату «на руки»:select id, salary*0.87 as net_salaryfrom employees;А чтобы не таскать везде эти вычисления, удобно создать виртуальный столбец.В общем виде синтаксис такой:alter table ТАБЛИЦАadd column СТОЛБЕЦ ТИП as (ВЫРАЖЕНИЕ);Для зарплат будет так:alter table employeesadd column net_salary real as ( salary*0.87);После этого столбец можно использовать в запросах точно так же, как обычные столбцы:select id, net_salaryfrom employees;Виртуальные столбцы не хранятся в …

Многострочные запросы в SQLite CLIСтоило вчера мне написать, что отлаживать многострочные запросы в консоли SQLite неудобно, как интернеты принесли классный трюк. Достаточно вместо Enter использовать для перехода на новую строку сочетание Ctrl+V, Ctrl+J — и тогда многострочный запрос редактируется одним куском!

История команд SQLiteЕсли вы используете консоль SQLite (sqlite3), то она помнит последние 2000 выполненных команд. Чтобы повторить последнюю команду, достаточно нажать клавишу ↑, а поиск работает по сочетанию Ctrl+R.По умолчанию файл истории хранится в каталоге пользователя и называется .sqlite_history. Он текстовый, так что можно просматривать хоть в редакторе. Если хотите сохранить в другом месте — укажите полный путь в переменной окружения SQLITE_HISTORY.История записывается в файл при штатном выходе из консоли, так что если «моргнет» электричество или еще что — команды, выполненные с последнего запуска sqlite3, потеряются.Конечно, запись истории — не единственная фича консоли. Например…

Курс «SQLite на практике»Запускаю новый курс! Подойдёт всем, кто знаком с основами SQL, и хочет узнать о возможностях и особенностях SQLite.Начал с трех модулей, хорошо знакомых выпускникам другого моего курса, «SQLite для аналитики»:— Импорт, анализ и экспорт данных.— Типы данных в SQLite.— Работа с JSON.В планах и другие модули, посвященные специфике SQLite.Курс пока бесплатный, но это не навсегда.Записывайтесь, если хотите прокачать понимание SQLite и не боитесь командной строки:SQLite на практике

ВойнаЯ никогда не был «вне политики». Но предпочитал не транслировать свои взгляды публично. К сожалению, это время прошло.Вторжение России в Украину — это преступление против обеих стран. Это предательство России, ее интересов и граждан. Это преступление против Украины и ее граждан. Это преступление против мира.Если вы против войны — не молчите, заявите об этом. Необязательно выходить на улицу под дубинки полицейских. Напишите вашему депутату. Если ведете соцсети — напишите там. Подпишите петицию.Сейчас кто молчит — одобряет. Не молчите.Позволит ли конкретно ваш одинокий голос остановить войну? Конечно, нет. Руководству страны плевать на любые петиции. Но он поможет другим увидеть, что они…

Как хранить дату в SQLiteВ SQLite нет отдельных типов для даты и времени. Поэтому у вас есть только два варианта, каждый со своими достоинствами и недостатками. Рассмотрим их вкратце.ISO 8601Международный стандарт, который записывает дату как 2022-01-27, а дату-время как 2022-01-27 19:30:15. Иногда добавляют еще миллисекунды: 2022-01-27 19:30:15.123.Стандарт включает кучу нюансов, но основные формы записи именно такие.Дата при этом хранится в SQLite как текст. Занимает 12 байт (без времени), 21 байт (до секунд) или 25 байт (с миллисекундами).➕ Человекочитаемая дата➕ Удобно сравнивать ('2021-12-30' < '2022-01-27')➖ Неудобно считать разницу между датами➖ Занимает много местаUnix TimeUnix Time…

Новости песочницыОбновил SQLite-песочницу! Самое главное — теперь можно сохранять сниппеты, не указывая API-ключ гитхаба. Жмакнули на «share» и готово. Так что песочницей смогут пользоваться люди, далекие от гитхаба 🎉Еще обновил SQLite до свежайшей версии 3.37.2. И включил пачку стандартных расширений вроде R*Tree. А в планах еще приделать все расширения из sqlean, вот тогда заживем вообще.https://sqlime.org/

Люди и кодНеожиданно для себя стал гостем подкаста. Мы с Тимуром Тукаевым хотели сделать статью, но в аудио-формате она получилась живее и интереснее.Послушайте, если вам интересно про sqlite, мои проекты или открытый код в целом.Конкретно sqlite обсуждаем с 12:15.https://we.fo/1604736632P.S. Поскольку к записи мы специально не готовились, звучу я как из ведра. Но если потерпеть минуту, вы привыкнете 😁

Гибкие типы данных в SQLiteЛюди часто не понимают, что за ерунда происходит в SQLite с типами данных. Давайте разберемся.SQLite использует пять типов данных:— INTEGER — целые числа,— REAL — действительные числа,— TEXT — строки,— BLOB — бинарные данные,— NULL — пустое значение.Пока ничего необычного (только типов маловато по сравнению с другими СУБД).А как вам такое:SQLite может хранить данные любого типа — вне зависимости от того, какой тип указан на столбце.Хотите записать число 3.14 в integer-поле? Пожалуйста (и никакого округления). Или, может быть, 'привет' в поле типа real? Без проблем.Дело в том, что SQLite хранит тип не только на столбце, но и на каждом значении в таблице. Именно поэ…

Стрелочка для JSONВ SQLite может появиться специальный синтаксис для JSON, как в постгресе!Было:select json_extract(person,'$.name') ...Стало:select person->'name' ...Не 100%, но весьма вероятно.https://sqlite.org/src/doc/json-enhancements/doc/json-enhancements.md

Все расширения для SQLiteМне очень нравится SQLite. Это миниатюрная встраиваемая база, которая отлично подходит как для исследовательского анализа данных, так и в качестве хранилища для небольших приложений.Но есть у нее один недостаток: маловато встроенных функций по сравнению с PostgreSQL или Oracle.К счастью, авторы заложили в SQLite механизм расширений, на котором можно сделать почти все что угодно. В результате интернет заполнен обрывочными расширениями, которые добавляют функцию-другую.Мне хотелось большой системности.Так появился проект sqlean — в нем я собираю вместе недостающие в SQLite функции, распределяю их по модулям, рефакторю код, пишу тесты и документацию. Получается что-то …

Unix timestampSQLite 3.38 получит функцию даты/времени в формате unix timestamp! А пока он не вышел, можно попробовать в моем расширении isodate:select unixepoch('2021-12-22 12:34:45');1640176485https://github.com/nalgeon/sqlean/issues/27#issuecomment-998138191

Аналитик данных с нуля до трудоустройства Ключевыми навыками аналитика являются умение собирать, анализировать и презентовать данные. Но где сегодня научиться этим навыкам и освоить основные инструменты аналитики? Приглашаем вас на курс «Профессия «Аналитика данных» от Moscow Digital School. Во время обучения вы освоите логические операторы SQL, работу с дашбордами BI, визуализации данных в Python, инструменты Excel и создадите свой аналитический проект. Научитесь строить прогнозы на основе данных и помогать бизнесу принимать решения. На курсе вас ждет большой объем практических заданий, а эксперты аналитики будут сопровождать вас на каждом этапе обучение, доступным языком объясняя сложные …

День открытых дверей направления «Анализ данных»Зарегистрироваться23 мая 17:00 (мск)Бесплатное мероприятие для тех, кто хочет получить новую профессию и работать с данными.Яндекс Практикум помогает людям расти — на работе и в жизни. У нас вы можете получить новую специальность и найти работу с помощью нашего карьерного центра. Одно из образовательных направлений Практикума — «Анализ данных». 23 мая на Дне открытых дверей мы расскажем, как устроена сфера анализа данных, какие профессии в ней существуют, на что стоит обратить внимание, выбирая специальность, как учиться и не бросать и как потом найти работу. На протяжении всей трансляции вы сможете задавать выступающим экспертам свои вопросы.

Постройте систему обработки, хранения и аналитики больших данных с помощью сервисов Selectel.Самостоятельно соберите решение под ваши задачи или пользуйтесь экспертизой наших специалистов.Решать задачи анализа данных с сервисами Selectel — удобно:— В @Selectel есть конфигурации серверов и виртуальных машин, которые уже готовы к работе. Если вам нужен сервер нестандартной конфигурации — мы соберем его максимум за 5 рабочих дней.— Вам не нужно покупать и содержать собственные серверы. Пользуясь услугами Selectel, вы платите за арендованные ресурсы, а мы контролируем безопасность и работоспособность оборудования.— Арендуйте серверы и межсетевые экраны в аттестованной инфраструктуре Selectel, ч…

Стань системным аналитиком, который нужен рынку — получи все необходимые навыки на новом курсе от Яндекс ПрактикумаЗа восемь месяцев курса студенты получат знания и опыт, которые позволят им чувствовать себя уверенно в роли системного аналитика в разных компаниях и секторах бизнеса.Программа предназначена для:▪️начинающих аналитиков;▪️аналитиков из других сфер;▪️IT-специалистов; ▪️новичков.В рамках курса студенты научатся: — собирать требования к программному продукту, обеспечивать их полноту и непротиворечивость;— разрабатывать прототипы пользовательских интерфейсов;— проектировать программные интерфейсы (API);— помогать команде разработки реализовывать требования к программному обеспечени…

Яндекс Практикум ищет ревьюеров на курсы Аналитик данных и Специалист по Data Science.Ждём специалистов с такими навыками:Python для анализа данных;библиотеки pandas, NumPy, Matplotlib, sklearn;основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики.Мы предлагаем:→ Частичную занятость.→ Доход от 48 000 ₽ в месяц, который зависит от количества проверенных работ — можете регулировать сами.→ Удалённую работу с гибким графиком от 15 часов в неделю.→ Опыт менторства: научим давать развивающую обратную связь начинающим аналитикам и учить их совершенствовать проекты.→ Доступ к курсам Практикума по аналитике данных или Data Science и скидки на остальные курсы.→ Практику ко…

🔥 У нас вышла очередня «безумная😅» статья на vc Почему нельзя просто так взять и сделать свою аналитику на больших данныхМало просто начать собирать данные, чтобы делать аналитику. Если вы отслеживаете пользовательские пути и совершаете касания в разных каналах, нужна надежная система сбора и хранения статистики, нужны витрины данных и ресурсы на поддержку и развитие всей инфраструктуры. Не говорю уже о том, что к любой системе аналитики нужно добавить самого аналитика, чтобы появились выводы, гипотезы и решения.А если вы хотите делать машинное обучение, то еще и команду ML-специалистов, которые будут писать статистические модели для обработки ваших данных.... и это только начало пути 🙂 Чит…

Месяц назад ребята из Delivery Club поделились первой частью эволюции собственной рекомендательной системы ресторанов. Подробнее в публикации на Хабре.На днях вышло продолжение. Из новой статьи вы узнаете, как отранжировать рестораны персонально для каждого пользователя, зачем нужна офлайновая ML-модель и почему обучение моделей «в лоб» не работает.

⭐️ digital-конференция:ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХв рамках Sibur Digital Community26 апреля: Графика и визуализация27-28 апреля: Данные и визуализация Детали и тезисы✅ 26 апреля (вторник)ГРАФИКА И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ 17:00 - 20:00 (мск)▪️ "Манипуляции в инфографике: темная сторона визуализации данных" ▪️ "Презентации в условиях изменений. Чего следует избегать в оформлении слайдов и к чему стремиться"✅ 27 апреля (среда)ДАННЫЕ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ 17:00 - 20:00 (мск)▪️ "BI платформы. Тренды, Гартнер и импортозамещение"▪️"Кейсы дашбордов в промышленности. Как построить пульт управления заводом" ✅ 28 апреля (четверг)ДАННЫЕ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ 17:00 - 20:00 (мск)▪️ "Дашбордизация как цифровой консалтинг" ▪️ "Визуализаци…

Российские разработчики продолжают расширять линейку своих аналитических решений Спрос на облачные BI-сервисы на российском рынке набирает обороты и существенным фактором при выборе решения становится упрощение инструментов анализа данных. Компания «ОСТ» выпустила новую информационно-аналитическую систему «Analytic Workspace». Ключевые преимущества: поддержка self-service аналитики, подключение к разным источникам данных, настройка визуального оформления. Кроме того, у компании уже появились первые партнеры. Вместе с «БАРС Груп», крупным российским производителем ИТ-решений, «ОСТ» создает инновационные проекты в области BI. Интеграция платформы «Alpha BI» и сервиса «Analytic Workspace» позв…

Стань системным аналитиком, который нужен рынку — получи все необходимые навыки на новом курсе от Яндекс ПрактикумаЗа восемь месяцев курса студенты получат знания и опыт, которые позволят им чувствовать себя уверенно в роли системного аналитика в разных компаниях и секторах бизнеса.Программа предназначена для:• начинающих аналитиков;• аналитиков из других сфер;• IT-специалистов; • новичков.В рамках курса студенты научатся: — собирать требования к программному продукту, обеспечивать их полноту и непротиворечивость;— разрабатывать прототипы пользовательских интерфейсов;— проектировать программные интерфейсы (API);— помогать команде разработки реализовывать требования к программному обеспечени…

Полезные ссылки для знакомства и работы с DataLensБольшой функциональный демо дашборд:- datalens.yandex/demo - публичный, только чтение- Развернуть дашборд в своем DataLens для редактированияСообщество: - Телеграм чат (вы сейчас тут)- Предложить и проголосовать за новую фичу- Плейлист официальных мероприятий на YouTubeОбучение:- Быстрый старт, пошаговая инструкция- Более детальные пошаговые инструкции по сценариям- Туториалы по аналитическим функциям: агрегации, оконные функции, Level-of-Detail выражения- Создание SQL-чартов (если вам нужно больше гибкости модели данных)- Образовательные проектыFAQ в документации:- https://cloud.yandex.ru/docs/datalens/qa/Публичные кейсы использования DataL…

Яндекс выложили в открытый доступ систему управления базами данных YDB [1] с полным исходным кодом [2]. Эта распределенная SQL база данных, с собственным расширением языка SQL - YQL [3] и, в целом, выглядит любопытно. Что стоит внимания:- работа в кластере как часть системы- обещанная простая масштабируемостьЧто удивительно:- база написана полностью на C++, хотя сейчас более популярно когда базы данных создаются на более высокоуровневых языках, в том числе и для того чтобы привлечь разработчиков которые хотят их изучать- поддержка JSON и иерархических данных весьма скромная, по крайней мере документации об этом мало, хотя и упоминается- вместо придумывания своего языка запросов расширяют SQ…

Ответим на 7 важных вопросов, которые задает каждый новичок в аналитике данных.18 апреля 19:00Зарегистрироваться

Привет!В своём Instagram блоге мне часто задают вопросы про- роль аналитика данных на проекте - понятие data-продукта и как их создают компанииПоэтому я предлагаю обсудить эту интересную тему на онлайн-воркшопе вместе со мной, где я расскажу детально следующие темы:1. Что такое data-продукт2. Жизненный цикл проекта и data-продукта3. Роль аналитика на data-проекте4. Демонстрация небольшого практического проекта с помощью Python, SQL и Power BIУчастие в воркшопе полностью свободное и бесплатное, приветствуются живые вопросы по теме воркшопа во время встречи 😉📍Когда - Воскресенье (17 апреля) 📍Время - 12:00 по МСК📍Где и как подключиться - Яндекс.Телемост (ссылка на событие https://calendar.yand…

Хорошая возможность для студентов в IT. Занимайтесь любимым делом, участвуйте в хакатонах и олимпиадах и поддерживайте отличную успеваемость. Тинькофф позаботится о вашей стипендии: каждый месяц учебного года участники новой стипендиальной программы будут получать 25 000 ₽.В отборе могут участвовать студенты бакалавриата, специалитета и магистратуры технических специальностей из любых городов и вузов России. Если подходишь по всем критериям, выбирай подходящий трек и подавай заявку.

А давайте поговорим еще разок про блоги и паблики?Я для чтения и слежения за всякими блогами пользуюсь древней как Греция технологией под названием RSS. И очередной раз просматривая ленту Medium и Reddit по теме Data Engineering, бегло читая заголовки в поисках хорошей статьи или новости, я натыкаюсь на 856 статью про то, как начать пользоваться DBT, с десяток вопросов в стиле “Чем отличается Data Engineer от Big Data Engineer?” и т.д. И мне становится от этого грустно.Потому что количество материала растет, а его качество - падает. Причем очень стремительно. Поэтому я решил, что нужно немножко почистить ленту, уменьшить количество источников, откуда приходит контент.И в рамках этой очистки…

Так, мне тут рассылка от DataTalks.Club (Это те ребята, которые делали Zoomcamp DE - https://t.me/ohmydataengineer/172) принесла еще одну конференцию про DE - The ML Data Engineering ConferenceСсылка на регистрацию и темы на два дня - тут

Тут AirBnB ввел интересную политику про одинаковые зарплаты:https://news.airbnb.com/airbnbs-design-to-live-and-work-anywhere/Вот основные пункты:1. You can work from home or the officeА значит, можно продолжать работать удаленно, а не как Apple всех гонит обратно в офис на 3 дня в неделю.2. You can move anywhere in the country you work in and your compensation won’t changeThis means you can move from San Francisco to Nashville, or from Paris to Lyon. If you move, your compensation won’t change. Starting in June, we’ll have single pay tiers by country for both salary and equity. If your pay was set using a lower location-based pay tier, you’ll receive an increase in June.То есть если вы жили…

Для тех, кто любит dbt, там регистрация на Coalesce открылась.И Call for Papers тоже.

Вторая вакансия: от Semrush😃Ребята все еще ищут человечка в свою команду и готовы релоцировать в Амстердам.Писать можно Сереже @Lomdjaria или Софико @sofiko_mh, скажите, что от меня.

Первая от Ивана, просто потому что это очень классное описание вакансии, без всякого булшита корпоративного, честно и прямо. Стек, что делать, с кем и как работать - такое описание читать приятно и сразу понимаешь, что и куда. Контакты, собственно, в сообщении. Ну и на канал советую подписаться 🤪

Всё ещё го дата-инжиниритьОказывается, прошло уже почти три месяца после моего поста, где я ищу дата инженера в команду в fishbrain.com 🇸🇪. Тяжко идёт найм: перспективные кандидаты чаще всего хорошо умеют либо в дата моделлинг, либо в ETL/ELT/платформу; но не то и другое вместе. А хочется, чтобы умели, чтобы было чему поучиться, да ещё и чтобы произошло культурное совпадение!В общем, я всё ещё ищу DE, который согласится работать с таким фриком как я. Будем клепать ELT, дорабатывать дата модели в обожаемом мной dbt, покрывать тестами, запилим гугловский стриминг, а в перерывах будем ходить на фику по гугл митс и рассказывать друг другу восхитительные истории.По технологиям: Python, SQL, обла…

Стабильно, несколько раз в неделю мне пишут с запросом на рекламу и денег предлагают.Но нет, в этом канале платной рекламы не будет никогда, а если я закидываю какую-то ссылку, то это потому, что у меня у самого возник к этому интерес и мне захотелось с вами этим поделиться.Рубрика #НамБыДжуна давно себя изжила, и мне бы не хотелось превращать свой канал в джоб борд (у нас для этого есть (@datajobs чат и @datajobschannel фид). Но, в виде исключения, хочу запостить две вакансии.

https://drecon.org/Открылась регистрация (бесплатная) на очередной Дрекон, кхе-кхе)Темы, правда, пока не известны…

Страшные ужасы вендор-лока. Например, Vertica запретила скачивать драйверы со своего сайта всем, кто заходит с Российского IP.Конечно, VPN решает проблему, но кто знает, что будет дальше…

Всем привет!С 28 числа в этом канале не было сообщений. Сами знаете почему.Тут недавно в твиттере проскакивало две фразы, которые мне сильно зацепились.“Ребята, если хотите сохранить кукуху - найдите для себя свой, личный способ выхода энергии. Нестерпимая ситуация рождает боль, боль рождает желание её уменьшить.“и"Может ли булочник печь булки во время войны?".Так вот, у меня есть продолжить желание писать сюда в канал. Мне нужен этот выход энергии.Странно, конечно, спрашивать “А вы не против, если я продолжу писать сюда?”, ведь это мой канал 😁Но я понимаю, что есть люди, которые могут не разделить мою позицию, мол “Почему ты продолжаешь писать про айтишку, когда идет специальная военная оп…

Так, среди всех новостных подписок и ресурсов мне очень нравится The Pragmatic Engineer. Это тот самый, который про 3-modal компании (tier 1, tier 2, tier 3) популярный пост писал и видео снимал.У него очень много полезного материала в его рассылке, и часть из них платная. Подписка стоит $15 в месяц (12, если платить за год сразу), но если ему написать на почту hello at pragmaticengineer dot com, чесно признаться, что вы из России, то можно получить скидку в 55%.Вот такой вот хороший оффер! Подписку честно советую!Можете в письме мягко упомянуть “Hello from Simon” =)

Да, трудное и очень дурацкое время, мы все все понимаем. Но все же…Ребята из CityMobil проводят очередной Data Meetup. Темы снова две:- Сбор и валидация субъективных данных на примере заказов по пути домой- Антифрод на рынке такси. Определение мошеннических действий через анализ связности графа поездокРегистрация доступна по ссылке тут

Ребята из Тинькофф на своем недавнем митапе IT's Tinkoff Data Meetup говорили про устройство и процессы Data warehouse, а так же про инструменты в Data Governance.Две темы:- Data Governance в Тинькофф- Подходы к внедрению платформы управления данными в крупной компанииhttps://meetup.tinkoff.ru/event/tinkoff-data-meetup/Записи презентаций и слайды по ссылке выше.

Одна из самых важных идей заключается в том, что заказчик, кем бы он ни был (Manager, Product Owner, CEO), почти никогда не ставит задачу в инженерных терминах:— Налить 100500 гигабайт в Хранилище— Добавить multithreading в код— Написать супероптимальный запрос— Создать 15 dbt-моделейЗа любой инженерной задачей стоит решение конкретных бизнес-проблем. Для нас это:— Прозрачность Customer Support (фиксируем все оценки, инциденты)— Результативность на ладони (отслеживаем динамику показателей во времени)— Отчитываемся о KPI команд поддержки (агрегирующие показатели по командам, городам, странам и т.д.)— Получаем обратную связь и исправляем ошибки (идентификация слабых/проблемных мест и быстрый …

Мы могли бы долго и нудно обсуждать, кто такой Analytics (Data / Backend) Engineer, какими инструментами он должен владеть, какие buzzwords в тренде и ценятся в CV, однако, на мой взгляд, гораздо интереснее рассмотреть процесс и результаты его деятельности в рамках конкретной прикладной задачи.В этой публикации:— Что значит решение End-to-End и в чем его ценность?— Организация Extract & Load данных из асинхронного API MaestroQA— Моделирование витрин данных с помощью dbt— Поставка ценности для пользователей с помощью LookerЧитать на Хабр →#pipelines #ELT #dwh #modeling #bi

Новая публикация на Хабр ⬇️⬇️⬇️

Excerpt from Python for DevOps / What Does DevOps Mean to the Authors?At one company, Noah had a project that was over a year late, and the web application had been rewritten three times in multiple languages. This next release only needed a “performance engineer” to get it finished. I remember being the only one brave or stupid enough to say, “What is a performance engineer?” This engineer made everything work at scale. He realized at that point that they were looking for a superhero to save them. Superhero hiring syndrome is the best way to pick up on something being very wrong on a new product or a new startup. No employee will save a company unless they first save themselves.it turned o…

Требования к ETL-сервисам – построение аналитических решений на базе myBI ConnectСегодня речь пойдет о сервисах интеграции данных, их функциональных возможностях и ограничениях. Рассмотрение будем вести на примере сервиса myBI Connect, опираясь на который я реализовал с десяток аналитических проектов за последние несколько лет.Отмечу, что с конца февраля ребята сделали значительные шаги в сторону развития отказоустойчивости и масштабируемости своего решения. Заглядывайте под кат, если стоите перед выбором коннектора или хотите выжимать максимум из доступного:— Требования и ожидаемые результаты.— Функциональные возможности.— Сценарии использования и бизнес-ценность.— Планы развития, продвину…

Новая публикация на Хабр ⬇️⬇️⬇️

[RU] Стратегия инкрементального наполнения витрин: необходимость, реализация, подводные камниИтак, Вы работаете с Большими Данными:— Обработка этих данных требует значительного времени (и затрат 💰)— Исторические данные не меняются (или не должны меняться) - как правило, это свершившиеся факты— Если Вам удается не делать повторную обработку исторических данных - Вы экономите время и затраты#dbt #incremental #dwhЧитать на Хабр →

Новая публикация на Хабр ⬇️⬇️⬇️

So, what do you think of it all?Have you ever used dbt incremental models?Let's discuss in comments section.#dbt #incremental #subquery

In older times I would just use a hint to make joins run in a specific way to filter rows early, however today just shuffling join order was good enough! from {{ ref('stg_orders_tmp') }} as orders {% if is_incremental() %} left join {{ this }} on orders.request_id = {{ this }}.request_id and orders.__metadata_timestamp = {{ this }}.__metadata_timestamp {% endif %} left join {{ ref('stg_zones_tmp') }} as pickup on ST_Intersects( ST_Point(orders.pickup_position_lon, orders.pickup_position_lat), pickup.geometry) left join {{ ref('stg_zones_tmp') }} as dropoff on ST_Intersects( ST_Point(orders.dropoff_position_lon, orders.dropoff_position_lat), dropoff.geometry){% if is_incremental() %} where {…

So took another apporach – Anti-join{% if is_incremental() %} left join {{ this }} on orders.request_id = {{ this }}.request_id and orders.__metadata_timestamp = {{ this }}.__metadata_timestamp where {{ this }}.request_id is null{% endif %} But unfortunately EXPLAIN plan revealed Redshift performs anti-join + filtering after performing 2 GEO-spatial joins. Which technically means processing full data set and resets any incrementality benefits.

One can increase lookback interval to 12, 24 or even 48 hours which totally can solve most of the cases, but I decided to rewrite my query in a smart way using NOT EXISTS clause: where true {% if is_incremental() %} and not exists ( select 1 from {{ this }} where orders.request_id = {{ this }}.request_id and orders.__metadata_timestamp = {{ this }}.__metadata_timestamp ) {% endif %} That simply means:– take either completely new rows (‘request_id’ does not exist in {{ this }})– or take ‘request_id’ which exist in {{ this }} but have different __metadata_timestamp (row has been modified)I thought it was perfect, but Amazon Redshift didn’t think so 😅:> This type of correlated subquery pattern…

The initial incremental clause looked like this: where true {% if is_incremental() %} and orders.__metadata_timestamp >= (select max(__metadata_timestamp) as high_watermark from {{ this }}) {% endif %} So I basically took only rows where metadata timestamp was newer (later) than timestamp of those rows I already have in my table.Then I realized sometimes metadata timestamp (which is the exact time when the row was fetched from source system) does not increase gradually, some rows get into different batches and land to DWH at different times, so I introduced a lookback period of 3 hours to make sure I don’t miss anything: where true {% if is_incremental() %} and orders.__metadata_timestamp >…

Hey, everyone!Today I’ve faced with an issue of missing rows in my incremental dbt model.A little background: I calculate GEO-zones for a large amount of events, which is pretty CPU-intensive operation. And of course I want to do it in incremental way, hence only processing deltas - new and changed rows.If you still don’t use incremental models, you probably want to take a look at dbtLabs Docs on it.So, first of all, it was relationships test which has given me a clue I was missing some rows.

Marc Lamberti написал короткий и понятный пост про путь данных из источников к Data Mart через Data Lake.а Руслан Фатхутдинов перевёл его. Получилось интересно.

Хочешь научиться — попробуй научить В этот раз я решил не записываться студентом на новый курс от Практикума (двух, пожалуй, хватит). Вместо этого зашёл с «черного хода» и записался туда ревьюером — буду проверять домашки у студентов. С уважением и немного…

#подкаст про работу программистом в ГуглеПослушал интервью Ларисы Агарковой — менеджера и техлида уровня 6 в Гугле.- Про автоматические алерты: ни один тикет не игнорится; должно быть действие — либо решать проблему, либо менять правило генерации тикета.- Онкол всегда два человека: даже если вдруг один недоступен, второй должен оперативно отреагировать.- Если обсуждать проблемы в личке, то вокруг этого человека формируется Silo (замкнутая автономная экспертиза). Когда этот человек уйдет, и экспертиза тоже уйдет вместе с ним. Поэтому нужна документация на все действия (и обсуждение проблем через публичные каналы связи).- Работа в «рекламах» (Ads) учит налаживать процессы по стабильности. Есл…

В соседний отдел «внедрения запрещенных технологий» ищут коллегу, кто будет помогать прикручивать всякие распространённые штуки типа Flink и Spark к внутренним велосипедам Яндекса. Вижу тут два жирных плюса: ⁃ работать с известными «открытыми» инструментами отрасли инженерии данных; ⁃ работать в Яндексе: крутые технологии, куча данных, высокая экспертиза, толковые люди.Такое пересечение не часто встретишь =)То есть работа не про написание пайплайнов, как у «обычного» инженера данных, а именно про инструменты для написания пайплайнов. В описании пишут, что ищут разработчика с опытом инженерии данных, но, может, подойдёт и сильный инженер с опытом промышленной разработки:> Нам нужны сильные р…

Продолжение...В качестве замеров используем EXPLAIN Postgres - если, его выполнять как EXPLAIN ANALYZE, то получим фактическое время выполнения запроса - пример на первом рисунке.Далее формируем два запроса:Первый - в условии указываем полное время без преобразованийexplain analyze select *from sensors.weather w where w.ts between '2021-01-01 00:00:00' and now();Второй - в условии экстрактим год и берем всё больше 2021explain analyze select *from sensors.weather w where extract ('year' from w.ts) >= 2021;В исходной таблице есть индекс по полю ts.Добавим щепотку статистики, чтобы не сравнивать два случайных времени, выполним и тот и другой 100 раз, строим боксплоты. Вперед.Основной результат…

Олег Юрьев погонял проверочные запросы через EXPLAIN ANALYZE. И на реальных данных проверил как влияет изменение поля фильтрации на скорость запроса.С Олегом мы вместе учились в Практикуме. Он уже давно ревьюит работы студентов и набил на этом руку. Это насмотревшись на него, я тоже решил пойти в ревьюеры. Подписывайтесь, уверен, что будет ещё много интересного:https://t.me/double_data/52

Применение любых функций к полям, участвующим в фильтрации или условии джойна, приводит к проблемам производительности. Оптимизатор не может использовать индексы или, в случае аналитических СУБД, ключи дистрибуции и секционирования. В результате производится полное сканирование таблицы, или большое перераспределение данных, что плохо по определению, для больших таблиц. А предотвратить это достаточно просто — не изменять данные, по которым производишь поиск

Сравнение даты и строки в Postgres Первый «улов» с поля проверок заданий студентов на курсе по DE. Коллега-ревьюер заметил, что у студента в работе теряются часть записей, когда в SQL запросе идёт проверка даты и строки: <..> WHERE created <= '2022-04-03'…

#подкаст про распределенные вычисленияЕгор Хайруллин из Яндекса пришёл рассказать что там есть кроме «мап-редьюс». Ниже мои заметки, что я услышал:Зачем нужны распределённые вычисления Когда данные для работы (и даже промежуточные результаты) не помещаются на одну машину. Или когда проще и дешевле вместо одной большой машины поставить две поменьше.Сначала можно написать вручную алгоритм для раскладывания файлов по машинам (вот прям sh-ники через scp). Второй раз делать такое уже не хочется, надо пилить инфраструктуру.Почему у всех «свой» HadoopНапример, у Гугла, Фейсбука, Яндекса. Почему не сделать «единый» опенсорсный. У всех свои проблемы: на 100 машинах — одни, на 10 000 — уже другие.Что…

Хочешь научиться — попробуй научить В этот раз я решил не записываться студентом на новый курс от Практикума (двух, пожалуй, хватит). Вместо этого зашёл с «черного хода» и записался туда ревьюером — буду проверять домашки у студентов. С уважением и немного…

Не доверять продуКогда начинал джуном, всё было просто: чужой код, который ты видишь в проде 100% лучше твоего. Смотри, вникай, учись.Но дальше всё стало сложнее. Оказывается, в продет тоже может быть плохой код (отдельная история, как он туда попал, но всё же). Делаешь ПР на основе текущего кода и на ревью узнаешь, что сделал плохо, хотя просто повторил что уже есть. И теперь прошлое правило не работает. Приходится читать текущий код и понимать: где написано хорошо, а где — так себе. Ведь код после тебя должен становиться лучше, чем до. Такой вопрос я задал Фёдору Борщёву, а он ответил, что любой код — это компромисс между хотелками и временем. К каждой строке кода надо подходить с подозре…

🎉 Новый курс «Инженер данных» на Яндекс Практикуме Ура! Дождались) Выкатили курс по нашей специализации. Кажется в этот раз это курс для тех, кто уже с каким-то опытом: аналитики, мл-щики, разработчики . Не с нуля, как другие курсы. Видимо, придётся много…

Три недели спустя. HR-сводки. Самат Галимов с командой делают большую работу; в этот раз позвали в свой подкаст фаундера hr-агентства NewHR — Киру Кузьменко. Агентство работает со многими айти-компаниям тут и зарубежом, поэтому «колокольня» Киры одна из самых высоких в айтишечке; в подкасте она рассказывает что оттуда видно. ⌘⌘⌘Компании срезают профессии «жирного времени», которые могут совмещать другие сотрудники: ⁃ тестировщики (разработчики могут тестить сами) ⁃ UI/UX дизайнеры (есть и другие дизайнеры более широкого профиля) ⁃ продуктовые аналитики (сейчас не до анализа продуктов; сохранить бы что есть)⌘⌘⌘«Астрологи Армении объявили неделю IT — количество специалистов в удвоилось». По о…

Меня пугает, что пропаганда работает на людей (на меня скорее всего тоже). Она есть с обеих сторон и она давит на эмоции. Включайте критическое мышление (видео как это делать), находите данные и делайте выводы. Как никогда стало важным анализировать и рассказывать истории с помощью достоверных данных. К сожалению, такими они становятся не сразу, а сильно позже событий. Лучший пример сторителлинга данных, который я знаю, — проект Fallen 2015 года (интерактив и видео) про потери второй мировой войны. За счет изложения фактов визуализация объясняет происходившее и тоже вызывает эмоции. В основном страх, но в конце и надежду. Но помимо эмоций визуализация вызывает доверие за счет использования …

про рынок найма в ITПодкаст был записан в довоенное время (просто приятно было послушать на отвлечённые темы), но тема актуальна и сейчас: руководитель HR-агентства рассказывал какие отношения складываются у зарубежных компаний с отечественными разработчиками.⌘⌘⌘С одной стороны после локдауна везде пришла удалёнка. Больше нет «региональной» разработки — к спецам Новосибирске сначала пришли столичные рекрутеры со своими предложениями, а следом за ними уже стучались их зарубежные коллеги с ещё большими зарплатами.в подкасте звучали зарплаты 300-500 у синьоров на нашем рынке и 500-700 на западном (просто для ориентира, без контекста) С другой — удалёнка пришла не только к нам. Фейсбуки с гугла…

https://medium.com/yandex-self-driving-car/the-story-behind-the-creation-of-yandexs-delivery-robot-e07017940589

Industrial applications are one of the primary adopters of Internet of Things (IoT) technologies, with business critical operations being informed by data collected across a fleet of sensors. Vopak is a business that manages storage and distribution of a variety of liquids that are critical to the modern world, and they have recently launched a new platform to gain more utility from their industrial sensors. In this episode Mário Pereira shares the system design that he and his team have developed for collecting and managing the collection and analysis of sensor data, and how they have split the data processing and business logic responsibilities between physical terminals and edge location…

Designing a data platform is a complex and iterative undertaking which requires accounting for many conflicting needs. Designing a platform that relies on a data lake as its central architectural tenet adds additional layers of difficulty. Srivatsan Sridharan has had the opportunity to design, build, and run data lake platforms for both Yelp and Robinhood, with many valuable lessons learned from each experience. In this episode he shares his insights and advice on how to approach such an undertaking in your own organization.

Dan Delorey helped to build the core technologies of Google's cloud data services for many years before embarking on his latest adventure as the VP of Data at SoFi. From being an early engineer on the Dremel project, to helping launch and manage BigQuery, on to helping enterprises adopt Google's data products he learned all of the critical details of how to run services used by data platform teams. Now he is the consumer of many of the tools that his work inspired. In this episode he takes a trip down memory lane to weave an interesting and informative narrative about the broader themes throughout his work and their echoes in the modern data ecosystem.

Many of the events, ideas, and objects that we try to represent through data have a high degree of connectivity in the real world. These connections are best represented and analyzed as graphs to provide efficient and accurate analysis of their relationships. TigerGraph is a leading database that offers a highly scalable and performant native graph engine for powering graph analytics and machine learning. In this episode Jon Herke shares how TigerGraph customers are taking advantage of those capabilities to achieve meaningful discoveries in their fields, the utilities that it provides for modeling and managing your connected data, and some of his own experiences working with the platform be…

The predominant pattern for data integration in the cloud has become extract, load, and then transform or ELT. Matillion was an early innovator of that approach and in this episode CTO Ed Thompson explains how they have evolved the platform to keep pace with the rapidly changing ecosystem. He describes how the platform is architected, the challenges related to selling cloud technologies into enterprise organizations, and how you can adopt Matillion for your own workflows to reduce the maintenance burden of data integration workflows.

Building a data platform is an iterative and evolutionary process that requires collaboration with internal stakeholders to ensure that their needs are being met. Yotpo has been on a journey to evolve and scale their data platform to continue serving the needs of their organization as it increases the scale and sophistication of data usage. In this episode Doron Porat and Liran Yogev explain how they arrived at their current architecture, the capabilities that they are optimizing for, and the complex process of identifying and evaluating new components to integrate into their systems. This is an excellent exploration of the decisions and tradeoffs that need to be made while building such a …

A huge amount of effort goes into modeling and shaping data to make it available for analytical purposes. This is often due to the need to simplify the final queries so that they are performant for visualization or limited exploration. In order to cut down the level of effort involved in making data usable, Matthew Halliday and his co-founders created Incorta as an end-to-end, in-memory analytical engine that removes barriers to insights on your data. In this episode he explains how the system works, the use cases that it empowers, and how you can start using it for your own analytics today.

There are very few tools which are equally useful for data engineers, data scientists, and machine learning engineers. WhyLogs is a powerful library for flexibly instrumenting all of your data systems to understand the entire lifecycle of your data from source to productionized model. In this episode Andy Dang explains why the project was created, how you can apply it to your existing data systems, and how it functions to provide detailed context for being able to gain insight into all of your data processes.

Connecting To The Next Frontier Of Computing With Quantum Networks

Putting machine learning models into production and keeping them there requires investing in well-managed systems to manage the full lifecycle of data cleaning, training, deployment and monitoring. This requires a repeatable and evolvable set of processes to keep it functional. The term MLOps has been coined to encapsulate all of these principles and the broader data community is working to establish a set of best practices and useful guidelines for streamlining adoption. In this episode Demetrios Brinkmann and David Aponte share their perspectives on this rapidly changing space and what they have learned from their work building the MLOps community through blog posts, podcasts, and discuss…

Data engineering is a practice that is multi-faceted and requires integration with a large number of systems. This often means working across multiple tools to get the job done which can introduce significant cost to productivity due to the number of context switches. Rivery is a platform designed to reduce this incidental complexity and provide a single system for working across the different stages of the data lifecycle. In this episode CEO and founder Itamar Ben hemo explains how his experiences in the industry led to his vision for the Rivery platform as a single place to build end-to-end analytical workflows, including how it is architected and how you can start using it today for your…

Any time that you are storing data about people there are a number of privacy and security considerations that come with it. Privacy engineering is a growing field in data management that focuses on how to protect attributes of personal data so that the containing datasets can be shared safely. In this episode Gretel co-founder and CTO John Myers explains how they are building tools for data engineers and analysts to incorporate privacy engineering techniques into their workflows and validate the safety of their data against re-identification attacks.

The flexibility of software oriented data workflows is useful for fulfilling complex requirements, but for simple and repetitious use cases it adds significant complexity. Coalesce is a platform designed to reduce repetitive work for common workflows by adopting a visual pipeline builder to support your data warehouse transformations. In this episode Satish Jayanthi explains how he is building a framework to allow enterprises to move quickly while maintaining guardrails for data workflows. This allows everyone in the business to participate in data analysis in a sustainable manner.

Building a data platform for your organization is a challenging undertaking. Building multiple data platforms for other organizations as a service without burning out is another thing entirely. In this episode Brandon Beidel from Red Ventures shares his experiences as a data product manager in charge of helping his customers build scalable analytics systems that fit their needs. He explains the common patterns that have been useful across multiple use cases, as well as when and how to build customized solutions.

Any time that you are storing data about people there are a number of privacy and security considerations that come with it. Privacy engineering is a growing field in data management that focuses on how to protect attributes of personal data so that the containing datasets can be shared safely. In this episode Gretel co-founder and CTO John Myers explains how they are building tools for data engineers and analysts to incorporate privacy engineering techniques into their workflows and validate the safety of their data against re-identification attacks.

For our fourth season, we focus on connected health and how data & AI augment and improve our daily health. While we’re at it, we’ll be enjoying our morning brew.Matt Willis, Marin County Public Health Officer, shares the three pillars of public health: education, access, and policy, and the critical role data plays in addressing the COVID-19 pandemic & opioid epidemic. See more at databricks.com/data-brew

For our fourth season, we focus on connected health and how data & AI augment and improve our daily health. While we’re at it, we’ll be enjoying our morning brew.Running the length of the US every year, Alexandra Matthiesen shares her motivational secrets for running 1,283 consecutive days (and counting!) and redefining physical and mental limits. See more at databricks.com/data-brew

For our fourth season, we focus on connected health and how data & AI augment and improve our daily health. While we’re at it, we’ll be enjoying our morning brew.Winner of the infamous Last Man Standing race (running 246 miles in 59 hours), Guillaume merges the world of competitive long-distance running with data science to push the boundaries of body and mind. See more at databricks.com/data-brew

For our fourth season, we focus on connected health and how data & AI augment and improve our daily health. While we’re at it, we’ll be enjoying our morning brew.Alexander Powell chronicles the evolution of sports analytics and how professional sports teams use data as a competitive advantage. See more at databricks.com/data-brew

For our fourth season, we focus on connected health and how data & AI augment and improve our daily health. While we’re at it, we’ll be enjoying our morning brew.Globally, 38,000 people get hurt on the job every hour. In the United States alone, over $250 billion dollars is spent on workplace injury annually. Sean Petterson, founder and CEO of StrongArm Tech, discusses the role of wearable devices to reduce workplace injury and increase retention of industrial athletes. See more at databricks.com/data-brew

For our third season, we focus on how leaders use data for change. Whether it’s building data teams or using data as a constructive catalyst, we interview subject matter experts from industry to dive deeper into these topics.For our season 3 finale, Nithya Ruff discusses the open-source ecosystem, ways to contribute to open-source projects (hint: it’s not just about the code), and how businesses can balance community and company interests. With 95% of open-source contributions coming from men, Nithya also educates us on how to improve diversity & inclusion in the open-source community.See more at databricks.com/data-brew

For our third season, we focus on how leaders use data for change. Whether it’s building data teams or using data as a constructive catalyst, we interview subject matter experts from industry to dive deeper into these topics.We interview Junta Nakai in our most unique location yet - Brooklyn Kura - the first non-Japanese sake distillery in New York. In this episode, Junta shares the philosophical, economic, and tactical approaches to sustainability and ESG, as well as the secrets to brewing sake in the US. See more at databricks.com/data-brew

For our third season, we focus on how leaders use data for change. Whether it’s building data teams or using data as a constructive catalyst, we interview subject matter experts from industry to dive deeper into these topics.Did you know that the average tenure of a board member is longer than the average tenure of a marriage in the United States? In this episode, Coco Brown discusses the benefits and drawbacks of the long tenures of corporate boards, their current structure, the impact of recent legislation, and the importance of executive education to guide you through all of this. See more at databricks.com/data-brew

For our third season, we focus on how leaders use data for change. Whether it’s building data teams or using data as a constructive catalyst, we interview subject matter experts from industry to dive deeper into these topics.What does it mean to make your machine learning system “production-ready”? Yaron Singer walks us through the infrastructure, testing procedures, and more that help make ML systems ready for the real world in this episode of Data Brew.See more at databricks.com/data-brew

For our third season, we focus on how leaders use data for change. Whether it’s building data teams or using data as a constructive catalyst, we interview subject matter experts from industry to dive deeper into these topics.Have you ever had a spam call automatically blocked for you? You can thank First Orion for that - in one day they blocked or scam tagged over 108 million calls - just on T-Mobile alone! In this episode, we have the pleasure to chat with Charles Morgan and Kent Welch, CEO and CDO, respectively, of First Orion to discuss Arkansan data culture, First Orion’s one hundred day program, and team culture.See more at databricks.com/data-brew

For our third season, we focus on how leaders use data for change. Whether it’s building data teams or using data as a constructive catalyst, we interview subject matter experts from industry to dive deeper into these topics. In this season opener, Elena Donio shares her experience using data and domain knowledge to disrupt the traditional service and sales compensation model. She also discusses how to build companies that scale, manage corporate cultural evolution, and the influence of corporate boards.See more at databricks.com/data-brew

Заключительный выпуск первого сезона. Ведущие — Паша Притчин и Лиза Швец, гость — Антон Степаненко, СТО Ozon.Антон рассказал о той части бизнеса, которая скрыта от глаз обычных пользователей, почему склады Ozon — это своего рода производство и как в целом выглядит компания с точки зрения IT и бизнеса. Поговорили о бурном росте IT-направления со 120 до 2000 человек за три года и кто в компании помогает ему всем этим управлять.Книги, которые рекомендует Антон:- «Выживают только параноики», автор Эндрю Гроув;- «Экстремальное программирование: планирование» авторы Кент Бек, Мартин Фаулер;- «Искусство войны», автор Сунь-Цзы.

Гость 11-го выпуска — Владимир Малов, СТО «Утконоса». Поговорили о том, что вдохновляет в работе, почему люди важнее технологий и какие приёмы использовать, чтобы подружить бизнес и разработку.Владимир рассказал о матричной структуре компании, стратегиях планирования, agile-подходах, OKR и открытости, благодаря которой команды понимают, как они влияют на результаты бизнеса.А чтобы оставаться в контексте и быть в курсе того, как меняется IT, он порекомендовал читать не книги, а блоги и каналы IT-компаний, в том числе наш и канал U:tech.

В начале десятого выпуска Егор Герасимчук, СТО компании Dots Platform, вспомнил об одном забавном случае, который привёл его в фудтех-разработку. Рассказал, как появилась их облачная платформа для автоматизации процессов заказа и доставки еды, как она устроена, почему нельзя экономить на серверах и какие факапы случаются в работе.Книги, которые рекомендует Егор:«Думай медленно... решай быстро», автор Даниэль Канеман;«Эссенциализм. Путь к простоте», автор Грег МакКеон;«Выбор. О свободе и внутренней силе человека», автор Эдит Ева Эгер;«Источник», автор Айн Рэнд;«Проект “Феникс“. Роман о том, как DevOps меняет бизнес к лучшему», авторы Ким Джин, Бер Кевин.

Гость девятого выпуска — Виталий Леонов, СТО в Skyeng. Он недавно пришёл в компанию и поделился тем, как проходил онбординг и погружение в задачи. Рассказал о структуре команд бизнеса и разработки, о проблемах найма и как они сейчас решаются.Поговорили о том, как автономность и свобода действий влияет на уровень ответственности и к каким результатам приводит, почему для СТО важно говорить с разработчиками на одном языке и как сильные тимлиды помогают командам быть сплочённей и эффективней.Книги, которые рекомендует Виталий:«Неизбежно. 12 технологических трендов, которые определяют наше будущее», автор Кевин Келли;«Критическое мышление. Анализируй, сомневайся, формируй свое мнение», автор То…

Дмитрий Чистяков, гость восьмого выпуска, работает СТО в компании Rx2Go, которая занимается доставкой медикаментов в США.Дима рассказал об особенностях бизнеса, опыте работы СТО в России и Америке, на каких задачах ему приходится сейчас фокусироваться и насколько он вовлечён в код. Поговорили о разных подходах к найму разработчиков и напоследок обсудили сложности распила монолита при переходе на микросервисы.

Гость седьмого выпуска — Роман Бобрешов из Vivid Money, техлид сразу двух разных продуктовых команд.Он рассказал о том, как справляется с этой ролью, как подходит к решению глобальных технических задач и в чём видит главный вызов своей работы.Книги, которые рекомендует почитать Роман:«Site Reliability Engineering. Надёжность и безотказность как в Google», авторы Бетси Бейер, Дженнифер Петофф, Крис Джоунс;«45 татуировок менеджера», автор Максим Батырёв;«Первые 90 дней», автор Майкл Уоткинс;«Джедайские техники», автор Максим Дорофеев;«Никогда-нибудь», «Это норм!», автор Елена Резанова.

В шестом выпуске подкаста решили не скромничать и поговорить о себе. Паша позвал Лизу Швец и Сашу Андронова, который однажды, неожиданно для самого себя, стал СТО Додо Пиццы. Заставили его вспомнить, как это было и что он делал в этой роли.Саша рассказал, как в начале приходилось решать проблемы, не понимая их приоритет. Поговорили о росте компании, переходе к матричной структуре и какую пользу от этого получили. Сверили ощущения Саши и Паши по распилу монолита. В конце выпуска узнали, что Саша любит читать про футбол и биографии выдающихся людей, но пару книг для начинающих СТО все-таки может посоветовать:«Проект “Феникс“. Роман о том, как DevOps меняет бизнес к лучшему», авторы Ким Джин, …

Гость пятого выпуска — Геворг Петросян, СТО Profi.ru. Он поделился историей о своём пути из мобильного разработчика в СТО. Рассказал, как менялся уровень ответственности в управленческих ролях, про майндмэпы в стратегическом планировании, важность обратной связи от команд и почему порядок — не всегда хорошо.Книги, которые рекомендует Геворг:«12 правил жизни: противоядие от хаоса», автор Джордан Питерсон;«Homo Deus. Краткая история будущего», автор Харари Юваль Ной;«Никаких правил. Уникальная культура Netflix», авторы Эрин Мейер, Рид Хастингс;«Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса», автор Нассим Николас Талеб;«Практика интегральной жизни», авторы Кен Уилбер, Терри Паттен.

Про роль техлида в ЦИАН, продуктоориентированность разработчиков, гильдии и важность софтскиллов.Евгений Пешков, гость четвёртого выпуска, рассказал о новой для себя роли технического руководителя в ЦИАН. О том, какие цели перед ним стоят, как обратная связь помогает оценивать собственную эффективность, кто следит за качеством кода и почему это не он сам.В конце выпуска поговорили о важных вещах для будущего и начинающего СТО: какие навыки развивать, почему управлять нужно учиться системно и как выстраивать отношения с командой.И традиционный список «что почитать»:«Agile-менеджмент. Лидерство и управление командами», автор Юрген Аппело (Management 3.0: Leading Agile Developers, Developing A…

Гость третьего выпуска — Игорь Бородихин, СТО компании Kolesa Group. В ходе беседы разобрались, кто отвечает за людей, а кто за технологии и сколько менеджеров нужно, чтобы окружить разработчика заботой со всех сторон. Игорь рассказал, как ему удаётся оставаться в контексте происходящего на удалёнке и кто в этом помогает.Напоследок поговорили о том, почему в «Колёсах» целых четыре монолита и за что отвечает core team.Книги, которые Игорь рекомендует почитать начинающим СТО:«Самурай без меча», автор Китами Масао;«45 татуировок менеджера», автор Максим Батырёв;«Как гибнут великие», автор Джим Коллинз.

Гость второго выпуска — Егор Хмелёв, СТО Sweatcoin.Егор рассказал о том, как родился проект, в котором он прошёл путь от разработчика до СТО; как не впадать в аналитический паралич, как метрики помогают разработчикам ставить цели, а не просто выполнять задачи. И конечно, мы поговорили про трудности найма и сохранение культуры, когда команда вырастает с трёх человек до 20.Книги, которые рекомендует Егор:ATOMIC HABITS. An Easy & Proven Way to Build Good Habits & Break Bad Ones, автор James Clear («Атомные привычки. Как приобрести хорошие привычки и избавиться от плохих», Джеймс Клир).The Culture Code: The Secrets of Highly Successful Groups, автор Daniel Coyle (Дэниел Койл).The Five Dysfuncti…

Гость пилотного выпуска — Александр Поломодов, СТО управления разработки цифровых экосистем в TINKOFF. У Саши в управлении 300 разработчиков. Он рассказал, как ему удаётся делать так, чтобы все двигались в одном направлении, кто такие деливери-менеджеры, что обсуждают на «встречах трёх амиго», какие метрики важны и что почитать, чтобы быть хорошим СТО. И ещё много разных мелочей, о которых вам не расскажут ни на одном собеседовании или в другом подкасте.Книги, которые рекомендует Саша начинающим СТО:Team Topologies: Organizing Business and Technology Teams for Fast Flow, авторы Matthew Skelton, Manuel Pais;Technology Strategy Patterns, автор Eben Hewitt;Domain-Driven Design: Tackling Comple…

Обучение иностранному языку сильно отличается от написания кода, но и в работе с лексикой и грамматикой есть свои методологии и системы. О них Самату рассказывает Юлия Беймлина. Юля давно преподает английский айтишникам и понимает, на какие аспекты иностранного языка технарям стоит обратить больше всего внимания. Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум. В мае Практикум запускает бета-версию курса английского для разработчиков. Если вы работает в IT больше года и владеете языком на уровне Pre-Intermediate или Intermediate, вы можете стать бета-тестером. Для участия оставьте заявку https://forms.yandex.ru/surveys/13180326.1befeb0dc98f6fff455dcaa49c6f92f…

Представьте, что у вас есть таблица с тысячами разных параметров и значений. Как отобразить их на графике, чтобы не запутаться ещё больше? Татьяна Мисютина, гостья сегодняшнего эпизода и руководитель Лаборатории данных, разработала для этого целый алгоритм. Таня с Саматом обсудили, как сделать понятную визуализацию и получить с ее помощью интересные инсайты. Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум https://praktikum.yandex.ru/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_campaign=pr_content_main_zapuskzavtra Подписывайтесь на подкаст «Рабочее название»: https://podcast.ru/1541357374 Землетрясения: https://www.flickr.com/photos/idvsolutions/7439877658/in/photos…

Крупные фармецевтические компании останавливают ивестиции и экспорт неосновных лекарств в РФ — так написано в новостях, но что это значит? Нужно ли срочно закупаться каплями для носа и жаропонижающим? Умеют ли в России делать лекарства, которые больше не будут экспортироваться? И как вообще произвести таблетку? Об этом Самат говорит с Андреем Глущенко, директором по экономике здравоохранения компании Gilead. Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум https://praktikum.yandex.ru/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_campaign=pr_content_main_zapuskzavtra Курс по веб-разработке, на котором учится Юля https://practicum.yandex.ru/web/ 2:00 Какая доля лекарств…

Уже месяц Россия находится под воздействием жёстких санкций. У людей без диплома по экономике закономерно возникает много вопросов о том, что будет происходить дальше и как выживать в новой реальности. Что случится, если Россия столкнётся с дефолтом или не сможет продавать нефть? Вместе с Олегом Шибановым, директором Центра исследования финансовых технологий Сколково-РЭШ обсудили возможные сценарии развития событий. Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум https://praktikum.yandex.ru/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_campaign=pr_content_main_zapuskzavtra Напоминаем про бесплатный курс по профориентации от Яндекс.Практикума https://practicum.yandex.…

Полтора месяца назад мы выпустили бонусный эпизод с названием «Как нанять айтишника в 2022 году и почему это стало практически невозможно». Теперь этот разговор — артефакт. Об изменившейся реальности Самат говорит с той же гостьей, основательницей рекрутингового агентства NEWHR Кирой Кузьменко. Кира активно мониторит рынок, работает с иностранными компаниями и проводит прямые эфиры про карьеру в IT, подписывайтесь! https://www.youtube.com/c/NewHR Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум https://praktikum.yandex.ru/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_campaign=pr_content_main_zapuskzavtra Бесплатный курс по профориентации https://practicum.yandex.ru/ca…

В России ежедневно блокируются десятки интернет-ресурсов, пользователи пытаются вернуть доступ к заблокированным сайтам через VPN, а в СМИ обсуждают перспективу тотального отключения сети. Но всё это — результат работы Роскомнадзора, а не санкций извне. В этом эпизоде Самат расспрашивает Александра Исавнина, эксперта в области internet governance, могут ли западные компании ограничить России доступ к сети и что это будет значить для нас. Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум https://praktikum.yandex.ru/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_campaign=pr_content_main_zapuskzavtra 6:02 Кто раздаёт IP-адреса и могут ли их отобрать 12:15 Как санкции могут…

Мы записали этот эпизод 28 февраля. На тот момент Роскомнадзор требовал от СМИ удалять материалы, где происходящее в Украине называлось «войной». Сейчас большинство негосударственных изданий совсем заблокированы или даже закрыты. Но и до 2022 года делать медиа в России было тяжело. В сегодняшнем эпизоде Самат расспрашивает Ксению Живаго, технического диркетора «Медиазоны» (издание объявлено в России «иностранным агентом») о том, какие задачи разработчики решают в медиа. Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум https://praktikum.yandex.ru/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_campaign=pr_content_main_zapuskzavtra Поддержать «Медиазону» можно по ссылке h…

В этом эпизоде Самат разбирается в санкциях, наложенных на российскую финансовую систему в последнюю неделю. Будут ли работать банковские карты, что станет с валютой и к каким последствиям приведут введённые ограничения — отвечает финтех-эксперт Евгений Кузовлев из компании ECOMMPAY. P.S. Это интервью было записано несколько дней назад. Отключение от SWIFT тогда обсуждалось гипотетически, но к моменту выхода эпизода было утверждено официально (поэтому итоги этой беседы стали только актуальнее). Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум https://praktikum.yandex.ru/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_campaign=pr_content_main_zapuskzavtra Послушать бонус…

Анонимный разработчик из анонимной компании рассказывает Самату об IT в адалт индустрии. Порно не ассоциируется с разработкой, но порносайты — это тоже интернет-сервисы. Об их устройстве Самат говорит с сегодняшним гостем. Как попасть туда на работу, как настроить высококачественный стриминг и как пометить все видео с минетом? Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум https://praktikum.yandex.ru/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_campaign=pr_content_main_zapuskzavtra Зарегистрироваться на онлайн-конференцию «Как сменить профессию и не сдаться» можно по ссылке https://clck.ru/bmttu 2:00 Что удивило нашего гостя в первые дни работы 3:00 Почему веб — эт…

Как сказать «привет» на эсперанто? В каком фильме Леонардо Ди Каприо ползает по лесу? Ежедневно компьютеры отвечают на миллионы таких запросов и с каждым годом делают это всё успешнее. О том, как машины обрабатывают текст и учатся говорить с нами на одном языке рассказывает Иван Ямщиков, руководитель лаборатории естественного языка, созданной Яндексом совместно с Высшей школой экономики в Санкт-Петербурге. Партнер этого эпизода — компания Яндекс. Наши совместные выпуски выходят по вторникам раз в две недели. Ссылки: Сайт Лаборатории естественного языка https://ai.yandex.com/leya Подкаст “Проветримся!” https://progulka.yamshchikov.info Подкаст “Лабибэй” https://labibay.yamshchikov.info YouTu…

За последние 15 лет киберспорт стал индустрией, не уступающей по своему масштабу классическому спорту — по видеоиграм проводятся мировые чемпионаты с призовыми фондами в десятки миллионов долларов, сотни тысяч зрителей в прямом эфире следят за поединками, а спонсорами становятся крупнейшие бренды, например Mercedes и DHL. О том, как соревнования по компьютерным играм пришли к такому успеху, Самату рассказал Виталий Волочай — известный под ником v1lat киберспортивный комментатор и основатель компании по трансляции киберспортивных событий Maincast Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум https://praktikum.yandex.ru/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_c…

Дроны умеют проводить спасательные операции, доставлять грузы, вести бой и удобрять почву. При этом у большинства людей дроны ассоциируются с летающим фотоаппаратом. Какие бывают дроны, как они держатся в воздухе и почему мы в ближайшие годы увидим бум беспилотников, — об этом Самат говорит с основателем компании aOrion Вадимом Черевко. Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум https://praktikum.yandex.ru/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_campaign=pr_content_main_zapuskzavtra Узнать подробнее о курсе «Профориентация в IT» можно на сайте: https://clck.ru/atou8 Ссылки от Вадима: https://rcopen.com http://www.rcgroups.com/forums/index.php Редактор — Юл…

Где в IT дизайн? Об этом Самат говорит с Геннадием Лохтиным, одним из главных дизайнеров Яндекса. Гена рассказывает, зачем компании меняют логотипы, почему придумывают свои шрифты и разрабатывают дизайн-системы. Партнер этого эпизода — компания Яндекс. Наши совместные выпуски выходят по вторникам, раз в две недели. Cсылки от Гены: Фильм Her https://www.kinopoisk.ru/film/577488/ Документальный сериал Abstract https://www.netflix.com/ru/title/80057883 Книга «Пиши, сокращай» https://cutt.ly/qOLhOuv 2:00 Как выразить смысл компании в одной букве 16:00 Почему на иконке Яндекс.Лавки изображен пластырь 22:24 Почему в IT все используют одни и те же цвета 29:36 Сколько стоит шрифт 44:49 Как проверяю…

Герой сегодняшнего эпизода — Слава Мазай, сооснователь белорусского стартапа OneSoil. Он рассказал Самату, как роботизировать поля фермеров по всему миру, научиться видеть сквозь облака и под землей, предсказывать урожай и цену на зерно. И все это – с помощью IT-технологий. Этот подкаст мы делаем совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум https://praktikum.yandex.ru/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_campaign=pr_content_main_zapuskzavtra Узнать подробнее о курсе по React можно по ссылке https://clck.ru/aqzHN Блог OneSoil https://blog.onesoil.ai/ru 11 лучших YouTube-каналов для фермеров https://blog.onesoil.ai/ru/youtube-blogs-for-farmers Редактор — Юля Яковлева; Продюсер — …

В гостях у Moscow Python Podcast Python руководитель разработки компании Магнит Антон Огородников. Обсудили с Антоном, как в Магните используют генерацию кода из OpenAPI спецификации, сбор метрик и как обстоят дела с генерацией кода в Python и Go. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании Geekfactor.io Валентин Домбровский, Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://c…

В гостях у Moscow Python Podcast Python QA-инженер компании Genesys Юрий Польников. Обсудили с Юрием его путь из инженера в сфере строительства и преподавателя в разработчики. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании Geekfactor.io Валентин Домбровский, Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Конференция Index-tech: https://index-tech.ru Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://conf.python.ru Программа по…

В гостях у Moscow Python Podcast Python Data Scientists компании Кухня на районе Кирилл Малев и Сергей Макарин. Ведущие выпуска — Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://conf.python.ru Программа помощи в трудоустройстве за рубеж от Geekfactor: https://geekfactor.io/international

В гостях у Moscow Python Podcast Python ведущий разработчик компании Monite Богдан Евстратенко. Обсудили с Богданом CI/CD, Kubernetes и нужно ли сейчас знать это разработчику, собеседования в IT и бизнес подход к решению задач. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании Geekfactor.io Валентин Домбровский, Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Конференция Index-tech: https://index-tech.ru Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russi…

В гостях у Moscow Python Podcast Python IT-рекрутер и руководитель компании INDEX Анна Атрошкина. Поговорили с Анной о идеальном возрасте разработчика и существует ли он и о том, почему происходит утечка мозгов и возможно ли с этим что-то сделать. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании DryLabs Валентин Домбровский, Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://conf.py…

В гостях у Moscow Python Podcast Python сооснователь компании Epoch8 и Агима искусственный интеллект Андрей Татаринов. Поговорили с Андреем о том, что такое машинное обучение на практике и зачем оно нужно. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании DryLabs Валентин Домбровский, Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://conf.python.ru Программа помощи в трудоустройстве…

В гостях у Moscow Python Podcast Python разработчик компании 4Taps Александр Дегель. Поговорили с Александром о его пути от преподавателя в детско-юношеской спортивной школе до Python разработчика. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании DryLabs Валентин Домбровский и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://conf.python.ru Программа помощи в трудоустройстве за рубеж от Geekfactor: https://geekfactor…

В гостях у Moscow Python Podcast Python Техлид компании СберДевайсы Владимир Соколов. Поговорили с Владимиром о том, чем может заниматься Python разработчик в ML системах и о проблемах речевой аналитики. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании DryLabs Валентин Домбровский, Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://conf.python.ru

В гостях у Moscow Python Podcast Python руководитель разработки ML систем компании СберДевайсы Денис Усачев. Поговорили с Денисом о том, для чего нужна автоматизация и о возможных вариантах автоматизации. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании DryLabs Валентин Домбровский, Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://conf.python.ru

В гостях у Moscow Python Podcast Python разработчик компании Утконос Онлайн Павел Кузнецов. Поговорили с Павлом о том, что делает Python в retail и в частности в Утконос Онлайн. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании DryLabs Валентин Домбровский, Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://conf.python.ru

В гостях у Moscow Python Podcast Python ведущий разработчик компании BestDoctor Александр Хмелевский. Поговорили с Александром о самоорганизации, ценностях в команде и социальной валюте. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании DryLabs Валентин Домбровский, Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://conf.python.ru

Поехали с нами! https://www.meetup.com/Moscow-Python-Beer-Meetup/events/282228798/ Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://conf.python.ru

В гостях у Moscow Python Podcast Python developer компании Grid Dynamics Russia Лариса Петрова. Поговорили с Ларисой о ее пути в разработку, обсудили опыт прохождения собеседований и подготовку к ним. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании DryLabs Валентин Домбровский, Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Grid Dynamics Russia: https://careers.griddynamics.com/discover-openings Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Pyt…

В гостях у Moscow Python Podcast ведущий разработчик компании NVIDIA Роман Сакал. Поговорили с Романом о том, на чем писать код, на чем его пишут в NVIDIA и о том, почему Python is the second best language. Ведущие выпуска — сооснователь MoscowPython и компании DryLabs Валентин Домбровский, Team Lead NVIDIA Злата Обуховская и DevRel компании Evrone, руководитель программного комитета Moscow Python Conf++ Григорий Петров. Все выпуски: https://rebrand.ly/pythonpodcasta6ffe Митапы MoscowPython: https://rebrand.ly/pythonmeetupf6315 Курс Learn Python: https://rebrand.ly/learnpythondc288 Конференция Moscow Python Conf (Russian Python Week): https://conf.python.ru

Разработка кодеков – это целая вселенная, о которой многие совсем ничего не знают. Чтобы разобраться, мы позвали в гости Дмитрия Ватолина, который с 2003 года руководит крупнейшим в мире сравнением кодеков. В выпуске мы говорим про то, как устроена архитектура кодеков, какие идеи стоят за их различными компонентами, как оценивается их эффективность, и как выглядит будущее сжатия файлов. Поддержи лучший подкаст про IT:

https://boosty.to/podlodka Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaP…

Не так давно писали выпуск про продуктовые плафтормы, а в этом выпуске с Алексеем Исаевым из карьерного маркетплейса g-mate поговорили о том как плафтормы побеждают на рынке рекрутмента. Прошлись и по видам маркетплейсов, и по продуктовым метрикам, и по тому как проводят продуктовые эксперименты. Ознакомься с вакансиями в команду разработки e-commerce «Золотого яблока»: https://career.habr.com/companies/goldapple/vacancies Интернет-магазин занимает первое место в категории “health and beauty” федерального рейтинга: https://www.top100.datainsight.ru Поддержи лучший подкаст про IT: https://boosty.to/podlodka Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-ча…

Функциональный язык, идеально подходящий для создания распределенных вычислительных систем. Язык, позволяющий порождать легковесные процессы и реализующий модель акторов для безопасного общения между ними. Язык, не претерпевающий грандиозных изменений благодаря удачному проектированию еще в 80-х годах! Он активно используется в WhatsApp и на нем написан RabbitMQ. Интригует? Тогда скорее включайте выпуск, где Максим Лапшин, основатель компании Erlyvideo, 2 часа увлекательно рассказывает нам про Erlang! Переносите свои проекты в облако Selectel всего в пару кликов: https://slc.tl/Oe1sx Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodk…

Говорят, что любому уважающему себя айтишнику достаточно одной пары штанов, чтобы быть довольным жизнью. Мы записали выпуск для тех, кого эта ситуация не устраивает! Вместе с Кристиной Заяц, стилистом из Барселоны, мы поговорили про то, как разобраться в том, что тебе нравится в одежде, подобрать свой стиль и выбирать качественные вещи. Регистрируйтесь и переносите свои проекты в надежное и гибкое облако Selectel: https://slc.tl/Rzg9k Поддержи лучший подкаст про IT: https://boosty.to/podlodka Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacas…

Окунаемся в мир hardware и обсуждаем, а что же интересного скрывают такие привычные слова, как, например, HDD и SSD. Спойлер: нам не хватило одного выпуска, чтобы обсудить все! В гостях Руслан Савченко из Яндекса. Бесплатные курсы по iOS и Android разработке от экспертов Ozon Tech https://route256.ozon.ru Поддержи лучший подкаст про IT:

www.patreon.com/podlodka Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Катя Петрова Полезные ссылки:

Статья Руслана

…

Работа на зарубежные компании – традиционно популярная тема среди IT специалистов, а в текущих реалиях об этом начинают задуматься даже тех, кто раньше не вообще не планировал релокацию. Обновить и углубить знания о том, как готовится к устройству на работу зар убежом нам помогла Надя Петрова – основательница кадрового агенства LunaPark. В выпуске мы пробежались по всем этапам трудоустройства – от поиска вакансий до зарплатных переговоров, поэтому если не знаете, как запустить этот непростой процесс – скорее включайте выпуск! Поддержи лучший подкаст про IT:

www.patreon.com/podlodka Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka …

Что происходит с видео вашего котика, которое вы загружаете на какой-нибудь стриминговый сервис, а потом скидываете ссылку друзьям во всем мире? Как видеоплеер понимает, когда показывать видео в низком качестве, а когда – в высоком? Как работают различные кодеки и чем они отличаются? Мы поняли, что очень плохо себе представляем весь пайплайн работы стриминговых сервисов, и позвали в гости главного специалиста по этой теме в России – Александра Тоболя, технического директора ВКонтакте, VK Видео и VK Звонков. Поддержи лучший подкаст про IT:

www.patreon.com/podlodka Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: htt…

Сейчас криптовалюты обретают актуальность как никогда. В гости к нам пришел Кирилл Пименов. Он отвечает за кибербезопасность в Parity Technologies, компании-разработчика блокчейна Polkadot. В первой части подкаста обсудили техническую составляющую вопроса: как криптовалюты связаны с блокчейн сетями, за счет чего достигается анонимность, как избегать двойных трат. Во второй части обсудили социальный аспект. Ведь блокчейн и криптовалюты – это инструмент, позволяющий людям объединяться в потенциально бесконечные сообщества не из-за внешнего принуждения или страха, а из собственной выгоды. Поддержи лучший подкаст про IT:

www.patreon.com/podlodka

А теперь и через Polkadot: 16LY5o4tTs2uyykHjuG2H2…

В мире веб-разработки фреймворки приходят и уходят, но какой веб-сайт не возьми, там почти наверняка будет использоваться CSS. Что это за технология, которая с нами уже так долго, разбираемся с Софией Валитовой. Поддержи лучший подкаст про IT:

www.patreon.com/podlodka Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Стас Цыганов Полезные ссылки:

Блог Софии

ariarzer.dev Статья про слои

https://ariarzer.dev/articles/2021/css-cascade-layer.html Доклад Никит…

Мы уже обсуждали, как работают распределенные системы, но сознательно не стали затрагивать задачи, которые в них решаются. Исправляемся! Поговорили о том, что такое и зачем нужен MapReduce и какие еще есть модели распределенных вычислений. А помог нам в этом Егор Хайруллин из Яндекса. Как «Золотое Яблоко» перестроилось на развитие e-com и за год завоевало лидерство в отрасли:

https://incrussia.ru/specials/goldapple Вакансии в IT команду: https://career.habr.com/companies/goldapple/vacancies Поддержи лучший подкаст про IT:

www.patreon.com/podlodka Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodk…

Последние дни экономическая, политическая и военная обстановка меняются каждые часы. В такой ситуации многие люди поддаются панике и начинают принимать нерациональные решения. Мы записали специальный выпуск вместе с Павлом Комаровским, экспертом в вопросах инвестиций, про то, как действовать в текущей ситуации, какими принципами руководствоваться и как защититься от наихудшего возможного развития событий. Ведущие в выпуске:

Стас Цыганов, Егор Толстой Полезные ссылки:

Комментарий Подлодки про войну

https://t.me/podlodkanews/889 Telegram-канал Rational Answer

https://t.me/RationalAnswer Youtube Rational Answer

https://www.youtube.com/RationalAnswer Twitter Паши

https://twitter.com/Rational_An…

Платформы – особый вид продукта. Основное отличие от неплатформенных продуктов в том, что они связывают поставщиков и пользователей, задают правила взаимодействия, но сами услуги и товары не предоставляют. Об особенностях плафторм поговорили с директором по продукту в АлиЭкспресс Россия Еленой Грунтовой. Если хотите узнать больше про продуктовый менеджмент, подписывайтесь на подкаст make sense: https://soundcloud.com/productsense Поддержи лучший подкаст про IT:

www.patreon.com/podlodka Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twit…

Киборги среди нас? 🤖 Еще бы! Василий Хлебников, сооснователь компании моторика, рассказал нам все о бионических протезах, от производственного цикла до функциональных возможностей современных протезов. Но на этом мы не остановились и разговор зашел куда дальше… ML, VR, IoT, инвазивные технологии и, конечно, немножечко блокчейна. Нет, это не перечисления названий прошлых выпусков Подлодки, все это — элементы экосистемы для киборгов! В общем, нет времени объяснять, скорее слушай выпуск! 🦾🦾🦾 Регистрация на Flo Hiring Day: для iOS инженеров https://grnh.se/92731f493us для Android инженеров https://grnh.se/98be22533us для Web инженеров https://grnh.se/f9742bc23us Поддержи лучший подкаст про IT:

…

В выпуске разобрали разные виды вредоносных программ: вирусы, червей, троянские программы и виды борьбы с ними. В гости позвали главного эксперта из Лаборатории Касперского Александра Гостева. Выпуск интересен как теорией, так и примерами: про атаку спецслужбами нескольких государств одного иранского ПК, почему раз в две недели бьется турбина на ГЭС. Посмотреть программу New IT Fest и зарегистрироваться: https://bit.ly/3AZIW4w Поддержи лучший подкаст про IT:

www.patreon.com/podlodka Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter…

Как один мальчик отказался ходить по струнке? Как одна девочка плохо себя вела и попала в историю?Новый Год — самое время для сказок, историй и тостов! Мы решили прочитать вам пару историй из книги «Наука на ночь», которую пишут Ксюша и Иван, а заодно создать новогоднее настроение всей командой подкаста.Не будьте такими душными, давайте лучше — проветримся!Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts ; GooglePodcasts ; Spotify ; Я.музыкаSupport the show (https://www.patreon.com/progulka)

Как машинное обучение помогает учиться людям? Что делает робота милым, а что пугающим? И почему речевые ассистенты совсем недавно заговорили мужскими голосами?Сегодня с нами проветриваются: Анна Дёгтева - лингвист, антрополог, разработчица голосовых интерфейсовСоня Терпугова - она делает стартап SmallTalk2.me - AI помощник в разговорном английском, а до этого около 8 лет работала в ЯндексеНе будьте такими душными, давайте лучше — проветримся!Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts ; GooglePodcasts ; Spotify ; Я.музыкаSupport the show (https://www.patreon.com/progulka)

Как сохранить исчезающий язык? Что именно сравнивают в сравнительной лингвистике? И что такое «калсарикянни»?Сегодня с нами проветривается Ксения Шагал — линвист и типолог из Хельсинкского университета.Не будьте такими душными, давайте лучше — проветримся!Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts ; GooglePodcasts ; Spotify ; Я.музыкаSupport the show (https://www.patreon.com/progulka)

Как деревья сигнализируют о приближающихся землетрясениях в Африке? Как создать студию, создающую метавселенные? И можно ли выращивать картины из плесени? Сегодня с нами проветриваются три специалиста, которые занимаются Искусство и наука: Дарья Федорова - био-художница Ольга Киселева - биохудужник, директор Института науки и искусства Сорбонны, лауреат Гран-при Art & Science Евросоюза за био-арт проект EDEN Наталья Алфутова - медиа-художница, соосновательница " Мастерской 15 " Не будьте такими душными, давайте лучше - проветримся! Подпишись в Телеграм на канал @progulka ApplePodcasts ; GooglePodcasts ; Spotify ; Я.музыкаПоддержите шоуSupport the show (https://www.patreon.com/progulka)

Как в России появились свои беспилотники? Чем можно удивить участников CES в Вегасе? И как изменятся автомобили, когда не надо будет сидеть за рулём?Сегодня с нами проветривается Антон Слесарев — руководитель разработки беспилотных автомобилей Яндекса.Не будьте такими душными, давайте лучше — проветримся!Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts ; GooglePodcasts ; Spotify ; Я.музыкаSupport the showSupport the show (https://www.patreon.com/progulka)Support the show (https://www.patreon.com/progulka)

Как создать рекламное агентство? Почему "креативные индустрии" делают всех богаче? И как меняется реклама в двадцать первом веке?Сегодня с нами проветривается Виталий Быков — основатель агетнства "Red Keds" и организатор фестиваля креативных индустрий Great 8.Не будьте такими душными, давайте лучше - проветримся!Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts ; GooglePodcasts ; Spotify ; Я.музыкаSupport the showSupport the show (https://www.patreon.com/progulka)

С чего начинать путь в мир комиксов? Как сделать независимое издательство? И что делать, если у тебя есть двести миллионов рублей?Сегодня с нами проветривается Виталий Терлецкий. Автор комиксов и издатель Терлецки Комикс.Не будьте такими душными, давайте лучше - проветримся!Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts ; GooglePodcasts ; Spotify ; Я.музыкаSupport the showSupport the show (https://www.patreon.com/progulka)

Как работают венчурные инвестиции? Какой путь проходит компания от стартапа до единорога? Что ожидает рынок технологических инвестиций на горизонте в несколько лет?Сегодня с нами проветриваются: Алексей Менн - партнер венчурного фонда Begin CapitalМария Шутова - генетик, научный консультант, в прошлом - аналитик фонда 4Bio CapitalНе будьте такими душными, давайте лучше - проветримся!Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts ; GooglePodcasts ; Spotify ; Я.музыкаПоддержи шоу Support the show (https://www.patreon.com/progulka)

Что такое социальные науки? Зачем их изучать? И как связаны молоко и демократия? Сегодня с нами проветривается доцент Высшей школы экономики в Санкт-Петербурге Андрей Щербак.Не будьте такими душными, давайте лучше - проветримся!Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts ; GooglePodcasts ; Spotify ; Я.музыкаSupport the show Support the show (https://www.patreon.com/progulka)

Как в Сибири изучали возможность создания космических поселений? И где в России надо учиться на шеф-повара?Добро пожаловать в Красноярск, который нам показался чем-то похожим на культурную столицу Японии.Сегодня с нами проветриваются:— Егор Задереев, руководитель группы научных коммуникаций Красноярского научного центра СО РАН, кандидат биологических наук.— Николай Григорьев, руководитель проектного офиса Института Гастрономии Сибирского Федерального Университета.Не будьте такими душными, давайте лучше - проветримся!Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts ; GooglePodcasts ; Spotify ; Я.музыкаАвтор и ведущий — Иван ЯмщиковАвтор рубрики Just One More Thing — Ксения ДруговейкоРежи…

Как пользователь может обучать алгоритмы? Почему люди залипают в ТикТок? И что случается с вашим постом до того, как его увидят ваши друзья? Сегодня с нами проветриваются: - Алексей Сенников - руководитель направления модерации социальной сети Одноклассники - Натальи Казаченко - руководитель группы аналитики качества рекомендаций в Яндексе Не будьте такими душными, давайте лучше - проветримся! Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts ; GooglePodcasts ; Spotify ; Я.музыкаSupport the show (https://www.patreon.com/progulka)

Как организовать фестиваль стрит-арта в своём городе? Как уличные художники меняют современную культуру? И где в России смотреть классный стрит-арт? Сегодня с нами проветриваются:— Анна Клец — организатор фестиваля Стенограффия в Екатеринбурге.— Зося Леутина — художник графитист и муралист, одна из организаторов фестиваля Графит науки в Новосибирске.Не будьте такими душными, давайте лучше — проветримся!Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts; GooglePodcasts; Spotify; Я.музыкаSupport the show (https://www.patreon.com/progulka)

Кого и как лечит искусственный интеллект? Зачем нужна персонализированная медицина? И как алгоритмы могут помочь нам "укрепить" здоровье?Сегодня с нами проветриваются— Иван Дрокин — со-основатель и директор по науке braingarden.ai, со-основатель и директор по исследованиям botkin.ai — Булат Загидуллин — аспирант университета Хельсинки, интерн в компании Байер.— Дмитрий Бычков — aспирант университета Хельсинки, специалист по анализу данных в стартапе Kaliber Labs.Не будьте такими душными, давайте лучше — проветримся!Support the show (https://www.patreon.com/progulka)

Что такое космизм? Как мало кому известное мистико-философское учение изменило и продолжает менять современный мир?В нашем сотом юбилейном выпуске мы поговорим с Людмилой Будневой из НГУ и Верой Алексеевой из музея Константина Циолковского о русском космизме.Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts; GooglePodcasts; Spotify; Я.музыкаSupport the show (https://www.patreon.com/progulka)

Как "киллеры" сохраняют ваше здоровье? Чем врождённый иммунитет отличается от приобретённого? И как образ жизни влияет на иммунитет? Сегодня с нами проветривается Софья Касацкая. Софья получила PhD по иммунологии в СколТехе и ведёт канал Shameless Bacteria про иммунологию, биологию, медицину и прочее интересное.Не будьте такими душными, давайте лучше — проветримся!Подпишись в Телеграм на канал @progulkaApplePodcasts; GooglePodcasts; Spotify; Я.музыкаSupport the show (https://www.patreon.com/progulka)

It’s a strange situation when someone can hold something hostage from halfway around the world. It’s tragic when your own pictures and files are remotely encrypted. But when it’s a hospital’s system? Ransomware becomes a problem about life or death. Eddy Willems recounts his involvement in defeating an early ransomware attack that targeted AIDS researchers. At the time, there was a way to discover the encryption key. But as Moti Yung warned, asymmetric encryption would change everything. In the years since, ransomware attacks have become much more popular—thanks in part to the rise of cryptocurrencies. While criminals think it’s an anonymous way to collect payment, Sheila Warren tells us th…

All communication leaves the possibility for crossed wires. And as we become more connected, there’s a chance for those with ill intentions to steal our information and meddle in our daily lives—with devastating results. Smriti Bhatt breaks down the complexity behind machine-in-the-middle attacks. Johannes Ullrich tells us why we shouldn’t always trust that free WiFi. And the “father of SSL” Taher Elgamal notes that while cryptography can address the increasingly sophisticated nature of malware, there are no safe bets in security.If you want to read up on some of our research on machine in the middle attacks, you can check out all our bonus material over at redhat.com/commandlineheroes.Foll…

Overwhelming numbers are scary—even in the best of circumstances. You can plan for them, build up your defenses, and do everything imaginable to prepare. But when that horde of zombies hits, their sheer numbers can still cause devastation. Botnets are digital zombie hordes. Jamie Tomasello recounts the scale of the Bredolab botnet—and the many malicious kinds of missions it carried out. Martijn Grooten explains how botnets work, and why they can be so difficult to permanently dismantle. And Darren Mott shares some of the successes the FBI had in rounding up some of the world’s most prolific bot herders.If you want to read up on some of our research on botnets, you can check out all our bonu…

Logic bombs rarely have warning sounds. The victims mostly don’t know to expect one. And even when a logic bomb is discovered before it’s triggered, there isn’t always enough time to defuse it. But there are ways to stop them in time. Paul Ducklin recounts the race to defuse the CIH logic bomb—and the horrible realization of how widespread it was. Costin Raiu explains how logic bombs get planted, and all the different kinds of damage they can do. And Manuel Egele shares some strategies for detecting logic bombs before their conditions are met.If you want to read up on some of our research on logic bombs, you can check out all our bonus material over at redhat.com/commandlineheroes. Follow a…

Sometimes a fun game, a friendly email, or an innocuous link can be the most convenient place for an enemy to hide. And its prey is none the wiser—until it strikes. The trojan horse uses many layers of deception to do damage. The ingenuity of these attacks keeps an alarming pace with the technology we use every day. But as long as we stick to trusted sites and sources, we can better the odds against those who use our trusting nature against us. Steve Weisman tells us about how trojans still keep security professionals on the defensive. Josephine Wolff details how these attacks have evolved, and keep evolving, to catch victims off guard. And Yanick Franantonio takes on the new frontier for t…

Computer viruses and worms haunt the internet. They worm their way into a system, replicate, and spread again. It’s a simple process—with devastating consequences. But there’s a whole industry of people that rose up to fight back. Craig Schmugar recalls how he and his team responded to MyDoom, one of the fastest-spreading worms ever. Dr. Nur Zincir-Heywood reveals the inner workings of viruses and worms, and how they draw their names from the world of biology. And security expert Mikko Hypponen shares advice on avoiding malware. But he also warns that we’re in an arms race against malware developers.If you want to read up on some of our research on viruses and worms, you can check out all o…

Malware haunts us all. Viruses, worms, trojan horses, and the harm they do often corrupts the promise of the internet. But the world of computing continues to grow. Though it’s changed us forever, malware hasn’t stopped us from connecting. Season 9 of Command Line Heroes is the culmination of the show. We focus on security and the people who, every day, face the monsters of the digital world. They disinfect computers from viruses, defuse logic bombs, and dismantle botnets. But they can’t do it alone. It’ll take all of us working together to make the world a safer place.The first episode drops February 22, 2022. Subscribe today and sign up for the newsletter to get the latest updates.

Self-driving cars are seemingly just around the corner. These robots aren’t quite ready for the streets. For every hyped-up self-driving showcase, there’s a news story about its failure. But the good news is that we get closer every year. Alex Davies steers us through the history of autonomous vehicles. Alex Kendall maps the current self-driving landscape. And Jason Millar takes us under the hood of these robots’ computers to better understand how they make decisions.If you want to read up on some of our research on self-driving cars, you can check our all our bonus material over at redhat.com/commandlineheroes. Follow along with the episode transcript.

When a robot goes bad, who is responsible? It’s not always clear if the user or the manufacturer is liable when a robot leaves the lot. Human behavior can be complex—and often contradictory. Asking machines to interpret that behavior is quite the task. Will it one day be possible for a robot to have its own sense of right and wrong? And barring robots acting of their own accord, whose job is it to make sure their actions can’t be hijacked? AJung Moon explains the ethical ramifications of robot AI. Ryan Gariepy talks about the levels of responsibility in robotic manufacturing. Stefanie Tellex highlights security vulnerabilities (and scares us, just a little). Brian Gerkey of Open Robotics di…

HitchBOT was an experiment in stewardship: A small, rudimentary robot unable to move on its own, depending on the kindness of passersby to help it along its journey. Until it met an untimely end. Trust is a two-way street, and because robots are not powered by their own moral code, they rely on humans to supply both empathy and support. Dr. Frauke Zeller shares HitchBOT’s origin story. Eli Schwartz recounts his heartbreak upon learning what happened in Philadelphia. Dr. Julie Carpenter analyzes why it all went down. And Georgia Guthrie epitomizes the outpouring of sympathy that followed. Together, they tell a layered story about humans, and how we respond to robots. With HitchBOT, we find a…

For years, prosthetic technology focused on form over function, on masking lost limbs, rather than agency and usability. But things are changing. Innovations in robotics are giving more people more options, with lower thresholds of entry—and lower price tags, too. Tilly Lockey takes us through her journey with prosthetic arms. Brian Schulz gives some history of mechanical prosthetics, and what it means for people to reach embodiment with their devices. Tyler Hayes talks about the software that made advancements in assistive technology possible. Charlie Kemp discusses his work building universal robot interfaces, and how they can benefit everyone. And Henry and Jane Evans explain how robots …

Who says tech talk has to be boring? On Compiler, we dig into tech topics big, small, and strange. We talk to people who know the code, and bring their perspectives back to you. Intrigued? Here's a preview episode.Software development teams often reach a crossroads. Should they perform maintenance and address bug issues, or add new features to satisfy users? The former isn’t as exciting, but sometimes the most important work is invisible to those who reap the benefits. For now, the project has been released, and everyone wants to celebrate. But there’s an elephant in the room, one that teams can ignore—at least, for a while. In this episode of Compiler, we unpack the concept of technical de…

It’s hard enough to make a functional, reliable robot. Many people also want to make those robots in our image. That’s a tough needle to thread. Often, the most efficient design isn’t the most human-like one. But that isn’t stopping us from reaching for those humanoid robots. Professor Shigeki Sugano argues in favor of creating human-shaped robots. But it’s such an enduring challenge, we’ve come up with a name for it: the uncanny valley. Evan Ackerman walks us through the uncanny valley’s treacherous terrain. Deanna Dezern shares how she’s connected to her robot companion. And Dor Skuler explains how he deliberately avoided making his robots look like humans.If you want to read up on some o…

One of the first functional robots appeared on TV in 1966. That’s earlier than some of us expect. The Unimate’s televised premiere sparked the world’s imagination. It represented a host of possibilities. Those possibilities, however, also implied a coming competition that would last for decades. Dag Spicer tells the story of the Unimate, the first industrial robot—and how little the American public trusted it. But that distrust wasn’t universal. Tomonori Sanada explains how the Unimate was received very differently in Japan. Joe Campbell describes the dangers of working alongside industrial robots. But he’s working to change that with cobots. And Paul Shoup shares how his company, employees…

The advent of the cloud introduced a new form of technical debt in which organizations can lose track of what infrastructure they have and how it relates to the business. While the cloud’s native APIs offer some transparency into your infrastructure, these offerings are often described as necessary but not sufficient. When companies have a

The post CloudGraph with Tyson Kunovsky appeared first on Software Engineering Daily.

Highlight is a tool that helps teams reproduce end-to-end user sessions to better understand their application. With Highlight, engineering teams can replay errors with high precision, which includes a complete session replay, outgoing network requests, dense stack traces and insight into the app’s state management system (redux, apollo’s cache, etc.). At the same time, product

The post Browser Observability With Jay Khatri appeared first on Software Engineering Daily.

Lee Atchison spent seven years at Amazon working in retail, software distribution and Amazon Web Services. He then moved to New Relic, where he spent eight years scaling the company’s internal architecture. Lee has deep expertise in building and managing fast growing web applications, and he used this knowledge to write architecting for scale from

The post Technical Debt With Lee Atchison appeared first on Software Engineering Daily.

There’s an increasing regulatory and consumer pressure on companies to do a better job protecting sensitive customer data. Yet, despite this pressure, data breaches and compliance issues continue to plague the tech industry. Companies like Apple, Netflix, and Google have solved these challenges by pioneering a new type of technology, the data privacy vault. Skyflow

The post Skyflow Privacy and Compliance with Sean Falconer appeared first on Software Engineering Daily.

Data-as-a-service is a company category type that is not as common as API-as-a-service, software-as-a-service, or platform-as-a-service. In order to vend data, a data-as-a-service provider needs to define how that data will be priced, stored, and delivered to users: streaming over an API or served via static files. Naqeeb Memon of Safegraph joins the show to

The post Data Delivery with Naqeeb Memon appeared first on Software Engineering Daily.

Blockchains were the first systems to allow guaranteed permanent storage of public data. As cryptocurrency technology has advanced, a rich ecosystem of permanent storage and compute has developed as well. One of these is Arweave, a system for permanent information storage. Sam Williams is a founder of Arweave and joins the show to talk through

The post Arweave with Sam Williams appeared first on Software Engineering Daily.

Data labeling allows machine learning algorithms to find patterns among the data. There are a variety of data labeling platforms that enable humans to apply labels to this data and ready it for algorithms. Heartex is a data labeling platform with an open source core. Michael Malyuk joins the show to talk through the platform

The post Data Labeling with Michael Malyuk appeared first on Software Engineering Daily.

Real-time analytics are difficult to achieve because large amounts of data must be integrated into a data set as that data streams in. As the world moved from batch analytics powered by Hadoop into a norm of “real-time” analytics, a variety of open source systems emerged. One of these was Apache Pinot. StarTree is a

The post Pinot and StarTree with Chinmay Soman appeared first on Software Engineering Daily.

Web3 is powerful but difficult to work with. Deploying blockchain nodes, accessing data, and performing staking operations are non-trivial engineering actions. To simplify web3, Ankr hosts APIs for node deployment, RPC, and staking. Josh Neuroth from Ankr joins the show to talk about modern web3 infrastructure. Sponsorship inquiries: [email protected] The post Web3 Infrastructure with Josh Neuroth appeared first on Software Engineering Daily.

Brendan Falk Matt Schrage The terminal is a necessary tool for any software engineer. In order to work quickly, developers have always customized their terminals to work for their specific application workflow. Fig is a reimagined terminal product that adds autocomplete and an entire app ecosystem to the existing terminal you are familiar with. In

The post Fig Engineering with Brendan Falk and Matt Schrage appeared first on Software Engineering Daily.

WP Engine is a domain specific cloud provider that hosts high performance WordPress infrastructure. This website, Software Engineering Daily, runs on WP Engine. Scaling a domain specific cloud provider for WordPress includes complexities at the level of the database, application, load balancer, and other areas. Brandon DuRutte from WP Engine joins the show to talk

The post Scaling WordPress with Brandon DuRette appeared first on Software Engineering Daily.

Data loss can occur when large data sources such as Slack or Google Drive get leaked. In order to detect and avoid leaks, a data asset graph can be built to understand the risks of a company environment. Polymer is a data loss prevention product that helps companies avoid problematic data leaks. Yasir Ali is

The post Data Loss Prevention with Yasir Ali appeared first on Software Engineering Daily.

The Presto/Trino project makes distributed querying easier across a variety of data sources. As the need for machine learning and other high volume data applications has increased, the need for support, tooling, and cloud infrastructure for Presto/Trino has increased with it. Justin Borgman is the CEO of Starburst, and joins the show to talk about

The post Starburst Infrastructure with Justin Borgman appeared first on Software Engineering Daily.

Data integration infrastructure is not easy to build. Moving large amounts of data from one place to another has historically required developers to build ad hoc integration points to move data between SaaS services, data lakes, and data warehouses. Today, there are dedicated systems and services for moving these large batches of data. Airbyte builds

The post Airbyte Engineering with Michel Tricot appeared first on Software Engineering Daily.

Modern organizations eventually face data governance challenges. Keeping track of where data came from, what systems update it, in what ways updates can be made are just some of the issues to be tackled. Large organizations face additional challenges like training, onboarding, and capturing the institutional knowledge that leaves with the departure of key team

The post Select Star with Shinji Kim appeared first on Software Engineering Daily.

Важен ли вуз для карьеры?.. Однажды в начале 2000-х сисадмин одного регионального оператора связи три дня не мог починить биллинг. Ошибка была очень странной: в некоторых блоках упорно лезла дата 1970-01-01. Сисадмин искал причины повсюду, от формата даты и до взлома, пока не пришёл главный инженер — и не объяснил. Уходя, он посмотрел на окончившего биофак сисадмина, сложил пальцы, сотряс ими и произнёс: «Это база!». Сисадмин был отправлен на курсы — а фраза стала мемной. В этом выпуске мы поговорили о базе. Практика решает, но без теоретического фундамента не достичь высот. Мы обсудили, чего не понимают студенты-технари, с какими навыками студенту идти на первую работу, как совместить её с…

Искушённые хабраюзеры кривят губы при виде чересчур простого контента. «Это всё для джунов и домохозяек, где наш технохардкор?» Но разве простота и доступность автоматически делают текст плохим? Разобраться в этом нам помогли выпускающий редактор контент-студии Хабра Михаил Зоберн и Стас Щетинников, директор по развитию одного из IT-департаментов в Сбере. 2:40 Вспоминаем Хабр, который “торт”. Действительно ли раньше было лучше

10:40 Письма Мартину Алексеевичу: разбираем популярные посты 2010 года

18:40 Почему сейчас минусуют крутые тексты (и почему мы считаем, что они крутые)

20:20 Хабр-2022: что в трендах, что в топах. Аналогия с книжным магазином

24:00 Литературные опусы айтишников для ай…

Однажды ты понял, как снизить затраты на продукт и улучшить его качество. Но идея так и осталась идеей: задача затерялась, а ты превратился в механического исполнителя тикетов из Jira. Мириться с этим нельзя: надо организовать работу так, чтобы инициатива разработчиков не гасла, подобно искрам на снегу.

Чтобы разобраться в этом вопросе, мы побеседовали с нашими гостями о том, как разработчики могут влиять на развитие продукта, как не потеряться в завале идей и в чем главная ошибка Совы – эффективного менеджера. Ответить на эти вопросы нам помогли: - Сергей Лавренев, руководитель по развитию продуктов из департамента по развитию онлайн-сервисов банка «Хоум Кредит», - Роман Хазеев, заместител…

Кто-то при слове Agile вспоминает мемы, кто-то вечный статус «в раннем доступе» у игр, кто-то — постоянные спринты. Мы заглянем чуть глубже и с помощью наших гостей узнаем, когда Agile эффективен, а когда нет; можно ли пренести Agile на личную жизнь — и постараемся понять, почему раньше без него можно было обойтись, а теперь нет. В нашей виртуальной студии вместе с scrum-мастером Анатолием Кукаевым из Промсвязьбанка и директором продуктовой разработки PropellerAds Анатолием Ивановым мы обсудили:

1:00 Любимые шутки про Agile. Объясняем, почему это смешно

3:40 Agile в реальной жизни на примерах: где это применимо и как работает

11:50 Почему гибкие методики Agile так актуальны в быстро меняюще…

В этом выпуске мы обсудили, как перейти от монолита к микросервисной архитектуре и построить свою платформу с теми, кто встал на этот путь. Рассказываем, как микросервисная архитектура меняет организацию команд, какие технические вызовы создает и что может дать своя платформа для микросервисов.

Гости:

Александр Тяпков, заместитель технического директора по вопросам backend-разработки в онлайн-кинотеатре IVI,

Артем Желтак, руководитель backend-разработки в inDriver. 1:10 С чем на бытовом уровне сравнить распил монолита на микросервисы. Наводим порядок в гараже, покупаем теннисные мячи в магазине теннисных мячей

3:50 Распил неизбежен? Немного драматические истории перехода на микросервисы

7:4…

Настраивать и контролировать процессы в IT-компании не проще, чем пилить код. Преуспеть в этом помогает DevOps, естественным продолжением которого в сфере информационной безопасности стал DevSecOps. О нём и поговорим. Вместе с нашими гостями мы рассмотрели Ивана-царевича как модель угрозы; обсудили, как быть на шаг впереди злоумышленников; как сложить слово «безопасность» из процессов, инструментов и знаний; какая главная цель DevSecOps, как перейти к нему от DevOps и с чего надо начиать внедрение и изучение этих практик. Мы взглянули на вопрос с двух сторон: реализации на практике и разработки инструментов. В этом нам помогли Алексей Бабенко, лидер команды тестирования безопасности приложе…

Открытый код или коробочное решение? Open Source — вот он, бери и делай, только допиливать нужно будет самому. С другой стороны, коробки — проверенный временем вариант, хотя и дорого. В этом выпуске вебкаста Хабр ПРО обсудим, какой из подходов может стать мейнстримом, как выбрать подходящую под цели бизнеса лицензию и какие условия должны быть соблюдены, чтобы открытый код был безопасным. Участники:

Андрей Аврамчук, ведущий, Хабр;

Сергей Елин, тимлид ERLANG-разработчиков Osnova;

Роман Шеховцов, корпоративный архитектор Центра развития финансовых технологий Россельхозбанка. 1:15 Разница между открытым и свободным ПО

4:15 Насколько критичен выбор лицензии, какие критерии надо рассмотреть в пе…

Сколько нужно DevOps, чтобы выкрутить одну лампочку? В этом выпуске мы ответили на этот и другие более практические вопросы о работе с микросервисами, которые наши пользователи оставляют на Хабр Q&A. Обсуждаем, в чём разница между микросервисами и сервисами, какие технологии нужны для микросервисов, где их разворачивать, как хранить исходный код и отслеживать жизнь микросервиса. Мы разобрали эти вопросы с двух точек зрения: self-hosting и работы с облачными сервисами. Наши гости: Денис Рылеев, руководитель направления автоматизации в Россельхозбанке, и Михаил Чугунов, системный инженер компании ЕПАМ, занимающийся внедрением DevOps-практик в облачных решениях AWS.

1:05 Вечные вопросы: скольк…

Сцилла и Харибда современной разработки: с одной стороны, приложения должны быть стабильными и цельными, с другой — надо использовать актуальные инструменты. Приходится балансировать между усложнением разработки и устареванием стека. В этом выпуске мы обсудили, как держать равновесие. Мы пригласили тех, кто определяет развитие технической части приложений. Разработчики расскажут, как выстраивать технический стек, как далеко можно прогнозировать в нашем изменчивом мире и являются ли микросервисы серебряной пулей. Кирилл Маканков, руководитель направления мобильной разработки малого и среднего бизнеса в ПСБ, расскажет, какие проблемы ему приходится решать при планировании технического стека, …

Десять лет назад на прилавках появилась новинка от Apple — iPhone 4S, и два друга — Илья и Руслан — решили заняться iOS-разработкой. Прошло время. Илья Меркулов теперь Head of Mobile в FUNCORP, а Руслан Курмакаев переехал в Сиэтл и стал Senior iOS Developer в Facebook. Мы устроили телемост Москва—Сиэтл и в прямом эфире обсудили с Ильёй и Русланом, как бы те начали свой карьерный путь в 2021 году. Выбрали бы они iOS-разработку? С чего бы начали изучение технологий? Как развивалась бы их карьера и каких ошибок они бы избежали? 1:00 Каково было начинать карьеру в iOS-разработке десять лет назад

6:20 Точки роста джуна: фиксим баги, учим английский, читаем книги

11:00 Вредные привычки и особенно…

IT — как Зазеркалье: чтобы оставаться на месте, надо идти, чтобы двигаться — бежать. В IT-компаниях это понимают, и потому одни разработчики учат других. В этот выпуск Хабр Про мы пригласили тех, кто вращает круговорот знаний, и вместе с ними обсудили обмен опытом через теорию и через практику. Настя Артамонова, главный специалист по обучению в Мир Plat.Form, рассказала, как митапы развивают технических специалистов и как внутреннее обучение становится ступенькой к внешним курсам (но не всегда). А Олег Миронов, руководитель Центра Компетенций АО «Флант», объяснил, как учить на боевых проектах и как тимлиды становятся кураторами для джунов. Содержание: 2:00 Обучение внутри компаний: теоретич…

В этом выпуске мы обсуждаем сложности сбора и обработки данных. Работа с Big Data и получение из них ценности — это конвейер, на котором трудятся целые команды. Как идёт работа в начале и конце этого пути, нам расскажут два разных специалиста: data engineer и product owner. О том, как и какими инструментами добываются данные, мы узнаем от Дмитрия Захарова — дата-инженера и тимлида разработки витрины данных в Сбере. А Игнат Постный, исполнительный директор TAG Consulting, поведает, какие задачи он решает с помощью инструментов AI и какие барьеры есть на проде. Содержание: 1:10 Кто есть кто: чем занимаются data engineer и product owner в Big Data

4:30 Этапы обработки больших данных в крупной …

Рассказываем, что из себя представляют практики MLops и как они помогают поставить работу с данными на поток. Мы разберём этот вопрос на двух этапах: посмотрим, с какими задачами и вопросами надо обращаться к MLops в теории — и как этот подход реализуется на практике. В нашей виртуальной студии, Head of Computer Vision, Михаил Толмачев из компании EPAM расскажет, когда нужно задуматься о внедрении MLops и какие задачи они решают, а его коллега, Senior Data Solution Architect, Евгений Кожевников в деталях распишет, как именно нужно наладить взаимодействие внутри команд, чтобы подход заработал. 2:45 Самое интересное и важное в MLOps. Что включает это направление

7:00 Почему в MLOps важна кома…

-=Выпуск 65=- Сумбурный треп о том, как квантовая физика сделала возможными современные информационные технологии и привнесла в них свойственные квантовому миру сложности и странности — и всё это еще до появления квантового компьютера, который сложности добавит с избытком. Немного истории науки, немного технооптимизма, немного метавселенной — зимний согревающий коктейль образца 2022 года.

-=Выпуск 64=- Как положено под Новый год, смесь итогов и прогнозов — благо они друг с другом всегда связаны. Выпуск записан во время отпуска в Калифорнии, потому содержит немного местного колорита. А темы, конечно, предсказуемые: автономный транспорт, климатическая повестка, метавселенная и прилегающие к ней вопросы. С 2022 годом, дорогие мои слушатели!

-=Выпуск 63=- “Остапа несло…” — но нет, в этот раз несло Себранта:) Час сольного трёпа о том, почему именно сейчас, на мой взгляд, стала важна, актуальна и полезна концепция метавселенной. И какие не всегда сразу очевидные следствия вытекают из такой картины мира. Я написал об этом — и неожиданно ее довольно быстро прочитали больше 20 тысяч человек. Значит, тема зашла и интересна людям, так что можно пуститься в свободный трёп и рассказать, на какие мысли и воспоминания меня наводит это прекрасное слово. Возможно, мои лохматые и сумбурные мысли кого-то подтолкнут додумать и придумать что-то свое — так будет еще прекрасней.

-=Выпуск 62=- Беседа с Аркадием Софрыгиным, основателем и , PR-партнером и инвестором в беспилотные стартапы. Упомянутые в тексте подкаста ссылки: и их машинки и поиск команд Мои колонки в Forbes: - - , которая нас ждет (а кое-где и дождалась уже)

James Shore's Art of Agile Development is my favorite single-volume book on agile software development. A reason for that is its serious emphasis on the technical practices that are essential to making it work effectively. James and I discuss the role of refactoring for software development, the nature of design changes we see, and how to break down big changes into small pieces.

more…

A couple of recent conversations about Twitter were nudging me into writing about how I use Twitter even before The Muskover developed.

Twitter has become an important part of my online life, and my online life is a big part of what I do.

Twitter makes it easy for me to avoid them if I don't bother reading (or making) replies.

Where I find Twitter most useful is that it allows me to precisely follow individual accounts who tweet things I like to hear about.

I'm not a fan of Musk's public interactions, but it's too early to judge what effect the takeover will have on Twitter.

Heian-jingu Shrine

Kyoto, Japan (2004)

To allow this interplay between legacy and new, we need to build and evolve Transitional Architecture that supports this collaboration as it changes over time.

Each of the different paths a team could take will be enabled by, or require different Transitional Architecture to be put in place.

Remember that part of using a Transitional Architecture is removing it when it's no longer needed.

But a Transitional Architecture delivers value in a couple of ways, and this value should be compared to the cost of building it.

The second value of a Transitional Architecture is how it can reduce the risk of legacy displacement.

How did you get into the bottleneck?

Invariably, by then the initial team has taken on a lot.

More often than not however, indicators lag, and before anyone has had a chance to prioritize hiring, growth is bottlenecked by both capacity and capability.

We frequently hear stories where new hires are not aligned with the founders and initial team, so the hiring investment doesn’t help with the bottleneck.

How do we recognize the signs that the talent bottleneck is coming?

How did you get into the bottleneck?

Invariably, by then the initial team has taken on a lot.

More often than not however, indicators lag, and before anyone has had a chance to prioritize hiring, growth is bottlenecked by both capacity and capability.

We frequently hear stories where new hires are not aligned with the founders and initial team, so the hiring investment doesn’t help with the bottleneck.

How do we recognize the signs that the talent bottleneck is coming?

How did you get into the bottleneck?

Invariably, by then the initial team has taken on a lot.

More often than not however, indicators lag, and before anyone has had a chance to prioritize hiring, growth is bottlenecked by both capacity and capability.

We frequently hear stories where new hires are not aligned with the founders and initial team, so the hiring investment doesn’t help with the bottleneck.

How do we recognize the signs that the talent bottleneck is coming?

The most common scaling bottleneck we encounter is technical debt — startups regularly state that tech debt is their main impediment to growth.

The startup team attributes it to technical debt incurred due to a lack of technical investment during their growth phase.

It’s important to say that prudent technical debt is healthy and desired, especially in the initial phases of a startup’s journey.

Company A got itself into a technical debt bottleneck that paralyzed the company.

To explore how to create the right balance, we are going to examine the different types of technical debt:Typical types of debt: Technical debt is an ambiguous term, often regarded as purely code-related.

The most common scaling bottleneck we encounter is technical debt — startups regularly state that tech debt is their main impediment to growth.

The startup team attributes it to technical debt incurred due to a lack of technical investment during their growth phase.

It’s important to say that prudent technical debt is healthy and desired, especially in the initial phases of a startup’s journey.

Company A got itself into a technical debt bottleneck that paralyzed the company.

To explore how to create the right balance, we are going to examine the different types of technical debt:Typical types of debt: Technical debt is an ambiguous term, often regarded as purely code-related.

However once your organisation has reached a certain size, it might no longer be efficient to have your teams building their own infrastructure.

By building infrastructure platforms you can save time for product teams, reduce your cloud spend and increase the security and rigour of your infrastructure.

For these reasons, more and more execs are finding the budget to spin up separate teams to build platform infrastructure.

Luckily we have been through the ups and downs of building infrastructure platforms and have put together some essential steps to ensure platform success!

Measure the important stuff An article about Building Better Infrastructure Platforms would not be complete without a …

An Infrastructure Platform provides common cloud components for teams to build upon and use to create their own solutions.

By building infrastructure platforms you can save time for product teams, reduce your cloud spend and increase the security and rigour of your infrastructure.

For these reasons, more and more execs are finding the budget to spin up separate teams to build platform infrastructure.

Luckily we have been through the ups and downs of building infrastructure platforms and have put together some essential steps to ensure platform success!

No matter your reason for building an infrastructure platform, this should be your aim!

The Humble Dialog BoxA 2002 article by Michael Feathers.

This article introduced the idea of dealing with a hard-to-test GUI behavior by minimizing the behavior within the GUI element, moving as much as possible to a separate object that’s easier to test.

This idea was generalized into the Humble Object pattern.

The pdf of this article is here, but if you’re wish to share a link, please link to this page instead, as that pdf link may not be stable and this page allows us to more easily enhance this resource later.

Martin Fowler: 07 Feb 2022

By building infrastructure platforms you can save time for product teams, reduce your cloud spend and increase the security and rigour of your infrastructure.

For these reasons, more and more execs are finding the budget to spin up separate teams to build platform infrastructure.

Luckily we have been through the ups and downs of building infrastructure platforms and have put together some essential steps to ensure platform success!

So you might find it surprising to know that many organisations build platform infrastructure, and then can’t get any teams to use them.

Maybe you built your infrastructure product too late and they had already built their own?

However once your organisation has reached a certain size, it might no longer be efficient to have your teams building their own infrastructure.

An Infrastructure Platform provides common cloud components for teams to build upon and use to create their own solutions.

By building infrastructure platforms you can save time for product teams, reduce your cloud spend and increase the security and rigour of your infrastructure.

For these reasons, more and more execs are finding the budget to spin up separate teams to build platform infrastructure.

Luckily we have been through the ups and downs of building infrastructure platforms and have put together some essential steps to ensure platform succ…

Divert the Flow is a strategy that starts a Legacy Displacement initiative by creating a new implementation of the Critical Aggregator that, as far as possible, is decoupled from the upstream systems that are the sources of the data it needs to operate.

How It WorksDiverting the Flow creates a new implementation of a cross cutting capability, in this example that being a Critical Aggregator.

Initially this implementation might receive data from existing legacy systems, for example by using the Event Interception pattern.

User requirements Obviously we need to understand how the capability we plan to "divert" is used by end users.

If we don't understand the legacy implementation fully it's o…

У вычисляемых столбцов есть еще одно чрезвычайно полезное применение.

Допустим, вы решили вести журнал событий, которые происходят в системе.

События бывают разных типов, у каждого свой набор полей.

Например, вход в систему:Или пополнение счета:Вы решаете не заниматься нормализацией по таблицам, а хранить прямо в JSON.

Заводите таблицу events с единственным полем value :И выбираете события по конкретному объекту:

Питон — объектный язык.

Это здорово и удобно, пока не придется создать 10 млн объектов в памяти, которые благополучно ее и съедят.

Поговорим о том, как уменьшить аппетит.

Допустим, есть у вас простенький объект «питомец» с атрибутами «имя» (строка) и «стоимость» (целое).

Интуитивно кажется, что самое компактное предоставление — в виде кортежа:Замерим, сколько займет в памяти один такой красавчик:

17 модулей с новыми фичами и доработками.

Чтобы не повторять сложные выражения в каждом запросе.

Тут и пригодится постраничный итератор!

Будем продолжать, пока исходная последовательность не закончится:def paginate ( iterable , page_size ): page = [] for item in iterable : page .

append ( item ) if len ( page ) == page_size : yield page page = [] yield pagereader = fetch_toys () page_size = 10_000 for page in paginate ( reader , page_size ) process_batch ( page )Реализация рабочая, но есть проблемка.

А вот практически — да, если перенести как можно больше действий из кода на питоне в библиотечный код на си.

Чтобы не писать такой обход каждый раз с нуля, удобно использовать универсальный постраничный итератор.

Как отредактировать большой запрос за один раз

Предположим, написали вы функцию, которая возвращает емейл пользователя:Одна беда: функция find_by_id() лезет в уж-ж-жасно медленную легаси-систему:Если 100 раз вызвать get_user_email(42) — будет 100 медленных запросов.

Хотя по уму хватило бы и одного.

Что ж, давайте приделаем простенький кеш:

Помогает найти запрос, чтобы не вводить заново.

Почему sqlite называют «джаваскриптом в мире баз данных».

Регулярки, статистика, файлы и еще 100+ функций.

Быстрый поиск похожих слов на SQLВ этой статье разберемся, как быстро найти похожее слово в огромном словаре.

Чтобы предложить исправление, придется найти максимальное похожее слово в words .

Функция расстояния принимает на входе два слова и возвращает некоторое число D , которое характеризует похожесть:distance(w1, w1) = xЧем меньше D , тем более похожи слова.

Ищем похожее слово в словареЧтобы исправить опечатку в слове, достаточно посчитать расстояние от него до каждого слова в словаре и выбрать слово с минимальным расстоянием.

На SQL:select word , dlevenshtein ( translit ( 'абривиатура' ), translit ( word ) ) as distance from words order by distance limit 1 ;┌──────────────┬──────────┐ │…

Oxford 5000 и другие наборы с произношением.

Строгие таблицы, any-тип и новая прагма.